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61.
根据处理的信息层次将变化检测方法分为3类,总结了3类方法在震害信息提取中的优缺点,并找出目前变化检测存在的不足,展望了变化检测在震害信息提取中的发展趋势。  相似文献   
62.
地震是人类无法抵御的严重自然灾害,利用遥感技术及时获取震害信息开展救援是减轻损失的有效方法。在详细总结震害遥感监测主要技术及现状的基础上,对数据获取及预处理、震害信息提取和次生灾害监测方法进行分析,提出震害遥感监测的发展趋势。  相似文献   
63.
建立了一个试验用地名库和地理语料库,在此基础上构建对地名用字可信度的统计分析模型。通过分析地名在中文文档中的使用习惯和规律,总结出经常与地名一起使用的且具有地名指示含义的辅助字或词,以此为基础建立地名识别辅助词词库和地名识别的规则库。对地名库和地理语料库的用字进行统计分析,通过设定地名用字可信度概率阈值和辅助词指示作用对文本中潜在地名进行初步的筛选形成候选地名;在粗筛选产生的候选地名基础上结合地名识别规则进一步确认,以提高地名识别的准确率。  相似文献   
64.
3S技术支持下的小型遗址提取方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对仅利用地物光谱分析方法不能识别某些小型遗址的现状,提出基于地物空间关系知识,多源信息复合提取遗址的思路获取目标信息。以安徽省巢湖柘皋地区为例,利用SPOT-5卫星影像和地形图数据,综合运用3S技术进行小型遗址信息提取研究。经过和巢湖文管部门普查记录对比,证明了该方法有效性。该方法可缩小遗址探查范围,为考古普查工作节约大量时间、人力和物力。  相似文献   
65.
为了在缺少地面实测数据的情况下对遥感油气异常结果进行验证, 利用多光谱遥感数据和高光谱遥感数据对同一地区进行油气异常解译, 针对同一位置使用两种不同数据的异常结果进行相互验证.并提出了利用高光谱异常提取结果作为先验知识的多光谱异常主分量阈值确定方法, 将该方法与传统主分量阈值方法提取的异常结果, 分别与高光谱提取出的粘土异常区域结果进行重叠率计算, 发现该方法提取出的异常区与高光谱提取的结果重叠率达98.808%, 高于传统主分量阈值方法的98.198%.结果表明利用该方法确定的阈值划分出的异常区具有较高的精度.   相似文献   
66.
基于ENVI的高分辨率遥感影像城市绿地信息提取研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
近年来众多高分辨率遥感卫星的发射为城市绿地信息提取提供了高效的手段,如何充分利用高分辨率遥感影像对现代城市进行规划和生态环境评价具有重要意义。文中介绍一个完整的遥感工程在ENVI下的实现过程,包含高分辨率数据的处理、高分辨率信息提取流程的合理安排、FX模块面向对象信息提取等内容,可全面快速掌握城市绿地总量与分布现状,为绿地系统规划与日常管理决策提供参考,对生态城市建设具有重要意义。  相似文献   
67.
基于时间序列统计特性的森林变化监测   总被引:1,自引:0,他引:1  
森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。  相似文献   
68.
支持向量机(SVM)算法作为一种成功应用于大多数遥感影像的分类方法,虽然具有较高的提取精度,但是针对分类中仅仅采用单一参数,严重依赖于参数选择的不足,该文基于AdaBoost算法提出一种改进的SVM分类方法。该方法采用选择径向基函数作为核函数的SVM算法作为AdaBoost的弱分类器,实现了核参数的自适应调整。实验结果证明,该方法可以达到精确提取无人机影像信息的目的。  相似文献   
69.
湿地是地球的重要组成部分,快速而准确地提取湿地信息,是湿地动态监测和可持续发展的一项基础而重要的工作.以洪泽湖淡水湿地为研究对象,采用2006年8月19日的Landsat5 TM遥感影像为数据源,采用经K-T变换光谱增强后的数据及利用灰度共生矩阵分析影像第一主成分的纹理统计量作辅助分类变量,基于地物光谱特征、纹理特征和形状特征,运用决策树分类法提取洪泽湖湿地植被信息,将其分类结果与最大似然法的分类结果进行比较.结果表明:1)洪泽湖地区的湿地植被比较丰富,面积约占全湖的10.74%,其中以浮水植物为主.2)基于决策树的分类结果的精度有了明显的提高,总精度由77.33%提高到86.33%,Kappa系数由0.7292提高到0.8354,证明基于决策树分类方法是提取淡水湿地植被信息的有效手段.  相似文献   
70.
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   
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