排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
遥感时间序列影像变化检测研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
同一区域、不同时期大量历史数据的积累,以及同一区域能够方便地获取高时间分辨率遥感数据,使遥感时间序列影像变化检测成为近年来遥感技术与应用的研究热点。本文系统总结和评述了当前遥感时间序列影像变化检测的相关研究进展和应用状况,在阐明遥感时间序列分析的意义,以及时间序列影像在变化检测中的优势的基础上,从非遥感领域时间序列变化检测方法出发,针对遥感时间序列影像变化检测的需求,明确和归纳了遥感时间序列变化检测的问题与类型,并对当前最新研究进行了综述,总结了各种方法的优点与不足,重点介绍了基于经验模态分解的遥感时间序列影像异常信息检测方法和基于隐马尔可夫模型的土地利用/覆盖变化检测方法,以期能够为相关研究提供参考。最后总结了该研究领域的发展趋势和存在问题,并对今后的研究工作和未来发展方向进行了展望。 相似文献
2.
以2003年某地区QuickBird多光谱影像为数据源,首先分析建筑用地及其他地物在QuickBird卫星影像4个波段上的光谱特征,并由此探讨其在光谱特征上的可分性。研究发现对于建筑用地等地物类型,波段2和波段4的光谱特征对比度最大,因此通过简单的波段比值运算可最大限度地增强该类地物的亮度。在此基础上,通过分析水体、裸露地的波谱特性,建立基于光谱特征的决策树模型,对研究区域建筑用地进行提取并对结果进行精度评价,结果表明,该方法总体提取效果较好。因此利用该模型可以将背景地物类型复杂的某地区建筑用地信息提取出来,并且模型受时相影响较小,只是在阈值大小上会存在一些差异。 相似文献
3.
4.
随着遥感数据和计算机算力的爆炸式增长、智能分析算法瓶颈的突破,亟须提升与之相匹配的遥感大数据处理与分析能力。针对复杂场景下遥感大数据智能处理与地理学认知耦合关联和交叉融合的关键问题,本文分析了遥感大数据与地理科学各自的特点与相互关系,提出了多模态知识融合关联的深度网络构建和面向地理制图的遥感智能解译思路,建立了遥感大数据智能处理与应用体系框架;面向技术发展和行业应用,本文提出了分别建设通用高分辨率遥感智能处理系统和智能精准应用平台的总体路线,以期推动遥感智能解译技术创新和工程化应用的全面发展。 相似文献
5.
1