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准确认识三江源植被生产力月度尺度的时空格局变化,对三江源畜牧业生产以及生态保护政策制定具有重要意义,可稳定获取的重访周期为4 d的16 m分辨率GF-1/WFV数据使中等空间分辨率的月度NPP产品生产成为可能。本文建立了一套以GF-1/WFV为基本数据源的中等空间分辨率草地月度NPP估算技术方法,并评估了其在三江源地区应用的可行性。在黄河源区玛多县的实验表明以GF-1/WFV为基础,以MODIS13Q1数据为补充,可以获得覆盖全区的中等空间分辨率月度NDVI数据,据其反演得到的草地NPP,地面验证精度在70%以上,优于MODIS NPP产品精度,且能更为详细地反映草地生产力变化的空间差异,在青海三江源地区利用GF-1/WFV数据生产中等空间分辨率的草地月度NPP产品是可行的。 相似文献
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对城市热岛效应、植物覆盖指数、叶面积指数等地表参数的高频次高精度反演,能更好地实现基于遥感手段的地表特征动态监测。然而,目前单一数据源的遥感影像还很难实现高时空分辨率数据的同步获取,时空融合技术是解决这个时空分辨率矛盾的有效方法。根据原理不同,时空融合算法可以分为基于线性模型的融合算法、基于光谱解混的融合算法等。高分卫星产品是近几年中国高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的首发星,对于该类数据的时空融合研究仍然较少。因此,本文拟采用4种常见的时空融合算法（STARFM、FSDAF、STDFA、Fit_FC）实现GF-1 WFV数据与MODIS数据的时空融合,分析这几种方法对GF-1 WFV数据时空融合的有效性和精度,从而为后续的研究提供一定依据。 相似文献
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为提高地面形变监测的时空分辨率以及监测精度,采用CORS网与时序InSAR监测相融合的方法,对北京地区2018～2020年地面垂直方向形变进行研究。首先在InSAR监测量中去除极浅地表影响;然后对CORS站数据进行低频重构;最后以CORS网为基准,对InSAR监测时序进行整体平差,获得融合形变结果。结果表明,融合CORS网和InSAR监测能有效利用CORS网连续观测的优势,获取连续一致的高时空分辨率形变结果,融合方法在构建高分辨率与高精度地面形变时间序列中具有一定优势。在地面垂直方向上,朝阳区、通州区、大兴区中南部地面沉降最为明显,最大年平均形变速率达到-90 mm/a;昌平区中西部、海淀区西部、门头沟区东部等地存在较为明显的抬升,年平均形变速率约为10～20 mm/a;其他地区地面年平均形变速率约为-10～10 mm/a,相对变化较小,较为稳定。 相似文献
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高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法（权重函数法、概率统计法和多种混合法）中具有代表性的4个模型：STARFM（Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）、RASTFM（Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）、ESTARFM（Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）、BSFM（Bayesian Spatiotemporal Fusion Model） （STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法）,选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的数据源选择、研究区的地形及景观空间异质性、融合模型、以及薄云和雾霾等大气条件等影响因素进行分析,研究结果表明：① 数据融合精度随输入影像之间的时间间隔及其相对变化量增加而降低;融合中输入的高、低空间分辨率数据光谱匹配度越高,融合精度越高（OLI优于Sentinel-2; MODIS优于VIIRS）;经过BRDF校正的数据能够有效提高各模型的融合精度;② 地形及空间异质性对融合结果精度影响显著,融合精度与空间异质性呈负相关,本研究中融合精度随着坡度的增大而减小,但坡向对融合精度的影响较小;地形对RASTFM的影响较其他模型低;③ 融合模型中输入的高质量影像越多,模型的融合精度往往越高;④ 薄云和雾霾会对融合精度产生显著负面影响。本研究的结果对于改进热带山地地区的高时空数据融合模型,生产热带山区复杂地理环境的高精度高时空分辨率NDVI数据集具有重要的参考价值。 相似文献
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本研究旨在探讨1983-2008 年间印度植被净初级生产力(NPP)的时空变化格局及其与温度降水的关系。基于遥感数据和GLOPEM-CEVSA模型估算区域植被NPP,利用分段线性回归,分析了过去26年印度植被NPP的时空格局与变化特征。结果表明：（1）过去26年间印度植被年均NPP为414.29 gC·m-2·a-1,森林、农田和草地的NPP平均值分别为1002.32、485.98和631.39 gC·m-2·a-1。（2）分段线性回归结果显示,1983-2008 年间,印度植被总平均NPP呈先上升后下降的趋势,趋势转折点在1996年。占印度面积比例最大的农田植被类型的平均NPP也呈先上升后下降的趋势,趋势转折点在1996年,与总平均NPP的趋势转折点一致。（3）在空间上,印度大部分地区,发生了趋势转折,趋势转折点集中在1991-2000年间,大部分地区NPP在趋势转折点前呈上升趋势,其后呈下降趋势,与区域平均NPP的变化趋势一致。（4）印度西北部干旱地区植被NPP与温度呈负相关,与降水呈正相关。喜马拉雅山南部森林NPP则与温度呈正相关。降雨量较大的印度南部地区NPP与降水呈负相关。 相似文献
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江河湖泊等陆表水体在工农业生产、气候调节、生态系统维持等方面扮演着至关重要的角色。在气候变化与人类活动的作用下,陆表水体的空间分布始终在发生着变化,因而对其进行快速精准的时空变化监测对水资源管理与保护、未来气候变化预测等有着重要的意义。遥感技术为大范围水体动态监测提供了全新的技术手段,特别是在当前地球大数据背景下,水体提取算法不断改进,遥感数据源急剧增加,但缺乏对算法和数据演化过程的系统整理。鉴于此,本文对现有水体提取算法与遥感数据进行了综合梳理,归纳了单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数与阈值法、支持向量机、随机森林、深度学习等常用算法的演变,以及遥感数据源由低（MODIS等）到中（Landsat等）和高（高分1/2号等）空间分辨率的发展过程,并在此基础上讨论了各算法与数据源在水体变化研究中的差异。此外,本文论述了数据处理平台由本地计算到高性能云计算平台（如谷歌地球引擎）的发展,云计算促进地表水变化研究由基于时间片段到基于时间序列连续过程分析的转变,以及云计算在大尺度范围的应用。最后,本文还对多源遥感数据融合与云计算平台的结合在地表水体连续变化监测中的应用进行了展望,并对不同类型水体提取的不确定性进行了讨论。 相似文献
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遥感影像融合算法,在增强多光谱影像空间分辨率的同时,可实现影像间的信息互补,提高遥感影像的解译能力。异源影像的融合受影像间配准精度及其在时相、空间分辨率和辐射分辨率之间差异的影响,而不同辐射分辨率对异源遥感影像融合所产生的影响及其纠正方法还缺乏深入的研究。为此,本文提出了异源影像融合的辐射分辨率规范化方法。该方法在统一像元值量化区间的基础上,将其乘以相同的比例系数转换到更高的辐射分辨率的量化区间,以减小融合过程由于数据位数取舍而引起的影像信息丢失。研究表明：本文所提出的辐射分辨率规范化方法的取整融合或以实数形式融合,其结果几乎没有差别;而其他转换方法的取整结果均较实型结果差。由于直接采用反射率值进行融合会使其结果产生严重的光谱失真,因此,应采用辐射分辨率规范化方法将反射率值进行转换后再做融合。 相似文献
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及时准确掌握农作物种植制度时空分布信息,对于确保国家粮食安全与农业结构合理具有重要意义。随着时序遥感影像质量的不断提高,基于时序遥感数据的农作物种植制度研究备受关注。本文从研究框架、遥感特征参数以及数据产品等角度,分析了基于时序遥感数据的农作物种植制度最新研究进展。研究发现:① 前农作物种植制度研究框架,主要包括耕地复种指数和农作物制图等相关内容,其问题在于需要高质量耕地分布数据支撑以及易将热带亚热带湿润区撂荒地误判为农作物等;② 于红边和短波红外的新型多维度光谱指数,有助于更好地揭示农作物生长发育过程,大尺度农作物时序遥感制图取得了系列研究成果,但需要应对不同作物光谱差异细微、同种作物在不同区域和年份存在明显类内异质性的挑战;③ 尺度中高分辨率耕地复种指数产品不断丰富,但其时效性和时空连续性有待加强;④ 欧美少数国家外,目前农作物分布数据产品覆盖的作物类型有限,我国大尺度农作物种植制度数据产品欠缺,特别是复杂多熟制农业区。随着多源遥感数据时空谱分辨率的不断提高以及云计算平台性能的不断发展,我们对以下方面进行了研究展望:① 新研究框架,建立直接提取耕作区、农作物种植模式的农作物种植制度一体化遥感监测技术框架;② 一步加强新型多维度遥感指数及其物候特征指标设计,拓展农作物种植制度监测的遥感特征参数;③ 立作物种植制度变化遥感监测技术,实现多年信息连续自动提取。 相似文献
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为了解决多云雨地区遥感数据时空覆盖缺失的问题,以满足对地块尺度作物种植信息日益迫切的应用需求,本文在遥感图谱认知理论框架下发展了一种基于多星数据协同的地块尺度作物识别与面积估算方法。首先,基于米级高分辨率影像提取农田地块对象;其次,通过对多源中分辨率时序影像的有效化处理和指数计算,获取“碎片化”的高时空覆盖有效数据,并以地块对象为单元构建时间序列;然后,在时序分析基础上,建立多维特征空间,结合作物生长物候特征,构建决策树模型进行作物分类识别与面积计算;最后,以湖南省宁远县为研究区开展了水稻种植信息的提取实验。结果表明：本文方法可在农田地块尺度下实现不同水稻类型的准确识别及其种植面积的精细提取,早、中、晚稻的用户精度分别可达94.33%、90.76%和95.95%,总体分类精度为92.51%,Kappa系数为0.90;早、中、晚稻面积提取精度分别为93.37%、91.23%和95.42%。试验结果证明了本文方法的有效性,为其他作物种植信息的精细提取提供了借鉴。 相似文献
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Remote Sensing image fusion is an effective way to use the large volume of data from multi-source images.This paper introduces a new method of remote sensing image fusion based on support vector machine(SVM),using high spatial resolution data SPIN-2 and multi-spectral remote sensing data SPOT-4.Firstly,the new method is established by building a model of remote sensing image fusion based on SVM.Then by using SPIN-2 data and SPOT-4 data ,image classify-cation fusion in tested.Finally,and evaluation of the fusion result is made in two ways.1)From subjectivity assessment,the spatial resolution of the fused image is improved compared to the SPOT-4.And it is clearly that the texture of the fused image is distinctive.2)From quantitative analysis,the effect of classification fusion is better.As a whole ,the re-sult shows that the accuracy of image fusion based on SVM is high and the SVM algorithm can be recommended for applica-tion in remote sensing image fusion processes. 相似文献
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农业土地利用遥感信息提取的研究进展与展望 总被引：3，自引：0，他引：3
农业用地占到全球土地面积近一半,农业土地利用（包括耕地及作物分布、种植制度、土地管理等）变化直接影响到粮食安全、水安全、生态安全和气候变化。遥感已经成为土地利用信息获取的重要手段,近年来中分辨率遥感卫星如Landsat、Sentinel以及中国高分卫星等的免费开放为国内外农业土地利用信息提取提供了前所未有的机遇,取得了一系列重要研究进展。本文从耕地分布、作物类型识别、农业种植制度以及农业土地管理4个角度分析了土地利用信息提取的最新研究进展。结果发现：① 耕地分布产品已经由过去的粗分辨率提升到10~30 m,耕地现状数据较为丰富,但挖掘遥感数据实现耕地变化历史回溯的能力有待加强;② 作物分类方面多采用地面调查数据和卫星遥感（Landsat和Sentinel-2为主）相结合的方式进行,在北美和欧洲得到了业务化运行,但对作物种植面积早期监测的能力有待加强;③ 基于遥感的农业种植制度信息获取（如撂荒）研究多集中在东欧等地区,在中国由于经济和政策因素导致的撂荒、轮作、休耕等现象也十分普遍,但具有针对性的遥感监测研究目前还相对缺乏;④ 农业土地管理措施信息提取方面,区域灌溉面积产品取得了重要进展,但数据的可靠性和准确性仍有待提高。在此基础上,我们结合遥感大数据、深度学习算法、云计算平台的发展对未来农业土地利用信息提取研究进行了展望：① 融合多源数据形成更高维度空间、光谱和时间信息的遥感大数据,提升特征提取和数据挖掘能力;② 机器学习和深度学习算法等智能化方法与基于地理学和物候信息的专家知识方法的耦合;③ 遥感云计算和大数据挖掘等前沿遥感和计算技术的应用。 相似文献
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多源遥感数据融合应用研究 总被引：20，自引：2，他引：18
多源遥感数据融合是遥感技术向纵深发展的必然趋势。本文对多源遥感数据融合算法的应用特点,从基于像元的融合、特征的融合以及决策级融合3个层次上进行了详细的分析,并以河北丰宁县为例,说明遥感数据融合方法在遥感信息提取中的具体应用:对所用数据进行预处理,然后对1999年Landsat TM数据进行主成分变换,前3 个主成分占总信息量的97.8%,主成分逆变换后的结果影像更清晰,层次更丰富。信息提取时选择TM全色和主成分变换后的多光谱数据融合后的影像,波段4、3、2和波段5、4、3的彩色合成方案,并对植被指数和穗帽变换后的绿度指数进行了分析,遥感影像与DEM以及与GIS空间数据的信息融合也可以提高遥感信息提取的精度。最后分析了多源遥感数据融合尚待解决的问题及努力方向。 相似文献
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本研究以陕西省汉五陵原为研究区域,基于高分辨率影像(DOM航片)、多光谱影像(ALOS多光谱影像)和Quickbird融合影像数据,对五陵原遗址区结构性线状特征信息进行了提取。结果表明:融合后使影像隐含的空间纹理得到明显增强。用Gram-Schmidt方法的DOM和ALOS多光谱+NDVI融合影像,清晰地反映了遗址区的结构性线状特征;而Canny算法的边缘检测,能很好地提取遗址区显性和大量隐性的线状特征,对古遗迹的解译具有重要指示意义。 相似文献
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目前,由空间数据引擎管理遥感影像数据的技术已经非常成熟,但在对多源遥感影像数据的合理组织和有效管理以及数据共享方面,还需要寻求更有效的方法。本文在分析不同遥感影像类型的基础上,结合罗布泊“大耳朵”地区研究的需要,设计实现了该区多源遥感影像数据库。讨论了逻辑上设计相同空间分辨率和不同空间分辨率的多源遥感影像数据存储的方法。即根据遥感影像数据的空间分辨率进行分类,并通过遥感影像元数据表建立多源遥感影像数据之间的逻辑关联来组织和管理影像数据的设计方法。该方法的成功运用,为多源遥感影像数据库的设计与建设提供了参考。 相似文献
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多源数据融合技术及其在地质矿产调查中应用 总被引：2，自引：0，他引：2
针对地质矿产调查的特点,介绍了多源数据融合技术的概念、基本方法,总结归纳了其在地质矿产调查中工作流程、实施步骤、注意事项,分析了多源数据融合技术在地质矿产调查中的应用意义。结合新疆黑山岭东南一带1:50 000区域地质矿产调查项目,采用多源数据融合技术,在构造信息和矿化蚀变信息提取中,对遥感图像数据和地质、地球物理、地球化学数据进行了融合处理和叠合显示,取得了较好的地质效果。 相似文献
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多源遥感数据融合的发展趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
随着遥感技术的快速发展,影像和数据融合领域的新方法、新算法层出不穷.遥感影像融合技术可以分为3个不同的层次:像素级、特征级和决策级.在回顾现有的多源遥感数据融合技术的基础上,讨论了融合技术的发展趋势.主要讨论内容包括多源高分辨率影像融合新方法、面向应用的影像融合评价和趋势、用于生态建模的LiDAR数据/多源光学/雷达影... 相似文献