共查询到18条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
2.
蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%;作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。 相似文献
3.
4.
与传统遥感观测相比,多角度对地观测通过对林木多个方向的观察,可得到丰富的森林三维空结构信息,为定量遥感提供新的途径。本文根据不同遥感数据选择合适的模型并建立相应的查找表。TM/ETM+数据采用混合像元分解模型,CHRIS数据考虑不同森林场景选择不同的遥感物理模型,在选择合适的模型基础上,根据模型的不同敏感参数和试验区选择的特点设计查找表参数,并由模型正演建立查找表,再根据插值的方法由遥感图像的反射率值反演LAI。两种数据反演得到的LAI与MODIS 15A2 LAI产品比较分析。结果表明多角度遥感反演准确率有一定的提高,具有一定的理论研究和实际应用价值。 相似文献
5.
陆表定量遥感反演方法的发展新动态 总被引：2，自引：0，他引：2
随着获取的遥感数据越来越多,定量遥感正处于一个飞速发展的时期。本文从反演方法和遥感数据产品生成两个主要方面对近期陆表定量遥感的发展进行评述。由于大气—陆表系统的环境变量数远远超过遥感观测数,定量遥感反演的本质是个病态反演问题。在评述机器学习方法(包括人工神经网络、支持向量回归、多元自适应回归样条函数等)的应用基础上,重点关注克服病态反演的7种正则化方法:多源数据、先验知识、最优化反演的求解约束、时空约束、多反演算法集成、数据同化和尺度转换。定量遥感发展的另外一个显著特征是由数据提供者(比如数据中心)将观测的遥感数据转换成不同的地球生物物理化学参数产品,即遥感高级产品,并服务于数据使用者。概括介绍了北京师范大学牵头研发的GLASS(Global LAnd Surface Satellite)产品的新进展与全球气候数据集的研发情况。 相似文献
6.
中国定量遥感始于20世纪80年代,在过去10多年得到了空前的发展。在2012年左右中国首次超越美国成为世界上在英文遥感刊物上发表文章最多的国家,特别是近几年文章数已经是美国的两倍左右。尽管在遥感数据的定量反演方法等研究方面,中国已经处于世界的前沿,是定量遥感的大国,但总体上尚不是定量遥感强国,在绝大多数的分支领域上还没有处于世界引领的地位。本文在回顾世界和中国定量遥感发展历史的基础上,从遥感数据获取与处理,前向辐射传输建模,变量反演,高级产品生产,地面观测,遥感云平台建设,遥感教育和遥感应用等8个方面,简要地讨论了中国定量遥感发展的一些问题和挑战,并提出了一些期望与初步建议。 相似文献
7.
8.
随着遥感技术的发展,出现了从两个或两个以上的方向对同一目标进行观测的方式,即多角度遥感。多角度遥感有助于提高植被生物物理参数的反演精度,可为生态环境和气候变化研究提供更好的数据支持。本文围绕多角度光学遥感,总结了多角度遥感的发展、特点与优势,回顾了相关概念,系统总结了从地面到航空、航天的多角度观测手段,以及辐射传输模型、几何光学模型、混合模型、计算机模拟模型等多角度遥感模型的发展。在此基础上,梳理了多角度遥感在反照率、植被参数、气溶胶反演及冰冻圈遥感中的应用。最后,对多角度光学定量遥感的发展趋势及研究方向进行了展望。与单一角度遥感相比,多角度遥感提供了角度维信息,提高了遥感对地球表层参数的获取能力。随着星机地不同平台的多角度遥感观测手段越来越丰富,未来多角度遥感的主要研究方向集中在发展复杂地表多角度反射/辐射模型,增强多角度遥感数据预处理能力和提高多源数据综合应用能力等方面。 相似文献
9.
10.
目前可遥感反演的海上风能参量主要为平均风速和平均风功率密度,缺乏对风能方向性参量的反演。本文建立了以风向频率、风能密度方向分布为核心的风能方向性参量体系及相应的反演方法,使用2007年—2016年ASCAT星载散射计观测数据进行了反演实验,并利用海上现场观测数据对反演结果进行比较验证,通过理论分析和模拟实验对反演方法的数据量需求和误差传递进行了分析。结果表明,90%的反演结果通过了所有的同一性检验,验证了其有效性和准确性;风向频率和风能密度方向分布准确反演所需的最小数据量分别为350条和800条;遥感反演的风速风向数据的误差使得最终反演的风能方向性参量趋于离散,真实的风能方向分布越集中,对其影响越敏感。 相似文献
11.
12.
13.
深度学习在遥感影像分类与识别中的研究进展综述 总被引：5，自引：0，他引：5
深度学习一直是机器学习和人工智能研究的热门主题，特别是将深度学习这一深层网络学习算法和遥感影像分类与识别联合起来，使得传统训练算法的局部最小性得以解决。本文首先简要介绍了遥感影像分类与识别算法的发展和经典算法的局限性，其次介绍了深度学习的几种主流算法并分析它们在遥感影像分类与识别处理方面的应用现状，最后对未来深度学习应用于遥感识别与分类趋势进行了展望。 相似文献
14.
在多光谱遥感水深反演研究中,由于影响反演精度的因素较多,传统的水深反演模型具有一定局限性。机器学习算法在解决非线性高复杂问题上较有优势,将其应用在某些特定区域水深反演可提高反演精度。本文利用Sentinel-2多光谱遥感影像和LiDAR测深数据,以瓦胡岛为研究区域,构建CatBoost水深反演模型,与传统水深反演模型及Boosting中的XGBoost和LightGBM模型的反演精度进行比较。试验结果表明,经过参数优化后的CatBoost水深反演模型的决定系数、均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为96.19%、1.09 m、0.77 m和9.61%,准确性最高,效果更佳。 相似文献
15.
农业遥感研究应用进展与展望 总被引：22，自引：0，他引：22
得益于中国自主遥感卫星、无人机遥感和物联网等技术的发展,中国农业遥感研究与应用在过去20年取得了显著进步,中国农业遥感信息获取呈现出天地网一体化的趋势;农业定量遥感在关键参数遥感反演技术方法与应用方面取得进展;作物面积、长势、产量、灾害遥感监测的理论与技术方法取得突破,农业遥感技术应用领域不断拓展。本文从农业遥感信息获取、农业定量遥感、农业灾害遥感、作物遥感识别与制图、作物长势遥感监测与产量预测、农业土地资源遥感等方面对中国农业遥感科研与应用进行了总结综述。 相似文献
16.
高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。 相似文献
17.
三维重建可用于数字高程模型制作、机器人导航、增强现实和自动驾驶等。视差图是三维重建中一种重要的表达方式,而立体密集匹配是使用最广泛的获取视差图的技术。近年来,随着硬件、数据集、算法的发展,基于深度学习的立体匹配方法受到了广泛关注并取得了巨大成功。然而,这些方法通常在近景立体像对中进行测试,很少被用于遥感影像中。回顾了双目立体匹配的深度学习方法,选出了代表性的5种经典深度学习模型——GC-Net(geometry and context network)模型、PSM-Net(pyramid stereo matching network)模型、GWC-Net(group-wise correlation stereo network)模型、GA-Net(guided aggregation network)模型、HSM-Net(hierarchical deep stereo matching network)模型,将其应用于一套开源街景数据集(KITTI2015)和两套航空遥感影像数据集(München、WHU);分析了各种网络的实现方法,探讨了深度学习在遥感影像立体匹配中的性能,并与传统方法进行了对比。 相似文献