基于人工智能的多源遥感数据融合在电网勘测应用研究

随着卫星遥感、空间科技等技术的不断发展,通过卫星采集多源遥感数据已被广泛应用到诸多行业。将多源数据进行融合,生成信息更丰富、质量更高的图像,能更清晰地分析地物地貌地形情况,已成为近年来图像智能处理领域的技术研究前沿方向。文章基于人工智能卷积网络和注意力机制,提出一种统一融合网络,将不同光谱和空间属性的遥感源数据进行有效融合,生成具有精确光谱信息和清晰空间细节的高分辨率图像,为电网勘测选址选线等业务提供了辅助支撑的有效手段。实验结果表明,文章研究结果比现有典型方法具备更好的融合效果。

地质矿产勘查中多源遥感数据融合技术的应用研究

多源遥感数据融合技术结合了不同传感器获取的遥感数据,能够综合利用多种数据来源的信息,充分挖掘数据间的潜在联系,从而实现对地质信息的全面解译。本文从多源遥感的定义和技术优势入手,分析了地质解译常用数据源,探讨了多源遥感数据融合技术在地质矿产勘查中的应用。

基于多源遥感数据融合的土地利用/土地覆盖变化信息提取试验

针对主要数据源ETM + ,TM及部分SPOT ,设计两种融合方法 ,试验快速可靠的变化信息提取的融合方法。一是利用 2 0 0 0年TM8高分辨率影像与 1998年B5 43合成影像的PCA法 ,融合影像中变化图斑呈特征的黄色图斑 ;二是利用 2 0 0 0年TM8波段与同一时相的B43 2合成影像的Brovey变换法 ,该方法提高了土地利用 /土地覆盖类型的分辨力 。

多源遥感数据融合技术研究

首先应用遥感图像处理软件对台湾的福卫全色图像进行增强处理,然后对SPOT5多光谱图像进行自然色彩变换,使其具有较好的色彩表现力,最后两种处理数据经过配准、融合。

多源遥感数据融合技术在土地变更调查中的应用

采用2002年和2003年SPOT及ETM+数据,在专业遥感软件的辅助下,利用多源遥感数据融合技术进行土地利用变化信息提取,并对变化信息进行野外调查核实,节省了外业查找变化地块时间,提高工作效率,保证调查结果的可靠性,为今后开展土地变更调查提供了一种新的方法。

地质矿产勘查中多源遥感数据融合技术的应用研究

在社会经济持续发展的背景下,地质矿产勘查工作也得到了长足的发展,作为一项基础性工作,在了解地质情况、促进矿产开发等方面发挥无法比拟的作用。而传统的地质矿产勘查手段已很难适应现代社会的发展需要,为切实提升地质矿产勘查的整体质量、工作效率,有必要积极引入新型技术手段。本文首先分析多源遥感数据融合技术的内涵,其次从几个方面深入说明多源遥感数据融合技术的应用流程以及应用实践,以供参考。

多源遥感数据融合在土地利用更新调查中的应用研究

引言 全国第一轮土地利用现状调查工作从上世纪80年代开始至90年代初结束.由于当时3S技术以及计算机技术的局限性,作业方式比较落后,导致数据精度存在某些问题.此外,近年来我国经济建设和社会各项事业快速发展,特别是城市化、工业化进程和农业产业结构调整步伐的进一步加快,使得土地利用现状发生了很大变化,现有的土地利用现状调查成果资料图件、数据与实地差别较大.

基于数据融合的土地遥感分类技术研究

以吐鲁番主要农区为试验区,运用多源遥感数据融合图像进行土地利用现状调查及葡萄种植面积遥感调查。运用IHS变换方法进行了研究区多光谱与全色高分辨率图像的融合工作,生成了质量较好的图像,用于土地分类及葡萄面积提取。在对研究区土地利用类型的分类中,本文采用的分类方法是结合目视判读的经验,在无监分类法和有监分类法的基础上,辅以地面数据,在遥感图像处理常规分类方法的范畴内,采取最大程度的有利于提高分类精度的措施,得到了全试验区相对最高的计算机自动分类精度65%;然后采取分区分类或人工解译改进分类结果,可使研究区的土地利用分类精度超过90%。因此,此方法在土地利用现状调查及作物面积监测中是可行的。

基于多源遥感数据的月球薛定谔盆地及邻区地质特征和演化分析

薛定谔盆地位于月球背面南极-艾肯盆地西南部的盆底与盆缘过渡处,盆地结构较为完整,形成于晚雨海世,是典型的峰环盆地,研究该区域地质演化历史有助于研究月球峰环盆地的演化过程。本文利用多源遥感数据并综合前人研究成果,对研究区开展了区域地质综合分析,主要包括地质地貌特征、岩石类型分布、构造要素以及盆地的演化过程等。与前人相比,使用较新的遥感数据和撞击坑统计年代学模型对盆地内的月海玄武岩进行了分布范围厘定和定年,得到了更精确的年龄,丰富了研究区内的构造形迹数据库,探讨了更具综合性的区域地质演化过程。得到的结果如下:研究区内出露的岩石以亚铁斜长岩套、亚铁苏长岩套和镁质斜长岩套为主,月海玄武岩、纯斜长岩、富橄榄石岩套以及火成碎屑岩零星分布,两块月海玄武岩单元的绝对模式年龄分别为3.26和3.36 Ga,为晚雨海世玄武岩;研究区内9类构造发育,其中坑底断裂、质量瘤和火山口可能是在盆地后续的重力均衡过程中逐渐形成的;薛定谔盆地的形成过程主要分为撞击成盆前、成盆期以及成盆后改造期3个阶段。

中亚地区2001-2020年250 m及2020年30 m分辨率植被生长季NDVI数据集

中亚地区是北半球最大的干旱和半干旱区,其生态环境十分脆弱,对全球气候变化的响应较为敏感。由于该区域的特殊地理位置,维护该区域生态系统的稳定对全球经济社会发展至关重要。植被具有重要的生态环境指示作用,其时空分布格局和变化趋势是评估区域生态状况的重要指标。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)作为研究植被最常用的遥感指数之一,能够表征植被的时空变化特征。本数据集利用MODIS13Q1产品生成了中亚地区2001–2020年长时间序列空间分辨率为250 m的生长季均值NDVI数据,并使用基于规则的分段回归Cubist算法,结合Landsat数据,融合得到了能够更好表征地物细节的30 m空间分辨率的2020年生长季均值NDVI数据。同时,本数据集从数据源的质控,模型训练优化,以及模型独立验证三个方面对数据产品进行质量控制,以确保数据的精度和可靠性。本数据集的生成为中亚地区植被动态变化和空间格局的分析提供了有力的数据支持。

地球空间中多源信息的融合

地球空间信息科学是一门研究地球空间系统中各种物质要素存在的空间分布和时序变化及其相互作用的综合性信息科学,多源信息的集成和融合是地球空间信息科学领域的一太热点问题,它是解决地球空间中海量信息的不确定性、多样性、和复杂性的有效手段之一。本文从地球空间信息科学与多源信息获取和处理的关系入手,介绍了多源信息融合的方式,遥感数据融合的方法以及遥感图像信息融合的应用实例,并对多源遥感数据融合的前沿问题和方向进行了分析和展望。

作物产量预测的遥感方法

粮食安全问题由于关系到国计民生而一直备受关注,粮食产量预测作为保证粮食安全的重要环节也同样不容忽视。长时间以来,很多研究者都针对此课题进行了广泛而深入的研究并取得了一定成果。遥感技术的快速发展为实现大规模的作物产量预测提供了快速、精确的方法。文章主要介绍了多源遥感数据融合技术、目前常用的遥感估产模型以及将遥感技术与作物生长模型同化进行作物产量预测的方法,并分析了遥感技术在作物产量预测上面临的问题,为遥感估产技术指出了未来的重点发展方向。

多源遥感影像在森林火灾监测中的应用

随着森林火灾造成的危害越来越大,防控的科学性和有效性已引起世界各国的关注,遥感技术在监测和预警方面的突破已成为林火防控的发展方向。针对当前林火监测的遥感影像众多、火点识别方法多样等问题,文中分析和总结了各种遥感数据的优势与不足,以及监测和预警技术的发展趋势,特别是对多源信息融合及人工智能的自动化火灾监测预警进行了展望,以期对遥感林火监测理论研究、应用研发和生产实践应用提供参考。