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利用灰色相关分解混合像元方法研究 总被引：6，自引：0，他引：6
在多光谱影像处理过程中,特别是针对较低分辨率的影像,在进行理解和分析过程中,由于存在大量的混合像元,使处理效果不佳.在研究混合像元的构成后,运用灰色系统理论中灰色相关方法成功的进行像元的分解,并给出分解模型和过程,最后试验证明灰色相关分解方法效果是显著的. 相似文献
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作物病虫害高光谱遥感进展与展望 总被引：2，自引：0，他引：2
作物病虫害作为影响农作物品质、产量及威胁粮食安全的主要因素,仅依靠人工田间调查对其进行监测已不能满足当下农业生产精准高效的需求。高光谱遥感作为能够获取地表物体连续波谱信息的遥感技术,已经成为当下作物病虫害监测识别的重要手段。本文对作物病虫害高光谱遥感监测识别的研究进展进行综述,通过对该领域发表文献的统计以及对主要机构、团队、数据源的分析,明确了病虫害高光谱遥感监测的研究热点和趋势;在此基础上,分析高光谱技术及其作物病虫害的监测识别机理,从病虫害胁迫探测、分类识别、危害严重度定量分析及早期检测四个方面综述相关技术及研究现状;通过探讨当下高光谱遥感病虫害监测识别面临的挑战,提出作物病虫害标准图谱库的建立、星载高光谱传感器的完善以及星空地一体化监测平台的搭建是当前作物病虫害高光谱遥感监测识别技 术落到实处的关键,也是未来发展的重点方向。 相似文献
3.
针对现有研究在反演叶绿素含量不足的问题,该文基于地面高光谱和实测农学数据,采用PROSAIL模型和连续小波变换并结合偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络方法反演冬小麦叶绿素。先通过PROSAIL模型模拟作物光谱,再对模拟光谱进行连续小波变换,筛选出敏感波段和尺度并应用于4组实测数据,最后利用小波系数和实测叶绿素构建偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络反演模型。研究结果表明,利用小波系数构建反演模型的精度相比于植被指数反演有所提高,在基于小波系数反演叶绿素的方法中偏最小二乘法精度略高于其他两种方法。通过将PROSAIL模型、连续小波变换和偏最小二乘回归结合能够实现冬小麦叶绿素遥感估算。 相似文献
4.
带有地面高程信息的遥感影像计算机分类方法与实现 总被引：3，自引：1，他引：2
以ENVI软件为基础,通过分析带有地面南程信息遥感图像的校准、噪音清除、波段比值分析、消除地物光谱特性变动等处理方法,探讨了带有地面高程信息的遥感影像计算机分类方法.把地面高程信息作为遥感影像分类的一项辅助信息,将使分类后的图像结果更接近真实的地面实际情况,满足分类后的应用要求. 相似文献
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The multi-source data fusion methods are rarely involved in VNIR and thermal infrared remote sensing at present.Therefore,the potential advantages of the two kinds of data have not yet been adequately tapped,which results in low calculation precision of parameters related with land surface temperature.A new fusion method is put forward where the characteristics of the high spatial resolution of VNIR(visible and near infrared) data and the high temporal resolution of thermal infrared data are fully explored ... 相似文献
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针对无人机激光雷达估测低矮植被高度的精度大小,本文以3m以下低矮树木为研究对象,通过数值模拟方法得到不同航高、不同扫描角情况下激光脚点坐标和点云估测单一树木高度的最大测量误差值;对比实测树高,分析了激光点云估测树高的精度。结果表明,在航高为30m、扫描范围为(-50°,5°)的情况下,无人机激光雷达获取的激光脚点坐标误差和由激光点云估测低矮树高(3m以下)的误差均可以达到cm级;激光点云估测单一树木高度与实测高度的决定系数为0.977,均方根差为5cm,标准均方根差为4%。因此,应用无人机激光雷达数据可以快速、精确获取低矮植被高度信息,进而为反演植被生物量和植被长势信息监测提供重要依据。 相似文献
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在参与2001年的全国土地利用动态遥感监测项目中,通过对遥感机理的深入研究,结合土地利用动态监测的遥感数据源、任务要求及满足生产实际的需要,在参考现有方法的基础上,对变化信息提取的整个过程进行了整理,并通过实践验证了变化信息提取方法的可靠性。 相似文献
8.
遥感组合指数与不同分类技术结合提取农业用地方法 总被引：1，自引：0，他引：1
多光谱遥感影像因具有丰富的波谱信息,提高了地表覆盖的辨识能力,利用遥感数据高精度自动提取专题信息是目前研究的热点和难点。本文以北京市ASTER影像为例,通过对城市生态环境中土地类型及其光谱特征规律分析,组合归一化差异植被指数、修正归一化差异水体指数和归一化差异建筑指数三种指数,制作组合指数新影像。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法进行农业用地信息提取,同时将该方法分别与基于原始影像、组合指数影像的最大似然及支持向量机的分类方法进行对比分析。实验结果表明:组合归一化差异指数影像压缩了数据维数,降低了覆盖地物相关性,易于农业用地信息提取。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法精度达95.701%。 相似文献
9.
株高和地上生物量AGB（Above-Ground Biomass）是作物长势监测的重要指标,因此快速获取这些信息对指导田间管理具有重要意义。本研究通过无人机搭载高清数码相机分别获取马铃薯5个生育期的影像数据,地面实测株高H（heigh）和AGB以及地面控制点GCPs（Ground Control Points）的三维空间坐标。首先,利用试验区域的影像数据结合GCPs的位置信息从生成的数字表面模型DSM（Digital Surface Model）中提取出马铃薯的株高（Hdsm）。其次,选取26种植被指数和H、Hdsm组成新的数据集与AGB作相关性分析,筛选出相关性较高的前7个植被指数同Hdsm作为估算马铃薯AGB的输入参数。然后,使用MLR（Multiple Linear Regression）、SVM（Support Vector Machine）和ANN（Artificial Neural Network）方法分别基于植被指数、植被指数和Hdsm构建马铃薯多生育期AGB估算模型,对不同估算模型进行比较分析,从而选择出AGB估算的最佳模型。结果表明：基于DSM提取的Hdsm与实测株高H高度拟合（R2=0.86,RMSE=6.36 cm,NRMSE=13.42%）;各生育期基于3种回归技术均以植被指数融入Hdsm构建的模型精度最高,估算能力最强;各生育期利用MLR方法构建的AGB估算模型效果最佳,其次为SVM-AGB估算模型,而ANN-AGB估算模型效果最差。该研究可为马铃薯AGB快速、无损监测提供科学参考。 相似文献
10.
基于数码相机的草地覆盖度现场测量方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
草地植被覆盖度是表征生态系统植被生长状况及环境质量的重要参数。选取普通数码相机,并通过改变滤光片调整为近红外数码相机,在此基础上利用普通数码和近红外数码两台相机对草地样方进行同步拍摄,采用HSV(Hue,Saturation,Value)空间色彩转换法和基于超绿特征法、归一化超绿特征法、近红外波段提取法提取草地覆盖度,以人工目视解译为参考对两种数码相机覆盖度计算结果进行了精度分析。结果表明,近红外相机的R2=0.92,基于数码相机的R2=0.84,同时近红外相机的均方根误差0.064,平均绝对误差0.05,正规化均方根误差0.003,其误差都小于数码相机。本研究提出的基于近红外相机的草地覆盖度估测系统能更准确地提取植被覆盖度,具有较高的推广应用价值。 相似文献