基于GIS和RS的蓄滞洪区和谐发展的技术路线

应用遥感与地理信息系统技术构建基于GIS模型的蓄滞洪区空间数据库,对蓄滞洪区内的基础地理数据进行存储、管理,并对空间数据进行可视化和空间分析等操作;运用RS技术对蓄滞洪区内的土地利用、生态环境变化等情况进行动态监测,建立蓄滞洪区发展指标体系;探求蓄滞洪区的和谐发展模式,为蓄滞洪区的可持续发展提供科学依据。     

改进的基于CNN的高光谱遥感图像分类办法

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。     

浅谈如何运用遥感影像分析规划城市土地

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。     

剖线强度梯度变化的作物软硬变化区精确划分

[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。     

山区遥感影像地形辐射统计校正模型改进研究

山区地形起伏导致太阳光照不同,造成遥感影像接收的辐射信息不能反映地表的真实信息,从而影响遥感影像的解译与处理.本研究基于常用的地形辐射统计校正模型,结合山区植被覆盖特征,设计了一种分区统计校正模型,并采用三种不同分辨率的卫星遥感影像进行了实验,结果显示改进后模型的地形辐射校正效果有明显改善.     

基于波段运算的沿海赤潮灾害信息监测

沿海水体赤潮灾害是一种常见的海洋灾害现象,赤潮灾害会给沿海的居民生活、经济及生态环境造成严重的影响.本文通过分析沿海赤潮水体及相邻水体的光谱特征,提出了利用MODIS遥感影像数据建立波段运算模型,经过影像的灰度分割,提取了沿海区赤潮灾害信息.结果表明,该方法所提取的赤潮灾害信息与中国海洋灾害公报的信息吻合.     

无人机遥感系统的研究进展与应用前景

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。     

高光谱遥感影像技术发展现状与应用

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。     

基于图形小波变换的遥感图像表示与去噪

离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）通常用于图像的表示。然而，对于具有不规则形状边缘的图像，尤其是对于纹理和细节信息较多的遥感图像，DWT却很难有效表示，进而影响后续去噪效果。针对该问题，提出了一种基于图形小波变换（Graphic Wavelet Transform，GWT）的图像去噪方法。首先，将图像表示为图形信号，并通过该图形信号的谱表示构造相应的变换矩阵；然后，设计了一种改进自适应阈值的图像去噪方法，在GWT变换域内对图像去噪。实验结果表明，与常用的图像去噪方法相比，所提算法能够提供更好的图像主观质量。采用均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）和峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）作为客观指标，结果表明，采用所提方法得到的重建图像客观质量更优。     

越南湄公河三角洲近四十年来红树林遥感监测研究

文章以越南湄公河三角洲为研究区,基于Landsat和HJ1B遥感影像数据源,采用CART决策树分类方法,研究1979年,1989年,1995年,1998年,2005年,2009年和2015年7个时期的红树林时空变化的特征和变化驱动因素。1979—2015年湄公河三角洲红树林的总体面积呈减少趋势,减少了大约27898.65 ha,其中面积最少的时期发生在1995年133 582.95 ha,2009年达到峰值195 411.69 ha。红树林减少的直接原因是水产养殖的快速发展,根本原因在于经济发展和土地政策的调控。