基于国土资源“一张图”的遥感监测数据处理模式的设计与实现

自二调以来,变更调查与遥感监测工作一直是国土资源部的重点工作,论文基于国土资源"一张图"介绍了遥感监测数据处理模式的设计,通过前台界面的数据采集和后台数据库的数据处理实现遥感监测图斑数据的采集与分析功能。近几年来南京市国土资源局及各分局、国土所在年度变更调查与遥感监测工作中运用该填报系统快速完成国家下发的南京市监测图斑的核查工作,大大提高了工作效率。

土地遥感监测数据管理模式与应用策略分析

本文归纳了当前遥感监测数据的几种管理模式:基于文件的管理方式、完全数据库管理方式、扩展的数据库管理方式以及目前出现的其他特殊管理方式,并分析了这几种管理方式的特点和对遥感监测数据应用策略的影响,最后根据土地资源遥感监测数据的应用特点,得出遥感数据的管理需适应不同的专题应用,选择和确定具体的管理和组织方式。

机载激光雷达和高光谱技术的遥感监测数据分类

针对随机森林算法、支持向量机以及线性判别分析3种分类方法分类准确率较低、性能不佳的问题,基于机载激光雷达和高光谱技术提出一种新的遥感监测数据分类方法。分析机载激光雷达和高光谱遥感的工作原理,依据二者的工作原理提取遥感监测数据。为了提升数据分类的准确性,需要进行数据预处理,具体包括噪声点剔除和平滑校正处理,并进行数据配准。在此基础上,采用K最近邻搜索算法提取遥感监测数据特征,最终运用决策树算法中的C4.5算法构建分类器,实现遥感监测数据的分类。实验结果表明:通过混淆矩阵得到所设计方法的分类准确性达到了95以上,分类结果优于传统分类方法,能准确识别目标,证明了方法有效性和可行性。

基于测量遥感技术的地表水体监测与水质评估方法研究

遥感技术在地表水体监测与水质评估方面的研究已取得了重要进展。遥感技术通过获取覆盖范围广、周期性频繁的遥感数据,提供了高时空分辨率的地表水体信息。其基本原理包括光谱反射原理、辐射输运原理和物理量反演原理。在数据处理和分析方面,通过建立模型和算法,可以实现水体类型判别、浊度、叶绿素浓度、总溶解性固体物质(TDS)、氨氮等水质参数的遥感反演。此外,遥感技术还可用于监测水体受污染的程度和来源,提供决策支持。然而,遥感技术在地表水体监测与水质评估方面仍存在一些挑战,如数据获取、算法精度和时空特性等。因此,应进一步完善遥感技术的研究,提高其在地表水体监测与水质评估中的应用水平。未来,结合多源遥感数据与机器学习算法,可以进一步推动地表水体监测与水质评估技术的发展,实现全面、高效的水环境管理。

层次分析法在小麦产量预测中的应用研究

影响小麦产量的因素有很多,主要是受水分的影响。为提高小麦产量预测的准确度,本文提出了一种基于遥感监测数据植被温度指数(VTCI)的监测结果,采用层次分析法,利用小麦不同生育期水分对产量影响的不同,确定权重系数,从而加权计算得到加权VTCI;然后构建小麦产量与遥感监测数据VTCI的关系模型,并对模型进行回归分析。通过对国家卫星气象中心提供的河南省2001—2018年3—5月的遥感监测数据VTCI与小麦产量的实例进行分析,结果表明,该组合模型能够较好地监测与预测小麦产量,加权VTCI和小麦产量之间有显著的线性相关关系,表明用VTCI监测小麦的产量的方法是合理的。