【摘 要】
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HJ-1A高光谱影像具有较多的光谱波段和较高的光谱分辨率,在土壤成分探测方面潜力巨大。然而,由于高光谱影像各波段间的信息冗余度高,使得对HJ-1A高光谱影像进行数据处理难度较大。为了探究Sentinel-2A遥感数据在土壤全氮含量方面的反演能力,以HJ-1A HSI和Sentinel-2A遥感影像为数据源,以吉林省农安县为研究对象,结合研究区土壤采样的实验室全氮含量化验值,分析两种遥感影像各波段反
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HJ-1A高光谱影像具有较多的光谱波段和较高的光谱分辨率,在土壤成分探测方面潜力巨大。然而,由于高光谱影像各波段间的信息冗余度高,使得对HJ-1A高光谱影像进行数据处理难度较大。为了探究Sentinel-2A遥感数据在土壤全氮含量方面的反演能力,以HJ-1A HSI和Sentinel-2A遥感影像为数据源,以吉林省农安县为研究对象,结合研究区土壤采样的实验室全氮含量化验值,分析两种遥感影像各波段反射率及其数学变换与研究区土壤全氮含量的相关性,提取土壤全氮含量的敏感波段并建立全氮含量的反演模型。通过比
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为从作物轮作角度分析华南典型赤红壤农区耕地质量空间差异,针对华南典型赤红壤农区构建作物轮作系统遥感分类体系,基于空间分析、文献支持、野外实地调查、农户访谈与专家知识,建立不同作物轮作系统与耕地质量等级之间的关联关系;基于Sentinel-1与Sentinel-2时间序列遥感数据、利用决策树制图方法,开展作物轮作系统遥感制图,并在不同空间尺度分析耕地质量空间差异与规律。结果表明,作物轮作系统与耕地质
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为了对典型黑土区小流域沟道分布进行遥感监测,并解析影响其发育的主控因素,选择黑龙江省海伦市光荣村为研究区,通过对遥感影像和地形图的目视解译判读和空间分析,量化汇水区面积、坡长等12个变量,结合对264条切沟与等高线分布关系的地貌学分析、统计分析和野外详查,解译地表径流和机耕道作用等6种情形,对典型黑土区小流域切沟发育主控因素进行探讨。结果表明,研究区林地面积大小不能直接控制切沟发育,林地内活跃沟长
随着遥感技术的发展,遥感数据的资源越来越丰富,多源遥感影像的协同应用也正成为遥感科学研究领域新的研究热点。多源遥感影像融合可以有效提取不同源影像的优势特征,为多源遥感协同应用提供可靠数据源;多源遥感影像协同可以有效消除单源影像的限制,获得更加理想的应用效果。全面梳理了近年来多源遥感影像在空-谱融合、时-空融合、时-空-谱一体化融合的国内外研究进展情况,并对多源遥感影像在图像分类、目标信息提取和动态
为定量分析海南岛生态环境质量,基于耦合绿度、湿度、干度、热度4项指标的遥感生态指数(Remote sensing ecological index,RSEI),考虑土地利用强度、人口聚集度与坡度对海岛生态系统的影响,增加土地利用、人口分布、地形3项指标,利用主成分分析法构建了改进遥感生态指数(Improved remote sensing ecological index,IRSEI)模型。利用R
高分辨率遥感影像场景分类近年来已经成为遥感科学领域的一个研究热点,是跨越底层特征与高层语义信息之间语义鸿沟的有效途径。由于高分辨率遥感影像中地物种类繁多、分布复杂且同一地物的不同空间组合也可能代表不同的场景类别,直接基于底层特征进行场景分类不能很好地表达场景语义信息。因此,目前场景分类的代表性方法主要包括基于中层特征的场景分类和基于深度学习的场景分类。针对现有遥感影像场景分类方法存在的局限性,进行
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及时、准确地监测农业大棚的位置以及空间分布,是开展耕地"非农化"整治的工作重点。遥感技术因其时效性强、覆盖范围广等优势,已逐渐成为大棚监测的主要手段。为了提高农业大棚的遥感识别精度,缓解深度学习方法对于大数据量的需求,提出了一种基于残差神经网络(Residual Neural Network, ResNet)和迁移学习的农业大棚自动识别方法,能有效区分大棚及其混淆地物(林地、耕地、建设用地和水体)
针对遥感图像因分辨率高、能见度低、物体种类多和光照不充足等因素导致遥感图像分割准确率低的问题,搭建一种传播深度和多尺度特征融合的端到端遥感图像分割网络。利用传播深度特征融合保留遥感图像的浅层特征信息,利用浅层特征指导深层特征的提取,在获得高级语义信息的同时没有过度损失浅层的位置特征信息情况下,通过改善并行空洞卷积模块的相关设置提取更多的多尺度信息,从而提高遥感图像分割的准确率。在Satellite
基于遥感和非遥感数据的土壤有机质(Soil Organic Matter, SOM)空间分布估测取得了重要进展,但在SOM时空特性定量刻画、SOM建模方法扩展及人类活动影响机制研究等方面仍存在一些问题。针对上述问题,融合遥感与非遥感数据的SOM土壤-景观理论建模研究可以继续从如下方面开展:(1) SOM空间分布多尺度、多时相特性。可对同一时相不同尺度、不同时相同一尺度上的SOM空间分布变异特性进行