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。     

遥感技术在环境监测中的应用

环境监测作为环境污染防治的重要手段之一，在环境保护领域发挥着日益重要的作用，随着航空遥感和卫星遥感技术的发展，它的高效、即时更新、连续性好等优势为环境监测工作者所认识，在此主要介绍了遥感技术的主要特点，说明了遥感技术在环境监测领域中的应用，最后提出了遥感技术在环境监测中的发展方向。     

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。     

南丰县桔园空间分布信息的遥感提取

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。     

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。     

基于BP神经网络的遥感水深反演

本文在Landsat7 ETM+遥感影像预处理的基础上,利用影像单波段与多波段组合的反射率和实测水深值之间相关性,建立了安徽省淮河临淮岗段BP神经网络水深反演模型.结果表明:该模型反演水深值与实测水深值的平均绝对误差为为0.5682米,平局相对误差12.11%.决定系数0.8465,均方根误差07167米.说明BP神经网络模型较好的非线性映射能力,能很好的运用于研究区水深反演.     

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。