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[期刊] 资源科学
[作者]
杨桄 张柏 边红枫 王宗明 王志强
TM遥感影像中专题信息的自动提取是目前遥感界的研究热点,也已成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节。本文分析了耕地专题信息自动提取的研究现状,选取了吉林中部和辽宁省东北部作为研究区,采用监督分类的方法对研究区TM遥感影像进行分类,提取了玉米地专题信息,玉米地信息的提取精度为85.5%。根据遥感影像目视解译的原理,提出了基于多特征空间的遥感影像专题信息自动提取的研究方法,通过对多特征空间的数学描述和计算机处理实现遥感专题信息的自动提取。采用多特征空间的方法将玉米地信息分为光谱特征空间、形状特征空间、区域地学特征空间和干扰特征空间,应用ERDAS8.5遥感图像处理软件中的knowledge engine...
[期刊] 中国土地科学
[作者]
李少帅 陈原 张超 陈艳林
研究目的:为进一步拓展土地整治遥感监测手段,本文以多时相高分辨率遥感数据为数据源,在土地整治工程地物信息提取基础上,构建形象进度评价模型以综合掌握项目实施进展。研究方法:挣值分析法,实证研究法,文献研究法。研究结果:从遥感影像提取的工程矢量信息分析评价结果符合项目实际进展。研究结论:在遥感监测信息提取的基础上,本文提出的工程形象进度评价模型可用于计算项目整体工程进展,评价项目进度情况,并找出导致项目进展缓慢的工程建设内容。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
竞霞 魏曼 王纪华 宋晓宇 胡荣明
【目的】遥感影像分类是获取地表覆盖信息的有效技术手段,客观合理地评价遥感影像分类的不确定性对农业资源调查、作物估产等方面的遥感应用具有重要的意义。论文针对修正粗糙熵模型在评价遥感影像分类不确定性时存在的问题,构建基于边界域修正粗糙熵模型的遥感影像分类不确定性评价指标,以期更好地度量地物类别尺度上的遥感影像分类的不确定性。【方法】考虑边界域对遥感影像分类结果不确定性的影响,对修正粗糙熵模型进行改进,以类别的边界域被分类知识划分的结果取代所有像元被分类知识划分的结果作为衡量分类知识不确定性的依据,建立基于边界域的修正粗糙熵模型。首先依据粗集理论对所建模型的合理性进行数学推导,然后以北京市的Land...
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
郑宗生 周云轩 刘志国 田波
由于潮滩范围广,变化频繁,缺乏常规的地形测量资料,给潮滩开发建设带来极大不便。以崇明东滩为实验区,依据长江口1999~2004年多时相遥感影像的光谱特征,对不同潮情的影像采用不同的波段提取水边线信息。同时利用水动力模型软件(Delft3D)模拟卫星过境时刻潮位并赋值给相应的水边线,对具有高程信息的水边线利用地理信息系统空间分析功能进行空间插值处理,生成潮滩的数字高程模型。将初始高程作为模型输入重新运行水动力模型,并将水边线模拟结果与卫星影像提取的水边线对比进一步修正潮滩地形,直到提取水边线与模拟水边线满足精度要求为止。最后利用崇明东滩2005年4条实测剖面与对应年份高程模拟结果进行对比检验。结...
[期刊] 上海海洋大学学报
[作者]
雷林 高峰 官文江 陈新军
针对国内渔业企业对于渔场预报系统的需要,设计和开发基于近实时海洋遥感数据的渔场预报系统。系统分为陆地数据服务和渔情预报软件两个模块,其中:陆地服务模块负责收集全球近实时海洋环境数据,并提供环境数据下载服务;渔情预报软件可以从陆地服务器下载海洋环境数据,并通过这些数据,使用栖息地适应性指数模型进行渔场预报,为渔业企业和作业渔船的捕捞决策提供辅助。两个模块之间以国际海事卫星船队宽带系统作为数据传输手段。前期的远洋渔船应用试验表明,该系统能稳定下载海洋环境数据并实现渔场预报,预报结果作为捕捞决策的重要辅助信息,可为渔业生产者选择作业地点提供很好的参考。
关键词：
海洋遥感 渔场预报 栖息地适应性指数模型
[期刊] 资源科学
[作者]
陈文倩 丁建丽 李艳华 牛增懿
山区水资源信息高精度提取是西北干旱区水文水循环及水资源利用等研究领域的核心热点问题,但山区由于各种限制因素,如阴影、积雪和山体裸地等,使得高分辨率遥感监测效果不佳。本文基于高分一号遥感影像,利用单波段阈值法、NDWI与多波段法进行特克斯河流域水体信息提取,通过分析3种水体提取方法的利弊,提出单波段阈值法与构建的阴影水体指数SWI=B1+B2-B4相结合的决策树水体信息提取方法,用结合实地采样得到的混淆矩阵对水体区域的整体提取结果进行精度验证对比分析。实验结果表明,单波段阈值法易受山体阴影的影响,但受积雪与裸地的影响较小;NDWI法易受山区小面积阴影影响;多波段法提取水体信息较好,但受部分阴影与...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
阳德志 林辉 臧卓
使用GDAL在Android系统上浏览GB级的遥感影像,由于内存限制,通常比较困难,甚至难以实现。采用tif影像、0~1灰度影像和多波段的彩色影像,通过比较其加载方法的内存消耗、初次加载时间、最长加载时间、最短加载时间、平均加载时间和稳定性,研究最佳影像加载方法。实验结果表明:整块加载tif影像消耗内存最大,加载时间最长,稳定性最差;分块加载tif影像,浏览0~1灰度影像的内存消耗、加载时间能满足实际需求,但浏览多波段彩色影像的性能难以达到实际要求;分块加载jpg型压缩影像,平均消耗33 MB的内存和1600 ms的加载时间,加载速度最快,消耗内存最小,能满足野外工作的要求。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
查东平 林辉 孙华 刘年元 申展
利用GDAL开源类库相关函数可以读取多源遥感影像的物理大小、坐标投影系统、传感器波段和影像范围等信息。介绍了多源遥感影像在GDAL框架下的解析模式与方法,从底层开发的关键技术上做了相应的改进和优化,扩展了GDAL读取和快速显示遥感影像的方法。研究结果显示:获取2.13 GB遥感影像像元值,利用RasterIO函数所需要的时间为4.3 s左右,按照论文所用遥感影像按照屏幕缩放窗口大小进行缓存和采样的方法仅需要2.1 s;传统的采样方法无法申请超过2 GB大小的内存空间,论文提出的分块处理技术,能够满足大数据量的应用需求,并且能够提高系统内存应用效率和加快遥感影像缩放过程中的加载速度。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
孙乐杨 凌振宝 王永志
针对遥感影像目标检测中部分输电塔因目标较小、特征不显著而难以识别的问题，提出一种优化和改进的YOLOv5目标检测方法。首先，通过增加更大尺度检测层，以提升小目标的检测效果；其次，将大尺寸高分辨率遥感影像通过滑窗分割成小尺寸图像，进行检测及再还原，解决了遥感影像中难以直接有效识别输电塔等问题；最后，调用GDAL模块自动计算被识别输电塔的地理坐标。实验结果表明，改进YOLOv5模型较原始YOLOv5模型具有更好的小目标检测效果，测试集输电塔的AP值由0.87147提升为0.89717,GDAL计算输电塔空间坐标准确。
[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] 地理科学进展
[作者]
熊隽 吴炳方 闫娜娜 胡明罡 孙敏章
本文提出的遥感蒸散模型的时间重建方法考虑了逐日蒸散可能的变化情况,在阻抗-彭曼单层模型的基础上,将图像去云处理与时间重建结合在一起,先使用SEBS能量平衡余项模型获得晴好日的地表阻抗信息,选择了叶面积指数LAI作为反映植被表面阻抗的参量,通过时间序列谐波分析(HANTS)获得逐日逐像元的LAI信息,将晴好日的阻抗信息扩展至待定日,并使用因子函数表达了极端温湿条件对植被叶面阻抗的限制作用。使用中科院禹城站2003年作物季的大型蒸渗仪数据对模型所得逐日蒸散结果进行了验证。在作物生长季,模型结果相对于实测结果表现出了良好的相关性(R2≈0.7),远优于作为对比的蒸发比不变法。受单层模型假设局限,方法在裸地及稀疏植被上的结果还存在着较大的误差。
[期刊] 中国水产科学
[作者]
杨文波 李继龙 罗宗俊
自20世纪70年代始,科研人员将遥感技术应用于海洋渔业及其相关领域的研究,将各类卫星遥感所获得的数据对海洋水温、海流、光、盐度、溶解氧、气象因素、水深、海底地形、饵料生物等进行了由定性到定量的分析,并将所得结果用于指导渔业生产、促进渔业研究、预警海洋灾害等方面,所起作用非传统调查方法能为。因此,遥感技术在海洋渔业及其相关领域正在发挥着越来越大的作用,并预示着广阔的应用前景和巨大的应用潜力。本文综述了遥感技术在海洋生态系统相关要素和渔场变动、大型动植物分布、海况监测、海洋生态污染及灾害监测等方面应用与研究进展,并对海洋遥感信息在我国海洋渔业领域的应用研究前景进行了分析。
关键词：
遥感技术 海洋渔业
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李勇 冯仲科 王维 葛斌
为了更好地研究林火的发生、发展规律,人们通过实验、观测等手段获取数据建立林火蔓延和预测模型.该文基于对林火的研究,从MODIS数据出发,利用遥感图像的数据融合技术进行图像的增强,从融合后的图像获取建模数据序列,采用灰色理论来建立林火蔓延和预测模型.该模型具有建模简单,模型的通用性强,建模数据获取容易并有利于推广.从建立的灰色模型看,预测相对误差小于1%的占50%,预测相对误差小于5%的占25%,预测相对误差在5%~10%的占25%.
[期刊] 情报学报
[作者]
徐飞 叶文豪 宋英华
词性自动标注的准确率和召回率直接影响到后续食品安全事件各个层面知识和应对策略挖掘的整体效果,不仅直接影响食品安全事件中术语、实体抽取的性能,而且在一定程度上决定了与食品安全事件相关的分类、聚类和关联知识挖掘的精准度。本文分别基于CRF、RNN、BiLSTM和BiLSTM-CRF等传统机器学习模型与深度学习模型对食品安全事件文本进行词性自动标注实验。四十组实验结果表明,在未加入任何人工特征的条件下,深度学习模型的标注调和平均值高于传统的条件随机场模型,其中RNN和BiLSTM的调和平均值分别高出了2.43%和3.93%。而有机融合了BiLSTM和条件随机场模型两者最优特征的BiLSTM-CRF模型整体性能达到了最优,其中调和平均值比BiLSTM高出了7.12%,并且其中最优模型的调和平均值达到了95.89%。
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