排序方式： 共有47条查询结果，搜索用时 640 毫秒
31.
对覆盖黄河口滨海湿地的PROBA CHRIS高光谱遥感影像进行包络线去除变换,采用6种常用的基于光谱特征空间的监督分类算法对变换前后的影像数据进行滨海湿地典型地物分类,通过目视对比分析和定量分析相结合的方法分析比较变换前后的分类结果,评价包络线去除方法对该类算法影响的效果和能力。结果表明,包络线去除方法能够提高部分监督分类算法针对滨海湿地典型植被类型的区分和识别能力;但由于滨海湿地内具有面积较大的裸滩和浑浊水体,这两类地物在影像中的光谱特征相近,而包络线去除方法并不能解决二者的误分问题,因此并不能提高该类算法针对CHRIS高光谱遥感影像的总体分类精度。 相似文献
32.
以2003年SPOT 5和2013年资源三号高空间分辨率遥感影像为数据源,开展了大沽河口湿地现状的遥感监测,分析了2003-2013年10 a间大沽河口湿地的变迁情况.研究结果表明:1)2003年研究区域湿地类型面积为8 876.80 hm2,占研究区域的65.45％,其中自然湿地占22.8％;2013年研究区域湿地面积为6 779.19 hm2,占研究区域的50％,其中自然湿地占19.4％;2)10 a间,大沽河口湿地面积减少了2 097.61 hm2,其中自然湿地面积减少446.72 hm2,人工湿地整体面积减少1 650.92 hm2;3)10 a间研究区域总体呈湿地类型向非湿地类型转化、自然湿地向人工湿地转化,其中湿地类型向非湿地类型转化的面积为2 569.68 hm2,自然湿地向人工湿地转化面积为397.54 hm2. 相似文献
33.
34.
高分辨率全极化合成孔径雷达数据海冰二次分类方法研究 总被引：5，自引：1，他引：4
随着高分辨率全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)影像的大量出现, 传统分类方法因所得分类结果中包含斑点噪声, 导致分类精度大大降低, 因而利用基于伴生关系的二次分类方法对辽东湾RADARSAT-2卫星的海冰SAR影像进行分类, 并将所得分类结果与专家解译分类结果和经典的基于H-α分解的Wishart监督分类结果进行对比, 证明本方法可以消除斑点噪声的影响, 同时具有较好的视觉效果和较高的分类精度。 相似文献
35.
以黄河口为研究区,应用现场和HJ-1高光谱遥感数据,开展了植被受石油烃渗漏影响的高光谱检测方法研究。选择了常用于判别植被受石油烃渗漏污染的红边蓝移指数 REP_blue、土壤含氧量相关指数 CTR和叶绿素敏感指数CHL ,通过分析研究区主要植被芦苇和柽柳地物光谱和HJ-1高光谱影像中同位置像元光谱,对3种指数在研究区的有效性进行了评价。基于在图像像元光谱检测中表现较好的指数,提出了一种针对 HJ-1高光谱遥感影像的受石油烃渗漏影响植被检测方法。结果表明,3种指数对于油井旁植被现场光谱的检出效果均好于图像光谱,同时,相比于其它两种指数,CHL指数的检出效果较差;应用发展的受石油烃渗漏污染影响植被检测指数,对覆盖研究区的 HJ-1高光谱遥感影像进行了检测,发现检测结果中71．1％的位置附近存在油井,说明该方法具有一定的检测能力。 相似文献
36.
基于HJ-1高光谱影像的黄河口芦苇和碱蓬生物量估测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
湿地植被的生物量是湿地生态评价、保护和利用的重要基础数据,遥感技术已经成为湿地生物量高效、准确监测的重要手段。基于2013年9月的HJ-1 高光谱遥感影像,应用准同步现场踏勘数据,通过单变量线性回归和多变量线性回归的方法,针对7种常用的窄波段植被指数和2种红边指数对黄河口芦苇和碱蓬生物量(地上干重)的估测能力进行了评价。结果表明:(1)单光谱指数变量情况下,对于芦苇,选择近红外827 nm波段和红635 nm波段简单植被指数(SRI)和线性插值红边指数(REP_ linear interpolation)取得了最佳的单变量回归结果,决定系数分别达到0.42和0.58;对于碱蓬,选择近红外807 nm波段和红692 nm波段的归一化差值植被指数(NDVI)、SRI和优化的土壤校正植被指数(OSAVI)取得了较好的回归结果,决定系数分别达到0.60,0.59和0.47;(2)多光谱指数变量情况下,以在单变量回归分析中取得较好结果的SRI和REP_ linear interpolation指数为变量,芦苇得到了与其生物量之间决定系数为0.71的高相关性;同时,以NDVI、SRI和OSAVI为变量,与碱蓬生物量的决定系数达到了0.66。 相似文献
37.
基于GF-2影像的广西茅尾海红树林物种分类及盖度估算分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了掌握茅尾海红树林种类和盖度情况,基于GF-2 PMS1高分辨率卫星遥感影像数据,使用支持向量机(support vector machine,SVM)和回归模型方法开展了茅尾海红树林物种分类和植被盖度估算研究,并对其分布特征展开了详细分析。研究表明:(1)广西茅尾海红树林共有4个种类,分别是桐花树(Aegiceras corniculatum)、无瓣海桑(Sonneratia apetala)、秋茄(Kandelia candel)和茳芏(Cyperus malaccensis)。桐花树作为茅尾海红树林的优势种,面积为1228.612 ha,占总面积72.5%,散布在茅尾海潮间带。秋茄面积最少,仅有1.976 ha,零星分布于茅岭乡和尖山镇沿岸,多数与无瓣海桑和桐花树混生。(2)基于GF-2 PMS1卫星影像的NDVI植被指数建立的二次多项式盖度回归模型效果最好,决定系数最大为0.7644,均方根误差RMSE最小为0.0680。(3)植被盖度分布状况与植被类型有密切关系,植被种类纯生区的盖度要明显大于植被混生区的盖度。本研究结果为茅尾海国家海洋公园和自治区级自然保护区管理部门的决策提供理论基础。 相似文献
38.
红树林是生长在热带和亚热带海岸潮间带、受到海水周期性浸淹的木本植物群落,被公认为是海陆边缘重要的蓝色碳汇,但由于其地处海岸带区域,受人类开发利用活动的影响严重。本文选择广西茅尾海红树林保护区为研究区,以无人机多光谱和激光雷达影像为数据源,利用支持向量机分类方法对红树林优势种类进行分类;提出了单木分层分区距离判别聚类分割方法,准确提取了红树林的单木结构信息;估算了研究区红树林地上生物量。得出以下结论：（1）综合利用无人机多光谱和激光雷达数据,对研究区红树林种间类型识别总体精度可达90.69%;（2）基于分层分区距离判别聚类方法能够较好的提取红树林单木结构特征,树高的提取精度优于冠幅;（3）构建了红树林高度、冠幅与地上生物量回归模型,其中桐花树生物量回归模型的决定系数R2最高,达0.83;（4）研究区内红树林地上生物量主要分布范围为1.24—3.6 kg/m2,其中无瓣海桑最高,老鼠簕最低。 相似文献
39.
40.
准确了解我国海岸带红树林种类组成有助于红树林资源调查、保护和利用。本文基于广西海岸带2018—2020年共 14景GF-2多光谱影像,通过植被指数法和一阶微分法进行光谱特征数据重构,使用支持向量机分类方法,对广西海岸带红树林开展种间精细分类研究。结合现场数据以茅尾海为例,通过与原始数据和一阶微分的分类结果进行对比分析,来验证光谱特征数据重构对红树林种类识别的有效性。结果表明,基于光谱特征重构数据的分类精度最高,为91.55%,Kappa系数为0.8695,分别比原始数据和一阶微分提高了6.92%和11.17%。以此开展了广西整个海岸带红树林类型识别,结果表明,广西主要分布有7种真红树分别为桐花树、白骨壤、无瓣海桑、秋茄、红海榄、木榄、老鼠簕和一种盐沼草本植物茳芏,湿地植被总面积为7402.98 hm2,防城港市、钦州市和北海市红树林面积分别为1826.16、2496.18和3080.47 hm2,其中桐花树和白骨壤为广西红树林优势物种,分布面积最大,分别为3372.09 hm2和3445.17 hm2,二者占总面积的92.09%,其次为茳芏287.50 hm2占总面积3.88%,无瓣海桑与红海榄次之,面积分别为135.97 hm2和126.52 hm2,共占红树林总面积的3.55%,老鼠簕、木榄和秋茄面积极少,均不足20 hm2,三者相加不足红树林总面积的1%。北仑河口、山口和茅尾海3个红树林自然保护区的红树林总面积分别为1009.21、715.56和1546.62 hm2。本文基于高分数据的光谱特征数据重构方法开展红树林精细分类研究,可以为广西红树林管理、保护和重建提供技术和数据支撑。 相似文献