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1.
高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法(Feature Space Optimization,FSO)和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段(8波段)的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明:在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。  相似文献   
2.
朱德辉  杜博  张良培 《遥感学报》2020,24(4):427-438
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。  相似文献   
3.
视电阻率在电磁法勘探中起重要作用,可以作为初步解释结果,多通道瞬变电磁法通过大地脉冲响应的峰值时刻定义视电阻率.鉴于传统方法计算峰值时刻视电阻率需要恢复完整大地脉冲响应,本文通过研究大地脉冲响应及其频谱特征,提出一种新的频率域比值法.利用参考谱及其与一般谱的伸缩因子计算一般谱的峰值时刻,进而得到视电阻率.该方法只需大地脉冲响应单个频点幅度谱,从而不用估计整个大地脉冲响应.实际计算时,可以用大地脉冲响应多个频点幅度谱得到平均视电阻率.模拟数据与实测数据结果表明,在一维介质中,频率域比值法可以得到合理的视电阻率.  相似文献   
4.
利用Worldview-2、资源三号、Sentinel-2A、高分一号,以及Landsat-8等5种光学卫星数据和电子海图数据,在研究多光谱遥感水深反演机理以及基本流程的基础上,探究了多源遥感数据去云融合与水深反演。一方面,以不同空间分辨率的影像融合为切入点,用GM融合算法、小波融合探讨不同空间尺度、不同数据源融合影像对水深反演结果的影响,探讨水深反演过程中遥感影像去云融合的可行性。另一方面,以多源遥感水深反演为切入点,基于双波段比值法,反演实验区域20 m以内的水深,并进行精度评价。实验表明,利用小波融合去云可以改善水深遥感反演中有云区域的影响,一定程度上提高反演精度和制图资料的完整性。  相似文献   
5.
波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提,本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法,通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进,找出在图像中起主要作用且相关性低的波段,实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集,并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明,改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高,且选取的波段更具代表性,能够较好地提高后续分类精度。  相似文献   
6.
为利用高分辨率遥感影像实现大面积的枯死松树监测,本研究通过测量不同程度的枯死和健康松针的光谱曲线,结合GF-2遥感影像的波段范围分析其光谱特征与敏感波段,并借助28种光谱指数探究区分健康松树与枯死松树的适宜光谱指数。结果表明:近红外波段(欧氏距离为118.16)是识别枯死松树的最敏感波段。文中使用的28种光谱指数除R_(gre)-R_(blue)、R_(blue)/R_(nir)+R_(gre)、R_(blue)/R_(nir)+R_(red)、R_(blue)/R_(gre)、(R_(blue)-R_(gre))/(R_(gre)+R_(blue))和R_(blue)/R_(red)+R_(gre)这6种光谱指数外,其余22种光谱指数的J-M距离均超过1.90,表现出很好的光谱可分性。研究结果可为构建适用于GF-2遥感影像进行枯死松树监测的植被指数提供理论基础。  相似文献   
7.
针对RTK技术在观测条件不佳的情况下定位精度和可靠性问题,该文对GPS/GLONASS/BDS三系统组合RTK模型进行了探讨并给出了观测值域与法方程域组合RTK模型。其具体实现过程为:观测值域组合RTK模型即是对多系统的双差观测值直接进行叠加求解得到组合系统的位置参数和模糊度等信息;而法方程域组合RTK模型首先是对单系统的双差观测值进行求解得到单系统的法方程,并对多个系统的法方程叠加后求解得到组合系统的位置参数和模糊度等信息。实验结果表明,观测值域组合模型比法方程域组合模型更严密,其定位结果更稳定;组合RTK比单系统RTK精度更优,稳定性更好。  相似文献   
8.
9.
马国庆  吴琪  熊盛青  李丽丽 《地球科学》2021,46(9):3365-3375
场源中心位置的计算是重磁数据反演的主要任务之一,现主要通过异常与场源位置之间的数学物理方程来估算地质体的位置.为了快速、准确获得地质体的位置信息,提出基于重磁梯度比值的深度学习技术实现场源位置的获取;其利用深度学习技术所建立的重磁梯度比值水平分布与地质体埋深、构造指数的关系,快速实现异常场源位置计算,且提出利用多个值的相互关系来更加准确、稳定地计算出地质体的信息.该方法可以计算复杂地质体的中心位置,且避免了以往线性方程反演方法需对结果进行筛选的复杂过程,对于存在剩磁的磁异常则采用解析信号的深度学习方法来进行位置反演.理论模型试验证明利用梯度比值的深度学习方法可以准确获得地质体的深度,且通过对比更多点的深度学习计算结果发现,采用多个不同比例极值点可以减弱噪声带来的干扰,从而得到更加准确的位置.最后将该方法应用于实测磁异常的反演工作,获得了地下磁性物体的中心位置,且计算结果与欧拉反褶积法相接近,因此该方法具有良好的实用性.   相似文献   
10.
目前地球上已经得到确认的撞击坑有190余个,其中直径小于1 km的简单撞击坑绝大部分是由铁质撞击体撞击形成的。由铁质撞击体撞击而成的撞击坑周边存在大量的铁陨石物质,这些铁陨石物质的空间分布特征对研究撞击坑的撞击过程和机理具有重要意义。铁元素的异常富集也可作为探寻地球表面疑似撞击坑的重要信息。为了获取撞击坑周围的铁陨石残片,早期主要通过人工方式进行实地调查,但这种方法效率低下且需要投入大量人力物力。基于铁陨石独特的光谱特征,利用遥感蚀变信息提取手段可以很方便地获取撞击坑周边的铁陨石物质。根据铁陨石矿物的波谱特征,以美国亚利桑那州巴林格撞击坑(Barringer Meteor Crater)为研究对象,基于Landsat 8 OLI数据,采用目前提取蚀变信息的常用方法:波段比值(BandMath)—主成分分析法进行撞击坑周边铁陨石信息的提取。提取结果与前人实地调查获取的铁陨石分布情况契合程度较好。撞击坑东侧、东南侧、西南侧等处的铁陨石聚集区在提取结果图上均有较好的反映。表明利用波段比值-主成分分析方法提取巴林格撞击坑周边铁陨石信息是可行的,实验结果准确地获得了该撞击坑周围的铁陨石空间分布信息,为探寻地球表面撞击成因的环形构造提供了可行方案,同时为未来同类撞击坑信息提取提供了重要的方法参考。  相似文献   
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