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1.
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   
2.
分析了座舱显示系统发展现状和面临的问题,设计并实现了一种一体化、大屏幕显示的智能化多功能显示器。该型显示器通过FC-AE-ASM(Fibre Channel-Avionics Environment-Anonymous Subscriber Message)网络和高速串行总线高效传输图形数据,解决了图形处理及传输的瓶颈问题;采用ARINC661(座舱显示系统与用户系统的接口)标准,规范了任务处理和显示处理的接口设计标准;支持红外触控以提高人机信息的交互效率;采用工程优化设计以提高显示器抗恶劣环境的能力。应用表明智能多功能显示器运行可靠,相对于传统飞行显示器,在显示处理、数据传输和人机功效等方面具有显著优势。  相似文献   
3.
《江苏科技信息》2019,(35):22-24
随着高分遥感卫星的发展,高分遥感影像数据逐年增长,其在国土、农业、城市建设、环境监测、生态建设等方面发挥着重要的作用。然而传统高分遥感影像的场景分类速度较慢,精度较低。文章将深度学习中的卷积神经网络与高分遥感影像的场景分类相结合,极大地提高了分类精度。与此同时,运用迁移学习技术极大地降低了训练样本数量与训练时间,为高分遥感影像的场景分类提供了新的思路。  相似文献   
4.
由于高光谱遥感图像光谱维度大,标注样本相对较少,提出了一种结合主成分分析和改进的二维卷积神经网络的高光谱遥感图像的分类方法。首先,通过主成分分析,降低光谱维度,消除光谱亢余信息。然后,将数据进行分块处理,获得分块数据的样本标签,并将数据分为训练集和验证集,用训练集和验证集训练改进的针对高光谱遥感图像分类的卷积神经网络的参数。最后,将测试集投入训练好的2D-CNN上进行分类,得到分类结果。实验结果表明,提出的模型的分类精度明显提高,从而验证了该方法的有效性和实用性。  相似文献   
5.
以图搜图是互联网领域兴起的一种具有颠覆性的搜索方式。在公路监控领域,存在海量的图像数据,对于通过图像搜索图像存在巨大的需求。能否将以图搜图技术引进公路监控领域、如何引进,是值得探讨研究的课题。本文提出了一些以图搜图在公路监控领域的应用模式,以及相关的问题与解决思路。  相似文献   
6.
建立了傅里叶红外光谱法检验同类书写纸中无机成分的检验方法,通过分析红外光谱图中特征吸收峰的归属对同类纸张进行总结和分类以达到比对认定的目的,方法的重现性好,随机抽样的变异系数均小于15%,检材用量少,为实际案件中纸张物证的认定提供一个实用的方法。  相似文献   
7.
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   
8.
南丰县桔园空间分布信息的遥感提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
柑桔是我国南方亚热带红壤地区重要的经济果类,准确地获取柑桔种植分布信息对区域水土保持、制定农业政策等方面具有重要的意义。文章以江西省南丰县为研究区,利用增强自适应时空融合模型ESTARFM,对Landsat NDVI数据与同期MODIS NDVI数据进行融合并重构出高时空分辨率数据,基于此数据采用随机森林分类方法提取桔园信息。结果显示:(1)ESTARFM时空融合模型生成的影像与同期原始影像显著相关(p0.01),说明重构的高时空分辨率数据十分适用于研究区桔园信息的提取。(2)研究区桔园信息提取精度为95.25%,Kappa系数为0.922 7。基于高时空分辨数据,随机森林分类方法在研究区桔园提取中取得了理想的效果,为南方地区果园信息提取提供一种新的方法。  相似文献   
9.
利用海杂波有效探测海上小目标是目前雷达探测领域的热点问题,具有重要的应用价值。鉴于海杂波是一种非线性非平稳性的雷达回波信号,充分发挥整体平均经验模式分解的优势,将海杂波分解为若干个不同尺度的独立分量。通过研究发现有目标时,分解出的前5个分量与未分解前信号的相关系数明显减小,因此提出了一种新的海杂波背景下的目标检测方法。通过实测和模拟的海杂波数据进行训练和测试,研究结果表明,该方法能有效地实现海杂波下目标的探测,性能优于经典时域下、分数阶傅里叶变换域下以及平均经验模式分解后的广义Hurst指数的目标检测方法。  相似文献   
10.
[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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