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基于nDPI的流量监控分析实验平台研究 被引量:2
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作者 袁春蕾 欧阳志友 王堃 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2015年第3期97-100,共4页
流量监控分析是信息网络学科的重要内容,也是网络工程、计算机科学与技术、物联网等专业的实验教学体系中的核心内容之一。针对现有的网络流量监控分析实验平台大多过于简单,未能提供有关分光、端口镜像、深度报文检测等深层次的实验内... 流量监控分析是信息网络学科的重要内容,也是网络工程、计算机科学与技术、物联网等专业的实验教学体系中的核心内容之一。针对现有的网络流量监控分析实验平台大多过于简单,未能提供有关分光、端口镜像、深度报文检测等深层次的实验内容,该文提出一种基于nDPI的网络流量监控分析实验平台TMALab,不仅能提供基本的报文采集、协议分析等基础实验,同时还能为大学生创新、集中性实践教学以及科学研究提供实验条件。给出了其设计框架和系统的实现。实际测试结果表明,该系统可以较好满足流量监控分析实验教学的需要。 展开更多
关键词 流量监控 流量分析 ndpi 深度报文检测 实验平台
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渤海海域叶绿素浓度的遥感反演研究 被引量:9
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作者 张彦喆 郑小慎 张波 《天津科技大学学报》 CAS 2010年第1期51-53,共3页
以渤海海域为研究区域,以MODIS1B卫星影像为数据源,利用MODIS 250.m分辨率的波段反射率构建的NDPI(Normalized Difference Pigment Index)遥感指数结合叶绿素质量浓度(ρ)实测值进行回归拟合分析,建立基于MODIS1B数据的渤海海域叶绿素... 以渤海海域为研究区域,以MODIS1B卫星影像为数据源,利用MODIS 250.m分辨率的波段反射率构建的NDPI(Normalized Difference Pigment Index)遥感指数结合叶绿素质量浓度(ρ)实测值进行回归拟合分析,建立基于MODIS1B数据的渤海海域叶绿素质量浓度遥感提取模型,并应用该模型反演出渤海海域叶绿素浓度的分布情况,对其分布进行了分析和评价.研究结果表明,利用MODIS1B数据监测渤海海域的水质情况是可行的. 展开更多
关键词 叶绿素 渤海 MODIS ndpi
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SSM/I微波辐射计数据中国陆地覆盖特征季节变化分析 被引量:8
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作者 潘广东 王超 +2 位作者 张卫国 王红梅 田国良 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期498-503,共6页
利用星载微波辐射计SSM/I多通道、多时相亮温数据开展了中国陆地覆盖特征的季节变化研究。通过对国内外星载微波辐射应用研究分析 ,提出了归一化极化指数 (NDPI)的概念。处理了 1 997年 4月、7月、1 0月和 1 998年 1月的 (每月的 2 0、... 利用星载微波辐射计SSM/I多通道、多时相亮温数据开展了中国陆地覆盖特征的季节变化研究。通过对国内外星载微波辐射应用研究分析 ,提出了归一化极化指数 (NDPI)的概念。处理了 1 997年 4月、7月、1 0月和 1 998年 1月的 (每月的 2 0、2 4日各两天 )多通道SSM/I数据 ,在此基础上计算形成了第一幅中国陆地区域的归一化微波极化指数图 ,开展了中国陆地区域覆盖特征随季节变化的研究。研究结果表明 ,不同的陆地覆盖特征有特征的NDPI值 ,NDPI随季节而变化 ,植被。 展开更多
关键词 SSM/I微波辐射计 归一化极化指数 陆地覆盖 多时相
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多光谱影像NDVI阴影影响去除模型 被引量:9
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作者 焦俊男 石静 +2 位作者 田庆久 高林 徐念旭 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期53-66,共14页
归一化植被指数(NDVI)在植被多光谱遥感反演中占据尤为重要的地位,而遥感影像中普遍存在的阴影对NDVI的精度产生很大的影响,因此去除阴影对植被NDVI的影响对更精确的定量化研究具有应用价值。本文基于光照区和阴影区的太阳辐射能量差异... 归一化植被指数(NDVI)在植被多光谱遥感反演中占据尤为重要的地位,而遥感影像中普遍存在的阴影对NDVI的精度产生很大的影响,因此去除阴影对植被NDVI的影响对更精确的定量化研究具有应用价值。本文基于光照区和阴影区的太阳辐射能量差异,模拟出同一植被在光照区和阴影区的辐亮度,分析阴影对NDVI的影响机理;利用植被固有反射率谱间关系,引入对阴影极敏感的且与植被信息相关性小的归一化暗像元指数NDPI(Normalized Dark Pixel Index),分析同一植被处于光照区与阴影区的NDVI关系,构建以光照区植被NDVI为基准的NDVI阴影影响去除模型NSEE(NDVI Shadow-Effect-Eliminating),并应用于Landsat 8 OLI影像进行验证。结果表明:NDVI阴影影响基本去除,阴影区NDVI接近正常值,且光照区NDVI保持稳定;有效解决了阴影导致NDVI统计直方图的偏态问题,使其更接近正态分布;与验证影像NDVI沿剖面线逐像元比对发现,植被NDVI阴影影响基本去除;均方根误差RMSE为0.067。本模型能够将本身NDVI值很低的像元与阴影导致NDVI降低的植被像元区分开,符合实际地物情况;模型基于影像自身信息,去除NDVI阴影影响的同时,有效保持了NDVI的相对空间关系;本文基于物理机理构建模型,模型表达简洁、易于应用,且仅依赖于影像自身信息,无需异源数据,计算方便且高效。 展开更多
关键词 遥感 植被阴影冠层 NDVI ndpi 阴影 LANDSAT 8 OLI 多光谱遥感
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