SRM模型在玛纳斯河流域春季洪水预警中的应用研究

在玛纳斯河流域应用SRM模型进行日径流量的预报,进一步完成对该流域春季融雪性洪水的监测和预警,为防洪、抗旱、提高水资源利用提供技术支撑。引入中国气象局T213数值产品来进行流域分带温度和降水的预报,为融雪径流预报开辟了新的数据方法。通过利用自主开发的融雪径流模拟预报软件1.0版对玛纳斯河流域肯斯瓦特水文站2004年春季融雪期进行径流量预报,从SRM模型的两个精度评价指标看来,预报结果比较满意。
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多源遥感图像区域提取分析研究

多源遥感图像区域提取分析主要依赖于图像区域的特征，本文提出了两种多源遥感图像区域分析的方法：基于形状轮廓的多源遥感图像区域分析和基于纹理的多源遥感图像区域分析，并对两种方法的分析结果进行了比较。     

SVM在多源遥感图像分类中的应用研究

在利用遥感图像进行土地利用/覆盖分类过程中,可采用以下两种途径来提高分类精度:一是通过增加有利于分类的数据源,引入地理辅助数据和归一化植被指数(NDVI)来进行多源信息融合;二是选择更好的分类方法,例如支持向量机(SVM)学习方法,由于该方法克服了最大似然法和神经网络的弱点,非常适合高维、复杂的小样本多源数据的分类。为了提高多源遥感图像分类的精度,还研究了支持向量机在遥感图像分类中模型的选择,包括多类模型和核函数的选择。分类结果表明,支持向量机比传统的分类方法具有更高的精度,尤其是基于径向基核函数和一对一多类方法的支持向量机模型更适合多源遥感图像分类,因此,基于支持向量机的多源土地利用/覆盖分类能大大提高分类精度。     

基于多源遥感及气象数据的河流非光学活性水质参数反演模型研究

针对传统河流水质监测成本高、地面监测站点稀疏等问题,基于哨兵2卫星多光谱遥感数据,结合MODIS地表温度、植被指数、气溶胶光学厚度数据产品,以及ERA5气象数据产品中的地表风速数据,以非光学活性参数溶解氧(DO)、化学需氧量(COD)和氨氮(NH₃-N)的地面水质监测站的监测数据为参照,采用支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)和多层感知机(MLP)3种机器学习方法,通过对比实验选出每种水质参数最优反演模型及其对应的输入特征组合。模型性能测试实验结果表明,利用多源遥感及气象数据反演出的DO、COD以及NH₃-N的决定系数(R²)分别为0.896、0.781、0.529,均方根误差(RMSE)分别为0.263 mg/L、0.383 mg/L、0.061 mg/L。与仅使用哨兵2卫星多光谱遥感数据的反演结果相比,R²分别提高了7.04%、19.05%、18.34%,RMSE分别降低了34.58%、37.42%、14.08%。表明多源遥感及气象数据对提高DO、COD以及NH₃-N水...     

多源遥感影像融合在太湖蓝藻监测中的应用

基于空间分辨率分别为1 100 m和500 m的NOAA/AVHRR和EOS/MODIS遥感数据,考虑遥感影像区域内各像素之间的区域特征,设计了基于小波分析的区域能量融合方法(REFS_wt),低频小波系数采用平均值而高频系数采用区域能量法,并与基于像素灰度值的区域能量法(REFS_pl)进行融合性能比较,结果表明REFS_wt法的融合性能明显优于REFS_pl。将此方法应用于太湖蓝藻监测,将空间分辨率较低的AVHRR影像蓝藻水华信息与较高分辨率的MODIS影像融合,得到较高分辨率的太湖蓝藻水华遥感监测图,融合图像信息量和清晰度都有所提高。     

矿山多源遥感图像像点位移测试系统设计

针对矿山地形的起伏变化影响对其进行分析研究的准确性,提出矿上多源遥感图像像点位移测试系统的设计方法;结合GPS定位原理,选取遥感图像上某一时刻点作为测试点,对拍摄得到的矿山图像和电子测试系统各触点之间的距离进行计算,进而得到测试点具体坐标位置,将其与测试点真实现场坐标相对比,实现矿山多源遥感图像像点位移的测试;通过实验证明,所设计的测试系统可以高精度实现对遥感图像像点位移的测试,有效减小了矿山地形变化带来的遥感图像研究误差。     

多源遥感技术在土地利用的应用综述

该文简述了多源遥感的概念,多源遥感技术的意义和作用以及多源遥感应用的有关技术（主要包括遥感影像的融合技术）的现状的进展,并着重阐述了多源遥感在土地利用方面的一些进展;同时也提出了些许问题和一些期望。     

多源遥感技术在土地利用的应用综述

该文简述了多源遥感的概念,多源遥感技术的意义和作用以及多源遥感应用的有关技术(主要包括遥感影像的融合技术)的现状的进展,并着重阐述了多源遥感在土地利用方面的一些进展;同时也提出了些许问题和一些期望。     

沿海丘陵地区土地覆盖及其动态变化的多源遥感研究

】针对沿海丘陵地区土地覆盖的特殊性,以ＴＭ 与ＳＰＯＴ 融合影像在厦门市的应用为例,确定该类可操作的通用土地覆盖分类体系和各覆盖类型,及其动态变化的多源遥感识别方法。重点分析建立“土地覆盖类型波谱特征曲线库”的方法,使土地覆盖类型的遥感识别方法具有通用性,同时也为实际应用中的遥感影像分类识别提供一种比较有系统性的思路     

TB级多源遥感影像高效建库方法研究

随着各领域对多源遥感影像数据需求的不断增加,如何高效地管理多源海量遥感影像数据,更好地为各行各业服务是遥感数据库研究的热点。目前国内外很多学者在建设多源遥感影像数据库方面进行了相关研究,但对多源遥感影像数据组织、遥感影像数据预处理以及快速索引方面的研究尚存在不足。设计了一种多源遥感影像数据组织模型,实现了多源影像的集成化管理;实现了一种多源海量原始遥感影像(特别是航空影像)的半自动预处理机制,极大地缩短了原始影像数据的处理时间;设计了一种混合检索方法,达到了海量多源遥感影像数据快速高效检索的目的。结果表明:该方法建库效率显著提高,混合索引的查询速度比ArcSDE自动创建的空间索引检索速度有了快速提高,在数据量较小时查询速度至少可以提高4倍,而数据量较大时检索速度至少可以提高12.83倍。     

多源遥感影像融合理论、技术和应用

多源遥感影像融合日趋成为国际上遥感领域的研究热点，也是处理和充分利用多源遥感海量数据的有效途径。本文综述了多源遥感影像数据融合技术，包括融合原理、融合的主要方法、遥感影像融合应用、融合评价指标，最后指出了融合中存在的问题和发展趋势。     

面向定量遥感研究的遥感模型集成平台设计与实现

介绍了遥感模型集成平台的设计思路,关键技术的实现方法。对定量遥感研究中使用的遥感模型进行集成,使用统一的框架将模型封装并发布,通过集成平台来实现多个模型的统一调用,借助集成平台内置的二次开发语言来实现模型变量的赋值,循环,判断等逻辑操作,将多个模型之间的输入输出自动关联,实现单一模型无法实现的复杂模拟,以辅助开展定量遥感研究工作。最后,在设计开发的集成平台上,开展了一组模拟实验以验证集成平台的正确性。     

基于Web的遥感模型库建设中的关键技术研究

遥感模型库是在我国典型地物标准波谱知识库的总体框架内，对支持波谱数据应用的遥感模型进行分类集成和维护，并支持模型添加、存储、更新、查询、运行和分析应用的软件系统。本介绍了基于Web的面向对象遥感模型库的建设思想、总体设计、以及模型库的主要内容，阐述了模型库的模型元数据结构，并着重探讨了建设中的关键技术和方法。     

一种基于本体的多源遥感数据集成系统

文章针对多源遥感数据集成共享的需求,分析了遥感数据源存在的数据冲突,提出了一种基于本体的遥感数据集成模型。通过OWL表示本体和映射关系,实现全局遥感数据本体与局部数据本体的冲突消解。     

TM与ETM影像融合用于地质构造解译

多源遥感影像数据融合是一种通过高级影像处理技术来复合多源遥感影像的技术，其目的是将单一传感器的多波段信息和不同传感器提供的信息加以综合，以提高获取信息的有效性和准确性，解译的可靠性，以及形成对目标的完整一致的描述。本采用TM与ETM经图像处理和融合，用于对地质构造解译，取得良好效果。     

遥感专业互动网络站点的设计与建设

利用当前网络的迅捷和便利，建设以遥感课件与考试系统为特色的遥感专业网络站点，有利于遥感知识的普及和遥感专业的学习。遥感专业站点是在校园网的基础上完成了以遥感考试系统、多媒体课件教学以及遥感社区为主要内容的遥感专业网站。遥感专业站点中课件的网络化，以及站点中考试系统动态交互性以及安全性是该网站的特色和要解决的关键技术。     

滩海水深遥感反演模型应用研究

研究船舶准确探测滩海水深的信息问题。由于海水深度不同,散射特征和输入均有信号衰减,影响准确探测定位。传统探测方法利用船载声纳测深方法测量难度大,更新速度慢。为了弥补不足,提出了遥感探测滩海水深的方法,利用遥感的水深探测技术可快速获取大面积的滩海水深信息,根据遥感反演水深的基本原理,采用我国渤海滩海光学数据和实测水深资料,结合半理论半经验模型和统计相关模型,进行水深探测模型仿真,得到平均标准误差为2.7m。实验结果表明了方法的快速有效,可为渤海湾滩浅海水深地形研究提供可靠的依据。     

基于EBPNN模型的遥感图像变化检测研究

对不同时段获取的特定图像进行自动变化检测是遥感图像研究的主要问题;通过自适应中值滤波(AMF)去除遥感图像中的噪声,结合Tamura和Law掩模方法提取图像中的次级特征,并将研究区域划分为植被、水域和城区三类,利用增强型反向传播神经网络(EBPNN)对特征提取结果进行分类并实现不同时期遥感图像的变化检测;与现有的FFNN和CNN分类技术相比,利用EBPNN进行分类可以有效地检测出图像中的变化且具有更好的检测性能。     

基于多源遥感数据的陕西2000～2015年城市扩展研究北大核心CSCD

夜间灯光数据已成为监测城市发展进程及空间格局演变的重要依据。利用覆盖陕西省的2000、2005、2010年3期DMSP/OLS数据及2015年无云复合NPP/VIIRS数据,结合MODIS等多源遥感数据构建VANUI、EANTLI两种指数模型,识别并提取陕西省城市建成区面积,经过对比分析后,选取较为精确的EANTLI指数重建陕西省2000～2015年城市扩展进程,并对西安市城市扩展的细节特征进行探究。结果表明:EANTLI指数在城市建成区识别与提取方面较VANUI指数稳定;2000～2015年陕西省城市扩展的不均衡性较为突出,关中各地市城市建成区面积增长速率最快,陕北次之,陕南地区较为缓慢。陕西省城市扩展的主要特征是以各地市中心城市为核心,呈同心圆或扇形模式向外蔓延;西安市城市扩展具有明显的外延性特征,城市重心逐渐向西移动,城市建成区向西北、西南方向持续扩展。