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基于人工神经网络的赤潮卫星遥感方法研究 总被引：7，自引：1，他引：7
根据赤潮的卫星遥感探测机理，应用人工神经网络技术，建立和利用NOAA AVHRR可见光和热红外波段遥感数据的BP神经网络赤潮信息提取模型。应用实例显示。基于该人工神经网络方法可以提取赤潮发生地点和范围等信息，赤潮探测正确率达到78.5%。研究结果表明，应用人工神经网络方法提取赤潮信息是可行的。本文中建立的BP赤潮信息提取模型适当修改后可移植应用于其它传感器遥感数据进行赤潮信息提取。 相似文献
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决策树方法在土地荒漠化分类中的应用研究 总被引：5，自引：0，他引：5
阜新地区属于农牧交错带,是土地荒漠化类型齐全、结构复杂的典型研究区域。本文以遥感(RS)作为荒漠化信息获取与分析的工具,利用基于决策树的分析方法,结合区域环境特点,根据不同荒漠化类型的遥感影像特点,针对荒漠化类型、强度进行了分层次提取和分类。 相似文献
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以陕西省神木县为例,探索性地进行了遥感（ＲＳ）技术和地理信息系统（ＧＩＳ）技术在土荒漠化动态监测中的应用研究。论述了利用遥感技术,建立土地荒漠化解译标志,并参照解译标志,采用不同时期的遥感图像进行信息提取并建立近１０年间陕西省神木县荒漠化土地专题数据库的步骤和方法;阐明了利用地理信息系统技术,适时,动态地显示荒漠化土地的分布,面积,快还生成土地荒漠化动态分布图的步骤和方法;同时,论述了应用信息论、 相似文献
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格尔木土地荒漠化遥感动态监测研究 总被引：3，自引：1，他引：3
探讨以TM/ETM为主要信息源,在沙漠地区提取专题信息的方法。对TM5/TM7波段进行密度分割,结合DEM数据生成的模板提取水体及盐漠信息;利用NDVI提取植被信息;通过光谱角分类法(SAM)提取沙化土地和盐渍化土地信息。将综合分类结果输入地理信息系统中,利用空间分析功能提取变化信息。结果表明,1996~2000年间,研究区内荒漠化土地明显增加;2000~2002年间荒漠化土地面积变化较小。考虑到研究区地处沙漠环境,人类活动影响较弱,因此地表景观变化的主要影响因素是气候和水文地质条件,而这些自然因素短期内变化不大,所以监测周期至少定为5 a比较合适。 相似文献
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孙娜 《测绘与空间地理信息》2017,(8)
应用遥感技术对城市发展变化进行分析,可为城市规划建设提供辅助依据。本文在前人研究的基础上,将某市4个时期的遥感影像作为研究数据,进行了城区范围、城区植被和土地覆盖信息的提取与分析。研究结果表明,伴随着城市的发展,城区的面积逐年增加,城区植被出现先减少、后增加的现象,而在土地覆盖信息方面也发生了巨大变化。 相似文献
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结合实际工作,以天绘影像(天绘一号遥感影像)为基础,结合GIS空间分析以及GPS外业调查技术,依据国家林业局《全国荒漠化和沙化监测技术规定》对鄂尔多斯杭锦旗荒漠化土地进行了监测评价,形成了杭锦旗全旗的正射影像图、荒漠化土地类型程度分布图。文章阐述了天绘影像的处理方法,3S技术在荒漠化土地监测中的具体应用分析方法,总结了整体荒漠化土地遥感监测的流程,供同行业开展此类工作参考。 相似文献
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针对黄上高原地区水蚀荒漠化较为严重这一问题,建立了一套基于ETM+遥感数据和地理信息系统的水蚀荒漠化信息自动提取的技术方法体系,并对其信息提取精度进行了评价.该方法以NDVI(归一化植被指数)、KT3(KT变换后的湿度信息)、slope(坡度)、DEM(高程)及典型地物光谱数据作为水蚀荒漠化分类的特征波段,构建了决策树分类规则,有效剔除了研究区非水蚀荒漠化信息;引入面向对象多尺度分割技术,以坡度(slope)、沟谷密度(gully density)和植被覆盖度(vegetation coverage)等作为水蚀荒漠化程度分级的特征波段,通过层次分析法(analytic hierarchy process)确定特征波段的分割权重,实现了水蚀荒漠化程度的分级.该方法提取结果与目视解译结果的总体一致性为82.8％. 相似文献
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利用阜新地区荒漠化土地详查数据，采用VB编程语言和MapObjects组件开发了阜新市荒漠化土地信息系统。文中对该系统的开发环境与数据处理、系统数据库设计、主体结构等作了阐述，并介绍了该系统的功能，为荒漠化土地监测和规划提供辅助决策手段。 相似文献
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利用遥感手段对玛纳斯河流域绿洲-荒漠带的荒漠化状况进行监测。利用不同时期TM数据,在小尺度上分析该区域2000~2008年荒漠化土地的分布特征;基于MODIS陆地遥感产品(NDVI、Albedo及LST),利用多源信息复合法计算荒漠化程度指数;基于TM荒漠化监测结果对该指数进行分级处理,初步建立并验证基于MODIS数据的荒漠化监测评价模型。结果表明:近10 a来,绿洲外围荒漠化土地变化较小,大部分变化发生在绿洲内部,主要为局部荒漠化被开发或因盐碱化过重导致的撂荒;荒漠化监测评价模型对研究区荒漠化程度定量评价精度可达91.25%。 相似文献
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基于K-T变换的NDVI提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
阐述了K-T变换的原理及其在植被信息提取方面的优点。将基于K-T变换提取的NDVI结果与直接在TM影像上提取的NDVI结果进行比较。实验结果表明,基于K-T变换的NDVI提取方法得到的结果图像纹理清晰、光谱保持能力强,对于区域植被覆盖信息提取,进而对生态环境变化、荒漠化等研究具有较重要的意义。 相似文献
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BP神经网络具有收敛速度快和自学习、自适应功能强的特点,能最大限度地利用样本集的先验知识,自动提取合理的模型。本文采用Landsat TM遥感图像作为数据源,以山西省定襄县为研究区,通过主成分分析方法来压缩输入数据,并结合NDVI和纹理特征来建立BP神经网络的土地利用分类模型,将分类结果与基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类结果进行定性和定量比较分析。结果表明:该方法总精度达到了80.50%,分别比基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类提高了18.89%和6.23%,能够有效地解决地物光谱混淆、分类精度不高等问题。 相似文献
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以毛乌素沙地典型地区为例,以CBERS2、Landsat5 TM、SPOT5及 TM与SPOT5融合影像作为基本数据源,使用波谱角分类法对
该区流动沙地、半固定沙地、固定沙地和沙化耕地进行信息提取,探索和比较该方法针对不同传感器遥感影像的沙化信息提取精度
。对本研究区,不同传感器影像的沙化信息提取精度均在80%以上,其中融合影像的沙化信息提取精度最高为90.13%,SPOT5次之,
而CBERS2和TM对不同类型的沙化信息提取各有优势,但CBERS-2信息提取的精度要高于TM。这说明使用波谱角分类法提取的结果精
度与影像空间分辨率有正相关关系,即空间分辨率越高,沙化信息的提取精度也越高。 相似文献
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石漠化是西南喀斯特地貌地区面临的最主要生态环境问题之一,对石漠化进行监测是其防治的一项重要工作。本文以威宁西部典型的石漠化研究区斗古乡为例,基于Landsat 8 OLI遥感数据,计算了研究区归一化植被指数(NDVI)和地表反照率(Albedo),通过NDVI-Albedo特征空间构建石漠化差值指数(RSDDI),对石漠化信息进行提取并对其进行精度验证。研究表明:基于NDVI-Albedo特征空间法构建的石漠化差值指数能够较为准确且便捷地对石漠化信息进行提取与分级,在中度石漠化及重度石漠化的制图精度均达到89%以上,提取效果较好,有利于西南喀斯特地貌地区对石漠化的定量评估与监测。 相似文献
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基于Aster数据的新疆渭——库绿洲及其周边地区土地沙化信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
以新疆渭干河——库车河绿洲及其周边地区为研究区,在野外调查的基础上,基于Aster数据,利用NDVI、植被盖度作为特征变量,结合偏最小二乘回归法模型反演得到的盐分含量(SSC)指标作为决策树分类的各节点的判别函数,通过决策树分类方法实现了沙化土地信息的提取与制图。结果表明结合植被覆盖信息与土壤特性能够在提取沙化信息的同时区分出盐渍化土壤,结果与野外调查较为一致。该研究为大区域土壤沙化信息提取与制图提供了较好的方法。 相似文献