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Algorithmic Foundation and Software Tools for Extracting Shoreline Features from Remote Sensing Imagery and LiDAR Data 被引量:8
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作者 Hongxing Liu Lei Wang +2 位作者 Douglas J. Sherman Qiusheng Wu Haibin Su 《Journal of Geographic Information System》 2011年第2期99-119,共21页
This paper presents algorithmic components and corresponding software routines for extracting shoreline features from remote sensing imagery and LiDAR data. Conceptually, shoreline features are treated as boundary lin... This paper presents algorithmic components and corresponding software routines for extracting shoreline features from remote sensing imagery and LiDAR data. Conceptually, shoreline features are treated as boundary lines between land objects and water objects. Numerical algorithms have been identified and de-vised to segment and classify remote sensing imagery and LiDAR data into land and water pixels, to form and enhance land and water objects, and to trace and vectorize the boundaries between land and water ob-jects as shoreline features. A contouring routine is developed as an alternative method for extracting shore-line features from LiDAR data. While most of numerical algorithms are implemented using C++ program-ming language, some algorithms use available functions of ArcObjects in ArcGIS. Based on VB .NET and ArcObjects programming, a graphical user’s interface has been developed to integrate and organize shoreline extraction routines into a software package. This product represents the first comprehensive software tool dedicated for extracting shorelines from remotely sensed data. Radarsat SAR image, QuickBird multispectral image, and airborne LiDAR data have been used to demonstrate how these software routines can be utilized and combined to extract shoreline features from different types of input data sources: panchromatic or single band imagery, color or multi-spectral image, and LiDAR elevation data. Our software package is freely available for the public through the internet. 展开更多
关键词 SHORELINE Extraction remote sensing imagery LiDAR data ArcGIS ARCOBJECTS VB.NET
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The Identification and Geological Significance of Fault Buried in the Gasikule Salt Lake in China based on the Multi-source Remote Sensing Data 被引量:1
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作者 WANG Junhu ZHAO Yingjun +1 位作者 WU Ding LU Donghua 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2021年第3期996-1007,共12页
The salinity of the salt lake is an important factor to evaluate whether it contains some mineral resources or not,the fault buried in the salt lake could control the abundance of the salinity.Therefore,it is of great... The salinity of the salt lake is an important factor to evaluate whether it contains some mineral resources or not,the fault buried in the salt lake could control the abundance of the salinity.Therefore,it is of great geological importance to identify the fault buried in the salt lake.Taking the Gasikule Salt Lake in China for example,the paper established a new method to identify the fault buried in the salt lake based on the multi-source remote sensing data including Landsat TM,SPOT-5 and ASTER data.It includes the acquisition and selection of the multi-source remote sensing data,data preprocessing,lake waterfront extraction,spectrum extraction of brine with different salinity,salinity index construction,salinity separation,analysis of the abnormal salinity and identification of the fault buried in salt lake,temperature inversion of brine and the fault verification.As a result,the study identified an important fault buried in the east of the Gasikule Salt Lake that controls the highest salinity abnormal.Because the level of the salinity is positively correlated to the mineral abundance,the result provides the important reference to identify the water body rich in mineral resources in the salt lake. 展开更多
关键词 multi-source remote sensing data Gasikule Salt Lake Mangya depression China
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Red Tide Information Extraction Based on Multi-source Remote Sensing Data in Haizhou Bay
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作者 LU Xia JIAO Ming-lian 《Meteorological and Environmental Research》 CAS 2011年第8期78-81,共4页
[Objective] The aim was to extract red tide information in Haizhou Bay on the basis of multi-source remote sensing data.[Method] Red tide in Haizhou Bay was studied based on multi-source remote sensing data,such as IR... [Objective] The aim was to extract red tide information in Haizhou Bay on the basis of multi-source remote sensing data.[Method] Red tide in Haizhou Bay was studied based on multi-source remote sensing data,such as IRS-P6 data on October 8,2005,Landsat 5-TM data on May 20,2006,MODIS 1B data on October 6,2006 and HY-1B second-grade data on April 22,2009,which were firstly preprocessed through geometric correction,atmospheric correction,image resizing and so on.At the same time,the synchronous environment monitoring data of red tide water were acquired.Then,band ratio method,chlorophyll-a concentration method and secondary filtering method were adopted to extract red tide information.[Result] On October 8,2005,the area of red tide was about 20.0 km2 in Haizhou Bay.There was no red tide in Haizhou bay on May 20,2006.On October 6,2006,large areas of red tide occurred in Haizhou bay,with area of 436.5 km2.On April 22,2009,red tide scattered in Haizhou bay,and its area was about 10.8 km2.[Conclusion] The research would provide technical ideas for the environmental monitoring department of Lianyungang to implement red tide forecast and warning effectively. 展开更多
关键词 Haizhou Bay Red tide monitoring region multi-source remote sensing data Secondary filtering method Band ratio method Chlorophyll-a concentration method China
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A new multi-source remote sensing image sample dataset with high resolution for flood area extraction:GF-FloodNet
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作者 Yuwei Zhang Peng Liu +3 位作者 Lajiao Chen Mengzhen Xu Xingyan Guo Lingjun Zhao 《International Journal of Digital Earth》 SCIE EI 2023年第1期2522-2554,共33页
Deep learning algorithms show good prospects for remote sensingflood monitoring.They mostly rely on huge amounts of labeled data.However,there is a lack of available labeled data in actual needs.In this paper,we propo... Deep learning algorithms show good prospects for remote sensingflood monitoring.They mostly rely on huge amounts of labeled data.However,there is a lack of available labeled data in actual needs.In this paper,we propose a high-resolution multi-source remote sensing dataset forflood area extraction:GF-FloodNet.GF-FloodNet contains 13388 samples from Gaofen-3(GF-3)and Gaofen-2(GF-2)images.We use a multi-level sample selection and interactive annotation strategy based on active learning to construct it.Compare with otherflood-related datasets,GF-FloodNet not only has a spatial resolution of up to 1.5 m and provides pixel-level labels,but also consists of multi-source remote sensing data.We thoroughly validate and evaluate the dataset using several deep learning models,including quantitative analysis,qualitative analysis,and validation on large-scale remote sensing data in real scenes.Experimental results reveal that GF-FloodNet has significant advantages by multi-source data.It can support different deep learning models for training to extractflood areas.There should be a potential optimal boundary for model training in any deep learning dataset.The boundary seems close to 4824 samples in GF-FloodNet.We provide GF-FloodNet at https://www.kaggle.com/datasets/pengliuair/gf-floodnet and https://pan.baidu.com/s/1vdUCGNAfFwG5UjZ9RLLFMQ?pwd=8v6o. 展开更多
关键词 Flood area extraction dataset construction multi-source remote sensing data deep learning
原文传递
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
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作者 高超 任小丽 +4 位作者 曾纳 刘畅 张心昱 张黎 何洪林 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2024年第3期1-11,共11页
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... 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。 展开更多
关键词 归一化植被指数 中亚 多源遥感数据融合 遥感产品
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基于不同数据源的数字孪生小流域底板模型精度检验
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作者 马良 樊冰 +3 位作者 吕爱霞 王松岳 武佳枚 牟强 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第10期116-122,共7页
为解决小流域综合治理规划设计中基础地形数据获取困难等问题,基于合成孔径雷达卫星遥感影像、倾斜摄影影像、光探测测距影像等3种主流遥感数据源,分别建立栖龙湾小流域数字孪生底板模型,进而提取主沟道纵断面、2块梯田样地边界、10个... 为解决小流域综合治理规划设计中基础地形数据获取困难等问题,基于合成孔径雷达卫星遥感影像、倾斜摄影影像、光探测测距影像等3种主流遥感数据源,分别建立栖龙湾小流域数字孪生底板模型,进而提取主沟道纵断面、2块梯田样地边界、10个林地样区的郁闭度,与人工解译和实测结果对比进行精度检验,结果表明:以光探测测距影像为数据源的提取精度最高,以倾斜摄影影像为数据源的提取精度次之,以孔径雷达卫星遥感影像为数据源的提取精度最低。鉴于3种数据源小流域底板模型各有优缺点,可根据实际工作需要进行多源数据融合,以改善数字孪生技术在小流域综合治理规划设计中的应用效果。在栖龙湾小流域内选择石坎梯田地块进行合成孔径雷达卫星遥感影像与倾斜摄影影像数据融合、选择科普展览馆进行倾斜摄影影像与光探测测距影像数据融合,均取得良好的效果。 展开更多
关键词 数字孪生小流域 底板模型 数据源 合成孔径雷达 倾斜摄影 光探测测距 精度检验 数据融合
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基于时空数据融合的塔吉克斯坦中高时空分辨率NDVI数据集(2010-2020)
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作者 高超 任小丽 +4 位作者 曾纳 张心昱 张黎 何洪林 刘畅 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2024年第3期12-20,共9页
归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是研究植被最常用的遥感指数之一。NDVI长时间序列数据对于植被变化研究有着重要的意义。然而由于传感器的限制,遥感数据的时间分辨率与空间分辨率不能兼顾,因此在目前广... 归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是研究植被最常用的遥感指数之一。NDVI长时间序列数据对于植被变化研究有着重要的意义。然而由于传感器的限制,遥感数据的时间分辨率与空间分辨率不能兼顾,因此在目前广泛使用的NDVI数据产品中,高时空分辨率的数据还较为缺乏。本产品基于Cubist模型对MODIS数据与Landsat及哨兵等遥感数据进行时空数据融合,得到了塔吉克斯坦2010–2020年中高时空分辨率Landsat-MODIS融合数据,以及2020年中高时空分辨率Sentinel-MODIS融合数据。为保证数据的准确性和可靠性,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,且取得了较好的验证效果。本数据集可反映塔吉克斯坦2010–2020年NDVI时空变化情况,可为该地区植被变化分析、生态环境监测等提供长时间序列数据支撑。 展开更多
关键词 归一化植被指数 塔吉克斯坦 时空数据融合 遥感产品
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基于SAR卫星遥感技术的农田洪涝灾害信息提取技术
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作者 樊冰 马良 +3 位作者 苑修震 李福林 段周 武佳枚 《湖北农业科学》 2024年第8期188-193,共6页
为提高农田洪涝灾害信息提取能力,探索了SAR卫星遥感影像水体及农田边界信息的自动提取方法。以江西丰城某次强降雨过程为例,采用阈值分割法、雷达及光学影像融合法,利用Sentinel-1卫星影像对灾前水体信息进行提取,巢湖一号卫星影像对... 为提高农田洪涝灾害信息提取能力,探索了SAR卫星遥感影像水体及农田边界信息的自动提取方法。以江西丰城某次强降雨过程为例,采用阈值分割法、雷达及光学影像融合法,利用Sentinel-1卫星影像对灾前水体信息进行提取,巢湖一号卫星影像对灾中的水体信息进行提取,将二者提取信息进行叠加,得到本次强降水新增水体范围;利用Sentinel-2卫星影像,叠加天地图影像提取出研究区域的农田边界范围,将该边界与新增水体范围叠加,得到受本次强降雨影响农田洪涝灾害区域的范围。经评价,该方法可有效提高地物散射特征的分类精度,提取的11处受淹农田验证地块完整率均在80%以上。SAR遥感影像不受云雨天气影响,能够在洪涝灾害应急监测中提供有力的数据支撑,该分析方法有利于相关部门全面掌握农田灾情数据,迅速做出应急响应,提高洪灾的应急救助管理能力。 展开更多
关键词 雷达 遥感 洪涝灾害 阈值分割 数据融合 土地分类
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降雨监测与预报技术在防洪减灾中的应用进展
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作者 原文林 杨逸凡 +2 位作者 赵小棚 郭进军 胡少伟 《人民长江》 北大核心 2024年第8期8-14,22,共8页
洪水灾害突发性强,成灾速度快,对人民生命和财产安全造成较大的威胁。降雨作为洪水灾害致灾因子,数据的精确度对防洪减灾具有重要意义。以降雨监测与预报技术为切入点,对雨量站点观测、天气雷达降雨估计及预报、降雨数值预报、卫星遥感... 洪水灾害突发性强,成灾速度快,对人民生命和财产安全造成较大的威胁。降雨作为洪水灾害致灾因子,数据的精确度对防洪减灾具有重要意义。以降雨监测与预报技术为切入点,对雨量站点观测、天气雷达降雨估计及预报、降雨数值预报、卫星遥感反演的现状进行了总结,通过分析时空降尺度方法及多源数据融合技术在降雨监测与预报中的应用,揭示了其在提升降雨数据“量”与“型”准确度方面的效果。研究表明:降雨监测与预报技术在当前取得了显著进展,但在山丘区和城市环境空间的复杂地形方面仍面临分辨率受到限制及精确性、时效性不足的问题。多源数据融合能提高降雨数据精度、时空覆盖能力和预测准确性,优化算法模型、融合“空-天-地”多源数据形成高分辨率预报是未来的研究方向。 展开更多
关键词 降雨监测 降雨预报 防洪减灾 卫星遥感 天气雷达 数值预报 降尺度 多源数据融合
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基于遥感影像的大当量爆炸建筑物毁伤评估模型 被引量:1
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作者 李珩 马国锐 +1 位作者 刘宇迪 张海明 《爆炸与冲击》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期78-87,共10页
为了研究大当量爆炸建筑物毁伤评估问题,基于遥感影像解译和大数据分析构建了大当量爆炸建筑物毁伤评估模型。首先,基于大当量爆炸的具体历史案例构建了毁伤数据集,具体指基于遥感影像提取建筑物毁伤信息,辅助大数据信息补充毁伤细节,... 为了研究大当量爆炸建筑物毁伤评估问题,基于遥感影像解译和大数据分析构建了大当量爆炸建筑物毁伤评估模型。首先,基于大当量爆炸的具体历史案例构建了毁伤数据集,具体指基于遥感影像提取建筑物毁伤信息,辅助大数据信息补充毁伤细节,利用地理信息系统空间分析数字化毁伤信息,构成毁伤数据集。然后,基于毁伤数据集中的训练样本修正经验模型参数,构建了适用于大当量爆炸的针对不同类型建筑物的毁伤评估模型,并基于毁伤数据集中的验证样本测试了模型性能。实验证明:所构建模型拟合优度高于96%,检验样本准确度高于84%,整体误差在可接受范围内。所构建模型在一定精度要求下可为大当量爆炸事故评估提供参考。 展开更多
关键词 大当量爆炸 遥感影像 毁伤评估 大数据分析 建筑物
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多源潜在蒸散发产品在雅鲁藏布江流域的适用性评估与融合
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作者 葛诗阳 关铁生 +4 位作者 刘艳丽 金君良 王国庆 刘翠善 鞠琴 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期491-501,共11页
基于2001—2018年监测站点观测的蒸发皿数据,分别在站点尺度和流域尺度上对GLEAM、MOD16A2、GLDAS_Noah和ERA5共4种遥感潜在蒸散发产品进行评估,选出适应性较好的3种遥感产品,运用Triple Collocation方法进行融合,并分析其时空变化特征... 基于2001—2018年监测站点观测的蒸发皿数据,分别在站点尺度和流域尺度上对GLEAM、MOD16A2、GLDAS_Noah和ERA5共4种遥感潜在蒸散发产品进行评估,选出适应性较好的3种遥感产品,运用Triple Collocation方法进行融合,并分析其时空变化特征。结果表明:在站点尺度上,ERA5遥感产品相关性较为显著(相关系数CC=0.72),精确度最高(相对偏差Bias=-22.48%,均方根误差RMSE=39.24 mm/月),更适用于雅鲁藏布江流域,MOD16A2和GLDAS_Noah次之;MOD16A2、GLDAS_Noah和ERA5分别占融合数据PET_(TC)的31.12%、30.64%和38.24%,对比PET_(TC)与3种遥感产品,PET_(TC)融合数据在流域内精度有所提高;融合数据PET_(TC)的潜在蒸散发峰值出现在2009年,雅鲁藏布江流域多年平均潜在蒸散发呈现从中部向上、下游逐渐减小的趋势,在流域东南角出现潜在蒸散发量最大值。在雅鲁藏布江流域内获得更精准的潜在蒸散发并揭示其变化规律,可为研究流域水资源的供需平衡和生态系统的稳定性提供数据支撑。 展开更多
关键词 遥感产品 潜在蒸散发 数据融合 时空变化 雅鲁藏布江流域
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异构卫星遥感数据融合的水深反演模型
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作者 郭松涛 邢帅 +2 位作者 张国平 孔瑞瑶 陈丽 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第5期19-23,共5页
为探究影像分辨率和水深反演模型对异构卫星数据融合水深反演结果的影响,本文将ICESat-2激光测高数据分别与多时相Landsat 8、Sentinel-2及WorldView-3卫星数据相融合,利用对数比值模型、多波段模型、BP神经网络、支持向量机、随机森林... 为探究影像分辨率和水深反演模型对异构卫星数据融合水深反演结果的影响,本文将ICESat-2激光测高数据分别与多时相Landsat 8、Sentinel-2及WorldView-3卫星数据相融合,利用对数比值模型、多波段模型、BP神经网络、支持向量机、随机森林和极限梯度提升进行水深反演。试验结果表明,影像空间分辨率对水深反演结果精度影响不显著,且综合考虑反演结果的精度和分辨率,Sentinel-2卫星数据性能最佳,同时极限梯度提升相较于其他模型的反演性能最优,其在东沙环礁试验区域的水深反演结果RMSE最优可达0.51 m。该结果对基于异构遥感卫星数据融合的近岸区域水深测量具有很好的参考价值。 展开更多
关键词 水深反演 多光谱卫星遥感影像 冰、云和陆地高程卫星 数据融合 对比分析
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基于多源数据融合技术的绿洲灌区土壤水分反演
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作者 李华伟 朱晓春 +5 位作者 张旭东 隋喆 周黎勇 吴迪 王叶 白亮亮 《节水灌溉》 北大核心 2024年第6期19-26,共8页
土壤水分是联系农业、生态和水文领域的重要环境变量,而卫星遥感是监测地表土壤水分的重要手段之一。针对微波遥感空间分辨率不足和光学遥感受云雨天气影响的问题,基于Landsat 8和MODIS光学影像、SMAP微波以及CLDAS再分析等多源数据,联... 土壤水分是联系农业、生态和水文领域的重要环境变量,而卫星遥感是监测地表土壤水分的重要手段之一。针对微波遥感空间分辨率不足和光学遥感受云雨天气影响的问题,基于Landsat 8和MODIS光学影像、SMAP微波以及CLDAS再分析等多源数据,联合增强型自适应时空融合算法和随机森林模型对土壤水分进行定量反演,获得了绿洲灌区高时空分辨率田块尺度(30 m)土壤水分。结果表明:通过ESTARFM时空融合算法可有效获得日尺度30 m分辨率归一化植被指数(NDVI),融合后的NDVI与原始NDVI空间纹理特征一致,两者的相关系数(R)在0.85以上,均方根误差为0.05~0.08,融合效果较好。基于地表温度、NDVI、增强植被指数、叶面积指数、再分析土壤水分产品多特征参数组合下的随机森林模型反演效果最优,获得的高时空分辨率田块尺度土壤水分能够反映其时空变化,相关系数和均方根误差分别达到0.82和0.037 cm^(3)/cm^(3)。该方法可为灌区灌溉面积识别、旱情监测等提供技术支撑。 展开更多
关键词 土壤水分 遥感反演 时空融合算法 随机森林 数据同化 多源数据
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多尺度特征融合与空间优化的弱监督高分遥感建筑变化检测
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作者 鄢薪 慎利 +4 位作者 潘俊杰 戴延帅 王继成 郑晓莉 李志林 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1586-1597,共12页
针对建筑物变化检测中深度学习方法严重依赖大量高成本高难度的像素级标注样本进行模型训练的问题,本文提出一种基于图像级标注样本的高分辨率遥感建筑物弱监督变化检测方法MDF-LSR-Net。该方法首先提取双时相多尺度差异特征,并对多尺... 针对建筑物变化检测中深度学习方法严重依赖大量高成本高难度的像素级标注样本进行模型训练的问题,本文提出一种基于图像级标注样本的高分辨率遥感建筑物弱监督变化检测方法MDF-LSR-Net。该方法首先提取双时相多尺度差异特征,并对多尺度差异特征进行渐进式融合,利用充分融合后的多层次多尺度差异特征来生成变化热力图;然后,利用低层融合差异特征的局部空间相似性来优化初始的变化热力图,进一步增强热力图中变化区域的完整性和准确性;最后,基于高质量的变化热力图训练最终的变化检测模型。在公开的建筑物变化检测数据集WHU和LEVIR上的多组试验结果表明,本文方法能够获取更加完整且准确的变化热力图,从而使得基于此训练的变化检测模型也取得更高的检测精度,其中最终的变化检测模型在WHU数据集上的IOU和F 1值分别可达65%和79%以上。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 建筑物变化检测 深度学习 弱监督学习 多尺度特征融合
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集合卡尔曼滤波与随机森林算法在异源遥感降水数据同化融合中的应用
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作者 张炜 沈明星 +1 位作者 高成 暴瑞玲 《水电能源科学》 北大核心 2024年第8期11-16,共6页
为减小异源遥感降水产品的非均质误差,提出集合卡尔曼滤波(EnKF)联合随机森林(RF)的数据同化融合算法,选取长江流域5种遥感降水产品(ERA5、TerraClimate、GPM、TRMM和PERSIANN-CDR),在分析星地降水数据一致性的基础上,进行EnKF-RF数据... 为减小异源遥感降水产品的非均质误差,提出集合卡尔曼滤波(EnKF)联合随机森林(RF)的数据同化融合算法,选取长江流域5种遥感降水产品(ERA5、TerraClimate、GPM、TRMM和PERSIANN-CDR),在分析星地降水数据一致性的基础上,进行EnKF-RF数据同化与融合处理,并利用独立气象站点评估其精度。结果表明,异源产品在长江流域降水量捕捉精度为TRMM>GPM>TerraClimate>PERSIANN-CDR>ERA5;各产品经EnKF同化后的精度纳什效率系数N NSE增至0.93~0.96,均方根误差RRMSE降至89.48~176.03 mm,较未同化前的N NSE提升11.46%~22.34%、RRMSE减小96.35%~122.60%;RF融合进一步改进了单一源降水产品可靠性,融合后产品精度N NSE达0.99、RRMSE为43.56 mm;异源降水数据的EnKF-RF同化融合策略减少了单一源降水产品的误差,在长江流域乃至全球尺度具有较大应用潜力。 展开更多
关键词 数据同化 数据融合 多源异构 遥感降水产品
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EOS Data Dumper——EOS免费数据自动下载与重发布系统 被引量:5
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作者 南卓铜 王亮绪 李新 《冰川冻土》 CSCD 北大核心 2007年第3期463-469,共7页
为了更有效的利用已有数据资源,不造成科研设施的重复投资,数据共享越来越受到重视.NASA对地观测系统(EOS)提供了大量的包括MODIS在内的免费数据资源,为此,EOS Data Dumper(EDD)通过程序模拟EOS数据门户的正常下载流程,采用了先进的Web... 为了更有效的利用已有数据资源,不造成科研设施的重复投资,数据共享越来越受到重视.NASA对地观测系统(EOS)提供了大量的包括MODIS在内的免费数据资源,为此,EOS Data Dumper(EDD)通过程序模拟EOS数据门户的正常下载流程,采用了先进的Web页面文本信息捕捉技术,实现定时自动下载研究区的全部EOS免费数据,并通过免费的DIAL系统,向互联网重新发布,实现复杂的基于时空的数据查询.从技术角度详细介绍了EDD的项目背景与意义、实现方案。 展开更多
关键词 EOS数据 遥感影像数据 文本信息捕捉 数据共享
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融合多源遥感数据的夏玉米土壤水分反演方法对比研究
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作者 阙艳红 吴苏 +3 位作者 姜明梁 张成才 李风波 李炎朋 《节水灌溉》 北大核心 2024年第3期91-98,共8页
为了解决在夏玉米植株高度较高(>1.5 m)情况下,无人机遥感土壤水分反演过程中冠层与地表之间多次散射对微波后向散射的衰减问题,寻找合适的反演方法。通过融合运用无人机多光谱和热红外数据、Sentinel-1A SAR卫星数据,结合田间实测数... 为了解决在夏玉米植株高度较高(>1.5 m)情况下,无人机遥感土壤水分反演过程中冠层与地表之间多次散射对微波后向散射的衰减问题,寻找合适的反演方法。通过融合运用无人机多光谱和热红外数据、Sentinel-1A SAR卫星数据,结合田间实测数据,对植被覆盖下的土壤水分反演与精度验证进行研究;采用温度植被干旱指数(TVDI)、水云模型(WCM)以及引入MIMICS模型参数的改进水云模型(Improved WCM)3种方法进行土壤水分反演。其中,TVDI方法拔节期反演精度R2为0.50(10 cm)和0.42(20 cm),乳熟期反演精度R2为0.49(10 cm)和0.46(20 cm);WCM方法拔节期反演精度R2为0.53(10 cm)和0.44(20 cm),乳熟期反演精度R2为0.18(10 cm)和0.02(20 cm);Improved WCM方法拔节期反演精度为0.76(10 cm)和0.69(20 cm),乳熟期反演精度为0.78(10 cm)和0.74(20 cm)。采用引入MIMICS模型参数的改进水云模型方法得到的夏玉米2个生育期的反演效果,明显优于水云模型方法和温度植被干旱指数方法;3种方法的2个生育期反演精度均为10 cm高于20 cm。因此,引入MIMICS模型参数的改进水云模型方法更适合于玉米植株较高情况下的10 cm土壤含水量反演。 展开更多
关键词 土壤水分 多源遥感反演 水云模型 温度植被干旱指数TVDI MIMICS模型 数据融合
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基于融合多模态的遥感影像冰川识别方法
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作者 张昊 张秀再 +1 位作者 杨昌军 许岱 《中国电子科学研究院学报》 2024年第5期419-431,共13页
冰川对气候变化极为敏感,冰川变化与区域生态、自然灾害、水资源等息息相关。高原冰川遥感信息提取及实时监测是监测冰川变化不可或缺的手段。为有效识别多尺度高分辨率遥感影像中的冰川,设计一种Glacier-Unet模型。(1)针对现有的基于La... 冰川对气候变化极为敏感,冰川变化与区域生态、自然灾害、水资源等息息相关。高原冰川遥感信息提取及实时监测是监测冰川变化不可或缺的手段。为有效识别多尺度高分辨率遥感影像中的冰川,设计一种Glacier-Unet模型。(1)针对现有的基于Landsat卫星遥感影像高原冰川提取算法因缺乏应对复杂地物干扰影响的有效方法,导致反射目标信息丢失的问题。以青藏高原阿尼玛卿雪山为试验对象,选取基于Landsat-9遥感卫星高分辨率影像制作数据集。对高分辨率冰川遥感影像进行数据预处理,采取特征级融合和像素级融合制作多模态遥感数据影像,通过滑动切片、数据增强手段丰富语义分割数据集,保证模型训练准确性和鲁棒性;(2)针对零散、细小冰川识别能力不足的问题,设计门控多尺度过滤层(Gated Multi-scale Filter Layer,G-MsFL)滤除无用特征信息,使模型具备多尺度特征提取和特征融合能力,有效识别复杂地物环境中的冰川;(3)针对冰川轮廓模糊问题,设计并联双通道注意力模块(Paralleling Dual Attention Module,P-DAM)。将冰川边界丰富的上下文信息进行编码作为特征图的局部特征,从而增强其特征表达能力。对改进的Glacier-Unet模型在阿尼玛卿测试数据集中的实验结果进行定性、定量分析,发现整体分割精度较对比方法提升6.1%,且能有效识别零散、细小冰川,对高原地区冰川识别工作具有重要意义。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 多模态融合 注意力机制 多尺度特征提取
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基于人工智能的多源遥感数据融合在电网勘测应用研究 被引量:2
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作者 张春玲 赵训威 +3 位作者 王志刚 吴冰 刘冬晖 范永学 《现代电子技术》 北大核心 2024年第4期128-133,共6页
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。... 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。 展开更多
关键词 多源遥感数据融合 电网勘测 卫星遥感 人工智能 卷积神经网络 注意力机制 高分辨率图像
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基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的森林林龄反演和动态监测
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作者 陈馨 孙玉军 丁志丹 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期19-29,共11页
【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力,融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据,通过随机森林(Random forest,RF)分类... 【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力,融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据,通过随机森林(Random forest,RF)分类获取土地覆盖信息,并进一步提取森林的分布和面积,同时构建时间序列植被指数来准确提取森林变化区域。基于森林资源清查数据和融合的多源遥感数据,在GEE上构建RF回归、分类回归树(Cart)以及梯度提升回归树(Gradient tree boost,GTB)3种回归模型,用于杉木组、马尾松组、毛竹林、硬阔叶树组以及其他类树种组的2018年林龄遥感反演,并估算出2017年和2023年的林龄信息,以揭示林龄和龄组在2017—2023年的动态变化情况。【结果】1)2017—2023年,研究区森林面积的整体变化总计113.93 km^(2),此间森林的减少和更新并存,其空间分布特征呈现出明显的区域差异。具体而言,森林面积变化多发生于靠近城区和低海拔地区,且靠近城区的森林面积减少往往不再恢复至森林;2)在5种不同树种组构建的3种模型中,RF回归模型的林龄反演结果最佳,平均R^(2)为0.845,平均RMSE为5.32 a,其中毛竹林反演精度最高,R^(2)为0.863,RMSE为2.411 a;3)2017—2023年,研究区林龄在40 a以下的森林由54.59%减少至51.06%,其中龄组变化最显著为杉木组成熟林,面积增加了38.88%。【结论】在GEE上融合多源遥感数据进行林龄反演和动态监测具有重要的应用潜力,本研究结果可为使用云平台及哨兵系列卫星数据对森林资源长时间序列的林龄反演和动态监测的应用提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 数据融合 遥感反演 林龄 动态监测 Sentinel-1 Sentinel-2 Google Earth Engine
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