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围绕自然资源背景下建立自然资源调查评价、确权登记、空间规划和督查监管"四统一"的自然资源管理体系需求,探讨了地理信息全流程服务的技术体系。从地理信息"人"的特征出发,结合自然资源管理所需的系统观和综合性要求,基于测绘地理信息与自然资源融合发展的科技供求关系分析,以地球系统科学为指导进行技术重构,建立了调查监测、数据集成、分析评价、模拟预测全流程的技术体系;并提出了地理信息科技发展的5个方向:以山水林田湖草生命共同体为核心的自然资源调查技术体系、以遥感研发和应用为基础的自然资源监测技术体系、以"人"为中心的空间数据集成技术体系、具有"人、事、时、空"多维度"身份"的"人地关系"分析技术体系和以"可感知、能学习、善治理、自适应"为目标的模拟预测技术体系。 相似文献
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针对资源一号02C影像,选取主成分变换、高通滤波、小波变换和Pansharp四种融合方法,利用定性与定量的方法对各种方法的融合结果进行评价。结果表明,实验中的四种融合方法,高通滤波效果最好。 相似文献
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基于6S模型的环境星CCD数据大气校正 总被引:5,自引:0,他引:5
应用6S辐射传输模型建立查找表,对环境与减灾小卫星CCD数据进行大气校正。结果表明:校正后的图像更加清晰,对比度增强;与实测光谱对比,处理后的环境星数据可以更真实地反映地物反射特征,消除了NDVI信号在大气传输过程中的衰减效应,更好地复原了地表植被覆盖的真实状况。通过讨论,提出对于HJ-1-A的CCD数据,可以考虑通过同星搭载的高光谱传感器进行气溶胶光学厚度反演;对于HJ-1-B的CCD数据,可以采用对比方法反演气溶胶光学厚度,进而作为模型的输入来提高大气校正精度,以及考虑地表二向性反射现象来提高大气校正精度。 相似文献
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基于环境星CCD数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究 总被引:11,自引:0,他引:11
以山东禹城为研究区,利用我国自主研发的环境星数据,计算了4种植被指数,即归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(SAVI)及增强型植被指数(EVI);结合同步观测数据,将植被指数与实测叶面积指数(LAI)进行回归分析,比较各种植被指数模型对冬小麦LAI的估测精度。结果表明,4种植被指数与LAI均具有较高的相关性,其中,比值植被指数(RVI)对LAI反演精度最高,即LAI=2.967 lnRVI-1.201是估算冬小麦LAI的最优模型。使用2009年5月冬小麦LAI观测数据对模型进行验证,平均相对误差为19%。 相似文献
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