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本文提出一种在GIS小数据层中嵌入数字水印的算法,将要素进行增补整合,采用虚拟要素的方法形成水印载体,在不影响数据精度和要素情况下,使用最低有效位方法将二值水印图像嵌入到小数据层中,并对水印的强度进行调制.实验证明该算法具有良好的应用性和鲁棒性. 相似文献
92.
植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究 总被引:8,自引:1,他引:7
基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异. 相似文献
93.
全球土壤变化暨生态系统长期试验国际研讨会侧记 总被引:3,自引:0,他引:3
2007年12月10~14日, 由美国Duke大学Nicholas环境与地学学院发起, 美国国家科学基金会地学与生物学部领域研究网络化计划(Research Coordination Network)、临界层探测计划(Critical Zone Exploratory Network)和美国农业部土壤过程计划(USDA Soil Process Program)资助的"全球土壤变化暨生态系统长期试验研讨会"在美国Duke大学召开. 相似文献
94.
95.
96.
97.
机载激光雷达平均树高提取研究 总被引:16,自引:3,他引:13
为了研究机载激光雷达(LiDAR)树高提取技术,以山东省泰安市徂徕山林场为实验区,于2005年5月进行了机载LiDAR数据获取和外业测量.通过对LiDAR点云数据的分类处理,分别得到了试验区的地面点云子集、植被点云子集和高程归一化的植被点云子集.基于高程归一化的植被点云子集计算了上四分位数处的高度,与实地测量的数据进行了比较,并结合中国森林调查规程进行了实用性分析.结果表明:对于较低密度的点云数据,使用分位数法可以较好地进行林分平均高的估计;机载激光雷达技术对树高估计是可行的,精度都高于87%,总体平均精度为90.59%,其中阔叶树的精度高于针叶树.该试验精度可以满足中国二类森林调查规程中平均树高因子的一般商品林和生态公益林的精度要求,对国有商品林小班的调查精度要求(5%)存在一点差距,需要在国有商品林区进一步开展验证工作.对本试验区而言,已经可以满足其作为森林公园生态公益林的调查要求. 相似文献
98.
黄山高速公路穿行于皖南山区,公路建设过程中,汤口互通A匝道高边坡产生了大范围变形,严重威胁已有构筑物和施工安全。为保证边坡稳定,成立“应急指挥小组”,建立快速反应机制,并采用工程地质测绘、勘探、监测等手段,快速查明边坡结构特征,分析边坡变形机理和稳定性,提出应急治理方案。分析表明,该边坡为层间软弱夹层[JP2]发育的砂泥岩互层型顺向边坡,地质历史上边坡曾发生滑移—弯曲变形,公路施工时对弯曲隆起部位岩体进行开挖,引起坡体产生快速变形,在降雨、开挖等条件下,边坡产生整体失稳的可能性极大。在分析边坡变形机制基础上,应用变形控制理论,确定对边坡采取桩锚结合、综合排水的应急治理措施,并根据变形特点提出了应急治理施工步骤。应急治理措施实施后,边坡变形得到了有效控制,稳定性达到了高速公路的安全要求 相似文献
99.
基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
100.
基于相关系数匹配的混合像元分解算法 总被引:2,自引:0,他引:2
遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果. 相似文献