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951.
国产高分卫星6号(简称GF6)具有高分辨率、宽覆盖、高质量和高效成像等特点,可为农业资源遥感监测提供可靠的数据支撑。本研究以GF6卫星影像为主要数据源,综合利用遥感技术理论和方法开展对夏津县棉花种植面积的提取研究,利用同时相的哨兵2号(简称Sentinel2)影像解译结果进行对比分析。研究结果表明:基于GF6卫星的夏津县棉花种植面积提取方案高效、准确,提取精度明显优于Sentinel2卫星,进一步证明了新增了红边波段的GF6卫星能够显著增强作物的识别能力,其在大规模作物种植信息提取方面具有广阔的应用潜力。 相似文献
952.
953.
随着地质调查工作精度的提高,中低分辨率的遥感影像已难以满足地质构造深入解译的需求。高分一号(GF-1)影像的应用为提高地质构造解译尺度提供了数据基础,特别是在人车通达性较差的地区,可大大减少野外工作量。为此,以地质构造发育的西藏亚东地区为研究区,利用GF-1影像,在分析已有地质资料基础上,构建了研究区的断裂形成机制模型,并结合地形地貌特征,对研究区的地质构造进行遥感解译。结果显示: ①研究区内解译新增断裂418条; ②受SN向应力挤压机制影响,形成于中新世晚期的EW走向断裂为主要断裂,其性质为逆冲断层,EW向应力的引张作用,形成了研究区SN向、NE向断裂,并具有多期活动特点; ③河流和湖泊受断裂控制明显,河流多成SN向,位于逆冲断层上盘的隆升造成了区内河流和湖泊的水位降低。 相似文献
954.
基于多时相多极化差值图的稻田识别研究 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种基于多时相多极化差值图的稻田识别方法,该方法在简化稻田识别算法的同时,仍具有较好的稻田识别精度.以江西省高安地区的早稻识别为例,利用两景ENVISA ASAR交叉极化模式数据(VV/HH)计算了同时相多极化差值图和同极化多时相差值图.由于稻田含有水层和水稻的垂直株型等属性特征,稻田在两时相上VV极化和HH极化后向散射差异都很大,且与其他地物具有明显差别,因此利用同时相多极化差值图可以很好地分辨出稻田来;从时间变化看,HH极化雷达波对水稻生长和稻田的变化比对其他地物的变化更敏感,使稻田分布信息在HH极化多时相差值图中反应突出.而VV极化对地物的时相变化不够敏感.因此,建立最优差值图组合,分别采用阈值分类方法和监督分类方法对差值图组合进行分类提取稻田.通过比较分类结果,认为基于统计分析的监督分类方法更好,其稻田识别的精度达到84.92%.文章最后对提出的稻田识别方法及分类结果进行了分析. 相似文献
955.
沂蒙山区山东省平邑县是“中国金银花之乡”,金银花种植面积监测对于当地种植规划和管理具有重要意义。根据金银花花期,遴选2013-2018年5月至6月Landsat-8 OLI影像12景,在野外调查的基础上构建了两层决策树分类模型。决策树分类后,对结果进行形态学滤波。然后分别基于决策树和支持向量机分类模型提取金银花种植面积,并进行了对比分析,前者提取的结果与官方面积数据基本一致。精度评价显示6个时相的总体分类精度与Kappa系数均较高。结果表明:利用遥感影像监测金银花种植面积动态变化是有效的,可以为规模化种植的监测与管理提供科学参考。 相似文献
956.
957.
GPS技术具有实时导航、定位准确的特点,遥感影像能提供快速及时的地理信息,它们当前还未广泛应用于地图的制作,本文尝试将这两种技术结合应用来编制地图,进而探讨在制作过程中的数据处理、重点文物图的设计与编制等问题;并以制作武汉大学的重点文物图为例,来说明和分析这种制作方法所具有的显著特点和具体操作的可行性。 相似文献
958.
IKONOS影像城市植被信息提取前的阴影校正 总被引:1,自引:0,他引:1
在高分辨率卫星影像的预处理上,阴影的提取与校正是一个难题,本文根据实际需要,采取不同的方法对建筑物阴影和山体阴影进行提取,并采用不同的校正方法进行校正。对城区建筑物阴影,采用基于影像融合的IKONOS影像阴影自动提取方法对阴影进行提取,再采用郎伯模型进行校正;对山体阴影,直接采用监督分类的方法对山体阴影进行提取,再采用灰度线性匹配的方法进行校正。实验表明,分开提取与校正的策略能取得较为理想的效果。 相似文献
959.
本文分析了JPEG2000压缩算法的基本原理,对某地区的数字航空遥感影像进行了压缩试验,通过比较不同压缩比下各种评价指标的变化,来研究JPEG2000压缩算法对重建影像构像质量的影响,评价结果表明压缩比的增加,重建影像灰度平均值、标准方差和信息熵在一定范围内波动;同时,随着压缩比的增加,重建影像纹理越来越粗,视觉效果降低,并且重建影像与原始影像的一致性程度降低,差别越来越大。 相似文献
960.
本文对SOM神经网络算法进行改进,在标类的过程中采用3个策略加以控制,对初始产生的自组织映射图进行调整。通过改进,那些映射到可靠神经元的像素得到了很好的分类,而那些映射到不可靠神经元的像素都被作为不可分像元而提取出来。继而,从混合像元分解的角度来对这些不可分像元进行处理,按类型分解的思想确定混合像元的类别,实现对不可分像元的分类。将SOM神经网络和混合像元分解相结合的分类方法应用于高光谱图像的分类中,通过实验表明了该方法能较好地改善分类效果,提高分类精度。 相似文献