基于无人机低空遥感和现场调查的潮滩地形反演研究

来源 :自然资源遥感 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kfsoft2000
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潮滩地形与滩涂湿地生态系统的结构和功能密切相关,准确获取高精度的地形数据,对于分析潮滩的冲淤动态和盐沼植被扩散过程具有十分重要的意义。受自然潮滩观测时间有限、观测条件恶劣及植被覆盖等因素影响,传统的潮滩地形监测方法往往存在操作困难、效率较低、成本过高及覆盖范围有限等不足。文章通过无人机低空遥感方法获取航拍影像与其波段信息,基于运动结构技术提取影像三维坐标信息,构建研究区高精度数字表面模型(digital surface model,DSM),利用DSM模型直接获得无植被覆盖的光滩数字高程模型(digita
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基于2020年2月1日FY-3C VIRR LST和FY-3D MWRI L1B亮温数据,以18°~54°N,73°~135°E的区域为样例区,利用统计回归模型和层次贝叶斯融合模型,分别进行FY-3D MWRI L1B LST反演和降尺度研究,构建了基于FY-3D单频率水平和垂直极化亮温的LST二元线性回归反演模型及基于FY-3D反演LST和FY-3C VIRR LST的层次贝叶斯融合降尺度模型,
风电场分布是风电投资监测预警、占地监测和清洁能源消纳能力评价的重要依据,卫星遥感技术是大范围提取风电场分布信息的有效方法。风电塔架作为风电场的遥感解译标识,其在高分影像中是一种多尺度目标,且受影像获取时间、光照条件、地表覆盖等影响导致特征差异大,遥感自动检测难度大。针对以上问题,提出一种尺度和密度约束下基于YOLOv3模型的风电塔架自动检测方法。首先,在风电场遥感特征分析基础上,确定样本构建条件,
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