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1.
西安市浐灞河水资源丰富,但受周边市区工业化与城市化开发的影响,水质较差。近年政府对浐灞河进行了重点治理,为观测其治理效果,以浐灞河下游河段为研究区,基于Sentinel-2卫星遥感影像,首先利用水体指数法提取了研究区河段水体,然后利用人工神经网络算法(ANN)与随机森林法(RF)构建总氮(TN)和高锰酸盐指数(CODMn)水质参数反演模型,获取了整个水域水质参数的空间分布和变化特征。研究结果表明:ANN反演结果整体优于RF,ANN水质参数反演模型在该地区有良好的适用性,且精度满足模拟要求;研究区TN和CODMn浓度值整体上分布较为均匀且波动较小,部分区域出现高值,同时TN与CODMn也呈现出一定的季节性规律,与沿岸和上游的人类活动有关。 相似文献
2.
低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。 相似文献
3.
为进一步提高城市生态监测的精确度,在前人开展的城市生态遥感监测研究的基础上引入“区域尺度”的概念,充分考虑小区域范围内不同地物间的交互作用,并利用移动窗口模型(Moving Window-Remote Sensing Ecology Index, MW-RSEI)对沈阳市浑南区的遥感影像进行逐像元分析。实验结果表明,MW-RSEI模型和生态遥感监测模型(Remote Sensing Ecology Index, RSEI)在整体生态评价趋势上表现出一致性。但MW-RSEI模型对城市生态中的细节区域表征更明显。考虑到建筑及裸地周围植被的影响,其较差生态区域的占比仅为6%,生态评价为优的区域占比为11%。研究区生态评价结果表现得较为连续,并未出现明显的断层现象。该结果具有现实意义且与实际生态分布更为符合。MW-RSEI模型在城市生态监测中更为适用,可为相关部门提供一定的技术参考。 相似文献
4.
遥感技术可以快速地识别与矿化有关的热液蚀变,并通过高效精准的分析解译为找矿勘查提供帮助。
以典型的鞍山式铁矿———弓长岭铁矿为研究对象,采用成像质量较好的 Landsat 8 OLI 遥感数据源,在遥感图像预处
理的基础上,利用羟基矿物和铁染矿物在特定波段的吸收或反射特征,以主成分分析法为主、波段比值法为辅,对研
究区遥感蚀变信息进行提取,并对提取的专题信息进行了分析和验证。 结果表明:弓长岭地区蚀变异常较分散,铁异
常主要分布在矿区中心且向南延展,蚀变信息最强区域为露天采区;羟基异常范围较大,且矿区南部有较多弱异常分
布。 同时,经蚀变信息提取结果对比分析,在研究区内采用主成分分析法可以有效地抑制干扰信息,提取铁和羟基蚀
变信息效果较好。 提取结果与研究区内已知矿点吻合较好,证明蚀变信息对矿床有较好的指示意义。 相似文献
5.
采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节。针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution Mixture Model, TMM)的遥感图像分割新算法。该算法首先采用烟花算法(Fireworks Algorithm, FA)来求解K-Means聚类的初始聚类中心,提高了聚类效果,可获得遥感图像的初步分割结果。然后,以初步分割结果作为初始值,建立学生t分布混合模型(TMM),采用EM算法确定参数最终值,并借助Bayesian公式完成图像二次分割。最后进行了算例验证,验证结果显示新方法在分割精度和稳定性方面,都较现有算法表现更优,可更为有效地实现遥感河流影像的解译。 相似文献
7.
矿区生态环境的科学有效监测是矿区生态环境保护与治理的前提,对于促进生态文明建设具有重要意义。遥感技术已经成为矿区生态环境监测的重要手段,特别是近年来遥感技术在数据、算法、算力方面的迅速发展极大地促进了国内外矿区生态环境定量遥感监测研究的进步,涌现出了一系列优秀的研究成果。从矿区地表要素类型识别以及矿区植被、土壤、水体、大气、生态系统的参数反演与监测方面归纳和剖析了矿区生态环境定量遥感监测的研究进展。结果表明:新兴遥感数据的应用提升了监测的时空分辨率,矿区地表要素识别以及参数反演方法得到了优化改进,提升了识别和反演的精度;深度学习和遥感云计算平台在矿区应用中崭露头角。但是也存在一些不足:①深度学习在矿区地表要素识别的应用尚未完全展开,缺乏矿区遥感地表分类体系标准与大规模高分样本库,矿区地表要素识别的自动化与智能化水平有待提高;②矿区定量遥感参数反演的广度有待拓展,反演与监测方法研究有待深入;③矿区多要素参数的中高分辨率、长时序、高频次同步观测与协同分析的研究还相对缺乏。在此基础上,对未来的研究方向进行了展望:①构建矿区遥感地表分类体系与大规模高分样本库,跟踪最前沿的深度学习算法,实现矿区地表典型要素的高精度识别;②研究矿区场景下的定量遥感物理机理建模方法,拓展遥感反演的矿区要素参数,提升反演方法的精度和稳定性;③融合矿区多源大数据,实现参数的中高分辨率、长时序、高频次的体系化同步定量遥感反演与监测。 相似文献
8.
针对一般超光谱遥感图像的压缩方法无法同时实现图像信息缩减和图像完整性的问题,提出一种机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩方法。利用机器学习中的聚类算法进行第一次压缩,减少超光谱遥感图像中的冗余波段光谱,并降低图像维度;再利用机器学习中的人工神经网络进行第二次压缩,将不同图像子块送入不同压缩率的神经元当中,通过隐含层自主完成图像压缩编码。通过与四种一般压缩方法的对比验证,本方法图像压缩后,图像压缩率更小,图像分辨率和信息熵更高,既有效地减少了图像信息量,能够保留有效关键信息,达到了图像信息缩减和图像完整性的双重目标。 相似文献
9.
为了解决卷积神经网络(CNN)在语义分割特征提取阶段容易丢失空间信息以及边界信息不明确的问题,基于U-Net基线网络提出空间全局上下文信息网络(NC-Net). 增加再编码阶段(ReEncoder),以增强空间信息识别能力. 在Decoder阶段输出多尺度特征,与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息. 保留边界损失函数,设计多尺度损失函数级联方法,优化整体网络. 在GID以及WHDLD数据集上的实验结果表明,该方法的总体准确度达到最好成绩,明显优于其他基线模型. 相似文献
10.
遥感影像分类技术为我国遥感影像应用于生态建设、绿色发展、乡村振兴、脱贫攻坚和“一带一路”构建等提供了重要的技术支撑,在服务经济社会发展、建设美丽中国、保障民生安全等方面具有重要意义。近年来,大数据、人工智能技术的飞速发展,使得国产遥感影像在分类应用的研究取得重大发展。简要分析了遥感影像分类技术及每阶段存在的问题;对国内主要六个系列遥感卫星数据进行了概述;综合分析了国产遥感影像基于像元的、混合像元的、面向对象的、基于深度学习的四种分类方法,并探讨其在分类应用中的研究进展,通过国产遥感影像分类领域中的应用情况,进一步在方法上对四种分类分别进行比较分析;提出国产遥感影像分类应用中存在的问题,对未来国产遥感影像应用发展的趋势进行了预估。 相似文献