【摘 要】
:
In this paper,Study on the scale effect of quantitative remote sensing,in order to solve the problem based on multi-scale NDVI.Object : Aimed at solving the problem of quantitative remote sensing scal
【机 构】
:
Guilin University of Technology, Guilin, 541001, China
论文部分内容阅读
In this paper,Study on the scale effect of quantitative remote sensing,in order to solve the problem based on multi-scale NDVI.Object : Aimed at solving the problem of quantitative remote sensing scale effect.People understand the world entirely by the accumulation of knowledge,it is through multi-scale study to solve quantitative remote sensing NDVI scale effects must also inseparable from knowledge.The Multi-scale NDVI,which based on knowledge that is to seek efficient use of knowledge and access to knowledge to deal with the scale effect of the issue of quantitative remote sensing application in practice encountered.
其他文献
海洋表面是一种随机粗糙表面,利用星载主动式微波传感器向海面发射电磁波,并接收与海面耦合的回波信号,为了分析所获得的海面散射信息,需要对粗糙海面的电磁散射特性进行深入研究,这对反演海面风场、波高等动力物理参数以及识别海面目标等具有重要意义.L波段和C波段对海面盐度、风场等海洋动力物理参数较为敏感,因此在海洋遥感中得到广泛地应用.但是在中低风速下,海面在L波段和C波段的后向散射有着截然不同的特性,尤其
喀什历史悠久,文字记载的历史已有2100多年,是“丝绸之路经济带”和“中巴经济走廊”重要城市,是干旱区绿洲城市中的典型代表,同时也是东西方交通的咽喉枢纽和东西方经济文化和文明的重要交汇点。对其开展研究既是对干旱区绿洲城市又是对陆上“丝绸之路经济带”核心区的政治、经济和文化等方面具有一定的现实意义。本文采用1990、1995、2000、2005、2010和2015年(七五规划末期——十二五规划末期)
This study focuses on analyzing the changes to aerosol properties caused by the dust storm called "Chinas Great Wall of Dust" that originated from the Taklimakan Desert in April 2014.IDDI (Infrared Di
样本的数量与质量是影响高光谱影像分类精度的重要因素之一。但在实际应用中,已知标记的样本数量往往较少,而未标记样本则是大量的存在。为了有效利用未标记样本中蕴合的光谱信息来提高分类精度,本文结合新型神经网络分类算法极限学习机(ELM),提出一种新的高光谱影像分类方法——半监督极限学习机分类算法(SSELM)。该算法在图框架下,通过引入少量有标记的训练样本以及大量无标记训练样本,根据欧式距离测度和光谱角
高分一号卫星(GF-1)是我国高分辨率对地观测系统的第一颗星,自2013年4月26日发射以来已经获取了大量的遥感数据。为实现GF-1卫星影像的定量化应用,必须对高分一号卫星影像进行辐射校正和大气校正。现有的大气校正通常采用FLAASH(Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes)软件实现,但由于FLAASH软件需要手动输入成像时间、图
高分辨率卫星遥感影像(HRSI,High-Resolution Satellite Imagery)是人类获取高精度地理空间信息的重要来源之一,在国民经济建设和国防建设中具有广泛的应用。卫星影像的高精度几何定位是遥感影像几何处理和地理空间信息获取的技术基础,是高分辨率卫星影像广泛应用的重要前提,也是当前卫星遥感应用领域亟需解决的关键问题之一。当前高分辨率遥感卫星基本上都采用线阵推扫成像,其传感器结
利用雷达遥感技术进行作物识别是当前作物遥感监测的研究热点之一。该文以黑龙江垦区国营农场为研究区,融合多光谱数据与Sentinel-1A VV极化雷达数据,将VV极化微波后向散射数据用于改善农作物遥感分类的精度,并比较了不同分类方法的分类精度。结果 表明,两种数据融合充分利用了多光谱数据的光谱信息和VV极化数据对于地物结构敏感的特征,不但增强了不同地物之间的影像特征差异,而且提高了作物分类精度。利用
SIFT匹配算法是由DavidLowe在2004提出的,该算子是一种对影像旋转、缩放、噪声以及仿射变换保持不变性的影像尺度空间局部特征描述算子,由于其各种良好的不变特性在图像匹配中得到广泛的应用.在该算法中,特征点描述符的相似性度量大多采用欧氏距离(Eulidean distance),而在目前诸多学者提出的距离测度中除欧氏距离外还有其他应用较为广泛的如城市距离(City block distan
提出了一种综合利用实、复相关函数与旋转不变LBP特征的SAR复影像配准方法。首先利用联合马尔科夫模型处理两幅复影像,抑制相干斑噪声;其次,采用几何配准的方式对两幅影像进行粗配准接着在两幅影像上选取若干分布均匀的控制点,并在待配准影像中控制点处的搜索窗口内,分别计算得到实、复相关系数最大值处的位置,并在两个位置处建立旋转不变LBP特征描述。然后,依据实、复相关系数与旋转不变LBP特征,在已获取的两个
云是影响数据高质量获取和应用的关键因素,本文对Landsat系列卫星数据的自动云量评估进行介绍,包括Landsat-5,Landsat-7和Landsat-8三颗主要卫星,重点说明它们之间的区别和联系,包括云量评估所处阶段的不同,输入输出数据的不同,处理方法的不同,数据格式的不同,以让读者对Landsat系列卫星数据的自动云量评估有个系统性的整体认识和了解. Landsat-5卫星数据的云量评估采