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991.
针对山区水体、山体阴影与裸地等地类光谱混淆性,基于高分五号(GF-5)影像数据,结合高光谱特征分析构建了山区水体决策树提取模型. 先对水体和相关干扰地类进行高光谱特征分析实现特征波段选取,应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化水指数(NDWI)法进行提取实验. 通过比较以上实验不足之处,提出了单波段阈值法与构建的阴影水体指数(SWI)相结合的决策树水体提取模型,以Google Earth高清影像为参考结合实地采样得到的混淆矩阵进行精度评价. 实验结果表明:单波段阈值法与NDWI法易将山体阴影识别为水体,受裸地影响较小;多波段谱间关系法对山体阴影有一定抑制作用,受小面积裸地影响;决策树提取模型能有效抑制山体阴影和裸地影响提取完整水体. 其总体精度为89.39%,Kappa系数为0.82,显著提升了山区水体提取精度. 相似文献
992.
993.
针对现有的LiDAR航线设计软件绝大多数针对大中型无人机,主要依靠飞行人员根据实际经验敷设航线,少数采用传统摄影测量改变基线长度的方式实现复杂地势下LiDAR航线自动敷设,但高地势地区航线较密,飞行成本高,有局限性,目前能实现轻小型无人机载LiDAR航线自主敷设的软件很少等问题,参照轻小型机载LiDAR的特点,该文提出一种复杂地势下基于DEM改变航高的航线设计方法。以延庆某山区进行试验。结果表明:该方法适当放宽分区高差限制,综合考虑地形信息、飞机性能等要素,使得单条航带点云密度得到保证,提高航线规划效率,节约飞行时间。将考虑DEM与未考虑DEM两种方式对比,确保重叠度,满足工程点云密度,便于后期数据处理。 相似文献
994.
针对复杂艰险地区修建道路时,地质岩性难以现场获取的问题,该文利用ASTER多光谱遥感影像,研究和设计了一种顾及植被覆盖的复杂艰险地区多光谱遥感岩性信息识别提取方法.该方法根据植被覆盖情况先分类后进行岩性识别:对中高植被覆盖区进行植被信息的抑制处理,再对中低植被覆盖区采用主成分分析法进行岩性信息提取;对低植被地表裸露区域采用端元提取、光谱角填图的方法进行岩性信息的提取.最后将岩性识别提取结果与现场地勘结果进行对比验证.结果表明该方法进行岩性信息提取结果与已有的现场勘察结果基本一致,具有重要的参考和应用价值. 相似文献
995.
针对大数据时代新技术对我国警用地理信息系统(PGIS)发展所带来的巨大冲击和挑战,该文回顾了我国公安机关20世纪90年代中期以来在PGIS实践探索方面所经历的4个阶段主要发展历程;分析了 当前PGIS发展所面临问题、挑战及与国外的应用差距;提出了 PGIS后续技术优化升级与应用生态体系构建、警务时空大数据关键技术研究、学科建设、国外先进技术引入及本地化优化等相关建议.指出今后PGIS技术研究和应用重点,将从当前以警务地理信息资源共享、可视化管理与空间查询应用为主的阶段,逐步向基于云的警务时空大数据分析与犯罪预测阶段发展过渡. 相似文献
996.
激光雷达点云树木建模研究进展与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
三维树木几何模型是数字城市与数字林业工程的重要组成部分。针对点云树木建模,深入分析了基于广义(泛在)激光雷达点云的树木模型重建方法,提出了聚类思想建模、图论方法建模、先验假设建模、拉普拉斯算子建模与轻量化表达建模5类建模体系,归纳总结了不同建模体系在树冠枝干的细节表达、建模算法性能、树木模型的多层次细节表达、建模体系综合评价方法等方面存在的共性问题,针对模型信息表达完整性、模型多层次细节重建、融合广义(泛在)点云的树木建模与模型、算法的综合评价研究4个方面给出一些可能的解决方案,并提出三维激光树木几何重建潜在的建模方向。 相似文献
997.
以黄河源区高寒草地为研究对象,采用无人机航拍技术获取了样地实测的植被覆盖度;结合2001-2018年MOD13A1数据提取常用植被指数,分别采用像元二分模型法和回归模型法对研究区植被覆盖度进行了反演,并对其精度进行了验证;采用最小二乘法分析了黄河源区2001年以来植被覆盖度的变化趋势.结果表明,修正的土壤调节植被指数结合回归模型的反演精度较高;黄河源区多年平均植被覆盖度为57.89%,植被覆盖度处于30%以内、30%~60%、60%以上3个区间的面积分别占源区总面积的13.1%、27.25%和49.65%;2001-2018年黄河源区植被覆盖度略呈增长趋势. 相似文献
998.
999.
吴立果 《测绘与空间地理信息》2021,44(5):183-184
通过分析正射影像生产中对前期项目已有DOM成果利用不足的问题,提出了正射影像局部更新的技术思路,解决了同一区域正射影像成果不能充分利用、重复生产的问题. 相似文献
1000.
准确地估测植被覆盖度对于生态环境、自然资源评估有着重要的意义.本文通过无人机获取多光谱影像结合DEM,对拍摄区域植被面积进行估测;利用无人机遥感平台搭载的Sequoia多光谱相机获取影像数据,研究了常见的4种植被指数(归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、绿度归一化植被指数(GNDVI))在植被面积估测中的适用性.实验结果表明,无人机多光谱影像结合DEM,在植被面积估测中具有可行性.其中,归一化差值植被指数(NDVI)可使植被从土壤、水体、阴影等复杂背景因素中分离出来,能较为准确地统计植被覆盖面积.通过无人机多光谱影像估测绿植覆盖面积,可为精细化作物管理、农业估产提供决策依据. 相似文献