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建立适用于多类型植被场景的热辐射方向性模型是进行地表热辐射方向性研究的一种手段。利用真实植株几何及生理参数的统计平均值来刻画理念植株,并给定其空间分布特征,进行不同生长期植被冠层的描述。基于冠层双向孔隙率思想构建了冠层热辐射方向性3维模型,模型继承了孔隙率模型在计算冠层热辐射方向性上的简洁优势同时以几何光学的思想考虑了冠层空间异质性对冠层热辐射方向性的影响。以玉米冠层为例,进行了不同生长期玉米冠层热辐射方向亮温的模拟,通过与实地测量数据的比对表明,本文发展的模型能够较准确地模拟不同生长期玉米植被场景的方向亮温变化规律,模拟误差主要来自理念株的刻画误差、玉米叶片形状的近似以及忽略了多次散射贡献等3个方面。模型的构建方法对稀疏植被场景、浓密植被场景、多类型植被的混合场景均可适用,不同观测几何下的植被场景4组份面积比计算结果有望应用于复杂地表条件下地表返照率的研究。 相似文献
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青岛灵山湾潮间带沉积物粒度参数高光谱定量反演 总被引：1，自引：0，他引：1
潮间带表层沉积物粒度参数不仅是研究现代海岸动态和变迁的参照,也是评价人类活动可持续发展的依据。本文以灵山湾潮间带野外实地采集潮滩表层沉积物及其表面实时光谱信息为研究对象,分析高光谱用于粒度参数识别的能力。针对高光谱信息提取的困难,对光谱数据进行数学变换,利用多层感知器神经网络建立沉积物粒度参数与光谱反射率之间的关系模型,探索了利用表层沉积物反射光谱特性进行沉积物特征定量反演的可行性。结果表明:基于高光谱对沉积物粒度参数的定量预测是可行的,建立的预测模型可以较准确地反映潮间带沉积物粒度特征,其快速、准确的优点为测定潮间带表层沉积物粒度参数提供了一种新方法。该模型的建立为进一步提高潮间带变化监测和预测的研究提供了参考借鉴。 相似文献
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基于玉米冠层结构参数实测数据和Matrix-Doubling(MD)模型构建了玉米出苗期至抽穗期的冠层多波段、双极化微波辐射特性模拟数据库;通过对模拟数据的回归分析得到了玉米冠层在各波段的微波发射率及其与透过率之间的经验关系,并将经验关系应用于0阶微波辐射传输模型;结合土壤发射率模型构建了玉米冠层覆盖地表的微波辐射亮温参数化计算模型,并基于该参数化模型、利用玉米样地微波亮温观测试验数据,采用迭代方法进行了玉米叶面积指数(LAI)的反演.研究表明,LAI反演值与实测值的相关系数r＞0.9,说明多波段被动微波遥感数据在植被冠层LAI反演方面具有较大的应用潜力. 相似文献
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滑坡与泥石流等类型地质灾害发生后,快速准确的提取地质灾害信息对于灾害评估、救援具有重要意义。随着航空、航天技术的发展,具有宏观、快速、准确优势的遥感技术越来越多的应用于地灾分析。然而,在遥感影像上直接利用人工解译的工作方式费时费力,而计算机自动解译精度低。对此,本文提出一种半自动地灾目标提取方法。首先通过人机交互的方式进行简单的地灾目标标记,然后基于均值漂移算法进行图像分割,基于光谱直方图度量相邻分割块的相似性。最后融合标记信息和相似测度,以最小代价区域合并的方式提取目标。实验结果表明本文方法能够以很高的精度提取地灾目标,整体精度高于95%,Kappa系数优于0.90。 相似文献
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低空无人机遥感系统应用日益广泛,其一般搭载传感器为非量测型数码相机,为了保证测量精度必须进行相机检校,以确定其内方位元素和畸变差系数。采用室外三维控制场的DLT(直接线性变换)方法,编制了基于三维DLT方法的非量测型相机的检校软件,该软件具备相机检校参数解算和物方空间坐标解算功能。对于室外三维控制场的测量数据和一海岛的无人机航摄数据,分别使用和不使用相机检校参数进行处理,试验结果显示使用检校参数可以获得更好地测量精度,表明了室外三维检校场方案和编制的相机检校软件是正确可行的,可实现非量测数码相机的检校。 相似文献
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中国亚热带区域覆盖范围广,面积达240万km2。区内不仅自然景观复杂,多云多雨、多山多林,生物多样性丰富、是中国稻米主产区,而且多河多湖、多矿多污,生态环境十分敏感、自然灾害多发频发,迫切需要利用遥感技术监测其自然资源、环境变化与灾害现象。虽然近年来国内外已逐渐开展亚热带遥感应用研究,但缺乏对亚热带遥感理论与方法的系统性研究,共性与科学问题尚不明晰。本文总结分析了中国亚热带遥感的3个基本特征,按遥感数据类型梳理了中国亚热带遥感的应用实践;进而归纳出中国亚热带遥感实践的4个共性问题,指出亚热带遥感核心元素的主要特点、地理对象的复杂性与遥感信息的病态性,提出中国亚热带遥感的4项重点任务;然后,分析了当今中国亚热带遥感发展的历史机遇,阐述了中国亚热带遥感的创新发展途径,包括厘清人地现象的动态特征、聚焦亚热带遥感的科学问题、攻克不同层面的关键难题、结合应用需求开展技术攻关与重点研发。论文旨在推动亚热带遥感应用的创新发展、促进亚热带遥感理论与技术体系形成,进而助力卫星及航空遥感更好地服务于中国亚热带地区的资源环境监测、区域防灾减灾、生态文明建设与“双碳”目标。 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像震害目标难以识别和提取的问题,结合分形纹理和引力自组织神经网络(gravitational self-organizing map,g SOM),提出了一种新的面向对象分类方法。首先,利用分割算法对原始影像进行初始过分割,得到均质性较好的分割单元,以分割单元作为待处理对象;在此基础上,利用分形纹理描述待分割对象,同时融合光谱特征构建震害目标的特征向量;最后,利用g SOM对分割对象进行聚类,得到聚类结果,并利用一致性函数以最小代价将多样性的聚类结果集成,最终实现快速、自动决策分类。以四川省汶川县震后高空间分辨率遥感影像为实验数据对算法进行定性和定量的评价,结果表明,该算法能够有效地描述复杂的震害目标,既可以保持大面积震害目标的完整性,也可以反映小的震害目标及其细节信息,提高震害影像的自动分类精度。 相似文献
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高光谱遥感影像(hyperspectral imagery, HSI)通常包含几十至数百个连续波段,具有图谱合一、光谱连续的特点,能够实现地物的精细分类,被广泛应用农业、林业、城市以及海洋等领域。HSI特征提取是高光谱应用的前提,也是遥感领域的研究热点和前沿课题之一。近年来,奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)被应用于HSI领域,在光谱特征和空间特征提取方面取得了较好效果,逐渐成为特征提取的一种有效方法。本文首先分析了HSI特征提取的研究进展和存在的问题;其次对SSA方法进行了系统的梳理,分别介绍了光谱域1D-SSA、空间域2D-SSA和光谱-空间组合域SSA 3类方法的作用、效果及优缺点,并在两个公开的HSI数据集和一个高分五号HSI数据上进行了分类效果验证;最后,对SSA特征提取进行了总结,并讨论了未来的研究方向。 相似文献
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船只检测是实现船只航行安全的重要措施之一,利用SAR图像可实现船只检测。然而,传统的一些方法一般容易受到SAR图像斑噪的影响,在检测结果中产生大量的虚警。为解决这一问题,本文提出了一种基于引力场增强的舰船检测方法。该方法利用像素与其邻域内像素的相互作用可对目标像素增强的效应,有效地抑制了斑噪像素和背景像素的强度,凸显了目标。由于增强后的像素已经不满足对海面区域的均质性假设,因此直接使用恒虚警检测算法对图像进行全局检测并不能够得到很好的效果,据此本文引入了一个基于均质区域自适应分割的改进的K-CFAR检测算法,将图像分割为不同大小的一系列均质区域,并分别对各个均质区域使用一个改进的K-CFAR检测器对船只目标进行检测。最后,使用Radarsat-1数据和Envisat ASAR数据对本文算法进行了验证。实验表明,本文提出的方法能够有效地凸显弱目标,增加检测准确性,降低检测的虚警概率。 相似文献