基于遥感数据的工程结构损伤动态识别研究

以定期监测工程结构状况为目标,提出了基于遥感数据的工程结构损伤动态识别方法,解决获取影像粗糙问题,提升微小工程结构损伤识别效果。运用二维Tsallis交叉熵计算工程结构遥感影像的二维直方图,通过在布谷鸟搜索算法(CS)中引入Logistic映射的混沌扰动算子,形成混沌CS算法,完善二维Tsallis交叉熵的阈值选择过程,获取最佳阈值后,分割工程结构遥感影像,增强处理分割后的遥感影像,并将处理后的影像作为SVM分类识别模型输入,完成损伤动态识别、归类。实验结果表明,该方法获取遥感影像精度极高,分割影像清晰且各区域边缘完整,能够识别微小的裂缝损伤,最大程度还原裂缝宽度及线性特征,识别结果影像信息含量大,且识别均方误差低、平方相关系数高。

基于激光雷达与遥感数据的地理空间要素识别方法

通过地理空间要素识别实现地理测绘和环境有效监测,提出基于激光雷达与遥感数据的地理空间要素识别方法。采用激光雷达的遥感监测方法实现对地理空间特征的对象集变化检测,根据地理空间测绘对象的纹理、形状、空间关系,采用遥感数据融合和空间信息表达方法实现对地理空间要素特征的专家知识融合,构建地理空间要素识别的遥感专家数据库。仿真结果表明,采用该方法进行地理空间要素识别的决策融合性较好。该方法也实现了对土地利用自然特征变化的检测,使得识别准确率的最大值可达到0.925,且识别耗时始终处于2.5 s以下。

我国卫星遥感数据资产管理的初步思考

一、引言数据资产,是指特定主体合法拥有或者控制的,能进行货币计量的,且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。随着科技的进步,我国卫星遥感技术在多个领域得到了广泛应用。卫星遥感数据作为一种重要的战略性数据资产,其规范化管理和使用对于促进经济社会发展具有重要意义。

多源遥感数据与机器学习算法的沼泽湿地信息提取

基于多源遥感数据与机器学习算法,旨在探讨提高沼泽湿地信息提取精度的方法。利用GEE(Google Earth Engine)平台获取的Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据、Sentinel-2多光谱数据以及地形数据,结合多种机器学习算法提取沼泽湿地遥感信息,并在大兴安岭山区的南瓮河自然保护区以及松嫩平原区的莫莫格保护区进行精度验证。结果表明:利用多源遥感数据结合机器学习算法的研究方法,可显著提高沼泽湿地信息提取精度。在平原地区沼泽湿地信息提取中,雷达数据比多光谱数据贡献度更高;在山地地区沼泽湿地信息提取中,二者具有相近的贡献度。Sentinel-1、Sentinel-2数据和地形湿度指数数据的组合更有利于各种地形沼泽湿地信息提取。随机森林机器学习算法对沼泽湿地信息提取精度最高。

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。

基于遥感数据的灌区水分利用效率估算与分析

水分利用效率(WUE)是灌区生态环境保护和重建的重要依据。综合采用非线性最小二乘法、变异系数、相关系数、Mann-Kendall检验、Morlet小波分析和启发式分割算法等方法,研究了1985-2015年宁夏青铜峡灌区的WUE特征。结果表明:(1)灌区年均WUE为0.96 g/kg,WUE空间分布呈现出较强的空间异质性,总体呈现西高东低的特征;存在波动逐年上升趋势,WUE年际变化与ET有明显的负相关性,与TMP有明显的正相关性。(2)灌区WUE年内变化与ET、NPP、TMP和PRE均呈现正相关性,其中TMP的正相关系数更高。(3)总体来说,因为大量的生态恢复和重建工程,宁夏青铜峡灌区的生态系统的生产力有所提高,在一定程度上改善了灌区的生态状况,未来灌区生态系统的WUE会持续上升。

基于遥感数据的水资源变化分析与预测系统设计

本文旨在设计一个基于遥感数据的水资源变化分析与预测系统,通过利用遥感影像数据和相关气象数据,结合机器学习技术,实现对水体变化的监测和预测。该系统能够提供对水资源变化的准确评估,并为水资源管理和决策提供重要参考。

基于多源遥感数据的牲畜空间化研究

1前言全球经济的快速发展,使人类对动物源性食品的需求量急剧增加,加快促进了畜牧业的发展。畜牧业的发展逐渐引起了人类的高度重视,畜牧业一定程度上与环境承载力紧密相关,对维持草畜、生态平衡,实现可持续发展、人与自然和谐共生至关重要。目前,人类掌握牲畜情况依然长期依赖于传统的统计调查数据,是以行政区划为单元进行的逐级数字收集,多以省、市、县三级为主,尺度比较粗糙。

基于多源遥感数据的中国城市绿地变化研究

城市绿地对于相对脆弱的城市生态有着重要作用,同时对于城市人群生活产生积极影响,然而城市发展过程中产生的剧烈土地利用变化,必然会引起城市绿地的面积和分布产生改变,进而对局部气候和整体城市环境造成影响。尽管国家一直重视城市绿地建设和规划。

基于夜光遥感数据的广西县域农村多维脱贫分析

巩固脱贫攻坚成果,衔接乡村振兴战略,防止返贫是我国目前经济建设的重要任务。2022年中央农村工作会议重点强调了要“坚决守住不发生规模性返贫底线”。在多维贫困的基础上,动态客观地监测县域农村贫困程度的时空演变,对国家防返贫工作十分重要。随着遥感卫星的快速发展,高信息量和高质量的遥感数据影像逐渐丰富并被广泛应用,相比于传统的统计类数据,夜光遥感数据具有与社会经济要素高度相关、相对客观性强和时间跨度相对较长等优点。该文以DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜光遥感数据为基础,提取夜间灯光强度指数,结合多维脱贫指数构建两者关系模型,对2010—2020年广西县域农村贫困程度进行时空演变研究,分析存在的返贫原因,为乡村振兴和脱贫攻坚提供科学参考和预防措施。

GF-5光学遥感数据与地球化学数据融合研究

地球化学数据作为一种重要的基础数据,广泛应用于矿产勘查、环境评价、资源潜力分析等领域。遥感数据可以反映地表物质的电磁波特性,这一物理化学关系使遥感—地球化学数据融合成为可能。现有的遥感—地球化学数据融合方法存在融合精度不高,可选择的融合方法较少,不适应于实际生产应用等问题。为解决上述问题,提高地球化学数据的精度,通过光学遥感影像与地球化学数据的融合研究,实现了遥感—地球化学数据融合。

基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法研究

航空物探遥感数据的采集过程中受到电磁波辐射等外界因素的影响,导致航空物探遥感数据分类准确率较低,为此提出基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法;根据航空物探对象的基本特征,设置遥感数据的分类标准;通过辐射校正、几何纠正、噪声消除等步骤,完成航空物探遥感数据的预处理;构建自编码神经网络,利用自编码神经网络算法,从光谱、形状、纹理等方面提取遥感数据特征,通过特征匹配确定航空物探遥感数据的所属类型;通过分类性能测试实验得出结论:所提方法的全局遥感数据分类成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.6%,局部遥感数据分类的成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.3%,即所提方法在分类性能方面具有明显优势。

基于高分辨率遥感数据的矿山动态监测研究

为进一步探究精准高效矿山动态监测,以某矿区的实际情况为研究案例,依据基础数据选用IKONOS卫星的遥感数据为主要数据来源,应用聚类分析方法对处理后的遥感数据进行特征信息分析,得到特征数据信息的提取结果,2020—2022年,整体的图斑面积和图斑个数均呈现一定的增长态势。其中,2021年的图斑面积与2020年相比,增长约1.58 hm^(2),增长率约为4.67%;2022年的图斑则相较于2021年进一步增长约1.68 hm^(2),增长率约为4.73%。从研究时间跨度来看,3年的平均环比增长率为4.7%。通过对矿区的研究资料进行综合对比后,基于遥感影像的动态监测结果与实际结果基本不存在显著差异,证明了该研究方法的有效性。

基于多种遥感数据的电力线走廊特征物提取分析

遥感影像在地面物体检测中发挥着重要的作用,基于新时期对电网运行安全提出的要求,以电力线走廊为主要研究对象,从遥感影像处理技术的角度,介绍现阶段无人机电力巡线工作情况,探讨利用多种遥感影像处理技术来提取电力线走廊特征物的方法,用以保障电力线的运行安全,为日常的电力巡检以及电网运行维护工作提供借鉴经验和思路。

多源遥感数据解译下的山区滑坡易发性评价

滑坡易发性评价对于山区建设规划、防灾减灾等具有重大支撑作用。影响易发性评价结果可靠性的主要因素有滑坡样本库的准确率和易发性模型的适用性,但传统的人工勘查方法、单一的遥感技术手段难以查明复杂山区滑坡的分布情况和几何形态;而常见的评价模型存在主观性过强、模型与样本过拟合等问题。基于此,选取九寨沟核心景区作为研究区,将光学遥感、合成孔径雷达干涉测量(InSAR)、机载激光雷达(LiDAR)等技术融合应用于滑坡解译,编录滑坡样本库,筛选滑坡易发性因子为高程、坡度、坡向、岩性、与断层距离、与水系距离,滑坡易发性评价模型为MaxEnt模型,结果显示,模型ROC-AUC(ROC曲线下的面积)值达0.806。

基于Landsat 8遥感数据的森林火灾过火面积估算——以贵州毕节市赫章县“3·18”火灾为例

以贵州省毕节市赫章县2021年3月18日较大森林火灾为例,利用火灾前后Landsat 8遥感数据及ENVI遥感数据处理分析软件,通过图像预处理、计算归一化植被指数和燃烧面积指数等方法,提取森林火灾过火区域,计算过火面积。结果表明,利用Landsat 8数据能够较好地提取森林火灾过火区域,过火面积估算准确率达96.2%。

基于遥感数据的高精度地图自动绘制技术研究

本研究基于遥感数据,对高精度地图自动绘制技术进行深入研究,提出通过结合地理信息系统(GIS)、人工智能算法以及自动化处理技术提升地图绘制效率和精度。研究重点包括遥感数据的预处理技术、地图绘制基础理论的应用、遥感影像的自动匹配与定位技术以及GIS在数据管理、分析和可视化中的作用。同时,探讨了深度学习在地物自动识别与分类、自动化地图特征提取以及语义理解与知识融合中的应用,旨在为智能交通、自动驾驶、城市规划等领域提供技术支持和优化建议。

遥感数据分析的矿山边坡变形监测方法

为实现对矿山边坡的实时监测,通过结合无人机数字低空遥感测量技术,建立矿山三维坐标体系并设定测站点中心,对矿山边坡累计变形量与变形速率进行实时监测。实验结果表明:设计的监测方法具有良好应用效果,使矿山边坡变形监测结果的误差得到较好控制,实现对其异常状态与变形的及时感知与快速处理。

基于遥感数据挖掘的智能地理信息系统设计与实现

设计并实现了一种基于遥感数据挖掘的智能地理信息系统(GIS),旨在实现海量遥感数据的处理与分析。该系统包含遥感影像语义分割和时空轨迹模式挖掘2大核心技术。遥感影像语义分割采用了改进的卷积神经网络模型,实现了高精度的建筑物、道路等地理要素提取。时空轨迹模式挖掘采用了谱聚类算法,高效发掘轨迹数据中的移动模式与关键位置。系统集成了遥感影像处理、时空数据挖掘、地理信息可视化与分析等功能模块,实现了智能化的地理信息服务。

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。