基于QuickBird遥感影像的城市动态监测方法研究

城市遥感是以城市环境、生态作为主要调查研究对象的遥感工程。通过利用现代化的、宏观的、非接触性的监测手段可以为政府部门提供相对完整、全面、客观的城市变化信息,为政府的管理提供事实依据。本文以昆明市的不同时相的遥感数据为数据源,研究一套对城市环境进行动态监测的有效、精准的处理流程。     

几种遥感图像融合技术方法的对比与讨论

本文在研究遥感图像融合技术原理的基础上，详细介绍了IHS、主成份分析融合方法和小波变换融合方法的技术核心和步骤。并对比了这三种方法的优缺点。     

基于迁移学习的高分遥感影像场景分类

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。     

朱敏慧:芳心似火 用激情照亮科研人生

一口吴侬软语,一脸温婉的笑容,谁能想象这温文尔雅的女性不仅领导电子所摆脱了困境还参与了我国第一颗遥感卫星顺利升空。她是撑起了中国电子科研半边天中的杰出代表,她就是朱敏慧。谁说女子不如男生于一个渴望当科学家年代的朱敏慧,年少时就把居里夫人作为人生的目标。1960年她考入中国科技大学无线电电子学专业,当时全系190多人,却只有40位女生,毕业时仅剩28位。     

污染地域环境水文地质勘查技术应用浅探

随着时代的发展,科技水平的不断进步,社会对水文地质勘察技术的关注程度越来越高,其应用范围也越来越广。     

浅谈遥感数字图像处理

遥感是通过对反映地物的电磁波信息的处理、分析与懈译来进行地物识别和专题研究的.运用遥感数字图像进行地物识别和专题研究时,对遥感图像的精度都有一定的要求,而通常我们得到的遥感数字图像需要做一些处理才能达到相应的要求,从而加以使用.     

基于遥感监测的环太湖地区土地格局变化及太湖水质变化分析

本文以江苏省环太湖地区为研究区域,以1980～2005年时期为研究时段,对这一特定时空的土地利用结构变化及太湖水质进行研究。研究发现,在1980-1990年问,环太湖地区土地主要以耕地和林地为主,太湖水质开始受到人为干扰;1990—2005年间环太湖地区土地利用发生重大转变,开始以建设用地为主,太湖水质也急剧恶化,说明受到人为因素干扰较为厉害。文章揭示了土地利用结构与经济发展驱动因素、城市化因素、人口因素、政策因素和自然因素这五个因素有关。     

中国科学院对地观测与数字地球科学中心

中国科学院对地观测与数字地球科学中心(简称"对地观测中心")由卫星遥感中心、航空遥感中心、空间数据中心、数字地球实验室4个科技机构组成,是运行与研究结合的综合性研发机构.对地观测中心自成立以来,积极从自身特点出发,充分发挥自身优势,提高自身运行、服务、科研能力,根据地方需求,凝聚各方面力量,积极思考和开展院地合作工作...     

高海拔地区TM遥感数据信息的提取与DEM获取研究

本研究以Landsat TM遥感数据为研究对象,以杂谷脑河流域为例,从遥感数据的几何校正、最佳波段选择、图像融合、图像裁剪、土地分类和图像的解译角度进行了处理.之后,将校正后的数据进行了矢量化并得到DEM,在DEM的基础上进行了高程、坡度、坡向方面的分析,得到了有利于LUCC分析的可靠数据.     

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。