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基于卫星遥感数据的地表信息特征--NDVI-Ts空间描述 总被引:9,自引:0,他引:9
介绍了基于卫星遥感数据的可操作NDVI、Ts和Ts/NDVI计算方法,讨论了NDVI、Ts和Ts/NDVI数据对植被覆盖信息表达的差异,分析了不同地表覆盖在NDVI—Ts空间的年内变化特征。利用信息熵和平均梯度定量分析了NDVI、Ts和Ts/NDVI数据在信息表达丰富度方面的差异,讨论了在不同地表植被覆盖下,Ts/NDVI数据信息提高程度的敏感性。 相似文献
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InSAR 技术是一种获取大范围高精度数字地面高程信息的有效手段,但是由于其自身还有若干理论问题需要研究以及处理技术的复杂性,限制了该项技术的广泛应用。简述了 InSAR 提取地面高程信息的基本原理及数据处理过程,然后用 ERS-1数据进行试验,着重介绍了如何在 ER-DAS 下提取高程信息,以及各流程中所要考虑的因素等。试验结果表明,在 ERDAS 下提取 DEM是一种非常有效的方法。 相似文献
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基于空间关系和空间推理理论,结合MGIS领域的需求建立巷道三维拓扑网络模型,研究巷道三维空间关系推理的算法及业务逻辑实现;开发巷道三维拓扑自动生成系统,实现了巷道空间与属性数据管理、三维拓扑自动处理、多尺度成果输出及基于三维拓扑的路径查询,为基于巷道的通风、运输、避灾、多尺度变换等应用奠定了基础。 相似文献
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高效稳定的深度学习分类器有助于提升高光谱遥感影像的分类精度。针对卷积神经网络标量式神经元特征表达能力有限、无法有效建模特征之间空间层次结构关系的不足,设计了一种考虑数据图谱合一特性的端到端高光谱胶囊网络(H-CapsNet)。H-CapsNet主体由编码器(卷积层、PrimaryCaps层及DigitCats层)和解码器(全连接层)组成,通过在网络输入端嵌入通道和空间注意力模块,以此增强模型对空谱特征的抓取和识别,进而提升网络对特征的聚焦和表达能力。以资源一号02D卫星获取的张家港高光谱影像及公共数据集University of Pavia和University of Houston影像为例进行试验,将H-CapsNet网络与传统机器学习算法和多个深度学习网络进行对比。试验结果表明,在3景不同分辨率的高光谱影像上,H-CapsNet分类网络均取得了最优的分类效果,总体精度相较于其他方法分别提升了2.36%~7.67%、0.16%~11.8%和1.75%~15.58%。H-CapsNet网络对小像素邻域具有较好的适应性,当图像块尺寸有限时,仍可以取得相对理想的分类结果。 相似文献
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利用遥感影像对大尺度区域生态环境质量进行长期、定量、动态监测可为区域可持续发展提供有力的决策支撑。基于遥感生态指数(RSEI),针对干旱区生态环境的地域特点和应用需求,从耦合生态系统组成要素的角度出发提出一种改进型遥感生态指数(ERSEI),即在顾及绿度(NDVI)、湿度(Wet)、干度(NDBSI)、热度(LST)因子的同时,引入综合盐度指标(CSI)和水网密度遥感估算模型(EMW),将盐度和水网密度(WND)纳入生态环境质量评价。在Google Earth Engine(GEE)云计算平台上实现ERSEI并将其应用于地处西北干旱区的呼包鄂榆城市群,结果表明,ERSEI可充分体现干旱区地表细节特征,有力突显了水网对周边环境辐射影响的渐变信息。由呼包鄂榆城市群范围内2000年—2020年间ERSEI的空间测度和时序演变分析发现,生态环境质量较好的区域主要分布在河套平原、大青山一线以及靠近吕梁山的一侧,较差的区域主要集中分布在蒙古高原、库布齐沙漠附近以及毛乌素沙地部分地域,且生态环境质量呈现持续性下降,应作为生态风险预警区加强治理。ERSEI为干旱区生态环境质量常态化监测提供了一种快速有... 相似文献