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Modelling coastal land use change by incorporating spatial autocorrelation into cellular automata models 总被引:1,自引:0,他引:1
This paper presents a spatial autoregressive (SAR) method-based cellular automata (termed SAR-CA) model to simulate coastal land use change, by incorporating spatial autocorrelation into transition rules. The model captures the spatial relationships between explained and explanatory variables and then integrates them into CA transition rules. A conventional CA model (LogCA) based on logistic regression (LR) was studied as a comparison. These two CA models were applied to simulate urban land use change of coastal regions in Ningbo of China from 2000 to 2015. Compared to the LR method, the SAR model yielded smaller accumulated residuals that showed a random distribution in fitting the CA transition rules. The better-fitting SAR model performed well in simulating urban land use change and scored an overall accuracy of 85.3%, improving on the LogCA model by 3.6%. Landscape metrics showed that the pattern generated by the SAR-CA model has less difference with the observed pattern. 相似文献
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In this paper, a new snow wetness estimation model is proposed for full-polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) data. Surface and volume are the dominant scattering components in wet-snow conditions. The generalized four component polarimetric decomposition with unitary transformation (G4U) based generalized surface and volume parameters are utilized to invert snow surface and volume dielectric constants using the Bragg coefficients and Fresnel transmission coefficients respectively. The snow surface and volume wetness are then estimated using an empirical relationship. The effective snow wetness is derived from the weighted averaged surface and volume snow wetness. The weights are derived from the normalized surface and volume scattering powers obtained from the generalized full-polarimetric SAR decomposition method. Six Radarsat-2 fine resolution full-polarimetric datasets acquired over Himachal Pradesh, India along with the near-real time in situ measurements were used to validate the proposed model. The snow wetness derived from the SAR data by the proposed model with in situ measurements indicated that the absolute error at 95% confidence interval is 1.3% by volume. 相似文献
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64.
冰川面积是监测冰川变化信息的重要参数。本文以各拉丹东地区为例,根据冰川区域特有的纹理特征,选取时间间隔为35天的ENVISAT ASAR干涉对,利用灰度共生矩阵提取纹理特征,通过波段组合进行监督分类,进而提取研究区冰川面积。同时以Landsat TM光学影像为依据,评价利用纹理特征提取结果的精度。研究表明:基于纹理特征并利用SAR影像提取冰川面积的方法是可行的,为提取冰川信息提供了又一可靠手段。 相似文献
65.
PS-DInSAR公共主影像的优化选取 总被引:7,自引:1,他引:7
在充分顾及DInSAR时空基线跨度及多普勒质心频率差异3个因素对干涉相关性影响的基础上,提出一种PS—DInSAR公共主影像的优化选取算法,采用综合相关测度作为总体干涉相关性的衡量指标,给出具体的综合相关函数模型及其求解方法。借助欧洲空间局(ESA)ERS-1/2卫星从1992—2002年间飞越上海地区所获取的25幅C波段SAR影像作为源数据,开展了PS—DInSAR公共主影像的优化选取实验。计算结果与分析表明,综合相关系数模型用于PS公共主影像的优化选取是有效的和可靠的。 相似文献
66.
InSAR复数影像配准方法探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
复数影像配准是卫星合成孔径雷达干涉数据处理中的重要步骤之一,本文对目前影像配准最常用的方法进行了研究分析,提出了基于幅度影像的配准方案,并证明该方案配准精度高,适应能力强,运算效率高. 相似文献
67.
68.
合成孔径雷达SAR用于图像匹配导航系统,可大大提高导航精度。然而地形起伏和大气干扰等因素使得SAR实时图存在几何失真,降低了匹配性能。通过对SAR实时图几何失真成因分析,提出了一种二维可分离的几何校正方法,并得出方位向几何失真可跟随成像处理预先校正,图像后处理只需校正距离向。利用数字高程模型DEM和正射图模拟得到了3幅具有不同地形特征的SAR实时图,并分别利用3种几何校正方法对其进行统计实验,得到了不同地形SAR实时图几何校正方法选取的准则。 相似文献
69.
利用多尺度Hough变换提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种利用多尺度Hough变换从高分辨率SAR图像提取建筑物L型结构的方法。针对高分辨率SAR图像建筑物L型结构的特点,建立了建筑物L型结构简化几何模型,并采用从粗到精的思路利用多尺度Hough变换提取建筑物L型结构方向线。并提出了一种L型结构组合度函数对提取直线进行编组,确定建筑物L型结构的方向和拐点。最后,采用基于扫描线的方法计算L型结构线宽,得到完整规则的建筑物L型结构。多幅真实机载高分辨率SAR图像实验结果表明,本方法可以有效地提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构,提取结果与实际位置吻合较好。 相似文献
70.
SAR海洋内波表层流反演方法探讨 总被引:4,自引:0,他引:4
基于海洋内波SAR成像机理与M4S海面微波散射成像模型,提出SAR海洋内波表层流反演新方法。首先从SAR图像上获得内波剖面的海面后向散射强度,利用AH理论的线性近似关系得到猜测表层流,通过海面微波散射成像模型仿真海洋内波的SAR海面后向散射强度,利用二分法不断地修改风速和流速梯度等参数,使仿真信号最大程度的逼近实际SAR图像上的海面后向散射强度,输出最终海表层流。以中国南海海区3景海洋内波SAR图像为例,对该方法进行了探讨。结果表明,仿真的海洋内波SAR海面后向散射强度剖面和实际SAR图像上的信号剖面吻合,两者的相关系数达90%以上,说明该反演方法是收敛与可行的。 相似文献