基于机载多基线PolInSAR的森林冠层高度反演

以美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)、欧洲航天局(European Space Agency,ESA)、加蓬航天局合作的AfriSAR项目中的Lopenp和Mondah为实验区,以L波段的多基线全极化无人驾驶飞行器合成孔径雷达(unmanned aerial vehicle synthetic aperture radar,UAVSAR)数据为数据源,分别采用高度偏差(height variance,VAR)方法、偏心率(eccentricity,ECC)方法和平均相干幅度与分离度乘积(product of average coherence magnitude and separation,PROD)方法、原点到拟合直线距离与分离度乘积(product of fitted line distance from origin and coherence separation,LINE)方法进行基线选择,并基于地面随机体散射模型(random volume on ground,RVoG)三阶段方法反演森林...     

多源光学遥感数据估算桉树森林生物量

为了克服单个传感器影像在估算森林生物量的方面的局限性,采用多传感器遥感影像估算森林生物量成为目前的发展趋势。该研究根据光学遥感数据源比较多的特点,采用Landsat5 TM数据、ALOS AVNIR-2数据和CBERS-02B CCD数据估算东莞市桉树森林生物量,在对比分析单个传感器估算生物量能力的基础上,将3种传感器结合在一起估算东莞市桉树生物量,充分发挥不同光学传感器在光谱分辨率、辐射分辨率、空间分辨率和时间分辨率等方面的优点,避开各自的缺点,提高了遥感估算桉树生物量的精度,其调整系数R2达到0.65。该研究可为进一步研究大范围的森林生物量估算提供参考。     

多源遥感数据应用于森林健康研究的趋势

森林健康是一个复杂的概念, 森林健康评价的指标选取也是一个复杂的系统。由于遥感技术具有宏观性、实效性、综合性、可重复性和成本低等优点, 能为传统上只依靠野外实地调查进行的森林健康研究提供广域的、定量化的表达方法, 因此用多源遥感数据诊断森林必将成为森林健康研究的理想手段之一。论文将从森林参数的反演、森林火灾的监测以及森林病虫害监测三个方面入手, 综述多源遥感数据应用于森林健康研究的发展趋势。     

浅谈多源多分辨率遥感数据整合

本文以ArcGlobe为平台,表现江西省的多源多分辨率遥感数据对江西省现有遥感数据的整理分析,提取出所需区域的最新遥感影像资料,补充制作缺失的遥感数据,将各传感器源的影像模拟为近自然真彩色影像,解决影像间的几何差异和色彩差异问题,对影像数据进行整合,建设2.5m-15m分辨率的省级影像库和0.2m-1m分辨率的设区市影像库,同时对影像数据的查询方法和管理方法进行探讨和研究。     

协同多源遥感数据的北亚热带森林蓄积量贝叶斯分层估测

精确估算森林蓄积量是国家实现2060年前碳中和目标的迫切需求,而基于遥感的森林蓄积量定量反演是当前遥感应用领域面临的重要挑战和研究热点.光学遥感数据由于无法获取森林高度信息并存在信号饱和问题,反演森林蓄积量的精度较低,而机载Lidar数据能获取高度信息,但成本高、观测范围有限.本研究利用Sentinel-2多光谱、资源...     

基于冠层高度模型的遥感影像玉米倒伏范围提取

精准提取玉米倒伏范围是准确进行田间管理、玉米产量损失估计的基础,无人机获取遥感影像机动灵活,是作物倒伏测量的热门手段。本文提出利用无人技术基于冠层高度差的玉米倒伏范围提取方法。首先通过可见光波段差异植被指数提取玉米背景土壤分布;然后提取玉米的高度;最后基于玉米高度,通过SVM和OSTU自动阈值法提取玉米倒伏范围。试验结果表明,利用SVM法3个样本分类精度分别为88.84%、89.52%和90.80%;OSTU自动阈值法分别为94.61%、89.74%和97.20%,稍优于前者。本文基于作物高度为结构特征参数,提取作物倒伏,机理明确且一定程度上消除了无人机成像不稳定的影响。     

基于多源遥感数据的林地信息提取

为准确、快速地进行林地信息提取,实现林地的信息化管理。本文以曹家务乡为例,利用高分一号、资源一号02c和资源三号卫星数据之间的互补性,结合光谱特征、物候特征和植被指数等因子,通过面向对象算法的多尺度分割和阈值分类、模糊分类以及最邻近分类法,对林地信息进行提取,实验结果表明:本文所提出的方法精度较高,能够满足实际生产需求。     

基于GeoRaster的多源遥感数据存储研究

遥感数据源极大丰富,影像文件格式多样,组织方式也较复杂,如何采用统一的接口实现异构多源海量遥感数据的存储是一大难题。本文以多源遥感数据的存储为研究对象,在研究Oracle GeoRaster数据模型的基础上,设计了扩展的基于GeoRaster的多源遥感影像存储模型,利用java JAI与GDAL相结合,实现了多源多格式遥感影像数据的统一存储。     

多源遥感影像数据融合方法探讨

在简要分析几种常用多源遥感图像融合方法的基础上,着重探讨了基于小波变换融合方法的特点以及小波变换与其他方法相结合使用的优势,为相关工作提供借鉴。     

《多源遥感影像数据融合技术》出版

《多源遥感影像数据融合技术》（贾永红著）一书近日由测绘出版社出版。     

基于无人机LiDAR和高空间分辨率卫星遥感数据的区域森林郁闭度估测模型

森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子,对森林质量评价具有重要作用。随着人工智能技术和遥感技术的不断发展,研究如何利用深度学习有效协同不同空间覆盖能力的遥感数据实现区域森林郁闭度的估测具有重要意义。由此提出了一种协同应用高密度无人机激光雷达和高空间分辨率卫星遥感数据,对区域森林郁闭度进行定量估测的深度学习模型（UnetR）。对用于图像分类的Unet模型的损失函数进行改进,并在卷积层后加入批量归一化层,使其具有对连续变量进行定量估测的能力。与全卷积神经网络、随机森林和支持向量机回归模型进行对比实验。结果表明,UnetR模型的均方根误差较低,估测精度较高,为实现区域森林郁闭度遥感监测提供了一种人力成本低、自动化程度高的估测方法。     

基于多源遥感数据的森林火灾监测研究

以2019年5月13日黑龙江省佳木斯市同江市洪河国家级自然保护区为研究对象,基于静止气象卫星Himawari-8(H8)和极轨气象卫星MODIS数据对火灾发生经过进行还原,基于高分一号(GF-1)和高分六号(GF-6)数据进行火烧迹地识别.试验结果表明,Himawari-8及MODIS数据都可较好地反演出火灾发生地点,...     

基于IHS的多源遥感数据融合

首先简要叙述了IHS法在遥感图像融合中的应用,然后对实验结果进行了分析,并用融合后的图像建立了土地利用类型的解译标志,以期为HIS法用于遥感图像融合提供参考。     

A Study on Urban Thermal Field of Shanghai Using Multi-source Remote Sensing Data

Landsat TM/ETM and MODIS satellite remote sensing data from 1995 to 2012 are used to study Shanghai’s urban heat island (UHI) in China from the perspectives of time and space. Furthermore the UHI characteristics are analyzed in terms of landscape ecology theory and the urban heat island effect ratio (UHIER). The results show that: in the time sequence, the land brightness temperature (LBT) of Shanghai in 2000 is the strongest and the one in 2003 is the weakest. The urban area LBT has continued to decline since 2003, but for the entire Shanghai, it has had an overall increase. In the spatial distribution, LBT structure is mainly dominated by urban area from 1995 to 2000; but since the rapid development of built-up area of Pudong, Songjiang, Minhang and Jiading Districts in 2000, the LBT landscape pattern which was primarily urban area-centered and multicenter built-up area-supplemented has been gradually formed.     

多源遥感数据在道路勘测中的应用

传统工程测量在复杂地形勘测中容易受现场条件的影响和制约,在作业人员无法到达的区域,造成成果质量和效率均很难满足工程要求。本文以兴延路工程勘测为例,提出了一种综合应用机载激光雷达与卫星影像的技术方法,充分发挥多源遥感数据在地物判读和地形采集中的优势,大大减少了外业工作量。通过工程实例验证,成果质量满足设计要求,且在提供传统DLG成果基础上,还可以提供DEM、DOM成果。     

基于遥感的区域尺度森林地上生物量估算研究

森林是陆地生态系统最大的碳库,精确估算森林生物量是陆地碳循环研究的关键。首先从机载LiDAR数据中提取高度和密度统计量,采用逐步回归模型进行典型样区生物量估算;然后利用机载LiDAR数据估算的生物量作为样本数据,与多光谱遥感数据Landsat8 OLI的波段反射率及植被指数建立回归模型,实现区域尺度森林地上生物量估算。实验结果显示,机载LiDAR数据估算的鼎湖山样区生物量与地面实测生物量的相关性R2达0.81,生物量RMSE为40.85 t/ha,说明机载LiDAR点云数据的高度和密度统计量与生物量存在较高的相关性。以机载LiDAR数据估算的生物量为样本数据,结合多光谱遥感数据Landsat8 OLI估算粤西北地区的森林地上生物量,精度验证结果为:R2为0.58,RMSE为36.9 t/ha;针叶林、阔叶林和针阔叶混交林等3种不同森林类型生物量的估算结果为:R2分别为0.51(n=251)、0.58(n=235)和0.56(n=241),生物量RMSE分别为24.1 t/ha、31.3 t/ha和29.9 t/ha,估算精度相差不大。总体上看,利用遥感数据可以开展区域尺度的森林地上生物量估算,为森林固碳监测提供有力的参考数据。     

森林地上生物量遥感估测研究进展

森林生物量是衡量生态系统生产力的重要指标,也是研究森林生态系统物质循环的重要基础,其估测方法可以分为传统地面实测法、遥感监测法和综合模型法.随着生物量估测从样地研究发展到区域应用,空间尺度的增大导致宏观资料和参数的获取存在很多困难.在深入分析目前应用遥感技术估算森林生物量的方法及原理基础上,系统评述了统计模型、物理模型...     

泰国水稻种植面积月变化的遥感监测

介绍了光学和微波遥感影像相结合进行泰国水稻种植面积监测方法。泰国雨季雨量充足 ,气温适合 ,同一时间耕地上水稻的物候多样 ,每月水稻种植面积都发生变化。利用旱季的TM影像 ,获得耕地信息。同时利用TM影像覆盖的雷达区域进行非耕地去除 ,进行非监督分类 ,提取反映水稻种植不同生长期的雷达影像后向反射系数特征 ,建立各种类型的分类模型 ,采用监督分类的方法对全景雷达数据进行水稻种植情况调查 ,并分别予以识别和统计 ,反映研究区水稻月种植情况。分类结果通过类别检验和面积量算检验进行精度评价和分析。     

吉林长白山森林冠顶高度激光雷达与MERSI联合反演

将激光雷达与光学遥感相结合进行区域林分冠顶高度联合反演,提出了大脚印激光雷达GLAS脚点波形数据处理和不同地形条件下的森林冠顶高度反演算法,并建立了区域尺度不同森林类型林分冠顶高度GLAS＋MERSI联合反演模型,制作了长白山地区森林冠顶高度图。