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不同遥感数据融合方法在南方水稻面积监测中的应用研究 被引量:6
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作者 蒋楠 李卫国 杜培军 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期18-24,共7页
在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度.该文利用江苏省金湖地区HJ-1A卫星... 在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度.该文利用江苏省金湖地区HJ-1A卫星30m分辨率多波段影像与ALOS卫星2.5m分辨率全色影像进行水稻监测,采用4种融合方法(Brovey变换、IHS变换、高通滤波和小波变换)对2种影像进行融合处理.随后对各种融合影像结果进行了目视定性和融合评价指标定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效果.进一步利用小波变换的融合影像进行水稻识别与面积提取,统计表明融合影像相比HJ-1A多光谱影像,水稻面积估测精度从79.26%提高到91.65%.因此,利用多源遥感数据融合的方法对南方水稻面积进行监测,可显著提高其监测精度. 展开更多
关键词 遥感数据 融合方法 评价 水稻面积监测
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中高分辨率遥感影像在小麦监测中的比较 被引量:9
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作者 李卫国 赵丽花 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期736-739,共4页
利用中高分辨率影像进行农作物长势精确监测是农业遥感日益发展的需求。该研究选取相同大小的研究区域,探讨了利用10 m分辨率的ALOS影像和30 m分辨率的HJ影像进行小麦长势监测的基本理论和方法。结果显示,在利用GPS定点田间调查和人机... 利用中高分辨率影像进行农作物长势精确监测是农业遥感日益发展的需求。该研究选取相同大小的研究区域,探讨了利用10 m分辨率的ALOS影像和30 m分辨率的HJ影像进行小麦长势监测的基本理论和方法。结果显示,在利用GPS定点田间调查和人机交互式解译的基础上,采用优化ISODATA分类法提取小麦种植面积,ALOS遥感影像和HJ遥感影像的提取精度分别达到93.97%和89.24%,表明利用ALOS影像可以明显提高小麦面积监测的精度;进一步对抽穗期小麦光谱特征进行分析,依据小麦归一化差值植被指数(NDVI)与叶面积指数(LAI)的关系,建立了LAI遥感监测模型,分别为LAIALOS=10.018 0NDVI+1.050 7(R2=0.861 2),LAIHJ=12.340 0NDVI-0.728 9(R2=0.809 0)。结果表明,利用该监测模型制作小麦抽穗期长势分级遥感信息图,可对整个研究区域的小麦长势进行监测。 展开更多
关键词 小麦 中高分辨率影像 长势 监测
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雷达遥感在水稻生长监测应用中的研究进展 被引量:2
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作者 蒋楠 李卫国 杜培军 《江苏农业科学》 CSCD 北大核心 2011年第2期491-493,共3页
结合雷达遥感特点,分析了水稻后向散射特性的主要影响因素,总结了用于水稻生长监测的主要雷达遥感数据源和特点,在阐述水稻识别与估产、病虫害和水旱灾害监测的雷达遥感研究现状的基础上,初步探讨了未来水稻生长雷达监测研究的发展方向。
关键词 水稻 雷达遥感 监测 研究进展
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开采沉陷对矿区地表裂缝的采动累积效应分析 被引量:16
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作者 朱国宏 连达军 《中国安全生产科学技术》 CAS 2012年第5期47-51,共5页
基于开采沉陷学和岩石力学理论分析矿区地表裂缝的采动累积效应。采用概率积分法、胡克定律和莫尔-库伦破坏准则等方法描述并量化地表拉伸裂缝的采动累积效应表征指标,提出了采动裂缝时间拥挤效应和采动延迟效应表征指标及采动空间拥挤... 基于开采沉陷学和岩石力学理论分析矿区地表裂缝的采动累积效应。采用概率积分法、胡克定律和莫尔-库伦破坏准则等方法描述并量化地表拉伸裂缝的采动累积效应表征指标,提出了采动裂缝时间拥挤效应和采动延迟效应表征指标及采动空间拥挤效应表征指标。对研究区地表裂缝采动时间拥挤效应的实地观测与数值模拟分析结果表明,上下分层动态裂缝持续时间和永久裂缝显现时刻与地表移动活跃期吻合;采动空间拥挤效应分析结果表明,采动裂缝水平延伸长度、宽度和深度均比永久裂缝小,下分层开采裂缝比上分层发育,下山方向比其他部位裂缝发育。 展开更多
关键词 地表拉伸裂缝 采动累积效应 采动时间拥挤效应 延迟效应
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钻井水溶法开采的地表沉陷预计研究 被引量:4
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作者 王刚 郭广礼 +2 位作者 周春蓉 谭显龙 郑杰炳 《中国矿业》 北大核心 2012年第6期104-107,共4页
为了准确预计钻井水溶法开采后对地表产生的移动和变形,基于钻井水溶法开采特点,利用由不溶矿物形成的结晶水物质的膨胀率,建立了钻井水溶法开采的等价采高模型。此外,还分析了随机介质理论用于钻井水溶法开采地表沉陷预计的可行性。在... 为了准确预计钻井水溶法开采后对地表产生的移动和变形,基于钻井水溶法开采特点,利用由不溶矿物形成的结晶水物质的膨胀率,建立了钻井水溶法开采的等价采高模型。此外,还分析了随机介质理论用于钻井水溶法开采地表沉陷预计的可行性。在阐述概率积分法基本原理的基础上,通过借鉴国内外条带水砂充填开采的预计实例,求得了钻井水溶法开采的概率积分法预计参数,并结合工程实例,利用概率积分法预计了某盐矿开采后引起的地表移动变形。结果表明:建立在上覆岩层软弱、顶板跨落基础上的概率积分预计方法适用于钻井水溶法开采的地表沉陷预计,且钻井水溶法开采后引起的地表移动变形值远小于相同条件下的煤矿开采。 展开更多
关键词 钻井水溶法开采 等价采高模型 概率积分法 预计参数 沉陷预计
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地表移动观测站数据处理新方法研究 被引量:2
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作者 王刚 郭广礼 王磊 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2011年第4期127-131,共5页
建立地表移动观测站是研究开采沉陷和建筑物破坏规律的最可靠手段。目前,实地观测数据在后期的处理过程中大多都是采用传统的支距法等方法,将观测值改正到工作面的走向和倾向方向上,使得观测站布设与数据处理具有较大的局限性,地表移动... 建立地表移动观测站是研究开采沉陷和建筑物破坏规律的最可靠手段。目前,实地观测数据在后期的处理过程中大多都是采用传统的支距法等方法,将观测值改正到工作面的走向和倾向方向上,使得观测站布设与数据处理具有较大的局限性,地表移动和变形计算精度也受到较大的影响。针对传统的地表移动观测站数据处理存在的问题,结合工程实例介绍一种地表移动观测站数据处理新方法。 展开更多
关键词 地表移动 观测站 数据处理 坐标转换 精度
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基于GM(1,1)模型的岩层移动预测 被引量:4
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作者 王强 郭广礼 《金属矿山》 CAS 北大核心 2010年第2期35-37,41,共4页
地下开采引起的岩层和地表移动对周围环境造成了严重的破坏,地裂缝、房屋破坏、塌陷坑等,了解岩层和地表移动规律对于保护环境和控制房屋损害有着重要的意义。以某岩层移动监测站的实测数据为原型,对其监测数据进行了分析研究,利用MATLA... 地下开采引起的岩层和地表移动对周围环境造成了严重的破坏,地裂缝、房屋破坏、塌陷坑等,了解岩层和地表移动规律对于保护环境和控制房屋损害有着重要的意义。以某岩层移动监测站的实测数据为原型,对其监测数据进行了分析研究,利用MATLAB软件进行了GM(1,1)模型的建立和预测。研究结果表明,就岩层内部观测站而言,工作面正上方的监测点,由于其下沉单调递增规律,模型预计结果较好,相对误差小于10%;对于工作面外侧的监测点,由于其具有下沉、上升变化的波动性特征,不能进行GM(1,1)模型拟合预测。 展开更多
关键词 岩层移动GM(1 1)预测
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一种基于投票法融合的ASTER遥感影像水体提取方法 被引量:8
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作者 吴春花 杜培军 夏俊士 《遥感信息》 CSCD 2012年第2期51-56,共6页
遥感影像在水资源调查和洪涝灾害监测中发挥着重要作用,但从遥感影像中提取水体通常面临着阴影和狭小水体漏提等难题。针对单一方法在水体提取中的局限性,引入分类器集成的思想,提出一种基于投票法融合的水体提取方法,首先利用Bagging、... 遥感影像在水资源调查和洪涝灾害监测中发挥着重要作用,但从遥感影像中提取水体通常面临着阴影和狭小水体漏提等难题。针对单一方法在水体提取中的局限性,引入分类器集成的思想,提出一种基于投票法融合的水体提取方法,首先利用Bagging、Random Forests和神经网络(NN)分类器对遥感影像进行分类,然后采用多数投票法从决策层融合3个分类结果,得到研究区水体提取结果。试验结果表明,该方法能够有效去除阴影且能较好地识别狭小水体,具有良好的应用效果。 展开更多
关键词 遥感 投票法 水体提取 BAGGING RANDOM FORESTS
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基于多示例学习的高分辨率遥感影像面向对象分类
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作者 阿里木.赛买提 杜培军 《遥感信息》 CSCD 2012年第3期60-66,共7页
多示例学习以示例组成的包作为训练样本,学习的目的是预测新包的类型。从分类角度上,处理问题的策略类似于以均质对象为基本处理单元的面向对象影像分类。针对两者之间理论和方法相似性,将多样性密度多示例学习算法与面向对象方法相结... 多示例学习以示例组成的包作为训练样本,学习的目的是预测新包的类型。从分类角度上,处理问题的策略类似于以均质对象为基本处理单元的面向对象影像分类。针对两者之间理论和方法相似性,将多样性密度多示例学习算法与面向对象方法相结合用于高分辨率遥感图像分类。以图像分割方法获取均值对象作为示例,利用多样性密度算法对样本包进行学习获取最大多样性密度示例,最后根据相似性最大准则对单示例包或是经聚类算法得到的新包进行类别标记,以获取最终分类结果。通过与SVM分类器的比较,发现多样性密度算法的平均分类精度都在70%以上,最高可达96%左右,且对小样本问题学习能力更强,结果表明多示例学习在遥感图像分类中有着广泛应用前景。 展开更多
关键词 多示例学习 多样性密度 分类 支持向量机
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