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基于多尺度样本集优化策略的矿区工业固废及露天采场遥感识别 被引量:1
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作者 邹海靖 邹滨 +2 位作者 王玉龙 张波 邹伦文 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第3期1-8,共8页
及时准确掌握工业固废及露天采场的空间范围和分布情况对于固废污染精准管控和生态环境保护具有重要意义。遥感技术是有效的监测手段,但单一尺度样本集难以充分表达不同形态和大小的工业固废堆场及露天采场的特征,而构建多尺度样本集可... 及时准确掌握工业固废及露天采场的空间范围和分布情况对于固废污染精准管控和生态环境保护具有重要意义。遥感技术是有效的监测手段,但单一尺度样本集难以充分表达不同形态和大小的工业固废堆场及露天采场的特征,而构建多尺度样本集可以有效解决不同种类工业固废堆场及露天采场特征表达不完整的问题,进而提高模型识别精度和泛化能力。因此,该研究在充分考虑不同种类工业固废及露天采场形态和大小差异特征的基础上,提出了一种基于多尺度样本集优化策略的工业固废及露天采场遥感识别方法。该方法基于预处理后的GF-1B,GF-1C和GF-6号卫星遥感影像数据进行多尺度样本集制备,构建U-Net深度学习网络模型识别工业固废及露天采场,并与单尺度样本集模型精度对比验证识别效果。结果表明,基于多尺度样本集的U-Net深度学习网络模型识别精确率、召回率、F1分数和平均交并比分别可达81.23%,66.88%,73.36%和73.55%,相较于单尺度模型精度分别提升了6.02百分点、1.02百分点、3.12百分点和9.86百分点,可为工业固废及露天采场精准监测提供一种可靠的方法。 展开更多
关键词 多尺度 深度学习 工业固废 遥感识别
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农田玉米秸秆覆盖类型的光学和微波遥感识别潜力分析
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作者 张文茜 李文娟 +3 位作者 余强毅 唐华俊 王聪 吴文斌 《农业工程学报》 北大核心 2025年第18期140-150,共11页
农田秸秆覆盖是保护性耕作的重要措施,有助于推动农业可持续发展。不同的秸秆覆盖类型往往体现出差异化的农田管理方式,具有重要的农业意义。尽管遥感技术已广泛应用于秸秆覆盖监测,目前在秸秆覆盖类型分类体系的构建方面仍属空白,光学... 农田秸秆覆盖是保护性耕作的重要措施,有助于推动农业可持续发展。不同的秸秆覆盖类型往往体现出差异化的农田管理方式,具有重要的农业意义。尽管遥感技术已广泛应用于秸秆覆盖监测,目前在秸秆覆盖类型分类体系的构建方面仍属空白,光学与微波遥感影像在不同秸秆覆盖类型识别中的能力也缺乏系统评估。针对上述问题,该研究选取吉林省四平市梨树县作为研究区,利用Sentinel-1微波影像和Sentinel-2光学影像,设计了3种分类体系,并基于这些体系构建分类场景,系统评估光学与微波遥感影像在不同玉米秸秆覆盖类型识别中的潜力。构建了3种秸秆覆盖识别的分类体系:留茬覆盖+根茬堆叠覆盖+根茬无覆盖、秸秆覆盖+秸秆无覆盖、留茬+非留茬;通过组合3种分类体系与13种光学和微波特征组合构建了39个分类场景;对比并分析3个分类体系下样本的直方图分布、Jeffries-Matusita(JM)距离以及39个分类场景的分类精度。结果表明,Sentinel-2数据的JM距离均>1,识别以上3个分类体系的最高总体精度分别为76.00%、81.00%以及95.00%,Kappa系数分别为0.64、0.62以及0.90,F1分数分别为75.94%、80.95%以及95.00%,可以较好识别秸秆覆盖。根据JM距离和总体精度的大小,Sentinel-2识别能力由大到小分别为留茬+非留茬、秸秆覆盖+秸秆无覆盖以及留茬覆盖+根茬堆叠覆盖+根茬无覆盖。而Sentinel-1数据的JM距离均<1,识别3个分类体系的最高总体精度仅为42.00%、64.00%以及63.00%,Kappa系数仅为0.13、0.28以及0.26,F1分数仅为41.25%、63.87%以及62.82%,秸秆覆盖识别精度总体偏低。此外,Sentinel-1作为Sentnel-2的辅助数据也未能提高3个分类体系的可分性和精度。综上,Sentinel-2影像在耕作方式未知下仍能有效识别潜在保护性耕作区域。研究结果为识别保护性耕作区域提供了技术支撑,也为相关政策的制定与推广提供科学依据。 展开更多
关键词 Sentinel-1 Sentinel-2 秸秆覆盖 遥感识别 潜力分析
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高斯混合模型及其在工业热源遥感识别中的应用
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作者 李乐林 王文曦 +3 位作者 杨文涛 陈浩 彭焕华 赵茜 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第4期173-183,共11页
工业热源活动的精细提取是我国大气污染防治和工业经济预测的重要前提,然而因热源特征不明、类型判定不准等问题,导致工业热源遥感监测目前难以大范围推广应用。该文选取湖南省作为研究区,基于2015—2021年Suomi-NPP VIIRS夜火数据,结... 工业热源活动的精细提取是我国大气污染防治和工业经济预测的重要前提,然而因热源特征不明、类型判定不准等问题,导致工业热源遥感监测目前难以大范围推广应用。该文选取湖南省作为研究区,基于2015—2021年Suomi-NPP VIIRS夜火数据,结合空间滤波与具有噪声的基于分层密度空间聚类(hierarchical density-based spatial clustering of applications with noise,HDBSCAN)算法提取夜间工业热源,利用高斯混合模型构建不同类别的工业热源温度特征模板函数,根据相同类别的温度相似性判断工业热源子类别,总体分类精度达86.31%。并分析湖南省工业热源布局情况,结果表明:①全省工业以石化厂为主,煤化厂数量最少;②冶金企业的热辐射强度最大,集中在娄底市-湘潭市-株洲市一带;③2015—2019年间,全省工业热源数量呈减少趋势,说明政府部门在“十三五”期间对省内“散乱污”工厂进行有效整治,新冠疫情期间热源数量整体变化不大,在政府有效调控下已逐步复工复产;④通过分析热辐射排放强度与能源消耗量、工业污染物排放的相关指标的灰色关联度,以工业综合能源消费量、工业二氧化硫排放量和热辐射排放强度为标准,探究湖南省“能耗-污染-热排”的相关情况,并将各市州划分为7种类型。研究可为地方政府动态监测当地重点工业企业的生产活动状况提供信息来源与数据支持,摸清该地区不同产业类型的工业企业空间分布格局及演变趋势,有利于政府以及相关部门制定产业转型政策,践行可持续发展理念。 展开更多
关键词 Suomi-NPP VIIRS夜火数据 工业热源 温度特征 高斯混合模型 遥感识别
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基于GF-2影像的农村黑臭水体遥感识别与动态监测
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作者 刘甜甜 张明 +2 位作者 冯继锋 李倩楠 朱雨芯 《测绘通报》 北大核心 2025年第5期8-14,共7页
农村黑臭水体治理是实施乡村振兴战略的重要任务,而其面广、量大,且存在季节性变化,导致底数不清、周期性反臭,成为治理监管的难点。遥感监测时效性强、覆盖面广,可提高农村黑臭水体监测效率。本文以国产高分辨率卫星GF-2为数据源,首先... 农村黑臭水体治理是实施乡村振兴战略的重要任务,而其面广、量大,且存在季节性变化,导致底数不清、周期性反臭,成为治理监管的难点。遥感监测时效性强、覆盖面广,可提高农村黑臭水体监测效率。本文以国产高分辨率卫星GF-2为数据源,首先采用DeepLabV3+语义分割方法提取农村坑塘、沟渠等细小水体,然后基于黑臭水体与正常水体的光谱曲线差异,构建多种黑臭水体识别模型,最后在新乡县、漯河市、项城市进行农村黑臭水体识别和精度验证。结果显示,基于红波段、绿波段建立的NDBWI模型具有较高的准确性和普适性。利用该模型对新乡县2022—2024年的农村黑臭水体进行的动态监测发现,2023年黑臭水体数量较上年减少60%,2024年有6.8%的轻微反弹,表明近3年新乡县农村黑臭水体治理成效显著。本文研究成果可为精准治理农村黑臭水体,推进农村人居环境整治提供有效支撑。 展开更多
关键词 GF-2影像 水体提取 农村黑臭水体 遥感识别 动态监测
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马尾松林松材线虫病遥感识别与防治技术 被引量:2
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作者 陈颖睿 《花卉》 2025年第9期184-186,共3页
为解决马尾松林松材线虫病识别与防治任务重的问题,主要对马尾松林松材线虫病遥感识别与防治技术进行了研究,提出了联合微波与光学时间序列影像的松材线虫病遥感识别方案,并从时序卫星影像预处理、光学微波制备指数时序曲线提取等方面入... 为解决马尾松林松材线虫病识别与防治任务重的问题,主要对马尾松林松材线虫病遥感识别与防治技术进行了研究,提出了联合微波与光学时间序列影像的松材线虫病遥感识别方案,并从时序卫星影像预处理、光学微波制备指数时序曲线提取等方面入手,阐述了马尾松林松材线虫病遥感识别的实践要点。在此基础上,说明了马尾松林松材线虫病的防治技术要点,以期为相关人员提供参考。 展开更多
关键词 马尾松林 松材线虫病 遥感识别 防治技术
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金沙江上游干流大型滑坡光学遥感识别研究
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作者 赵恒 余天彬 +4 位作者 王猛 黄细超 王军 刘文 宋班 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第S1期626-633,共8页
金沙江上游地质条件极其复杂,大型及以上滑坡发育,曾经形成多次类似白格滑坡的堵江链式灾害,受地面调查手段和通行条件的限制难以及早发现。基于光学遥感技术开展金沙江上游干流大型滑坡识别研究,从滑坡形成条件及演化过程入手,采用遥... 金沙江上游地质条件极其复杂,大型及以上滑坡发育,曾经形成多次类似白格滑坡的堵江链式灾害,受地面调查手段和通行条件的限制难以及早发现。基于光学遥感技术开展金沙江上游干流大型滑坡识别研究,从滑坡形成条件及演化过程入手,采用遥感解译和孕灾地质环境条件分析的综合识别方法,建立了高位远程滑坡的影像标志、地形地貌标志、地质环境条件标志、人类工程活动标志等四大类识别指标,根据各指标的贡献程度,将各指标划分为基本条件、重要条件、辅助识别条件等三个等级。应用该方法在研究区共识别出84处大型及以上滑坡隐患。研究成果可为金沙江上游干流区域地质灾害防治和重大工程建设提供依据,也为类似高山峡谷区滑坡识别提供参考。 展开更多
关键词 金沙江上游 大型滑坡 光学遥感识别
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GF1卫星遥感识别技术在红树林病虫害监测评估中的应用
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作者 苏福敏 《农村科学实验》 2025年第6期120-122,共3页
定量化红树林病虫害监测评估可为制定科学防治策略提供关键依据,助力维护红树林生态系统的健康稳定,推动海岸生态环境的可持续发展。高分一号(GF1)卫星数据的红光和近红外波段对植被的反射特性极为敏感,其光谱特征差异是判断红树林是否... 定量化红树林病虫害监测评估可为制定科学防治策略提供关键依据,助力维护红树林生态系统的健康稳定,推动海岸生态环境的可持续发展。高分一号(GF1)卫星数据的红光和近红外波段对植被的反射特性极为敏感,其光谱特征差异是判断红树林是否遭受病虫害及评估病虫害危害程度的重要依据。基于此,该文重点探讨了基于GF1卫星数据的处理方法、特征提取技术及识别模型构建,旨在构建高效精准的红树林病虫害遥感识别体系,快速准确地识别病虫害状况,为红树林的保护与管理提供强有力的技术支撑。 展开更多
关键词 GF1卫星 遥感识别 红树林 病虫害 植被指数
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基于深度学习的松材线虫病遥感识别与监测研究综述
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作者 江晨琳 《广东蚕业》 2025年第8期39-41,共3页
松材线虫病作为一种全球性森林病害,其传播态势亟待通过高效监测手段加以遏制。传统人工监测方式存在效率低下的问题,而深度学习技术的发展为此类病害监测提供了新的解决路径。文章综述了卷积神经网络、目标检测在遥感和无人机影像中识... 松材线虫病作为一种全球性森林病害,其传播态势亟待通过高效监测手段加以遏制。传统人工监测方式存在效率低下的问题,而深度学习技术的发展为此类病害监测提供了新的解决路径。文章综述了卷积神经网络、目标检测在遥感和无人机影像中识别松材线虫病疫木的应用,通过特征提取与多源数据融合技术的结合,可显著提升松材线虫病疫木的识别精度与检测效率。针对技术实用化与规模化推广需求,未来研究须重点探索轻量化算法与低成本遥感平台的集成应用,以推动松材线虫病监测技术的落地普及。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 松材线虫病 遥感识别 病害监测
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滇池蓝藻水华光谱特征、遥感识别及暴发气象条件 被引量:49
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作者 谢国清 李蒙 +4 位作者 鲁韦坤 周伟民 余凌翔 李发荣 杨树平 《湖泊科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期327-336,共10页
通过研究滇池蓝藻水华在可见光、红外谱段的光谱特征,并利用假彩色合成法以及归一化植被指数(NDVI)法进行了滇池蓝藻水华信息的遥感识别和提取,进而对提取结果进行了对比分析.结果表明:假彩色合成图的绿色区域和NDVI值大于-0.1的区域,... 通过研究滇池蓝藻水华在可见光、红外谱段的光谱特征,并利用假彩色合成法以及归一化植被指数(NDVI)法进行了滇池蓝藻水华信息的遥感识别和提取,进而对提取结果进行了对比分析.结果表明:假彩色合成图的绿色区域和NDVI值大于-0.1的区域,为蓝藻水华区域.-0.1≤NDVI≤0.2时,轻度水华,像元内水华覆盖度为0-30%;0.2<NDVI≤0.4时,中度水华,像元内蓝藻水华覆盖度为31%-80%;NDVI>0.4时,重度水华,水华浓厚,像元内蓝藻水华覆盖度为81%-100%.同时研究了激励滇池蓝藻水华暴发的关键气象因子和指标.滇池蓝藻水华暴发的关键时期是6-9月份,影响滇池蓝藻暴发的关键因子是日照和风速.6-9月份连续4-5h的光照,且风速≤2m/s的气象条件组合极易引起蓝藻水华暴发. 展开更多
关键词 MODIS 蓝藻水华 遥感识别 气象条件 滇池
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汶川大地震滑坡体遥感识别及生态服务价值损失评估 被引量:23
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作者 花利忠 崔胜辉 +2 位作者 李新虎 尹锴 邱全毅 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第12期5909-5916,共8页
利用遥感技术,提出了综合遥感指数、非监督分类和监督分类的自动识别滑坡体的方法:先构建4个遥感指数(植被指数SAVI、水体指数MNDWI、建筑指数NDBI和云指数NDCI)合成新影像图,用SAVI指数阈值分割新影像图确定无植被区,最后对无植被区进... 利用遥感技术,提出了综合遥感指数、非监督分类和监督分类的自动识别滑坡体的方法:先构建4个遥感指数(植被指数SAVI、水体指数MNDWI、建筑指数NDBI和云指数NDCI)合成新影像图,用SAVI指数阈值分割新影像图确定无植被区,最后对无植被区进行非监督分类和监督分类区分滑坡体的方法。以TM/ETM+影像为数据源,应用此方法提取了地震重灾区——汶川县的滑坡体,分类精度达93%,进而研究了滑坡体空间分布特征并对其造成的生态服务价值损失进行了评价。结果表明,滑坡体面积随着坡度的增加呈现先增后减的趋势,30~40°之间的滑坡体面积最大;地震共产生滑坡体206.5km2,汶川-茂县,映秀-北川两大断裂带之间的区域受地震影响最大,成为滑坡灾害最为严重的区域,其中映秀镇15.9%的乡镇面积被滑坡体所掩埋;地震造成全县151.08km2林地、16.13km2草地和5.11km2耕地丧失,崩塌的滑坡体填充的河流面积达3.45km2;各类生态系统服务总价值损失22646万元,其中林地生态系统服务价值损失最大,占89.8%,虽然耕地价值损失所占比重不大,但滑坡灾害使人均耕地减少45.6m2,加剧了该县耕地面积短缺的局面。 展开更多
关键词 遥感识别 滑坡 地震 汶川县 断裂带 生态服务
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基于MODIS数据和模糊ARTMAP的冬小麦遥感识别方法 被引量:12
11
作者 林文鹏 王长耀 +4 位作者 黄敬峰 柳云龙 赵敏 刘冬燕 高峻 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期173-178,共6页
针对国家级农情遥感监测与信息服务系统对农作物遥感识别的需求,利用Terra/MODIS数据相对于NOAA/AVHRR数据具有的高光谱和中等空间分辨率的优势,以中国华北地区冬小麦识别为例,采用多时相和波谱分析方法,选取合适波段,构造特征植被指数... 针对国家级农情遥感监测与信息服务系统对农作物遥感识别的需求,利用Terra/MODIS数据相对于NOAA/AVHRR数据具有的高光谱和中等空间分辨率的优势,以中国华北地区冬小麦识别为例,采用多时相和波谱分析方法,选取合适波段,构造特征植被指数,建立模糊ARTMAP影像分类模型进行大尺度农作物识别,实现农作物遥感自动识别。用Landsat TM进行局部抽样验证,结果精度可达到85.9%。研究表明,仅利用MODIS自身光谱信息,即可实现作物遥感全覆盖自动识别,并可达到较高精度,与传统方法认为冬小麦遥感识别的最佳时间为处于返青期的3月份相比,在时间上可提前约一个季度,因此可以确实地为农业决策部门提供信息服务。 展开更多
关键词 冬小麦 模糊ARTMAP 遥感识别 Terra/MODIS
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鹤庆盆地东缘古滑坡遥感识别与特征研究 被引量:11
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作者 郭兆成 聂洪峰 +3 位作者 杨亮 涂杰楠 贺鹏 童立强 《现代地质》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1068-1076,共9页
古滑坡的识别与研究对认识区域地质构造、古气候、古环境的演变及其和人类社会发展的关系具有重要意义。基于遥感图像的纹理、色调特征等古滑坡解译标志,识别出鹤庆盆地东缘存在的两处古滑坡;同时,结合利用滑坡区数字高程模型(DEM)数据... 古滑坡的识别与研究对认识区域地质构造、古气候、古环境的演变及其和人类社会发展的关系具有重要意义。基于遥感图像的纹理、色调特征等古滑坡解译标志,识别出鹤庆盆地东缘存在的两处古滑坡;同时,结合利用滑坡区数字高程模型(DEM)数据的滑坡地表形态分析,解译出两处古滑坡的位置、范围、前后缘高程等特征信息。利用GIS几何形态计算的结果表明,两处古滑坡规模分别达到1.30亿m3和5.64亿m3,属于巨型滑坡。综合滑坡区地层岩性、地质构造、地表覆盖特征及古地震活动分析,推测两处古滑坡均为地震所引发。对比分析古滑坡与大丽铁路、鹤庆火车站的相对位置关系,认为大型线性工程的选址不仅要着重目前区域稳定性的评价,还应考虑古地震次生地质灾害的影响范围和地震活动周期性,避让陡峭的断陷盆地边缘部位。 展开更多
关键词 鹤庆盆地 断陷盆地边缘 古滑坡 遥感识别
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棉花遥感识别的混合像元分解 被引量:11
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作者 刘姣娣 曹卫彬 +1 位作者 刘学 李华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期182-186,I0002,共6页
为了进一步提高棉花遥感识别精度,以新疆玛纳斯县为研究区,运用线性光谱混合模型(LSMM),对TM遥感数据的混合像元分解技术与方法进行了研究。将棉花、玉米、番茄和土壤4类典型的端元组分光谱值代入线性模型,在非约束条件下,用最小二乘法... 为了进一步提高棉花遥感识别精度,以新疆玛纳斯县为研究区,运用线性光谱混合模型(LSMM),对TM遥感数据的混合像元分解技术与方法进行了研究。将棉花、玉米、番茄和土壤4类典型的端元组分光谱值代入线性模型,在非约束条件下,用最小二乘法估计混合系数,得到每种地物类型的丰度及RMS误差图,以实地测量的棉花种植面积对模型分解效果进行评估,结果表明:线性光谱混合模型构模简单、计算量小,棉花线性光谱混合像元分解精度达到90%以上,可用于新疆棉花的遥感识别。 展开更多
关键词 遥感 像元 棉花 线性光谱混合模型 端元丰度 非约束条件 棉花遥感识别
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森林火灾微光遥感识别新指数——增强夜光火灾扰动指数 被引量:5
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作者 武晋雯 纪瑞鹏 +4 位作者 张玉书 孙龙彧 于文颖 冯锐 幸芳 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期241-249,共9页
随着光电技术的发展,低照度条件下的微光成像技术及其应用成为近年来的研究热点之一。在微光遥感影像上,很难单纯依靠辐射亮度或温度,将森林火灾与工业燃烧、城市等热源充分地分离,同时由于频繁的数据饱和问题,目前NPP火灾产品仅提供探... 随着光电技术的发展,低照度条件下的微光成像技术及其应用成为近年来的研究热点之一。在微光遥感影像上,很难单纯依靠辐射亮度或温度,将森林火灾与工业燃烧、城市等热源充分地分离,同时由于频繁的数据饱和问题,目前NPP火灾产品仅提供探测位置信息。因此,为了在各种高亮度异质热源中实现森林火灾识别,进一步推进火灾探测产品像素级表征,基于地表温度通过潜热传递随植被密度的增加而降低的原理,提出了一种新的光谱指数—增强夜光火灾扰动指数(ENFDI),并与传统的中红外波段(Tmir)火灾识别方法进行对比分析。结果表明,ENFDI可以增强森林火灾与城市热源之间的光谱差异,提高微光条件下森林火灾识别能力,森林火灾ENFDI明显高于城市热源区;ENFDI能够有效缓解微光波段易饱和的影响,ENFDI不仅可以明显地分辨出潜在饱和区内火光亮度的差异,增强火灾像元的可区分性,而且与中远红外亮温差的相关性R高达0.94~0.97,明显高于微光波段亮度(NTL)与中远红外亮温差的相关性(0.82~0.83);ENFDI具有一定的稳定性,它不受月相变化的影响,在有无月光情况下夜间森林火灾均被识别;ENFDI森林火灾识别精度(87.66%)高于传统中红外波段(Tmir)火灾识别精度(83.91%),与NPP/VIIRS主动火灾产品(VNP14IMG)具有良好的总体对应关系,定位偏差在628 m以内。因此,ENFDI指数对森林火灾的识别具有敏感性、稳定性和准确性,为进一步实现火灾像素级表征提供可行性参考。 展开更多
关键词 增强夜光火灾扰动指数 火灾遥感识别 微光 红外 植被指数 饱和
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金沙江下游永善段隐蔽性滑坡隐患综合遥感识别 被引量:8
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作者 孙永彬 张恩 +4 位作者 李启亮 牛海威 王少帅 王诜 张策 《工程科学与技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期171-183,共13页
隐蔽性滑坡隐患是金沙江下游最普遍的地质灾害发育形式,具有隐蔽性强、突发性强、高位远程运动等特点。近年来,特大山区隐蔽性滑坡灾害案件频繁发生,对人民的生命财产造成了极大威胁。如何突破传统地质灾害调查手段的局限性、滞后性,提... 隐蔽性滑坡隐患是金沙江下游最普遍的地质灾害发育形式,具有隐蔽性强、突发性强、高位远程运动等特点。近年来,特大山区隐蔽性滑坡灾害案件频繁发生,对人民的生命财产造成了极大威胁。如何突破传统地质灾害调查手段的局限性、滞后性,提前有效识别隐蔽性滑坡隐患并探索其发育特征,对指导中国西南地区防灾减灾、工程规划建设具有重大科学意义。本文选择金沙江下游永善段地质灾害高易发区,利用升降轨时序InSAR–光学遥感综合识别方法,精细识别区域性时序地表形变、隐蔽性滑坡隐患光学遥感信息,通过野外考察,深入探索隐蔽性滑坡隐患发育特征。研究显示:1)通过升轨时序InSAR技术识别隐蔽性滑坡隐患26处,降轨时序InSAR技术识别隐蔽性滑坡隐患28处,光学遥感识别隐蔽性滑坡隐患48处(与升降轨时序InSAR识别结果有10处重合),合计识别滑坡隐患92处;对识别结果进行100%的野外考察,将升降轨InSAR和光学遥感识别结果划分为完全一致、部分一致、仅有光学遥感识别结果、仅有InSAR识别变形结果4种情况,识别准确率分别为82.86%、80.77%、75.00%和63.64%,总体识别准确率达78.26%,略高于目前国内滑坡隐患识别平均水平,验证了滑坡隐患识别的可靠性和有效性。2)通过对比分析综合遥感识别结果可知,InSAR技术和光学遥感的识别结果与二者的识别方式、影像成像条件、滑坡活动性关系密切,二者不能直接进行互检。3)通过分析滑坡发育特征可知,隐蔽性滑坡隐患发育规律随着地形地貌、地质条件的变化而变化,升降轨InSAR技术和光学遥感识别的隐蔽性滑坡隐患在地貌空间分布、地层岩性均存在一定差别。结果表明,综合遥感识别技术充分利用了升降轨InSAR技术和光学遥感识别方法的互补性,解决了隐蔽性滑坡隐患看不见、看不清、看不准的难题,提高了滑坡识别的准确率。 展开更多
关键词 金沙江下游永善段 时序InSAR 光学遥感 综合遥感识别技术 隐蔽性滑坡隐患
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华北地台北缘内蒙古段金矿围岩蚀变的遥感识别 被引量:27
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作者 陈松岭 卢福宏 +1 位作者 高光明 吴德文 《国土资源遥感》 CSCD 2001年第2期13-18,共6页
探讨了内蒙古乌拉山、麦汉山、苏尼特左旗等地区金矿围岩蚀变的特征及遥感识别方法。通过采用主成分分析、比值、多维空间分类和彩色密度分割等多种图像处理技术 ,提取了与金矿化有关的围岩蚀变信息。经野外实地考察和验证 。
关键词 图像处理 围岩蚀变 金矿床 找矿预测 华北地台 遥感识别 主成分分析 金矿化
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基于知识图谱与随机森林的落叶松毛虫害遥感识别 被引量:12
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作者 王明常 丁文 +3 位作者 赵竞争 吴琳琳 王凤艳 纪雪 《吉林大学学报(地球科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期2006-2017,共12页
落叶松毛虫害的大规模爆发导致了森林生态系统和经济的严重损失,快速、准确地对落叶松毛虫害发生区域进行识别具有重要的意义。本研究采用知识图谱技术,对与森林虫害相关的敏感特征进行筛选,并综合利用多源数据,分别构建3种不同数据组... 落叶松毛虫害的大规模爆发导致了森林生态系统和经济的严重损失,快速、准确地对落叶松毛虫害发生区域进行识别具有重要的意义。本研究采用知识图谱技术,对与森林虫害相关的敏感特征进行筛选,并综合利用多源数据,分别构建3种不同数据组合的随机森林模型,对研究区内落叶松毛虫害发生区进行遥感识别。结果表明:1)依据图谱构建流程可以实现知识图谱构建及筛选,本研究实现了构建森林虫害遥感识别特征图谱,并筛选了中国东北地区落叶松毛虫害的遥感识别特征;2)知识图谱与遥感技术手段相结合,能够为构建虫害识别模型提供有效特征;3)与单一数据源相比,基于多源数据的落叶松毛虫害识别效果更好,本研究综合使用Sentinel-1A、Sentinel-2A和地形数据的总精度和Kappa系数分别为92.78%,0.8766。 展开更多
关键词 多源数据 虫害遥感识别 落叶松毛虫 知识图谱 随机森林
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新疆棉花遥感识别最佳时相的选择 被引量:3
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作者 赵良斌 曹卫彬 +1 位作者 唐春华 刘迎春 《新疆农业科学》 CAS CSCD 2008年第4期618-622,共5页
棉花遥感识别最佳时相的选择是棉花遥感监测系统快速有效建立和正常运行的关键性、基础性环节之一,它必须兼顾作物遥感识别和监测系统中各模型对遥感时相选择的要求,综合考虑多方面的影响因素。从新疆三大棉区棉花和其它主要农作物的光... 棉花遥感识别最佳时相的选择是棉花遥感监测系统快速有效建立和正常运行的关键性、基础性环节之一,它必须兼顾作物遥感识别和监测系统中各模型对遥感时相选择的要求,综合考虑多方面的影响因素。从新疆三大棉区棉花和其它主要农作物的光谱差异和物候历的差异,同时参考太阳高度和土壤光谱噪声的变化以及棉花面积的代表性等方面,初步确定新疆三大棉区的棉花遥感识别最佳时相期,同时提出了最佳时相选择时还有待试验和解决的问题,以供进一步研究参考。 展开更多
关键词 棉花 遥感识别 最佳时相
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结合潮位信息的红树林遥感识别 被引量:4
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作者 张雪红 周杰 +1 位作者 魏瑗瑗 朱晔 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2013年第6期501-507,共7页
红树林的滨海湿地生境使得它同陆生植被、水体-陆生植被混合像元难以区分,且红树林在遥感图像上的空间分布还随着潮位的变化而变化,因此基于通常采用的单一潮位遥感图像无法精确提取红树林空间信息.基于高潮位和低潮位TM遥感图像,尝试... 红树林的滨海湿地生境使得它同陆生植被、水体-陆生植被混合像元难以区分,且红树林在遥感图像上的空间分布还随着潮位的变化而变化,因此基于通常采用的单一潮位遥感图像无法精确提取红树林空间信息.基于高潮位和低潮位TM遥感图像,尝试利用红树林的潮位周期性变化和滨海湿地特征来精确提取红树林空间分布信息.研究结果表明:基于缨帽变换和潮差信息提取的WI L+WI H、GVI L和GVI L-GVI H(WI、GVI分别为Wetness Index、Greenness Vegetation Index,下标L和H分别表示低潮位和高潮位)等指数能使红树林与其他地物之间具有很好的可分性;进一步采用最大似然法对红树林进行分类识别,通过结合潮位信息能精确提取红树林,其中制图精度和用户精度分别为94.57%、98.8%. 展开更多
关键词 红树林 潮位 TM影像 遥感识别
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基于高分二号卫星影像的粤北地区香芋遥感识别研究 被引量:4
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作者 王卫 李敬 +1 位作者 陈晓远 高琳 《广东农业科学》 CAS 2020年第6期126-133,共8页
【目的】高分辨率遥感影像为农作物监测提供高精度的支撑,香芋作为粤北地区的特色作物,是国家地理标志产品,对其监测有助于加强管控和调控。【方法】选择香芋关键物候期的高分二号卫星遥感影像,提取归一化植被指数、归一化差异水体指数... 【目的】高分辨率遥感影像为农作物监测提供高精度的支撑,香芋作为粤北地区的特色作物,是国家地理标志产品,对其监测有助于加强管控和调控。【方法】选择香芋关键物候期的高分二号卫星遥感影像,提取归一化植被指数、归一化差异水体指数、纹理信息,构建融合多特征光谱纹理影像,比较多种组合影像,采用支持向量机作为分类器,对香芋的识别精度进行分析。【结果】融合多特征光谱纹理影像的香芋识别精度最高,总体精度达到96.04%,对香芋的识别精度达到95.30%,比多光谱影像分类精度分别提高5%和6.8%,是多光谱全色融合影像分类精度提升幅度的2倍,且各类地物边界轮廓清晰,图像平滑,细碎图斑很少。【结论】高分二号影像是识别粤北地区香芋的理想数据源,分类精度较高,能够满足农作物监测的需求,能为制定病虫害防治措施,调节种植结构提供支持。 展开更多
关键词 遥感识别 纹理信息 多光谱特征 粤北地区 香芋
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