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以北京市妫水河为研究区,基于2011年9月25日和2012年9月30日的两期叶绿素a浓度实测数据和准同步的环境一号卫星(HJ-1A)多光谱数据,分别构建一元线性和多元支持向量机模型(SVMM),通过决定系数R2和平均相对误差对模型的精度进行检验,用模型进行水体叶绿素a浓度的反演,并分析其时空分布特征。研究表明:在样本数较少的情况下,SVM具有很强的非线性映射能力,能够取得较好的预测结果,更适用于反演叶绿素a浓度。时间分布上,研究区叶绿素a浓度呈增加趋势,均值上升了6.86 μg/L;空间分布上,深水区叶绿素a浓度值低于浅水区,上游高于下游。国产HJ-1A CCD2多光谱数据以其4 d的时间分辨率,在水质动态变化监测方面具有优势。 相似文献
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白洋淀湿地是华北平原上重要的浅水湖泊湿地,对雄安新区绿色发展具有重要的生态价值。对白洋淀高度异质化的景观格局进行分类,能够为白洋淀湿地资源的遥感监测提供指导意义。针对湿地季节变化的特点,对白洋淀每个季节选取一期具有代表性的Sentinel-2影像,采用分类与回归树(CART)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)3种常用的机器学习分类器对15种季相组合实验方案进行分类,分析不同季相遥感影像及其组合对白洋淀湿地信息提取的优劣。结果表明:相较于使用单一季相影像分类,多季相影像的组合能够显著提高分类精度,春&夏季相组合能够得到最优的分类效果,相对单季影像总体分类精度提高了10.9%~25.5%,Kappa系数提高了0.09~0.29;SVM分类器的分类表现较为稳定,能够得到最高的平均分类精度,CART分类器在处理高维特征的能力不如随机森林和SVM;不同特征类型对湿地信息提取的贡献度从高到底依次是红边光谱特征、传统光谱特征、缨帽变换特征、主成分分析特征、纹理特征。实验成果能为湿地信息的遥感识别提供依据。 相似文献
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遥感图像的存储、传送和处理等均涉及到图像压缩技术,而图像压缩质量的好坏直接关系到压缩遥感图像的应用价值。为了正确评价图像质量,首先给出了用于遥感图像压缩质量评价的主要评价指标和相关概念,并讨论了图像压缩比、压缩质量、压缩速率和复杂度等评价指标的构建原理和基本算法;然后在此基础上,开发了遥感图像数据压缩质量评价软件。 相似文献
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线阵高光谱相机侧扫成像可以有效解决卫星遥感影像无法获取建筑物立面光谱数据等问题。阐述了课题组集成开发的线推扫式高光谱遥感监测系统组成部分及关键技术指标等;根据地面侧扫成像特点,详细推导了适合于线推扫式相机地面侧扫成像几何校正模型;给出了地理参考影像格网划分和重采样方法,并对数据采集过程可能出现的漏采现象提出解决方案。通过大量地面模拟实验,验证了线阵影像几何畸变校正算法的有效性及鲁棒性,为同类产品的地面应用提供参考。 相似文献
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通过对野鸭湖湿地的Landsat—TM影像和印度的IRS影像进行融合处理,得到卫星影像分类图。结合实地调查,标定土地利用类型,运用ArcView的解译及数据统计功能,分析研究野鸭湖湿地6年来土地利用/土地覆盖的变化。研究结果表明:耕地、居民点及工矿用地面积增加,水域面积减少,湿地生态环境受到严重破坏。其主要是由自然条件、人口和经济增长所致。水域面积、植被覆盖率的减少,使栖息和越冬鸟类丧失了大量的栖息地。为保护湿地环境,应逐步退耕还草、还林;恢复芦苇、沼泽,确保区内生态平衡和系统生态质量不断优化。 相似文献
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