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分析了天水台数字深井水温资料在陕西石泉ML4．7级地震前的异常特征，发现在震前5天内深井水温发生大幅度的降升变化，呈负脉冲形态，表现为典型的脉冲型前兆异常形态特征。 相似文献
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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
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随着传感器技术的发展,高光谱数据光谱的波段宽度逐渐变窄,如何从海量的光谱数据中找到最优的光谱波段反演叶绿素含量,成为研究的难点问题。本文在测量华中农业大学狮子山6种主要树种的光谱数据和叶绿素含量的基础上,利用叶绿素指数(CI)和回归方法反演叶绿素含量,并分析了波段宽度对反演叶绿素含量结果的影响,结果发现波段宽度会影响到叶绿素反演的精度,当波段宽度为30nm时,叶绿素含量与"红边"区域(700nm-730nm)和近红外区域(770nm-800nm)叶绿素指标(CI)间的线性关系较好,决定系数可达到77.62%,均方根误差为10.6ug/cm2。 相似文献
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基于Python的ArcGIS地理数据批处理 总被引：1，自引：0，他引：1
ArcGIS地理处理工具一般只针对单个数据集执行,而运用Python脚本语言可以实现地理数据的批处理。本文以原始DEM影像插值生成特定空间分辨率的DEM影像为例,给出数据批处理的具体实现过程。 相似文献
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基于边缘特征的变化检测方法研究 总被引：5，自引：0，他引：5
提出了一种结合边缘特征和灰度信息的变化检测方法．该检测方法对于检测线状目标变化具有较好的效果，同时也能减小由于配准而产生的误差。试验结果表明了该方法的可行性。 相似文献
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多尺度分割的高分辨率遥感影像变化检测 总被引：4，自引：1，他引：3
针对高空间分辨率的遥感影像,提出了一种基于多尺度分割的变化检测算法。采用Mean-Shift分割算法对影像进行多尺度分割,构建了不同尺度上的地理对象,以不同尺度上的地理对象灰度均值构建了变化检测的多尺度特征向量,采用变化矢量分析法获得最后的变化检测结果。以城镇区和农田区的Quick Bird影像对本文算法进行了检验,从精度评价的效果来看,无论城镇区还是农田区,采用面向对象的变化检测方法精度都高于基于单像素的检测方法,且当尺度层数固定时,多尺度组合的变化检测结果优于单一尺度的变化检测结果,对城镇、农田区域的变化检测的精度分别达到87.57%和81.55%。本文算法既可以顾及大面积同质区域变化,又可以反映小的地物目标及边缘部分的变化,能够很好地满足城镇、农田等不同环境背景下的变化检测需求,在国土资源监测中具有一定的应用价值。 相似文献
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大气校正是高光谱图像定量反演地表参数的前提。为充分利用高光谱数据本身的光谱特点,提出了一种协同反演大气气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)与水汽含量(water vapor content,WV)的大气校正方法,在同时考虑了气溶胶模式、AOT和WV这3个因素的综合影响基础上,采用循环迭代的思想,基于6S辐射传输模型,反演大气参数及地表反射率,弥补了现有反演算法中没有同时考虑AOT与WV的不足;并以武汉市Hyperion高光谱图像为例,验证了该算法的有效性。从与FLAASH算法及MOIDS提供的AOT和WV产品对比来看,该算法能较好地校正气溶胶与水汽对高光谱图像的影响,且反演过程中所有的输入均来自图像数据本身或6S辐射传输模型,无需输入额外的参数。 相似文献
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研究了天水地震台附近地区2次小地震的地震前兆，发现地电阻率、自然电位、地下水位、水温、水氡、地温、地应力在震前都有变化。 相似文献
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基于光谱分析的MODIS云检测算法研究 总被引：11，自引：1，他引：11
总结了云、雪、植被、沙漠、水体等目标的光谱特性以及云和不同目标间的光谱差异，结合MODIS影像的波段范围，提出了一种对不同下垫面通用的多光谱云检测算法，试验证明了算法的有效性。 相似文献