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基于实测光谱的潮滩土壤含水量遥感反演模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以王港潮滩为研究区,采集土壤样品,测量土样的光谱,分析不同含水量土壤的光谱特征;利用统计相关法,建立TM遥感影像各波段对应波长处的光谱反射率与土壤含水量之间的关系模型.研究结果表明,在干燥条件下,土壤颗粒越细小,土壤表面越光滑平整,土壤光谱反射率越高,随着土壤含水量的增加,土壤反射率呈下降趋势;波长越长,土壤光谱反射率与含水量的相关性越高,其中2 220 nm处的土壤光谱反射率与含水量具有最高的相关性;通过不同的波段组合,建立新的土壤含水量反演因子,其中由490 nm与2 220 nm处光谱反射率的差值建立的因子与土壤含水量具有较高的相关性;由单波段与波段差值因子建立的土壤含水量反演模型的预测误差分别为4.590和5.147,反演精度较高.因此所建模型可以用于获取潮滩土壤含水量的空间分布,能够为研究潮滩土壤含水量与潮滩地形地貌之间的关系提供数据支持. 相似文献
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格氏法的实质是利用元素的最大聚集重心的相对空间位置确定元素分带序列的,是通过计算某一元素的线金属量与该剖面所研究的几种指示元素线金属量之和(总金属量)的比值得以实现的.该方法在向定量化判断矿体剥蚀深度、寻找盲矿体及抑制偶然误差等方面有独到处,可在生产研究中试用.因该法已在几种书刊上作过专门介绍,在此从略.下边谨以确定元素垂直分带为例进行具体方法探讨: 一、几个元素的分带指数最大值同时位于相对最上部或最下部中段时,采用的公式完全相同,都是计算变化指数: 相似文献
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潮滩沉积物中的水分掩盖了沉积物本身的光谱信息,不利于沉积物遥感分类。利用江苏大丰潮滩沉积物在不同含水量下的398条实测光谱曲线数据,基于线性光谱分解方法定量化分析了沉积物光谱对含水量变化的响应,建立削弱水分影响的潮滩表层沉积物组分(砂、粉砂、黏土)含量反演模型,应用于Hyperion高光谱遥感影像,获得沉积物组分的空间分布,并结合Shepard三角分类法实现了潮滩表层沉积物的自动分类。研究结果表明:(1)当沉积物含水量增加时,沉积物光谱中水分权重以含水量的2倍速率增加,含水量大于25%,则水分对光谱的影响占主导作用;(2)2 143 nm波段反射率对沉积物的含水量变化敏感,利用2 143 nm波段反射率进行潮滩沉积物的含水量反演,模型拟合度r2可达0.81;(3)983,1 134 nm波段反射率对沉积物组分含量反演敏感,将含水量与沉积物组分敏感波段一起建立多元线性回归方程,可有效削弱水分的影响,适用于高含水量潮滩区的沉积物组分含量反演;(4)将组分反演结果结合Shepard分类,可实现潮滩沉积物分类,得到潮滩沉积物类型的空间分布特征,分类精度为75.93%,Kappa系数为0.6。 相似文献
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遥感水下地形成图技术 总被引:6,自引:1,他引:5
介绍了应用卫星遥感结合地理信息系统技术将历史水下地形反演,也可以小范围地扩大地形出图的最新技术在海岸工程规划、江河航道工程规划、水库库容计算、潮滩演变分析等方面的应用。 相似文献
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出露潮滩上土壤含水量的遥感测量是潮间带地形地貌测量方法的一种新尝试,也是对潮滩生态环境深层次认知的一条途径。借鉴陆地土壤含水量遥感监测的经验,通过分析实测潮滩土壤含水量与其光谱值的关系,建立出露潮滩上土壤含水量遥感监测模型,并利用该模型对研究区影像的土壤含水量进行反演尝试。研究结果为:(1)潮滩土壤含水量与光谱反射率的关系,波段的相关系数以ETM+4的相关性最大;(2)从多元线性模型、单波段模型、比值模型、仿植被指数模型的应用比较看,对于潮滩土壤含水量的遥感反演模型选用单波段模型的误差最小。结果表明,通过遥感测量和监测模型的反演,可以迅速得到海岸潮间带露滩上土壤含水量分布。 相似文献
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根据1988~2008 年的4 景TM 影像, 对江苏辐射沙洲地区5 条主要潮沟的动态演变研究方法进行了探讨。针对潮沟的特殊地形和复杂多变情况, 引入数学中的中轴线概念, 提出了遥感中轴线法, 通过中轴线位置的变化定量地表述潮沟演变。根据GIS 中Voronoi 图(V 图)的特性, 将中轴线的求取转换成V 图的生成过程, 用ArcGIS 软件实现, 将传统的目视解译方法改进为自动提取, 提取不同时相影像中轴主轴。研究结果表明: (1)用遥感中轴线法对不同时期的大型潮沟进行分析, 可较快、较准确地揭示潮沟的动态演变; (2)比较1988~2008 年的潮沟轴线, 西洋深槽变化最大, 西岸蚀退、东岸东移; 其他4 条潮沟均在南北方向上做往复摆动, 且逐渐趋于平缓。中轴线法可以实现对潮沟动态演变快速、准确地监测以及为整个辐射沙洲的开发建设提供理论基础。 相似文献
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基于BP人工神经网络的水体遥感测深方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用Landsat7 ETM 遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明:具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5m的水深值反演精度较高,而对大于10m的水深值反演精度较低。 相似文献