封闭流域中,泥沙的产生是多种因素相互作用,相互制约的结果,而在这些众多的环境影响因素中,植被是土壤侵蚀中最重要的环境控制因子,目前,植被覆盖度变化对输沙量的影响一直是区域生态环境研究中比较热门的话题。文章使用遥感(Remote Sen...封闭流域中,泥沙的产生是多种因素相互作用,相互制约的结果,而在这些众多的环境影响因素中,植被是土壤侵蚀中最重要的环境控制因子,目前,植被覆盖度变化对输沙量的影响一直是区域生态环境研究中比较热门的话题。文章使用遥感(Remote Sensing(RS))、地理信息系统(Geographic Information System(GIS))与统计分析相结合的方法评价了密云水库流域内2个子流域出口处2002年至2005年植被覆盖度变化对输沙量的影响。密云水库流域多为山地,其降雨具有明显的季节性。本文的主要目的在于分析2002年至2005年植被覆盖度变化对流域输沙量的影响,并分析了植被覆盖度变化对气候改变及人类活动的综合影响,结果表明:在密云水库流域内,输沙量是降雨情况和人为因素引起的地表植被覆盖度变化情况的综合反映,人口增长、经济发展和城市化是密云水库流域内引起土地利用变化和地表植被覆盖度变化的主要驱动力。并且,输沙量可以被看作是一个很好的指标来定量分离出生物生理和人为的影响,并从中能够找出在流域生态系统中获得显著结果关键的临界点。研究结果对制定流域的合理开发和管理计划将有所帮助。展开更多
利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的线性特征,通过对遥感图像按二进、递归进行划分,利用灰度信息,积分计算每一小块图像中的Beamlets,结合梯度信息,通过广义似然比检验GLRT(generalized likeli-hood ratio testing)来检测判断...利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的线性特征,通过对遥感图像按二进、递归进行划分,利用灰度信息,积分计算每一小块图像中的Beamlets,结合梯度信息,通过广义似然比检验GLRT(generalized likeli-hood ratio testing)来检测判断符合条件假设的Beamlets,重建线性目标。此算法可以克服图像中的干扰及噪声,适应复杂、低信噪比遥感图像环境,准确地定位出直线。实验结果表明,该算法具有较好的性能,可以应用到实际的遥感图像处理中,具有实用价值。展开更多
遥感图像处理中,直线特征是一种极为重要的特征,能够提供重要的视觉感知线索。本文利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的直线特征,通过对遥感图像按二进、递归进行划分,利用灰度信息,积分计算每一小块图像中的Beamlets,结合梯度信...遥感图像处理中,直线特征是一种极为重要的特征,能够提供重要的视觉感知线索。本文利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的直线特征,通过对遥感图像按二进、递归进行划分,利用灰度信息,积分计算每一小块图像中的Beamlets,结合梯度信息,通过广义似然比检验GLRT(Generalized Likelihood Ratio Testing)来检测判断符合条件假设的Beamlets,重建目标直线。此算法可以克服图像中的干扰及噪声,适应复杂、低信噪比遥感图像环境,准确地定位出直线。实验结果表明,这种算法具有较好的性能,可以应用到实际的遥感图像处理中,具有实用价值。展开更多
文摘封闭流域中,泥沙的产生是多种因素相互作用,相互制约的结果,而在这些众多的环境影响因素中,植被是土壤侵蚀中最重要的环境控制因子,目前,植被覆盖度变化对输沙量的影响一直是区域生态环境研究中比较热门的话题。文章使用遥感(Remote Sensing(RS))、地理信息系统(Geographic Information System(GIS))与统计分析相结合的方法评价了密云水库流域内2个子流域出口处2002年至2005年植被覆盖度变化对输沙量的影响。密云水库流域多为山地,其降雨具有明显的季节性。本文的主要目的在于分析2002年至2005年植被覆盖度变化对流域输沙量的影响,并分析了植被覆盖度变化对气候改变及人类活动的综合影响,结果表明:在密云水库流域内,输沙量是降雨情况和人为因素引起的地表植被覆盖度变化情况的综合反映,人口增长、经济发展和城市化是密云水库流域内引起土地利用变化和地表植被覆盖度变化的主要驱动力。并且,输沙量可以被看作是一个很好的指标来定量分离出生物生理和人为的影响,并从中能够找出在流域生态系统中获得显著结果关键的临界点。研究结果对制定流域的合理开发和管理计划将有所帮助。
文摘利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的线性特征,通过对遥感图像按二进、递归进行划分,利用灰度信息,积分计算每一小块图像中的Beamlets,结合梯度信息,通过广义似然比检验GLRT(generalized likeli-hood ratio testing)来检测判断符合条件假设的Beamlets,重建线性目标。此算法可以克服图像中的干扰及噪声,适应复杂、低信噪比遥感图像环境,准确地定位出直线。实验结果表明,该算法具有较好的性能,可以应用到实际的遥感图像处理中,具有实用价值。
文摘遥感图像处理中,直线特征是一种极为重要的特征,能够提供重要的视觉感知线索。本文利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的直线特征,通过对遥感图像按二进、递归进行划分,利用灰度信息,积分计算每一小块图像中的Beamlets,结合梯度信息,通过广义似然比检验GLRT(Generalized Likelihood Ratio Testing)来检测判断符合条件假设的Beamlets,重建目标直线。此算法可以克服图像中的干扰及噪声,适应复杂、低信噪比遥感图像环境,准确地定位出直线。实验结果表明,这种算法具有较好的性能,可以应用到实际的遥感图像处理中,具有实用价值。
