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51.
为克服传统农田土地平整测量方法耗时费力的特点,提出采用LiDAR技术对农田地形进行重建的探索性研究。通过HDL-32E型激光雷达等搭建了系统的硬件平台,应用C++语言编写了系统数据的采集程序;在此基础上对激光雷达所采集数据进行了标定,研究了农田地形重建系统中不同坐标系的转换方法;同时基于最小值去噪法设计了更适用于农田地形点云去噪的均值限差去噪法。通过对比在农田起伏较大区域不同坡度范围内RTK与激光雷达所测单元个数,对系统精度进行了评价;最后实现了车载农田地形重建系统的界面显示、应用与精度评估。结果表明,在10°~15°、25°~30°大坡度范围内激光雷达所获农田地形更为丰富,精度更高。该方法重建的农田地形模型点云数据和原始农田地形点云数据投影面积逼近度可达93%,验证了本文研究方法应用于农田地形环境重建的可行性,同时为今后的土地精细平整工作提供了理论参考与依据。 相似文献
52.
针对目前土地遥感监测工作中存在的监测频次低和数据现势性差等问题,通过统筹获取国产卫星影像数据提升监测频次,设计了多源遥感影像的空间网格组织和调度方法,改变传统的影像切片发布模式,建立实时影像服务方法,大幅提升了土地督察遥感监测时效。通过在国家土地督察济南局试点应用,研发了云端一体化的土地督察遥感监测服务平台,实践证明基于空间网格的影像组织管理效率优于传统金字塔切片管理模式,有效支撑了违法用地、永久基本农田保护和城市开发边界突破等监测预警,应用成效显著。 相似文献
53.
不同时相遥感影像变化检测已成为土地利用变更调查、城市扩张分析、自然灾害分析及其他环境问题必不可少的技术手段之一。本文提出了一种结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测方法。该方法通过伪不变特征法完成两期影像的相对辐射校正,有效改善影像间的配准误差,并利用IR-MAD算法对校正后的影像进行迭代运算,采用均值漂移算法对迭代后的影像进行分割,同时运用形态学方法处理分割后的影像,最终提取变化图斑。试验结果表明,该方法可以有效检测出变化区域,可应用于城市地表覆盖的变化检测。 相似文献
54.
55.
加权总体最小二乘法是理论上估计EIV模型参数相对严密的方法,其迭代过程中涉及的矩阵运算较为耗时,在处理大量级数据时尤其明显。PEIV模型有助于提高加权总体最小二乘法的计算效率。本文基于PEIV模型和经典最小二乘准则给出了一种加权总体最小二乘法算法,算法的推导过程简洁,易于理解,迭代过程中无需重构矩阵,减少了矩阵运算量。最后通过仿真试验验证了算法的可靠性。试验结果表明,本文算法可以取得与现有算法相同的参数估计精度且计算效率更高。 相似文献
56.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献
57.
FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品主要包括全球范围内的火点位置、亚像元火点面积和火点强度等信息,可用于实时监测全球范围的森林草原火灾、秸秆焚烧等生物质燃烧状况。火点判识算法主要根据中红外通道对高温热源的敏感特性,即含有火点的中红外通道像元辐亮度和亮温较远红外通道的辐亮度和亮温偏高,同时较周边非火点的中红外像元偏高,建立合适的阈值可探测含有火点的像元。亚像元火点面积估算主要使用中红外单通道估算,根据亚像元火点面积估算结果对火点强度进行分级,不同的级别表示不同程度的火点辐射强度。基于全球火点自动判识结果,每日生成0.01°分辨率的卫星遥感日全球火点产品,每月生产0.25°×0.25°格点的全球月火点密度图。在利用FY-3D/MERSI-II火点产品开展的全球火点监测应用中,对多起全球重大野火事件进行了监测,为防灾减灾、全球气候变化研究、生态环境保护等方面提供卫星遥感信息支持。 相似文献
58.
基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI(Leaf Area Index)的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明:在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。 相似文献
59.
60.