基于GF2号卫星影像的农业信息提取方法对比分析

以GF2卫星0.8 m全色/3.2 m多光谱分辨率遥感影像为基础数据源,对基于GF2号卫星影像的农业信息提取流程和方法进行了研究与对比分析。首先对GF2号卫星影像进行波谱分析;其次对GF2号影像进行融合,并对多种融合方法进行质量评价;最后选择阈值法、波谱间关系法、非监督分类法和面向对象法分别对GF2号影像数据进行农业信息提取试验,并对信息提取结果进行精度验证和结果分析。试验表明,面向农业信息提取的GF2号卫星影像融合方法中,Pansharp融合算法融合影像色彩正常,无虚影,清晰度高,地类对比度正常,纹理清晰,熵值及与原始多光谱影像的相关系数高。阈值法和谱间关系法适用于提取单要素农业信息,非监督分类法能够初步获取研究区土地利用情况,面向对象法提取研究区全要素信息精度高。总体来说,不同信息提取方法具有各自的优势,在具体实际应用中,可以根据目标地类的波谱特性,选择适宜的遥感影像处理和信息提取方法。

实测光谱和欧氏距离在GF2卫星海冰提取中的应用

由于卫星受载荷分辨率和混合光谱限制,海冰遥感监测存在很大不确定性。为提高海冰提取精度,将实测光谱与高分辨率卫星数据有效结合,利用光谱数据进行GF2卫星等效反射率转换;基于欧式距离确定16种海冰判识指标的可分性;从而提出一种GF2卫星海冰快速提取方法,为中低分辨率卫星大范围的海冰监测提供基准订正数据。结果表明:(1)经过光谱曲线分析初步确定B2和B4波段是GF2卫星海冰遥感监测的敏感波段;(2)欧式距离计算结果反映16种判识指标中,B2/B4指标欧氏距离最大,海冰与雪、冰水混合物、海水等相似地物的可分性最强,是海冰最佳判识指标(3)根据判识指标采用阈值法能快速提取海冰分布信息,实现海冰与其他相似地物的分离;(4)比较本文提出的新指标(B2/B4)与其他4种指标海冰提取的精度,在冰水两种地物分类中,B2/B4判识指标略好;在多种地物分类中,B2/B4判识指标总体分类精度为96.48%,Kappa系数大于0.5,比其他指标高出3.89%～4.85%。

基于GF2卫星数据的矿山遥感监测方法及对象识别研究

基于GF2高分辨率遥感影像的数据特征和固体废弃物(尾矿库、废石堆)、矿山建筑、中转场、地下开采硐口、塌陷坑、矿山环境恢复治理等矿山遥感监测的主要地物目标特征,系统地建立了研究区主要矿山地物的遥感解译标志。通过对研究区的矿山路网和管网分析,确定研究区矿山总体分布情况,结合建立的矿山地物解译标志,对各区块内部图斑细化解译,形成了一套先整体后局部的矿山地物提取流程,通过研究区的实例表明,通过先整体后局部的解译流程,能快速、准确的完成矿山环境解译,具有一定的参照意义。

基于GF2号卫星遥感的闽北山区茶园提取对比研究

以闽北复杂山区典型岩茶种植区为研究对象,选用研究区域合适时间窗口的高分2号遥感卫星高分辨率数据,在对影像进行全色和多光谱影像融合的基础上,基于ENVI5.3软件采用了最小距离、最大似然、支持向量机以及面向对象等4种遥感影像分类方法,对影像地物进行了分类和茶园提取,并对实验结果进行了对比分析。结果显示4种分类方法中,基于规则的面向对象分类方法分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别达到了97.66%和0.95,说明融合光谱和纹理等空间信息在复杂山区茶园提取应用中能有效提高分类精度,研究表明高空间分辨率遥感影像在茶园等典型农业植被提取方面较好的应用前景。

基于GF1、GF2图像对四川青川县梨树沟地区的地质特征研究

为了快捷地评价梨树沟地区的沟系土壤化探成果,分别利用具有自主知识产权的两种不同分辨率的国产高分辨影像(GF1、GF2)进行1∶50000和1∶10000的遥感地质解译工作,依据高分影像的解译成果并结合实地地质调查工作,查明了土壤化探异常的成因,缩短了勘查时间,节约勘查经费。

享受完美影音——升技SILURO GF2 MX显卡和AU10声卡

作为知名主板厂商的升技公司日前推出了其板卡产品——SILURO GF2 MX显卡以及AU10声卡，PC Computing易用性实验室对它们进行了评测。

松下DMC-GF2打造世界最轻巧的微电相机

作为基于微型413标准的LUMIXG微型系统的新成员，松下于近日推出了DMC—GF2微电相机。通过比上一款机型大幅度缩小体积，使DMC—GF2不仅享有非凡的紧凑性及便捷的可操控性，同时继续使用1200万像素Live MOS传感器，但在处理器方面得到了很大的改进.

松下Lumix DMC-GF2

松下1年前的GF1让这个半路出家的相机品牌出尽风头。而近期推出的GF2又掀起了一股微型4/3系统的热潮,GF2的触摸屏和轻薄机身设计可以让这款相机傲视群雄吗？让我们带你一探究竟。

主流GF2 GTS/Pro显卡横向测试

显卡应该是电脑配件中除了CPU以外竞争最为激烈的产品了,现在的显卡市场是nVIDIA和ATI双雄对立的年代,像Martox已经无法对这两个霸主产生任何的影响,他们基本上退出了主流显卡市场的争夺,而STG KYRO系列则羽翼未丰。

松下单电相机DMC-GF2

松下公司于2010年11月4日正式发布旗下可换镜头数码相机新品——Lumix DMC—GF2。GF2是GF1的升级版．该机号称最轻最小的内置闪光灯可换镜头数码相机．并在操作上进行了大幅改进。

把GF2免费“变”成Ti4600

你是不是和我一样还在使用PⅢ以下的老机器?朋友们来操作你的电脑时是不是很没面子?那么,有没有免费“升级”的方法呢?有!通过下面的方法可以让你的GF2转眼间变为GeForce4 Ti4600!将你的SB16变为SB Live!不信?跟我来吧! 显卡的开机信息大家可以用刷新BIOS的方法来修改,以前的已有不少文章提过,这里就不再赘述。我们今天要做的只是修改显卡的驱动。首先找到显卡的驱动程序,把它解压缩出来。用记事本打开NVIDIA的显卡驱动里面的NV4 _disp.inf,查看最后的内容。NVIDIA=“NVDIA”一节是生产厂商,你可以改为你喜欢的厂家,如“艾尔莎”。后面的NVXXX=“XXXX”是显卡芯片对应的型号。你看看你的显卡平时在显示属性里显示的是什么,然后找到相同的内容修改即可。如笔者的MX400在显示属性里显示为NVIDIA GeForce2 MX/MX400。

松下GF2

2010年11月4日正式发布，作为GF1的升级版。GF2继续使用1200万像素LiveMOS传感器，搭载一块3英寸46万像素分辨率的触摸液晶显示屏，可拍摄1080p@60iAVCHD格式的视频短片，搭载高性能维纳斯修正引擎FHD，画质堪比单反。

遥感技术在卫片执法工作中的应用研究

综合利用两米级与亚米级的国产高分辨率卫星影像优势,开展变化图斑综合提取,以此探讨多源卫星影像在卫片执法工作中的适用性。通过研究得到以下结论:相较于传统分类算法,TabNet网络深度学习算法可以较完整地提取地物边界,并且地物混淆程度较低。采用GF2影像进行地物分割优化,居民地与硬化道路的分割效果与实际情况完全符合,且边界严格按照实际走向。结合GF1与GF2影像的变化图斑提取精度整体较高,新增道路与厂房完整识别出来,并且通过剔除农作物等影响因素,避免了裸露土地对变化图斑提取的影响。

基于遥感手段的作物识别提取研究

选用中高分辨率卫星GF2、Sentinel-2影像开展秋季作物遥感识别。基于Sentinel-2影像优化随机森林分类算法,通过丰富植被指数特征解译秋季主粮作物种植图斑,基于GF2影像采用Swin-Unet网络进行地物分割,提取作物地块。通过作物地块对初步解译的作物种植图斑进行优化,对于较小的非主粮作物地块,通过投票计算进行剔除,经精度验证,主粮作物的总体分类精度达到85%以上。

遥感技术在自然保护地卫片执法中的应用研究

利用国产卫星影像的空间分辨率优势,结合人工智能算法开展变化图斑综合提取,以此探讨多源卫星遥感影像在自然保护地卫片执法工作中的适用性。研究结果表明:采用Tensorflow框架搭建变化检测模型,开展变化图斑提取,并利用深度学习地物分割算法优化图斑边界,可以提升监测精度,研究构建的变化检测模型可较好地提取出变化图斑,且地物混淆程度较低。采用GF2影像进行图斑边界优化,较好地消除了图斑边界锯齿状等问题。通过叠加自然保护地等专题成果数据,筛选出了疑似违法图斑,避免了漏识别现象,提升了工作效率。

松下Lumix DMC-GF2数码相机

松下近日正式发布旗下可换镜头数码相机Lumix DMC-GF2。相比上一代产品．GF2机身大小减少了约19％．而重量方面则减少了约7％．是目前松下旗下最小巧的单电相机。

LUMIX GF2新女友登场

松下GF2相对GF1最大的改进就是体积蔓为小巧．并采用了Micro4/3累统，而且还增加了Full HD视频拍摄功能。让我们来看看“女友”2号到底在性能上又有多少提高呢？

基于像素和面向对象的遥感影像分类方法比较

以GF2遥感影像为数据源,利用ENVI和eCognition软件分别采用最大似然分类、支持向量机分类、ISODATA分类、K均值分类、最近邻分类、决策树分类6种分类算法进行遥感影像分类,并对6种分类算法结果进行对比分析。结果表明:最近邻分类法的分类效果最佳,准确性最高。

更正说明

本刊2022年第8期第32~36页,《夏热冬冷地区幼儿园建筑的通风模拟与分析》一文中,由于作者笔误,文中的基金项目由“浙江省基础公益研究计划项目(GF20E080007)”更正为“浙江省基础公益研究计划项目(LGF20E080001)”。