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101.
根据北方蔬菜种植生育期特点,选择7~8月份的高分1号(GF1)融合影像、10月份的16 m宽覆盖的GF1影像以及8月份Rapid Eye融合影像,结合耕地本底数据开展提取秋季菜田信息的技术流程研究,并对2013年和2014年大兴区秋季菜田进行了动态监测,同时结合气象等数据分析其时空分布规律和变化原因。 相似文献
102.
当前,随着遥感影像数据来源越来越丰富,且分辨率越来越高,传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要。针对这一问题,提出了一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法。在对象获取和多种特征提取的基础上,利用SVM对高维数据分类的优异特性,将基于SVM的二类分类方法与对象级变化检测有机结合,提高了多源遥感影像变化检测的精度和可靠性。结合人工目视判读,设计了一种面向地物的指标计算方法。实验采用多源多时相的遥感影像进行,并对不同地物变化检测的精度进行统计,验证了提出方法的有效性。 相似文献
103.
采用SAL定量降水预报检验方法,对2017年梅雨期一次区域性极端降水过程EC-THIN、RIOF、NCEP、CMA的高分辨率数值预报产品,从结构、强度和位置3个方面进行检验对比,同时对72 h内各模式降水预报稳定性开展检验分析。在此基础上,剖析了降水预报误差成因。分析发现:(1)在降水分布上,RIOF、EC-THIN和CMA预报的雨带走向与实况基本一致,NCEP预报主雨带范围偏大,暴雨区偏东;(2)雨区结构上RIOF和EC-THIN把握较好,NCEP和CMA在降水强度方面预报较好,位置预报上各家误差均较小,其中CMA误差最小;(3)EC-THIN和NCEP在结构、强度和位置预报上均有较好的稳定性。CMA在降水强度方面预报稳定较好,位置预报上调整较大。RIOF在降水结构预报上稳定性较好,落区预报上变化幅度较大;(4)降水预报误差根本原因是由系统预报误差而形成,系统强度、位置、移动直接影响着降水偏差。垂直物理量的预报偏差对降水时段、加强、强度也具有一定影响。 相似文献
104.
地理模型分布式集成是虚拟地理环境研究的主要内容之一。在分布式系统中多采用XML作为数据交换的统一标准,以解决多种信息在网络空间的表达和传输。本文在VisualC#.NET平台下开发了一个通用的模型数据定义编辑器,用XML来统一描述多源异构的地理模型数据,以实现模型的共享和集成。提供了直观式图形界面,可满足无程序背景的设计人员的需求,使智能化的模型集成成为可能。以地下水模型分布式调用为例,验证了此编辑器的有效性和易操作性。 相似文献
106.
基于"3S"技术的地质灾害易损性面评价方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
易损性评价是地质灾害灾情评估体系中一个非常重要的内容。它揭示了地质灾害基本构成元素之一的承灾体的社会经济属性,对整个地灾灾情评估体系完整性的构建及评价结果的科学性、明确性、统一性表达具有举足轻重的作用。文章以等面积法作为基本手段,根据评价区实际情况算得的离散等积网格作为评价模板。结合“3S”(GIS、RS、GPS)技术,探讨地质灾害易损性面评价的实现方式,旨在提出“3S”框架内的地质灾害灾情评估实现模式。在具体操作层面上,文章提出了为实现易损性面评估而确立的评价对象之层次分类方法、评价模板构造计算方法、空间数据库建设方法、基于空间数据库的空间分析方法以及空间信息集成模型。重点讨论在空间数据完整性基础上的多源数据融合处理模式及以GIS空间分析算法模式为蓝本的空间数据处理和集成手段。在理念层面上,文章将空间分析实现方法分为现实评价区域、概念评价区域、数字评价区域、逻辑映射虚拟区域等4个阶段,认为在GIS环境下的地灾灾情评价原始空间数据、派生空间数据以及经专用模型集成后的结果空间数据的可视化表达方式可以分为颜色序列、数字高程模型(DTM)及等值线3种表达方式。最后提出实现地质灾害易损性面评价的一般操作流程。 相似文献
107.
利用面向对象的分类方法从IKONOS全色影像中提取河流和道路 总被引:24,自引:0,他引:24
传统的基于像素的统计特征的分类方法在处理高分辨率影像的分类问题上遇到了很大的困难。本研究利用面向对象的影像分析方法对IKONOS全色影像进行了河流与道路的分类,包括利用影像对象的光谱特征的初次分类和利用子目标对象的线特征的二次分类两个过程;其中初次分类由于仅依据光谱信息,不能很好地将河流或道路与其他光谱特征相似的地物区分开,而通过引入子目标的形状特征进行二次分类,就可以准确地将河流与道路提取出来。试验结果表明,面向对象的分类方法能够满足高分辨率或纹理影像的分类需要,具有很大的应用潜力。 相似文献
108.
109.
面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例 总被引:2,自引:0,他引:2
在ENVIEX软件的Feature Extraction平台上,利用LandsatTM影像数据,采用面向对象方法对杭州湾南岸地区湿地景观进行遥感影像分类;通过与基于最大似然法、人工神经网络法、支持向量机法等传统像元方法的相应分类结果进行比较,系统分析了面向对象方法在中低分辨率遥感影像的湿地景观生态分类中的有效性。研究结果表明:①较之单一依据像元光谱值进行分类的传统方法,面向对象方法综合考虑了对象的光谱、空间、纹理、色彩等多种属性特征,因而对于类型复杂多样、分布界限模糊、光谱混淆与混合像元现象严重的沿海滩涂、湖泊、河流等湿地景观具有更好的鉴别能力,也因此获得更高的分类精度(研究区景观分类总精度为88.80%,Kappa系数为0.8765);②面向对象方法在分类中提取的是由同质性像元组成的"对象",且在合理的影像分割下得到的对象破碎化程度较低,因而能在较大程度上减小分类结果中的"椒盐噪声"干扰;而基于像元方法提取的景观类型以离散像元形式组成,难以清晰表征景观的边界、形状等信息,所以分类结果中会有明显的噪声现象;③影像分割在运用面向对象方法进行遥感影像分类过程中具有重要影响,实验结果表明,60%的分割尺度和归并尺度组合较有利于中低分辨率影像的遥感分类;④面向对象分类过程中诸如影像分割精度的评价、最优分割尺度的选取、特征空间的优化等问题,则有待今后进一步探讨。 相似文献
110.