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《现代营销(创富信息版)》2018,(3)
遥感作为一种常用的地质勘查技术,具有更为分辨率高、图谱合一等优势和特点。因此被广泛地应用到地质、环境监测、农林资源调查、海洋研究等等方面。本文在参考国内外研究文献的基础上,阐述了高光谱遥感的特点、优势,对高光谱遥感影像技术的发展现状进行分析,探讨该技术在经济、军事以及在航空及航天领域的发展情况,同时指出了目前高光谱遥感卫星技术应用存在的主要问题与发展趋势。 相似文献
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3.
近年来,随着城市化进程的高速推进,提高城市土地利用率,充分利用城市土地越来越重要。遥感影像技术,作为一项土地资源管理的重要技术,通过不同分辨率遥感影像可以动态监测土地,从空间尺度对信息的变化进行分析,从而掌握土地资源的实际变化情况,实现科学合理安排使用土地资源的目标。本文以国家中心城市郑州市管城回族区(以下简称“郑州市管城区”)土地为例,谈一谈如何利用遥感影像技术分析和规划使用城市土地。 相似文献
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[目的]软硬变化区的划分是进行遥感变化检测技术识别农作物的基础。为解决人工判读方法中存在人为主观因素影响以及自动判别和交互式判别方法对不同研究区的适用性问题,该文提出基于剖线梯度变化(Profile based Gradient Change Magnitude,PGCM)进行软硬变化区划分的方法。[方法]该研究选择破碎农业景观种植区域为研究区,计算拔节期Quick Bird影像和播种期模拟影像两个时相的变化强度,从作物地块内部向外绘制剖线,利用剖线强度的梯度变化确定硬变化区(Hard change region,HCR)、软变化区(Soft change region,SCR)和未变化区(Non change region,NCR)3者间的划分阈值。[结果]从识别结果来看,PGCM能够有效在地块边界处探测到软变化像元,进而确定HCR、SCR。像元分辨率在5~60 m不同尺度下,识别HCR区混入比例为11%~16%,混入比例随着分辨率下降而降低;NCR区混入比例为3%~4%,受分辨率尺度影响不大;SCR区识别比例为74%~86%,识别精度较高,识别结果与冬小麦空间分布结果保持一致。[结论]PGCM方法能够自动、便捷地确定阈值,摆脱人工判定的主观性,有效地划分出HCR、SCR和NCR 3个区域,为进一步HCR、SCR区内的作物识别提供基础。 相似文献
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[目的]以高分1号(GF-1)融合2m卫星遥感影像为基础数据源,结合土地利用现状数据、高分多源遥感影像和地面样方等数据,对冬小麦分类提取中存在的面积误差问题进行研究和分析。[方法]文章以河南省永城市为研究区,在冬小麦提取结果聚类处理基础上,基于线性地物缓冲区数据,采用GIS空间运算实现线性地物面积扣除,接着分析了样方数据和土地利用现状数据再扣除零星地物面积比例上的差异,并采用样方零星地物平均扣除系数对全市各乡镇耕地与非耕地中冬小麦提取面积进行了相关统计和误差分析。[结果]永城市冬小麦最终解译面积11. 29万hm~2,其中线性地物和零星地物扣除面积分别为6 613. 08hm~2和3 875. 22hm~2,占研究区冬小麦解译面积的5. 86%和3. 32%,与统计上报数据相比,其处理前后误差由14. 12%降低至4. 41%,有效地提高冬小麦提取面积精度。[结论]误差来源分析与修正对冬小麦解译面积核算精度具有重要影响,该研究为县级区域尺度下冬小麦面积提取核算提供了思路和借鉴。 相似文献
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对于无人机遥感来说,融合了无人机技术与遥感技术。在无人机遥感技术应用的过程中,涵盖了诸多不同类型的先进技术,比如,无人机驾驶飞行技术、通讯技术、遥感传感器技术等,存在着显著的智能化、自动化等不同方面的特征,能够迅速得到相关资源,并且系统掌握国土、环境等不同方面的信息,然后加以实时化处理,通过建模与科学分析,能够制定出无人机遥感技术运用的具体策略,凸显出其良好的功效。本文针对无人机遥感系统的研究进展进行了详细地分析,同时说明了无人机遥感系统的应用前景,进而对有关研究人员形成一定的启发。 相似文献
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为了提升现代农业智能化水平,通过尖端科技及大数据分析,选择不同地形特征的地块,利用卫星遥感技术、物联网技术,反演作物多年长势时空动态变化规律、土壤理化性质空间分异,揭示水肥时空运移规律,构建低成本、高精度、易推广的精准管理遥感分区方法,根据作物需肥规律,确定减量施肥方案,生成处方图,利用变量施肥设备,实现米级空间分辨率的田块内部精准施肥。 相似文献
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