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无人机遥感众创时代 总被引:2,自引:0,他引:2
当代科技发展降低了无人机和遥感器的准入门槛。大众参与为无人机遥感领域注入了巨大的创造力,触发了无人机遥感创新发展的爆发式增长。当前,无人机已成为普适化和平民化的科学手段,无人机遥感数据在众多领域和部门呈现出取代通航遥感和卫星遥感数据的趋势。本文首先对无人机遥感所处的时代特征及其展现的科技特色进行了分析与归纳,然后列举了无人机遥感在抗震救灾、岛礁测绘、极地科考、精准农田管理等领域开展的典型应用,最后从无人机发展所致遥感数据供应结构性调整、无人机遥感地理学研究推动、遥感无人机试验场地布局等方面进行了展望。特别地,针对无人机遥感应用量大面广、数据分布多源异构等特点,本文提出了无人机遥感数据航母的概念。 相似文献
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地震观测数字化使地震观测资料的载体发生了根本转变。数字化地震观测资料的归档与管理就成为科技档案部门目前急待解决的一个问题,要做好这项工作,就应加强档案法规的宣传力度,建立健全归档管理各项规章制度,确定归档管理运行机制、收集原则、收集范围、分类编号方法、保管、利用等现代管理方法,对数字化地震观测资料进行科学的管理。 相似文献
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由季节性的冻胀和融沉导致的地表变形是在多年冻土区域进行工程施工的最主要危害, 青藏铁路建设和维护中的一个主要问题就是如何监测冻土的形变. 利用北麓河地区的ASAR数据, 联系冻土的相关变化规律, 对于冻土区域的相干特性进行了分析. 通过对不同自然地物的相干性进行对比分析, 发现冻土区域地物的相干性不仅与地物特性相关, 同时也与冻土的冻结和融化密切相关. 不同时间段干涉对的相干性的差别反映了冻土在不同季节的变化规律. 青藏铁路和公路在不同空间基线和时间基线上的相干性表现, 为该区域的稳定散射体的选择提供了一种可能, 对于进行北麓河区域的冻土形变的时间序列分析具有重要的指导意义. 相似文献
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InSAR技术在矿区沉降监测中的应用研究 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了应用InSAR技术监测矿区地表沉降以及地下开采活动的原理;利用重轨差分InSAR技术获得了峰峰矿区地表ENVISAT和JERS 1的雷达形变干涉相位图;分析了在矿区地表沉降过程中ENVISATC波段和JERS 1 L波段形变干涉相位图的相干特性、相位特性以及干涉测量技术在矿区地表沉降监测中应用的可行性和局限性。实验结果表明,利用C波段和L波段雷达数据可以实施对矿区地表沉降的监测,但是C波段雷达受到空间干涉基线的限制更加严格,如果要实现对矿区地表沉降的监测,需要充分利用每个卫星回访时期的雷达数据,建立长时序的星载雷达形变干涉相位图序列,才能较好地实现矿区地表沉降监测。 相似文献
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目标信息分解就是将地物雷达电磁波回波的复杂散射过程分解为几种单一的散射过程,每种散射过程都有一个对应的散射矩阵,利用基于地物相关矩阵特征向量分解的目标分解方法,可以将目标相关矩阵分解为三种单散射体相关矩阵的加权和:单向散射,双向散射,交叉散射。将目标分解理论应用于极化成像雷达数据,可以分别得到对应于地物单向散射(奇次散射)、双向散射(偶次散射)及多向散射机制的雷达后向散射系数。本研究应用目标矩阵分解技术对青藏高原西昆仑阿克赛钦湖地区SIR-CL波段和C波段全极化多视复矩阵(MLC)数据进行处理,得到研究区地表单向散射、双向散射及多向散射后向散射系数图像。研究发现,不同性质地表具有不同电磁波散射机制,散射分解后的图像能有效去除噪声,而且能够区分具有不同散射机制的地表,对研究区多期次古湖岸线的识别有重要意义。 相似文献
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基于ALOS/PALSAR雷达干涉数据的中国西部山谷冰川冰流运动规律研究 总被引:5,自引:1,他引:4
中国西部山谷冰川相对于南极和格陵兰的冰川来说,一般规模较小,冰川周围地形变化大,冰流运动复杂,容易导致冰川表面的完全失相干,从而很难提取出山谷冰川的冰流速度.为了削弱常规干涉测量中时间和空间失相干问题对山谷冰川冰面运动速度提取的影响,采用2007-12-10和2008-01-25的一对时间间隔46 d的L波段ALOS/PALSAR雷达数据,利用两轨法差分干涉测量成功的获取了青藏高原冬克玛底冰川表面的冰流运动速度,并将所得结果与该地区利用1996年C波段的ERS tandem数据获取的结果进行了对比验证.研究表明对于中国西部无人区的山谷冰川来说,雷达差分干涉测量技术是获取其冰流运动规律的有效手段,另外,相同时间间隔的L波段SAR数据比C波段SAR数据在提取冰流运动信息方面更具优势. 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)系统在对地观测中具有全天时全天候的独特优势。近十几年来,多模式、多角度、多维度、大幅宽、高分辨率、多基协同等SAR技术的问世,代表着新型SAR观测时代的到来。为对这一SAR发展阶段的特点和能力进行分析,本文首先介绍了新型SAR系统观测能力的发展,包括如何获取大范围、多时相、多层次SAR综合对地观测数据及实现月基SAR等观测技术;然后,总结了杂交介质建模、时频分解、深度学习、压缩感知等新型信息提取方法在SAR领域发挥的作用;最后,介绍了新型SAR在城市管理、植被调查、极地与海洋测绘以及灾害监测等领域的研究进展,旨在推动SAR观测技术在测绘领域更广泛而深入的应用。 相似文献
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随着全球气候变暖,中亚地区大部分冰川逐渐变薄。高海拔山地冰川的变化会影响到周边地区的水资源和海平面变化,因此,我们需要高精度的地表高程观测数据来监测冰面高程变化。本文以喜马拉雅山脉西段的纳木那尼冰川为例,基于CryoSat-2卫星雷达高度计SARIn模式数据,修改了伪重复轨平面拟合方法,并计算了从2010年8月至2016年7月的冰面高程变化。纳木那尼冰面平均高程变化率为-0.47±0.44 m/year,整体呈现变薄趋势,与前人文献的结果基本一致,表明CryoSat-2数据在山地冰川使用伪重复轨平面方法估算高程变化有效可行。 相似文献
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单木参数对当前的森林资源管理、生态研究以及生物多样性保护等具有重要意义。无人机立体影像数据与单木识别算法为单木参数的低成本、自动化获取提供了基础。现有研究表明,常用的基于局部最大值搜索的单木识别算法面对密集林分时存在严重的漏识别问题,影响了参数提取的精度,因此本文提出了顾及单木三维形态的无人机立体影像单木识别新算法。算法首先综合利用无人机立体影像的高程与RGB光谱信息,通过随机森林分类进行林冠区的提取;然后利用形态学的多层腐蚀、膨胀与连通区标记进行树冠相连单木的分离与树冠中心点的提取,从而实现单木自动化识别。本文选取内蒙古大兴安岭林区和四川王朗林区的4块样地进行验证,以目视解译数据为参考,分别与基于高程值的局部最大值搜索算法(算法A)、基于RGB光谱亮度值的局部最大值搜索算法(算法B)进行比较。结果显示:本文提出的算法在4个样地的平均F1-score为94.17%,与算法A和算法B相比分别提高了15.85%和9.37%;而对于密集样地,本文提出的算法在查全率上相比算法A和算法B分别提高51.79%和35.64%。结果表明本文提出的算法在不同林区均能够实现较好的单木识别效果,特别是能够有效避免密集林分下的漏识别问题,为基于无人机立体影像的单木识别研究提供了一种新的思路。 相似文献