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1.
利用GPS-R遥感技术反演植被生物量   总被引:5,自引:3,他引:2  
周晓敏  郑南山  祁云  陈顺 《测绘通报》2018,(1):129-132,137
为了验证利用GPS-R遥感技术反演植被生物量的可行性,分析了GPS反射信号反演植被生物量的原理与方法,通过试验利用干涉复合场数据(ICF)计算出信号反射率,利用已有文献拟合出的信号反射率与植被生物量之间的关系求出生物量,并与遥感技术结果进行了对比。试验结果表明:利用GPS-R遥感技术反演植被生物量是可行的,但是精度还需依靠时间反演模型;GNSS-R反演植被生物量对分析调查区域植被生长和碳排放情况具有重要意义。  相似文献   
2.
摄影测量进入数字时代以来,ADS80因其独特的优势逐步成为航摄影像获取的主流平台,对ADS80数据后续快速处理也成为目前数据处理软件研究的重点。本文介绍了基于像素工厂系统快速处理ADS80数据的技术流程和数据处理的主要技术环节,总结了像素工厂系统数据处理的优劣势。通过实际项目实践,验证了基于像素工厂系统处理ADS80数据的可靠性与高效性。  相似文献   
3.
正射影像由于信息量大,内容丰富,直观真实,应用范围越来越广泛。不足的是传统摄影技术获得的影像只有3个波段,用于资源调查信息还不够丰富,航空数码相机的出现解决了这一问题,其获取的多波段数码影像得到广泛的推广和应用。详细阐述了利用现有的应用软件对UCD数字航摄影像4波段数据源进行特殊处理,制作4波段正射影像图的方法以及特殊问题的处理技巧。  相似文献   
4.
5.
倾斜摄影测量的城市真三维模型构建方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对如何基于近年来新推出的倾斜摄影测量技术快速构建城市真三维模型的问题,在研究分析国内基于该技术构建三维模型方法的基础上,提出了利用Street Factory系统,结合少量人工干预快速构建城市真三维模型的方法。采用倾斜影像联合空中三角测量技术,实现了多角度倾斜影像的一体化区域网平差;通过多视影像密集匹配和自动纹理关联,实现了高精度真实三维模型的构建。基于RCD-30倾斜相机获取的西安大雁塔景区倾斜影像,开展城市真三维模型构建试验。结果表明,所提方法构建的城市真三维模型满足相关规范的要求,适合大规模区域城市三维模型快速构建,对测绘生产单位规模化生产具有一定的参考价值。  相似文献   
6.
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)作为重要的植被生长状况植被指数,对其进行有效实时监测具有重要科学意义。选择4个大陆板块边界观测网(plate boundary observatory,PBO)观测站的GPS信噪比观测值,提取反射信号信噪比并计算归一化振幅,通过与MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)NDVI产品时序频谱特征的相关性分析,建立GPS反射信号植被指数线性反演模型和BP神经网络反演模型。分析发现:GPS反射信号信噪比归一化振幅与NDVI指数存在显著年周期性和季候特性,NDVI线性反演模型相关系数均约为0.7,均方根误差处于0.05~0.09之间,BP神经网络反演模型相关系数提高了约5%。利用GPS反射信号反演NDVI变化趋势具有可行性,为获取高时间分辨率、低成本的NDVI指数提供了一种新思路。  相似文献   
7.
如何快速生产卫星正射影像图是遥感应用过程中的重要环节。通过对卫星影像正射纠正传统处理模式和法国像素工厂系统大区域处理模式的介绍,阐述2种处理模式的特点,认为像素工厂系统大区域卫星影像纠正方法在实现影像数据的快速有效处理方面具有明显的优势。  相似文献   
8.
基于2006年4月~2011年4月的多级、多源、多时相遥感影像,利用摄影测量、图像处理、影像解译、信息分类等相关技术,对西安世界园艺博览会园区不同时期的土地利用、地理变化、园区建设进度变化进行监测解译和对比分析。研究结果表明:西安世界园艺博览会侧重植被与湖泊的建设,地理环境优化得到明显的改善。截至2009年4月,世园会的主体结构已布局好;2011年3月,园区内的道路、附属设施、湖泊、建筑物等已基本建成;2011年3月~4月,主要为展示植物等移入时间。  相似文献   
9.
随着数码航摄影像在测绘生产中的广泛使用,测绘生产单位运用这种新型数据源进行了大量的数字产品生产,但是其精度如何,是否满足规范要求值得研究。选取已完成的部分数码影像测图项目作为试验区,对3D数字产品成果进行精度统计和分析,试验结果表明,数码航空影像制作的3D数字产品的平面精度和高程精度能够满足《1∶5001∶10001∶2000地形图航空摄影测量内业规范》的技术要求,为生产单位承接数码影像项目提供了生产技术依据。  相似文献   
10.
BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对如何快速准确地估算区域尺度上的土壤湿度问题,该文首先从高质量GPS接收机接收的信噪比观测值中,提取L2C反射信号的振幅和相位作为输入,并采用Noah陆面模型计算土壤湿度值作为期望值,构建基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型。实验结果表明:基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,线性回归的决定系数R2为0.909 1,均方根误差为0.028 7;进一步与线性回归统计模型比较发现,利用BP神经网络模型定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,证明了该方法的可靠性。  相似文献   
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