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中国海洋航空高光谱遥感应用研究进展 总被引：7，自引：3，他引：7
详述了我国赤潮航空高光谱遥感应用研究的发展现状，对所发展的赤潮发现检测、生物优势种类识别、生物量分布特征提取技术及所建立的赤潮光谱数据库进行了详细介绍。概述了基于高光谱数据的溢油发生检测及面积信息提取、海冰发生检测及密集度信息反演、海岸带典型要素光谱波段敏感性等的研究进展。从遥感平台、成像光谱仪的角度对我国的海洋航空高光谱遥感发展进行了展望，简要介绍了建设中的国内首套适用于海洋环境与灾害快速监测的海洋航空遥感多传感器集成与应用系统。指出发展我国海洋航空高光谱遥感应用研究的3个关键问题：(1)大量获取海洋及海岸带要素的高光谱数据；(2)开展海洋及海岸带要素现场光谱数据的同步测量研究；(3)大力建设海洋及海岸带要素的地物光谱数据库。 相似文献
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本文描述了浙江舟山群岛的朱家尖岛航空遥感试验,06测线实施情况和获得遥感多光谱扫描数字图像概况,并论述了应用遥感数字图像实现计算机海岸带地物分类的原理和方法,同时介绍了分类结果的检验方法,对分类精度和误差做了评价. 相似文献
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应用遥感手段开展海岛海岸带监测为海岸带资源开发利用提供科学的信息支撑。采用Radarsat-2数据,开展Cloude极化,获得分解参数,进行海岸带地物特性极化参数特性研究,在此基础上,以辽宁鲅鱼圈作为研究区域,运用神经网络方法开展海岸带信息分类提取研究。结果表明:极化目标分解理论对海岸带信息提取具有一定的应用潜力,采用基于H/α的分类方法能较好地区分单次散射的特征地物,但对于偶次散射和体散射的混合体,仅从极化特征参数还难以区分;综合利用极化散射特性及神经网络分类方法则可以有效进行分类,采用基于SPOT5数据的"我国近海海洋综合调查与评价专项"遥感调查成果为验证标准,精度达到88.5%。分类精度与训练样本有关,此外,海岸带区域地物分布往往较为复杂,对于复杂地物的散射机制研制,是下一步研究工作的重点。 相似文献
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基于地物光谱可分性的CHRIS 高光谱影像波段选择及其分类应用 总被引：2，自引：0，他引：2
本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法。该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验。结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%。 相似文献
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在光谱规则分类算法(Spectral Rule-based Classifier, SRC)基础上考虑大气校正对遥感影像光谱反射率的影响,提出了一种改进光谱规则的分类算法(Modified Spectral Rule-based Classifier, MSRC),从地物光谱响应曲线和光谱指数两个方面来修正光谱规则集,通过规则细化和补充、阈值改正优化光谱类别。以珠江三角洲海岛(佳蓬、淇澳)和海岸带(荃湾、惠东)的Landsat 8影像作为实验数据,对比了大气校正前后波段反射率和地物光谱响应曲线,分析了改进后MSRC算法的地物分类结果和精度,并与原SRC算法、最小距离分类(MDC)算法、最大似然分类(MLC)算法、支持向量机分类(SVM)算法、神经网络分类(NNC)算法以及基于光谱指数的算法等多种地物分类算法进行比较。结果表明,4组实验数据的MSRC算法分类结果总体精度分别为87.66%、82.38%、77.67%和80.05%,高于SRC、MDC、MLC和基于光谱指数的分类算法,在无需人工标注训练数据集的前提下接近SVM和NNC算法的分类精度。MSRC算法适用于海岛和海岸带的Lands... 相似文献
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《海洋地质与第四纪地质》2005,25(3)
海岸带及近海卫星遥感综合应用技术恽才兴主编海洋出版社出版《海岸带及近海卫星遥感综合应用技术》研究范围涵盖了沿海陆域、潮间带、近岸浅水水域及近海海区。全书共分十二章,研究内容涉及海岸带及近海的分区、分带,土地利用、土地覆盖分类以及卫星遥感分类;多源卫星遥感数据在不同监测对象应用中的原理、研究技术和制图方法;最后两章为水体光谱测量及地表反射率演算方法及海岸带遥感调查实例研究,供专业工作者和读者在开展遥感应用基础研究和实际调查监测工作时参考。本书共250千字,16开,定价50元,2005年1月出版发行。中朝板块层序·事件… 相似文献
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海岸带遥感微尺度信息及其组合挖掘提取和方法应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于海岸带高分辨率信息需求理论支持下的信息挖掘技术,面对我国海岸带可持续发展的需求,以中高分辨率遥感影像为数据源,以滩涂、水边线、海堤、养殖场等海岸带地物为专题信息挖掘提取实例,建立了"像元→基元→目标"的识别方法体系,针对面向对象的信息提取分析方法进行研究。即首先通过采用光谱和形状相结合的分割算法来获取内部特征相对均一的一系列基元对象,再通过对基元对象的典型特征进行分析和判别来实现目标提取。结果表明,该方法是可行的,它提高了遥感影像信息的识别精度,为动态性很强的海岸带地物信息挖掘提取提供了研究思路,在海岸带监测、管理、开发和利用,编制现实性很强的海岸带专题图等应用领域展现了该研究示例的科学性和实际意义。 相似文献
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近岸水体与人类生产、生活密切相关,航空高光谱遥感以其高分辨率、灵活等优点在环境监测中颇具潜力,尤其是在近岸水色、海岸带环境的实时监测中更具优势。基于与中国海监南海航空支队合作开展的航空高光谱遥感飞行实验资料,以湛江东海岛陆海区域为例,开展该海域水体遥感信息提取及分类研究。以不同地物遥感反射率信息为特征,通过光谱信息直方图进行了该海域水体信息提取方法探索。研究结果表明,湛江港及近海水体与陆地在近红外区域有较大区分度,直方图统计获得的最佳分离阈值可以很好地提取水体信息,但在水陆交界区域提取精度较低。在近红909.7 nm处,遥感反射率分割阈值为10.27%,水体提取精度为84%,kappa系数为0.686 2。 相似文献
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赤潮是严重的海洋灾害,有效监测赤潮对于保护海洋生态环境具有重要意义。高光谱遥感具有光谱分辨率高、图谱合一等优势,适合于海洋赤潮监测。深度学习是机器学习领域的前沿,为高光谱遥感分类提供了新的思路。深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)兼具监督分类与非监督分类的特点,通过构建DBN模型,将DBN应用于赤潮灾害遥感监测中,应用渤海机载高光谱遥感数据开展赤潮分类,以达到提取高光谱图像中赤潮水体范围的目的。通过设置对照实验,对比经典的SVM监督分类方法与ISODATA非监督分类方法,发现DBN模型在相同实验条件下具有更高的分类精度,赤潮遥感提取精度提高了3%～11%。 相似文献
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Ground-based hyperspectral remote sensing of hydrocarbon-induced rock alterations at cement,Oklahoma
Hydrocarbon seepages bring oil and gas from petroleum reservoirs to the surface, these hydrocarbons can generate various kinds of rock alterations, including bleaching of red beds and mineralogical changes. Satellite and airborne remote sensing techniques have been utilized in the detection of rock alterations and hydrocarbon seepages; however, they have limited resolutions and are unable to map vertical outcrops. Ground-based remote sensing techniques hold great potential to characterize rocks with great precisions and resolutions. This study used ground-based Specim hyperspectral data to detect hydrocarbon-induced rock alterations of the Rush Springs sandstone at the Cement field in southeast Anadarko basin, Oklahoma. Hyperspectral data of outcrops and hand specimens were examined, and spectral angle mapper technique was used to compare spectral similarity between image pixels and reference spectra. Laboratory spectroscopy was used to assist with mineral identification and image classification. Remote sensing data detected bleaching of red beds and carbonate cementation. Combining lithological, spectroscopic, remote sensing and geochemical data, this study built a model for petroleum seepage and related rock alterations, and provided a workflow for employing remote sensing techniques in resource exploration. 相似文献
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以黄河口为研究区,应用现场和HJ-1高光谱遥感数据,开展了植被受石油烃渗漏影响的高光谱检测方法研究。选择了常用于判别植被受石油烃渗漏污染的红边蓝移指数 REP_blue、土壤含氧量相关指数 CTR和叶绿素敏感指数CHL ,通过分析研究区主要植被芦苇和柽柳地物光谱和HJ-1高光谱影像中同位置像元光谱,对3种指数在研究区的有效性进行了评价。基于在图像像元光谱检测中表现较好的指数,提出了一种针对 HJ-1高光谱遥感影像的受石油烃渗漏影响植被检测方法。结果表明,3种指数对于油井旁植被现场光谱的检出效果均好于图像光谱,同时,相比于其它两种指数,CHL指数的检出效果较差;应用发展的受石油烃渗漏污染影响植被检测指数,对覆盖研究区的 HJ-1高光谱遥感影像进行了检测,发现检测结果中71．1％的位置附近存在油井,说明该方法具有一定的检测能力。 相似文献
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溢油种类精准识别对快速有效地治理污染具有重要的意义,高光谱遥感在海面溢油油种识别中至关重要。为探讨海洋典型溢油油种识别的高光谱特征波段范围,通过设计室外模拟溢油实验,在获取原油、燃料油、柴油、汽油和棕榈油等5种油种的实测高光谱数据基础上,运用因子分析和光谱标准偏差分析法遴选溢油油种的光谱特征波段,并利用支持向量机模型开展基于光谱特征波段的油种识别精度评价。结果表明,基于光谱标准偏差分析和因子分析获得的特征波段的油种识别精度分别是83.33%和90.74%,与基于全波段的识别精度相比,整体精度分别提高了3.7%和11.11%。选取的特征波段(360～540 nm, 560～600 nm, 610～630 nm, 640～660 nm)可作为5种油种相互区分的最佳高光谱波段。 相似文献
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高光谱遥感水深反演是一种对传统水深测量方法的补充,具有方便、快捷、经济等突出优势。本文研究区位于上海横沙,属于典型滩涂浅水区,研究数据包括GF5-AHSI高光谱遥感数据和同时期的水深数据。通过数据变换和相关分析等方法提取建模参数,利用单波段比值模型、多元线性回归模型、最优标度回归模型和BP神经网络模型实现该区域水深反演,并对4种模型反演结果的准确性进行了验证和比较。研究发现：最优标度回归模型优于其他3种模型,R2达到了0.972,RMSE为0.47 m,适用于横沙浅海水深反演。 相似文献
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Requirements for monitoring the coastal zone environment are first summarized. Then the application of hyperspectral remote sensing to coast environment investigation is introduced, such as the classification of coast beaches and bottom matter, target recognition, mine detection, oil spill identification and ocean color remote sensing. Finally, what is needed to follow on in application of hyperspectral remote sensing to coast environment is recommended. 相似文献
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为提高遥感影像融合质量,提升资源一号(ZY-1 02D)高光谱遥感影像滨海湿地植被分类精度,提出将ZY-1 02D高光谱影像与空间分辨率为10 m的哨兵2号(Sentinel-2)影像进行Brovey融合,并通过搭建AlexNet卷积神经网络对ZY-1 02D高光谱影像和Brovey融合影像的滨海湿地植被进行分类,与支持向量机、随机森林和BP神经网络分类算法进行精度对比。研究结果表明:经Brovey融合后,AlexNet、支持向量机、随机森林和BP神经网络算法的植被分类总体精度分别提高15.60%、7.00%、14.80%和10.00%,Kappa系数提高了21.35%、9.93%、18.97%、12.85%;基于Brovey影像融合与AlexNet算法的植被分类精度最高,总体精度为92.40%,Kappa系数为89.42%。空谱融合配合AlexNet卷积神经网络有效解决了高光谱遥感影像在滨海湿地植被分类应用中精度较低的问题,为滨海湿地植被资源动态监测提供技术和方法支撑。 相似文献