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面向遥感影像智能分类的海量样本数据采集方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
程滔  吴芸  郑新燕  杨刚  白驹 《测绘通报》2019,(10):56-60
以地理国情监测高分辨率遥感影像及高精度地表覆盖分类产品为数据源,提出了一种面向遥感影像智能分类、基于位置匹配技术的全国尺度海量样本数据采集方法。根据数据源特征,研究了县域采集数量权重设置、坐标投影转换、栅格灰度重采样、无效样本数据过滤、地表覆盖分类码映射、样本数据命名标识、特定地表覆盖类型样本数据采集等关键技术,构建了位置匹配的遥感影像数据与分类标签数据组成的样本数据对,开发了样本数据自动采集软件。利用该方法,以县级行政区划为单元,实现了全国尺度海量样本数据采集。选取其中5个县域的成果,评估了方法的实用性及运算性能。研究表明:该方法提升了生产全国尺度海量样本数据的计算响应速度;采集的样本数据能够满足遥感影像智能分类对样本源高质量、大规模的需求,提升了遥感影像分类与预测的准确度。  相似文献   
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苏州平原河网区浅水湖泊叶绿素a与环境因子的相关关系   总被引:33,自引:7,他引:26  
运用回归统计方法,研究苏州平原河网区60个浅水湖泊水体叶绿素a与水温、pH、Do、CODMn、TN、TP等环境因子的相关性,建立相应的同归方程,同时分析了湖泊水体叶绿素a的时空分布特征.研究表明,平原河网区浅水湖泊水体叶绿素a含量具有一定的时空差异性,冬季叶绿索a平均含量比夏季低,但冬、夏季叶绿素a含量空间分布具有一定相似性,整个区域呈现较明显的东高两低的分布趋势;湖泊水体叶绿素a含量与理化环境因子水温、pH、DO、CODMn呈显著正相关,水温可能是平原河网区浅水湖泊浮游植物生长的限制性因子:叶绿素a与NO2-N呈显著正相关,与NH4 -N无明显负相关,与NO3-N无显著正相关,与TN无显著相关,而叶绿素a的对数与TP的对数呈一定的正相关,与TN/TP的对数呈显著负相关.平原河网区浅水湖泊可能是一定程度的磷限制性湖泊.  相似文献   
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