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[期刊] 浙江农林大学学报  [作者] 吴春争  冯益明  舒清态  李增元  武红敢  车腾腾  
小班区划是森林资源调查中最主要的任务。为了减少小班区划工作量,提高工作效率以及保证小班区划的一致性,从功能需求角度,设计了一种基于高空间分辨率遥感影像进行林业小班区划的系统,并对系统各部分功能进行较为详细的设计与说明。开发并实现了遥感数据处理、多尺度分割和面向对象分类等关键技术,借助该系统,可以实现基于高空间分辨率遥感影像进行林业小班边界的内业自动生成,小班区划精度符合林业实际生产需求。目前,该系统已在重庆和海南等地推广应用。图8表1参11
[期刊] 资源科学  [作者] 汪权方  许纪承  陈媛媛  李家永  王新生  
利用遥感手段,以低廉的成本有效获取包括居民地在内的地表信息是促使卫星遥感数据转化为现实生产力的根本所在,也是遥感应用领域中亟待解决的重要课题。目前虽然已有"空间分辨率越高,遥感分类精度也越高"的共性认识,但是遥感影像空间分辨率的不同对于城镇和乡村这两种不同类型的居民地信息提取产生怎样的影响等,目前尚无明确答案。本文首先以同一区域不同空间分辨率的4种卫星遥感影像数据为信息源,定性探讨居民地在不同分辨率遥感影像上的表现特征;然后以两种不同分辨率的影像ALOS和TM为实验对象,对这两种影像上城镇和乡村居民地信息提取精度进行比较分析。结果显示:虽然基于10m-ALOS影像的居民地信息提取精度较30m-...
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 余国斌  陈爱斌  孙华  莫登奎  
Mean Shift算法原理简单,计算速度快,但现有的32位Mean Shift遥感影像处理软件对大数据量的承受能力较差,无法实现对高分辨率影像的处理。针对这个问题,实现了在64位系统环境下编写64位基于MeanShift算法的高分辨率影像分割程序,并且为了获取更高精度的分割影像对象,提出在进行Mean Shift遥感影像分割之前进行一次或多次Mean Shift滤波平滑处理,并展开实验,结果表明相同尺度、相同条件下可有效减少过分分割现象。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 孟庆祥  段学琳  
针对传统场景分类方法不能准确地表达高分辨率遥感影像丰富的语义信息问题,提出了一种基于卷积神经网络的高分辨率影像场景分类方法.此方法大致分为3步:第1步,依据不同卷积窗口做卷积运算提取颜色,纹理和形状等低阶特征;第2步,利用池化层将这些低阶特征进行过滤,得到重要特征;第3步,重组提取出来的特征以形成高阶语义特征进行场景分类.在具体实验中利用三个不同尺寸的卷积核对数据集进行分类探究,并且使用了数据增广、正则化和Dropout等手段,提升模型对新样本的适应能力,很好地解决了过拟合问题.该方法在所进行的实验中表现良好,在WHU-RS19数据集上取得了88.47%的准确率,和传统的场景分类方法相比,显著提升了分类精度.
[期刊] 浙江林学院学报  [作者] 刘晓双  黄建文  鞠洪波  
用高空间分辨率遥感影像对单木树冠进行自动提取和轮廓描绘,是获取森林信息的一种快速有效的方法,也是近年来林业遥感领域研究的热点。详细介绍了目前高分辨率遥感单木树冠信息自动提取的各种方法,包括局部最大值法、模板匹配法、谷地跟踪法、多尺度法、种子区域生长法、分水岭分割法、局部射线法,并对单木树冠提取在林业上的应用进行了探讨,最后结合国内外研究现状,对单木树冠自动提取的未来作了展望。
[期刊] 中国农业资源与区划  [作者] 刘克宝  刘述彬  陆忠军  宋茜  刘艳霞  张冬梅  吴文斌  
农作物种植结构是掌握粮食种植面积和产量的重要前提,也是进行作物结构调整与优化的依据。该研究以黑龙江肇东市为研究区域,以高空间分辨率RapidEye影像为遥感数据,基于最大似然监督分类方法提取了肇东市2011年农作物种植结构空间分布,利用地面样方调查数据进行了线状及细小地物扣除系数计算,实现遥感提取的农作物种植面积的精细提取,然后从面积数量和空间位置两个方面对遥感提取的农作物种植结构进行了精度评价。研究结果表明,利用RapidEye数据提取的农作物种植面积数据总体精度为97.00%,位置精度为96.15%,高空间分辨率数据在农作物种植结构遥感提取中具有重要潜力,线状及细小地物扣除系数可以有效减小...
[期刊] 林业科学  [作者] 郭颖  李增元  陈尔学  张旭  赵磊  陈艳  王雅慧  
【目的】对全卷积神经网络模型进行双支化改进,探索高空间分辨率遥感影像森林类型深度学习分类新方法,为提高森林资源遥感调查精度提供技术支撑。【方法】双支FCN-8s包含2个FCN-8s子模型,一个子模型基于R、G、B三波段特征,采用微调方式构建;另一个子模型基于五特征构建。将2个子模型8、16、32倍下的采样结果进行融合并分类,得到每个像元的类别。以旺业甸林场为研究区,采用GF-2卫星遥感影像提取标准化植被指数(NDVI),构建基于R+G+B三波段特征、R+G+B+NIR四波段特征和R+G+B+NIR+NDVI五特征的数据集,对双支FCN-8s优化方法的有效性进行定量评价。【结果】1)双支FCN-8s方法的总体分类精度为85.89%,Kappa系数为0.84;相比传统FCN-8s,双支FCN-8s方法可提高大部分森林类型的分类精度,尤其对油松、红松、白桦等类别改善效果明显。2)相对于传统基于特征优选的SVM模型而言,双支FCN-8s方法的总体分类精度由75%上升至85.89%,精度提升大于10%,各类别的分类效果均有改善。3)使用微调策略以及加入NDVI特征后,模型可有效改善油松、山杨及白桦等树种的分类效果。【结论】双支FCN-8s高空间分辨率遥感影像森林类型深度学习精细分类方法可有效提升森林类型的细分程度和分类精度。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 吴露露  罗旭  张雁  汪波  冯仲科  
该文旨在实现中低分辨率遥感影像的几何精校正,提出先配准后校正的方法;对于栅格影像图几何校正,自动配准控制点能实现栅格影像间的精校正。通过对Landsat TM遥感影像进行矢量地形图几何精校正实验表明,实行先配准后校正能较大地提高校正精度;对Landsat TM遥感影像进行中巴地球资源二号卫星(代号CBERS)的影像图作为参考影像的几何精校正实验表明,Erdas9.0软件的AutoSync模块能实现自动配准控制点,能对影像进行几何精校正。同时,校正的控制点具有可重新利用的属性。以上两种方法与控制点可重新利用的属性可应用到影像生产中。
[期刊] 浙江农林大学学报  [作者] 张兆鹏  李增元  田昕  
以内蒙古自治区根河市根河生态站为研究区,探讨在大面积复杂林区、具有红边波段卫星数据支持下,高空间分辨率遥感影像林地类型精细分类方法。以2016年7月的RapidEye遥感影像和2017年的GF-1PMS遥感影像为主要数据源,综合利用影像的光谱特征、纹理特征与根河森林资源小班数据等辅助信息,以及2016年林地类型外业调查样本数据,分别对2种数据源采用传统的监督分类方法[最大似然法(MLC)和支持向量机法(SVM)]和基于IDL语言的ImageSVM和ImageRF分类方法进行林地类型精细识别。最后以外业调查数据和根河森林资源小班数据作为检验样本对分类结果进行精度验证,通过建立混淆矩阵对分类结果进行评价。结果表明:①ImageRF和ImageSVM等2种分类方法对林地类型信息提取精度较高。在RapidEye影像中,针叶林、阔叶林、灌木林等8种地物类型总体分类精度分别为90.26%和90.02%, Kappa系数均大于0.88。ImageSVM和ImageRF分类结果中,灌木林、针叶林和阔叶林制图精度和用户精度均高于支持向量机法和最大似然法;相对于支持向量机法和最大似然法,ImageSVM法总体分类精度分别提高了6.18%和7.06%, Kappa系数分别提高了0.07和0.08; ImageRF法总体分类精度分别提高了5.93%和6.82%, Kappa系数分别提高了0.07和0.08,能确保森林资源调查成果的精细化、准确性、高效性。②在林地类型精细识别中,携带红边波段信息的RapidEye影像比无红边波段信息的GF-1影像具有更好的识别精度和可分性。研究证明,ImageSVM和ImageRF分类方法是有效的林地类型信息精细识别方法,具有精度高和可信度高的优势,是进行复杂山区林地类型精细分类的有效手段,可满足森林资源调查、变化监测、数字更新等林业应用需求。图7表5参24
[期刊] 中国土地科学  [作者] 肖鹏峰  刘顺喜  冯学智  林广发  
研究目的:研制基于遥感的土地利用与覆被分类系统,为国家土地利用与覆被基础数据库建设和宏观土地资源遥感动态监测提供分类依据。研究方法:文献资料法、比较分析法和计算机试验法。研究结果:根据中分辨率卫星传感器的波谱响应特征和土地利用与覆被遥感信息获取技术,提出基于中分辨率遥感图像的土地利用与覆被分类系统,并给出各个类别在遥感图像上的解译标志。研究结论:该系统基本可以满足在国家尺度上的遥感分类应用要求。
[期刊] 浙江林学院学报  [作者] 张艮龙  冯益明  贾建华  武红敢  李增元  
森林资源调查小班区划主要是在现地进行对坡勾绘,这种方法存在人为主观性,不够科学客观等问题,因此,常产生误判。而地球遥感卫星SPOT-5遥感数据具有高空间分辨率和多光谱分辨率,可提供丰富、可靠、高精度的基础数据,且能节约成本,提高效率。提出了适用于森林资源区划的SPOT-5遥感数据处理和目视解译方法,即建立SPOT-5影像解译标识、野外核实与补测等。最后对计算机自动解译SPOT-5影像进行森林区划进行了讨论,研究可为森林区划提供指导与借鉴。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 臧淑英  王佳  熊妮娜  冯仲科  
森林资源信息管理是林业信息管理的核心,是林业建设各项决策的重要依据。该研究应用高分辨率的遥感影像数据SPOT5影像,通过对SPOT5 2.5 n分辨率的全色影像和10 m分辨率的多光谱影像进行了包括波段提取与合成、不规则裁切、几何校正、融合、拼接及调色等的预处理过程,把经过预处理后的影像与地形图叠加作为区划林班和小班的空间数据源,绘制最新的林相图。森林资源管理信息系统的开发选择了目前较为流行的集成式2次开发方式,即选用SuperMap Objects为2次开发语言,以Visual Basic 6.0为前台开发工具,Access2003为后台数据库管理软件进行系统的开发。该系统实现的主要功能包括...
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 邢元军  刘晓农  宋亚斌  彭检贵  
GF-1,ZY-3和ZY1 02C三种国产卫星数据为研究对象,在分析单波段信息熵的基础上,运用联合熵,最佳指数和相关系数矩阵确定3种影像数据的最佳波段组合,选择具代表性的PC、BroveY、GS、IHS和MT变换融合等五种基于像素的融合方法对影像进行融合,分析融合前后影像联合熵以及融合后各影像波段的梯度变化。研究结果表明:(1)GF-1的最佳组合为Band1、Band3及Band4,ZY-3的最佳组合为Band2、Band3及Band4,ZY-1 02C数据的最佳波段组合为Band1、Band2及Band3;(2)融合后影像中BroveY变换融合的联合熵小于融合前,其余4种融合方法联合熵均大于...
[期刊] 地理科学进展  [作者] 胡茂桂  王劲峰  
随着遥感应用的深入,传统将遥感影像像元当作纯净像元的方式所带来的问题已经被广泛认识到,混合像元分解的相关理论和技术成为遥感领域的一个热点问题。本文总结了混合像元分解及超分辨率影像重建的主要理论和方法。根据超分辨率影像重建的主要流程,分别回顾了混合像元端元类型选择、端元丰度分解和超分辨率影像的重建,并对相关模型和技术给出了总结和评价。端元类型选择是确定在影像范围包含的纯净地物类型,重点介绍了基于统计学和几何学的两种方法。端元丰度估计是目前该领域研究最多的方向之一,集中了很多新的理论和方法,可变端元分解和盲源分解作为2种效果较好的方法在文中作了详细的回顾和评价。空间自相关性是对丰度估计的结果进行超分辨率重建的主要理论基础,如何在丰度约束条件下最大化空间自相关性是大多数基于混合像元分解超分辨率重建的目标。最后,文章在总结目前混合像元分解及超分辨率遥感影像理论发展的基础上,给出了一些意见和展望,指出考虑混合像元形成机理、综合多种模型及先验信息将有助于基于混合像元分解的超分辨率遥感影像研究。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 程昌秀  严泰来  朱德海  张玮  
为提高高分辨率遥感影像的分类精度 ,本文提出了一种 GIS与 RS集成的分类技术。它从遥感影像和 GIS矢量数据一体化的角度出发 ,充分利用了矢量数据的图斑边界信息 ,通过提取单一地类图斑内的灰度特征、纹理特征和形态特征识别图斑所属地类。经研究表明 :无论在实验结果上还是在分类的机理上都证明了 ,在高分辨率遥感影像的土地利用分类中 ,这种 GIS与 RS集成的分类技术的准确率超过了传统遥感影像分类的准确率
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