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近10年来,印度在遥感卫星及其应用领域取得了巨大的发展,建立了具有中、高分辨率相结合的测绘卫星体系,成为该领域的技术领先国家。本文首先回顾了印度遥感卫星的发展历史,重点介绍了近期成功发射的测绘卫星-1号的主要技术参数、测绘数据产品生产系统的组成以及测绘数据产品的种类。最后简述了印度遥感卫星的未来发展。 相似文献
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《地理空间信息》2017,(2)
城市化进程不断加快带来一系列生态环境问题,遥感技术可以快速、客观、定量地评价生态环境变化。选取1990、2002、2013年Landsat遥感影像提取湿度、绿度、干度、热度4个评价指标,通过主成分分析方法计算遥感生态指数RSEI,进行南京市生态环境变化定量分析评价。结果表明1990~2013年南京市生态环境质量有一定程度的下降,生态环境变好的区域主要分布在以明城墙为范围的老城区及周边,生态环境变差的区域分布在新近建设的"一城三区"。进一步分析发现,在4个分指标中,代表干度的指标NDBSI对于生态指数RSEI的贡献度最大,说明生态环境质量的下降与不透水面的大幅增加密切相关。 相似文献
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改进型遥感生态指数与RSEI的对比分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更好对城市生态质量进行监测和评价,构建一个更精确的城市遥感生态指数十分必要。本文结合绿度、湿度、干度、热度和空气质量指标采用主成分分析PCA(Principal Component Analysis) 构建改进型遥感生态指数MRSEI(Modified Remote Sensing Ecological Index);利用熵权法计算压力—状态—响应模型PSR (Pressure State Response Model)中各指标的权重,通过加权法获得生态环境指数EI(Eco-environmental Index)与MRSEI和RSEI进行比较。同时,综合绿度、热度、湿度、干度指标利用核主成分分析KPCA(Kernel Principal Component Analysis)构建非线性遥感生态指数NRSEI(Nonlinear Remote Sensing Ecological Index);最后将MRSEI、NRSEI分别与常用的遥感生态指数RSEI(Remote Sensing Ecological Index)进行对比和分析。结果表明,MRSEI可体现空气质量空间分布对城市生态质量的影响,2014年和2017年MRSEI与EI的相关系数分别是0.829和0.857(P<0.01),比RSEI与EI的相关系数分别提高0.035和0.055。在主城区MRSEI和RSEI与EI比较结果表明,MRSEI的平均绝对误差、均方根误差和平均相对误差均小于RSEI,表明MRSEI更适用于城市生态质量评价,空气质量指标对北京市生态环境监测、评价是非常重要的。同时,在实验区KPCA第一主成分贡献率比PCA提高了11.94%—21.45%;各个指标与NRSEI相关系数比与RSEI提高了0.128—0.198;NRSEI可体现生态等级间的过渡,RSEI对生态环境差的区域有时低估,对生态环境优的区域有时高估,NRSEI与遥感影像定性反映的生态状况更加相符。在监测空气质量严峻的北京市生态质量方面,MRSEI优于RSEI;顾及各指标间的弱线性或非线性问题的NRSEI监测生态环境质量效果优于利用线性变换的RSEI。 相似文献
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应用了多种不同类型的卫星遥感数据,利用遥感与GIS结合的技术手段,解译并提取了成都市全域现状山、水、田、林、城市建设用地、新农村等现状基础数据,为科学地进行成都市生态总体规划与建设、管理和监测提供基础资料和科学依据。 相似文献
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通过对遥感影像中河流光谱特征的研究,提出了一种基于区域生长的遥感影像河流提取方法。该方法首先根据遥感影像生成灰度图像,选取河流生长初始区域,设置生长范围和生长阈值,通过区域生长得到河流边界,剔除河流内部"孤岛"并对边界细化,最后生成矢量文件。本文使用具有不规则河流边界的Landsat8遥感影像作为实验对象,验证方法的可行性和有效性。 相似文献
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Contourlet方向区域相关性的遥感图像融合 总被引:2,自引:0,他引:2
对遥感图像经Contourlet变换后的高频子带系数分布的方向特征进行统计分析,发现遥感图像经Contourlet变换后高频系数的分布具有较强的方向区域特征,在此基础上,提出一种基于Contourlet系数方向区域相关性的遥感图像融合算法,该算法首先对多光谱图像经IHS变换后的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,然后以多光谱图像亮度分量的低频信息作为融合图像亮度分量的低频信息,通过计算并比较全色图像的高频系数和对应的多光谱图像亮度分量的高频系数的方向区域匹配度确定融合图像亮度分量的高频信息;最后经过Contourlet逆变换和IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法在提高融合图像空间分辨率的同时能够更好地保留原始多光谱图像的光谱信息,与传统遥感图像融合算法相比,该算法具有较好的融合图像信息熵和清晰度,具有一定的实用性。 相似文献
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获得巴基斯坦的区域发展规律对于支持中巴经济走廊建设具有参考意义.基于可见光红外成像辐射仪(visible infrared imaging radiometer suite,VIIRS)月度夜光遥感影像,分别使用夜光变化率、Mann-Kendall(MK)趋势检验法和位序-规模法则3种方法研究巴基斯坦省级/城市级、格网... 相似文献
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随着遥感图像数量的急剧增加,基于内容的遥感图像检索系统已成为一个研究热点。该文在以综合区域匹配算法为图像相似度度量的前提下,提出了以空间绿颜色特征值降序排序的遥感图像数据库植被区域检索方法。首先,用综合区域匹配算法对图像进行相似度度量;然后,依据这些图像的空间绿颜色特征值对图像进行降序排序,从而得到含有植被区域这一高级语义特征的检索结果。实验表明:该方法将检索查准率提高了20%,检索效率明显提高,可满足用户的需求。 相似文献
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进入90年代,全球变化的研究重点从过去的单要素引起的全球变化(例如,CO2温室效应及全球温暖化研究,大气臭氧层破坏及其电离效应,大气酸沉降物……等)研究转移到多要素综合作用的全球变化区域模式的研究,其主要原因之一是已经把遥感作为全球变化监测的重要手段,引入到全球变化研究领域之中。本文针对亚洲季风区的特点,提出了全球变化研究的区域模式及全球变化研究中遥感应用的时空域。 相似文献
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基于遥感指数的生态变化评估——以常宁市为例 总被引:2,自引:0,他引:2
利用遥感技术进行区域生态变化评估,能够得到周期长、现时性强的结果。以常宁市为例,采用遥感生态指数方法来监测水土流失区的生态变化,选取1990年,2002年及2009年的Landsat TM遥感图像,分别提取绿度、湿度、热度和干度4个生态因子作为评估指标,结合主成分分析方法,定量、客观地评估研究区域20 a间生态变化。结果表明,遥感生态指数方法能够很好地评价水土流失区生态修复的效果,其中,遥感生态指数值上升了22.39%,生态为优良等级所占的面积比例先从1990年的13.086%下降到2002年的4.006%,再上升到了2009年16.699%,说明常宁市经过20 a的水土流失治理,该区域的生态质量先急剧下降再有了较大的改善。通过对常宁市调查分析,以植树造林和施工预防为主的措施对生态质量的改善有较好的效果。 相似文献
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遥感生态指数(RSEI)是一种可靠、高效的城市生态质量评价方法,本文利用Landsat8卫星数据提取湿度、绿度、热度以及干度信息,构建遥感生态指数评价模型,对宁波市生态质量进行研究。结果显示,宁波市2015、2017和2020年RSEI均值分别为0.84、0.83和0.78,评级在一般及以上的面积比例对应为85.94%、85.66%、85.19%,说明2015—2020年宁波市生态质量变化总体较为稳定,略微呈下降的趋势,RSEI类型变化检测以不变为主,变差为次。 相似文献
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一种区域自适应的遥感影像分水岭分割算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种区域自适应的标记分水岭分割方法。该方法利用高斯低通滤波和概率统计相结合的方法,对梯度影像进行区域自适应阈值分割,提取分割标记,然后采用Meyer算法进行标记分水岭分割。实验结果表明,该算法能够有效解决遥感影像不同区域的分割问题,达到比较理想的水平。 相似文献
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利用移动窗口遥感生态指数分析矿区生态环境 总被引:1,自引:0,他引:1
矿山环境问题日益加剧,矿区生态环境监测与评价是矿区管理必不可少的内容.前人通过遥感生态指数(remote sensing ecology index,RSEI)对矿区生态环境进行评价得到了有效的结果,但计算遥感生态指数时没有考虑到在自然条件下生态环境的影响是区域性的,且矿区所处地理位置不同会对矿区及其周边的环境造成不同... 相似文献
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针对如何提升高分遥感影像超像素分割的精度与视觉效果问题,该文提出了一种基于种子区域生长(SRG)的超像素分割算法。该算法主要对超像素的生长过程进行了改进。在本文方法的超像素生长过程中,采用了一种充分利用光谱与形状信息的新度量标准,以有效搜索与种子适合合并的像素。该标准首先为斑块挑选在光谱上足够相似的像素,然后在这些像素中利用紧凑性异质性选择待合并的像素。为了定量评价算法的分割精度与视觉效果,定义了边界符合距离与平均斑块矩形度,并基于此发展了该文算法的参数选择策略。根据两景不同特点的高分遥感影像的超像素分割实验表明:本文方法在分割精度与视觉效果上均优于传统SRG与简单线性迭代算法。 相似文献
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针对基于像素道路提取方法存在的道路特征利用不够充分的问题,提出了一种采用道路基元的面向对象的道路提取方法。首先根据道路特征定义道路基元,然后在利用区域生长分割出道路的基础上进行道路基元的搜寻与构建、跟踪与连接,初步得到道路与中心线网络,再通过后续处理得到最终的道路与中心线网络。利用GeoEye卫星影像进行了实验,结果表明,本文方法能较有效地提取高分辨率遥感影像上的道路。 相似文献