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GF-1与GF-6 WFV影像在滇池悬浮物浓度反演中的对比分析 被引量:1
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作者 赵冉 杨凤芸 +4 位作者 孟庆岩 康育鹏 郑佳媛 胡新礼 杨杭 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期198-205,共8页
总悬浮物(TSM)是水环境评价的重要参数之一,也是遥感水质反演的重要指标。GF-1/WFV和GF-6/WFV作为高分系列对外免费开放的卫星数据,在遥感监测中的应用较为广泛,但目前针对两种数据的对比分析以及GF-6/WFV新增波段在水体水质参数反演中... 总悬浮物(TSM)是水环境评价的重要参数之一,也是遥感水质反演的重要指标。GF-1/WFV和GF-6/WFV作为高分系列对外免费开放的卫星数据,在遥感监测中的应用较为广泛,但目前针对两种数据的对比分析以及GF-6/WFV新增波段在水体水质参数反演中的适用性研究较少。以云南滇池水域为研究区域,对与水体实测数据同步过境(或时相相近)的GF-1/WFV和GF-6/WFV遥感影像采用统计分析的方法进行相同波段(蓝、绿、红、近红外)一致性分析,在此基础上运用经验回归方法分别构建两种数据的TSM反演模型,并将加入GF-6/WFV新增波段的模型与GF-1/WFV构建的模型进行对比分析,选择最优模型应用于滇池2020年的6幅GF-6/WFV图像得到滇池TSM分布图。结果表明:GF-1/WFV与GF-6/WFV的蓝、绿、红、近红外波段的相关系数分别为0.98,0.98,0.97和0.99,两种数据的表观反射率具有很高的一致性。GF-1/WFV基于蓝、绿、近红外波段构建的差值模型“B2+B4-B1”反演精度较高,模型反演的均方根误差为6.35 mg·L^(-1),平均绝对百分比误差为23.60%。GF-6/WFV基于近红外、红边1和红边2波段构建的比值模型“1/B5+B6”反演精度较高,模型反演的均方根误差(RMSE)为3.07 mg·L^(-1),平均绝对百分比误差(MAPE)为20.65%,以GF-1/WFV构建的差值模型“B1-B4”与GF-6/WFV构建的“B5-B4”对比发现后者均方根误差减小了2.61 mg·L^(-1),平均绝对百分比降低了32.33%,实验表明加入红边波段的模型反演效果较其他模型更好。采用建模公式得到了2020年滇池TSM分布图,滇池TSM的变化范围在4~45 mg·L^(-1),均值为18.23 mg·L^(-1),总体空间分布呈现北重南轻的分布态势,滇池TSM时间分布表现为上升-下降趋势。该研究不仅可以为湖泊水质监测传感器波段设置提供参考和借鉴,也为滇池水资源监管部门进行水质遥感监测提供了技术支撑。 展开更多
关键词 gf-1/WFV gf-6/WFV 滇池 总悬浮物 对比分析
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GF-6/WFV与GF-1/WFV传感器数据对比
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作者 苏祥祥 李永康 +4 位作者 朱永基 陶新宇 祝雪晴 刘吉凯 李新伟 《安徽科技学院学报》 2023年第5期71-79,共9页
目的:利用GF-6和GF-1卫星高时空分辨率、覆盖范围广等特点,组网协同研究二者宽幅(WFV)传感器之间的差异。方法:基于同期过境的2对GF-6/WFV与GF-1/WFV影像数据,采用样区均值法进行地表反射率层面的交互对比分析,探究G F-6/WFV与GF-1/WFV... 目的:利用GF-6和GF-1卫星高时空分辨率、覆盖范围广等特点,组网协同研究二者宽幅(WFV)传感器之间的差异。方法:基于同期过境的2对GF-6/WFV与GF-1/WFV影像数据,采用样区均值法进行地表反射率层面的交互对比分析,探究G F-6/WFV与GF-1/WFV波段光谱数据之间的定量关系,并构建线性转换方程。结果:GF-6/WFV与GF-1/WFV的观测能力具有较高的一致性,对应波段间线性回归方程的决定系数(R 2)均高于0.942。GF-1/WFV1、GF-1/WFV2与GF-6/WFV数据间的均方根误差(RMSE)在蓝光波段较小,但在绿光、红光和近红外波段的差异逐渐增大;总体上,GF-6/WFV的信号强度比GF-1/WFV低9%~14%,其低于GF-1/WFV1约9.327%,低于GF-1/WFV2约13.573%。经线性转换后的GF-1/WFV数据与G F-6/WFV数据的差异明显降低,GF-1/WFV1数据对应波段的RMSE降低56.435%,相对偏差率(ME)降低8.351%;GF-1/WFV2数据RMSE的降低率达60%以上,ME降低11.119%。结论:G F-6/WFV与GF-1/WFV的转换方程具有较高的准确性,可有效提升2颗卫星组网观测的一致性,对监测地表变化、采集地面信息等具有重要意义。本研究可为GF-6与GF-1卫星数据的协同观测和组网应用提供科学参考。 展开更多
关键词 gf-6 gf-1 遥感 传感器 线性模型
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2018-2022年青海省主要湖泊蓄水量时空变化数据集
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作者 张怀文 曹引 +3 位作者 赵红莉 蒋云钟 严登明 赵慧子 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2024年第1期314-327,共14页
青海省是中国西北部重要的生态功能区,水资源总量丰富,但时空分布极不均匀,且由于气候、地理环境等因素的影响,大部分湖泊长期缺乏监测。而湖泊作为地表水水资源的重要载体,是研究气候变化和人类活动对水循环过程影响的重要指示器。国... 青海省是中国西北部重要的生态功能区,水资源总量丰富,但时空分布极不均匀,且由于气候、地理环境等因素的影响,大部分湖泊长期缺乏监测。而湖泊作为地表水水资源的重要载体,是研究气候变化和人类活动对水循环过程影响的重要指示器。国产高分一号、六号卫星宽幅相机空间分辨率为16 m,组网运行可实现2天重复观测,可以高频次获取地表水体面积;ICESat-2激光测高数据具备厘米级的测高精度,可以获取高精度的地表水体测高水位。本数据集基于GF-1/6WFV水体面积和ICESat-2测高水位构建青海省湖泊蓄水量遥感监测模型,通过遥感手段对青海省湖泊蓄水量进行时空变化监测。经验证,本数据集中湖泊蓄变量监测精度总体优于93%,满足湖泊蓄水量时空变化遥感监测需求。本数据集在时间尺度上涵盖2018-2022年,共计60期月度监测结果;空间尺度上覆盖了青海省面积大于30 km^(2)的33个湖泊,主要集中分布在青海省西部、北部、东南部,可为青海省湖泊、水文与气候变化过程监测、水资源动态评价、优化水资源管理与调度提供基础数据支撑。 展开更多
关键词 湖泊蓄水量 gf-1/6 WFV ICESat-2 青海省 2018-2022年
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基于国产HISEA-1 SAR与光学影像联合去云研究
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作者 李金超 王迎春 +1 位作者 马卫春 刘慧珺 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第1期66-72,共7页
长期以来,光学影像中的云问题一直是阻碍遥感科学研究与应用的难题与挑战,尤其针对极端气候引发地表结构严重改变的地质灾害应急救援工作,开展遥感影像去云工作有着十分重要的意义。针对遥感影像去云问题,立足于光学影像中云区的物理特... 长期以来,光学影像中的云问题一直是阻碍遥感科学研究与应用的难题与挑战,尤其针对极端气候引发地表结构严重改变的地质灾害应急救援工作,开展遥感影像去云工作有着十分重要的意义。针对遥感影像去云问题,立足于光学影像中云区的物理特征,提出通过主成分分析和频率直方图匹配联合方法对国产HISEA-1 SAR和GF-6多光谱影像联合去云研究,并对去云结果进行了定性和定量的评价。结果表明,这种非同源影像的联合去云方法可行,达到了较为理想的去云效果,不仅有效恢复了云覆盖区域的地物信息,同时增强了地物的纹理结构特征,有效发挥了多源数据间隐含的优势,极大提升了影像的可判读能力,为卫星影像去云工作提供一种新的思路,也为应急救援工作提供一种强有力的保障手段。 展开更多
关键词 海丝一号 主成分分析 高分六号 去云 应急保障
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协同多时相国产GF-1和GF-6卫星影像的艾草遥感识别 被引量:9
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作者 何真 胡洁 +2 位作者 蔡志文 王文静 胡琼 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期186-195,共10页
艾叶具有巨大的食用和医用价值,近些年艾草种植面积在中国南方地区显著增加。掌握艾草空间分布信息对于区域作物种植结构调整、艾草产业布局优化具有重要现实意义。该研究以中国艾草主要生产地——湖北省蕲春县为例,探讨国产高分1号(GF... 艾叶具有巨大的食用和医用价值,近些年艾草种植面积在中国南方地区显著增加。掌握艾草空间分布信息对于区域作物种植结构调整、艾草产业布局优化具有重要现实意义。该研究以中国艾草主要生产地——湖北省蕲春县为例,探讨国产高分1号(GF-1)和高分6号(GF-6)卫星影像识别艾草的潜力。本文首先基于高分影像构建了20个光谱特征,然后采用随机森林分类器进行分类,最后分析了红边指数对识别艾草的贡献度。为了评估协同GF-1和GF-6影像识别艾草的潜力,研究还比较了不同影像组合情景识别艾草的精度。结果表明,协同GF-1和GF-6影像提取的蕲春县艾草的用户精度是92.73%,制图精度是88.74%,均显著高于基于单一GF-1或GF-6影像识别艾草的精度。各乡镇艾草遥感制图面积和统计面积拟合的相关性系数R^(2)达到0.7,表明研究结果能够准确反映艾草的种植面积和空间分布。基于随机森林的重要性得分排名前50的特征中,红边波段以及红边植被指数的数量占比达54%,其中6月23日GF-6影像的红边波段I贡献度得分最高,是识别艾草的最优光谱特征。GF-6的另一新增的紫波段相较于其他传统波段,也对于区分艾草和其他作物做出了重要贡献。5月上旬和9月上旬分别为艾草第一茬和第二茬叶片快速繁殖生长阶段,是艾草的最佳识别时期,6月下旬和9月下旬也是区分艾草和其他作物的关键时期。研究表明,GF-6 WFV影像的新增波段以及基于红边波段构建的植被指数能够有效提高作物识别的准确性,协同GF-1和GF-6影像通过提高影像时间信息,能较好捕获作物的关键物候特征,从而提高作物识别精度。该研究为充分发挥多源国产高分卫星协同利用优势提供了典型应用示范,呈现的作物识别方法不仅适用于艾草,也适用于其他区域和其他农作物。 展开更多
关键词 遥感 识别 gf-6 WFV gf-1 WFV 红边植被指数 随机森林 艾草
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Study of coexisting upstream solitary wave packet and downstream wakes induced by Diaoyu Dao and its affiliated islands detected by satellite sun glitter
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作者 Lina Cai Xiaoqi Jiang +5 位作者 Xiaojun Yan Yan Bai Jianqiang Liu Menghan Yu Rong Tang Jingjing Jiang 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2023年第4期1-15,共15页
Taking the advantage of sun glitter(SG)observed from high-resolution satellites Gaofen-1(GF-1)and Gaofen-6(GF-6),a new method named Shield and Vortex 1-2(SAV1-2)for extracting spatial texture information from sun glit... Taking the advantage of sun glitter(SG)observed from high-resolution satellites Gaofen-1(GF-1)and Gaofen-6(GF-6),a new method named Shield and Vortex 1-2(SAV1-2)for extracting spatial texture information from sun glitter was established.Sea surface texture detail information around Diaoyu Dao and its affiliated islands was extracted using SAV1-2.Meanwhile,the dynamic characteristics of the water environment were analyzed by combining the water color,temperature and dynamic data.The results show the following information.(1)Stable westward shield effect and eastward Karman vortex streets,extracted from SG,appear upstream(westward)and downstream(eastward)of the Diaoyu Dao and its affiliated islands respectively.(2)The dominant direction of the Kuroshio Current in the Diaoyu Dao and its affiliated islands area is east,the Diaoyu Dao and its affiliated islands interacting with Kuroshio,inducing western shield and eastern shelter and wake.Furthermore,wave intervals of the shield in front of the island range from hundreds to thousands of metres,and extend wider than the island itself.(3)Combining with high-resolution sea surface temperature(SST)and chlorophyll a(Chl a)concentration,the directional changes of water color elements are mutually supported and proved with the stable shield(wave packet)effect in the west and vortex street effect in the east.The change of SST upstream of the island(western shield area)is not significant,the temperature in the downstream shelter area decreases slightly,and the SST in the downstream wake area shows a general trend of obvious decrease.The wake area is dominated by Karman vortex streets in shape,supplementing by vortices.The concentration of Chl a in the west shield of island is as low as that in downstream shelter area,while it increases significantly in the downstream wake area with shape in eddy or ribbon.(4)The SAV methods of extracting sea surface texture detail using SG can be widely used in different sea areas and water quality.This paper can provide reference for the protection and development of Diaoyu Dao and its affiliated islands and its surrounding waters.It is suggested that some kind of current buffer,such as marine wind farm,should be established in the western waters of Diaoyu Dao and its affiliated islands to protect the islands,and marine pasture should be developed in the downstream of eastern waters of Diaoyu Dao and its affiliated islands. 展开更多
关键词 sun glitter westward shield Diaoyu Dao and its affiliated islands gf-1/6
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高分数据连续多时相南湾湖藻类污染监测 被引量:1
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作者 文晔 王松妍 张欢 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第4期1-5,15,共6页
水藻污染影响水质,对生态环境造成显著破坏。在湖泊绿藻污染研究中,国产高分宽幅数据应用较少。本文综合利用高分一号、高分六号高光谱、宽幅数据,使用归一化植被指数和引入红边波段的归一化植被指数对南湾湖进行绿藻污染短时序监测,确... 水藻污染影响水质,对生态环境造成显著破坏。在湖泊绿藻污染研究中,国产高分宽幅数据应用较少。本文综合利用高分一号、高分六号高光谱、宽幅数据,使用归一化植被指数和引入红边波段的归一化植被指数对南湾湖进行绿藻污染短时序监测,确定污染时间和范围演化。分析得到:(1)2020年7月20日,存在绿藻污染;(2)2020年8月2日和3日,无绿藻污染;(3)2020年8月4日、5日和9日,绿藻在下游某一弯道处有复发。南湾湖绿藻污染及复发情况与实际情况均符合,表明高分数据在短时序湖泊绿藻监测、提取准确率和效率等方面具备应用潜力。 展开更多
关键词 湖泊水藻监测 NDVI 高分一号 高分六号 红边波段
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玛纳斯河流域积雪区GF-1卫星图像辐射质量比较
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作者 胡瑞 肖鹏峰 +1 位作者 冯学智 张学良 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期47-54,共8页
卫星图像辐射质量与其对地观测能力息息相关,GF-1是我国高分辨率对地观测系统的首发星,在山区积雪监测中有着重要的应用价值。使用新疆天山玛纳斯河流域积雪区GF-1图像与相同区域、相近时间(2d内)成像的国外同类高分辨率卫星SPOT-6和Rap... 卫星图像辐射质量与其对地观测能力息息相关,GF-1是我国高分辨率对地观测系统的首发星,在山区积雪监测中有着重要的应用价值。使用新疆天山玛纳斯河流域积雪区GF-1图像与相同区域、相近时间(2d内)成像的国外同类高分辨率卫星SPOT-6和RapidEye图像进行评价与比较,衡量GF-1在山区积雪区域的图像辐射质量水平,为GF-1的应用以及后续高分系列卫星载荷的研制提供参考。利用遥感图像辐射质量评价中常用的图像统计特征、平均梯度、信息熵和信噪比(SNR)指标对3种卫星图像进行比较,结果表明:GF-1图像与其他两种卫星的图像相比在图像统计特征和平均梯度方面表现最佳;但由于辐射量化级数的制约,其信息熵相比其他两种卫星还存在一定差距;GF-1在对积雪成像时局部会出现过饱和现象,从而导致部分区域的局部标准差值为0,在去除这些异常值后对GF-1图像的SNR进行重新估计,发现其在蓝光、红光和全色波段显著优于其他卫星,但绿光波段和近红外波段与SPOT-6有一定差距,与RapidEye相仿。总体来说,GF-1在山区积雪区的图像辐射质量基本达到了国际同类卫星的水平,部分指标甚至显著优于其他卫星,但在辐射量化级数和传感器所接受辐射能量范围方面还有一定差距,在部分积雪区会出现过饱和现象,后续可针对这些方面进行改善。 展开更多
关键词 gf-1 SPOT-6 RapidEye 图像辐射质量 积雪
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典型作物种植结构遥感提取--以赤峰市宁城县与喀喇沁旗为例
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作者 李鑫杨 卢赫宇 《农业灾害研究》 2021年第8期142-143,145,共3页
基于遥感的种植结构提取对农业资源调查、作物面积监测及产量估算、农作物灾害预警和灾后评估具有重要意义。本文根据高分一号和高分六号的数据,选用3个与农作物相关的植被指数(NDVI、EVI、RVI),3个纹理特征信息(DEM、坡度、坡向)以及... 基于遥感的种植结构提取对农业资源调查、作物面积监测及产量估算、农作物灾害预警和灾后评估具有重要意义。本文根据高分一号和高分六号的数据,选用3个与农作物相关的植被指数(NDVI、EVI、RVI),3个纹理特征信息(DEM、坡度、坡向)以及融合后各个波段作为模型输入特征,研究基于高分辨率率影像数据的农作物分类。结果表明:西北部农作物主要为玉米,中部主要为谷子,东南部地区以玉米为主,其次为高粱和谷子;红边波段705和红边波段745均对农作物的识别和分类具有一定的作用。 展开更多
关键词 遥感 农作物分类 种植结构 高分一/六号
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基于KNN-FIFS的内蒙古根河森林郁闭度遥感估测研究 被引量:6
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作者 孙珊珊 田昕 +3 位作者 谷成燕 韩宗涛 王崇阳 张兆鹏 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期959-969,共11页
为探索国产高分一号宽幅(GF-1 Wide Field of View,GF-1 WFV)数据以及具有宽覆盖、红边波段(Red-Edge band,RE)的高分六号(GF-6)卫星数据在森林郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)定量反演中的潜力,本研究以GF-1 WFV多光谱数据为基础,... 为探索国产高分一号宽幅(GF-1 Wide Field of View,GF-1 WFV)数据以及具有宽覆盖、红边波段(Red-Edge band,RE)的高分六号(GF-6)卫星数据在森林郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)定量反演中的潜力,本研究以GF-1 WFV多光谱数据为基础,添加哨兵2号(Sentinel-2A)红边波段,模拟GF-6红边波段特性,并提取相关纹理信息(Texture Information,TI)、植被指数(Vegetation Index,VI)和红边指数(Red-edge Index,RI),同时添加太阳入射角的余弦值cosi和1/cosi进一步探究了地形因素(Topographic Factors,TF)对FCC估测的影响,利用快速迭代特征选择的k-NN(kNearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection,KNN-FIFS)模型,实现了内蒙古大兴安岭根河研究区FCC的定量反演,并对比逐步多元线性回归(Stepwise Multiple Linear Regressions,SMLR)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)估测结果。通过44块调查样地实测数据验证发现:基于GF-1 WFV估测的FCC与实测数据具有很好的一致性,R2=0.52,RMSE=0.08;GF-1 WFV+VI+TI估测结果为R2=0.56,RMSE=0.08;GF-1 WFV+RE+RI+TI的精度明显提高,R2=0.63,RMSE=0.07;GF-1 WFV+RE+RI+TI+TF的精度最高,R2=0.68,RMSE=0.07,并高于SMLR(R2=0.39,RMSE=0.10)和SVM(R2=0.49,RMSE=0.10)方法。KNN-FIFS方法比SMLR和SVM方法更适用于FCC遥感估测,且添加红边信息经地形校正后,能有效提高FCC的估测精度。 展开更多
关键词 森林郁闭度 高分一号 高分六号 红边 KNN-FIFS 根河森林
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