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Informal settlements are a common feature of developing countries. In South Africa the improvement of living conditions in these settlements and the upgrading to formal housing types are regarded as being of central importance to the nation's development. Effective settlement improvement and upgrading activities, which we here term "management", require adequate spatial data. To date, the acquisition of spatial models of informal settlements has been based on conventional mapping techniques, and mostly on photogrammetry. Data are compiled using analogue or analytical methods. These are manual and hence require both considerable expertise and expensive equipment. Moreover, these methods are uneconomical over the often relatively small, densely populated areas covered by informal settlements and are also too expensive to employ with a regularity required to support such tasks as change detection. Alternative imaging sources and mapping techniques are therefore needed.
In this article we examine the problem of spatial information acquisition for informal settlement management from three perspectives: spatial information requirements, the role which imagery can play in satisfying these spatial information requirements, and effective imaging options. We focus on the potential of high resolution satellite imaging, small format digital aerial imagery and digital multispectral video systems for rapid mapping. We also discuss the example of automated shack extraction from aerial imagery. 相似文献
In this article we examine the problem of spatial information acquisition for informal settlement management from three perspectives: spatial information requirements, the role which imagery can play in satisfying these spatial information requirements, and effective imaging options. We focus on the potential of high resolution satellite imaging, small format digital aerial imagery and digital multispectral video systems for rapid mapping. We also discuss the example of automated shack extraction from aerial imagery. 相似文献
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Remote sensing technologies are an ideal platform to examine the extent and impact of fire on the landscape. In this study we assess that capacity of the RapidEye constellation and Landsat (Thematic Mapper and Operational Land Imager to map fine-scale burn attributes for a small, low severity prescribed fire in a dry Western Canadian forest. Estimates of burn severity from field data were collated into a simple burn index and correlated with a selected suite of common spectral vegetation indices. Burn severity classes were then derived to map fire impacts and estimate consumed woody surface fuels (diameter ≥2.6 cm). All correlations between the simple burn index and vegetation indices produced significant results (p < 0.01), but varied substantially in their overall accuracy. Although the Landsat Soil Adjusted Vegetation Index provided the best regression fit (R2 = 0.56), results suggested that RapidEye provided much more spatially detailed estimates of tree damage (Soil Adjusted Vegetation Index, R2 = 0.51). Consumption estimates of woody surface fuels ranged from 3.38 ± 1.03 Mg ha−1 to 11.73 ± 1.84 Mg ha−1, across four derived severity classes with uncertainties likely a result of changing foliage moisture between the before and after fire images. While not containing spectral information in the short wave infrared, the spatial variability provided by the RapidEye imagery has potential for mapping and monitoring fine scale forest attributes, as well as the potential to resolve fire damage at the individual tree level. 相似文献
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融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。 相似文献
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地形起伏度因子在宏观尺度生态评估中具有重要作用。均值变点法是确定地形起伏度最佳分析窗口的常用方法,但其影响因素尚缺乏研究。本文以黄河流域(山西段)为例,基于DEM数据和均值变点法提取了研究区地形起伏度,并探讨了分析窗口样本数量、DEM分辨率和地貌类型3种因素的影响。结果表明:(1)分析窗口样本数量对最佳分析窗口取值有明显影响。随着样本数量的增加,变点所在的最佳分析窗口面积也不断增加。(2)DEM分辨率对最佳分析窗口取值有一定影响。分析窗口面积取值范围一致时,基于30 m ASTER GDEM计算得到的最佳分析窗口面积小于基于90 m SRTM DEM的最佳分析窗口面积。(3)地貌类型对最佳分析窗口取值的影响不大。当分析窗口样本数量一致时,不同地貌类型区及整个研究区最佳分析窗口相同或接近。总体而言,分析窗口样本数量是最关键的影响因素。 相似文献
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空天地一体化智慧农业服务与管理平台融合北斗定位技术和高分遥感技术,通过实时接收北斗定位数据和定时接收卫星遥感数据,实现农作物的长势监测、病虫害和气象灾害监测、农业旱情监测和灌溉用水管理等应用,从而为农作物估产、病虫害预防、水肥药的变量喷施提供决策。 相似文献
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几何校正为影像预处理工作做了技术准备。其精度直接影响着后续工作的质量。目前,高精度遥感影像因其空间分辨率较高、数据产品格式复杂,在实际应用中对其进行几何精校正(包括正射校正)还存在许多问题。在地面控制点(Ground Control Point,GCP)分布不均或数量不足的情况下,运用空间投影加密控制点的方法,能有效解决此类问题。本文以Quick Bird遥感卫星影像为例,阐述了该方法的可行性。 相似文献