-
题名最佳波段组合的典型地物信息提取
被引量:2
- 1
-
-
作者
王芳
-
机构
内江师范学院自然资源智能化监测应用实验室
-
出处
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2022年第2期82-91,共10页
-
基金
教育部产学合作协同育人项目(202101096041)
四川省社会科学重点研究基地“沱江流域高质量发展研究中心”资助项目(TJGZL2020-10)。
-
文摘
随着国产高分辨率卫星的快速发展,可获取的影像数据愈加丰富,但如何进一步提高其利用效率是亟待解决的问题,针对国产高分卫星影像光谱特征利用率不高、波段间信息冗余及相互干扰的问题,以“高分二号”和“北京二号”卫星影像数据为数据源,开展典型地物最佳波段组合研究,基于光谱特征分析、最佳指数因子、联合熵和典型地物的光谱曲线等逐步确定其最佳波段组合,并采用目视判别和最佳指数因子对最优波段组合的选取结果进行了验证,结果表明,两种影像的最佳波段组合为B1、B3、B4;最后,对四种波段组合的影像均进行典型地物信息提取,实验表明,在两种影像中,B1、B3、B4组合的典型地物信息提取精度和Kappa系数均最高,这说明B1、B3、B4组合是适用于两种影像土地利用信息提取的最佳波段组合,同时再次验证了最佳波段的选取结果,具有一定的实用意义,为同类卫星影像典型地物信息提取的最佳波段组合选取方法提供了参考。
-
关键词
波段组合
土地利用
信息提取
“高分二号”卫星影像
“北京二号”卫星影像
遥感应用
-
Keywords
band combination
land application
information extraction
Gaofen-2 satellite image
Beijing-2 satellite image
remote sensing application
-
分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
-
-
题名沱江流域近30年景观生态风险时空演变分析
被引量:1
- 2
-
-
作者
王芳
-
机构
内江师范学院自然资源智能化监测应用实验室
-
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2023年第6期198-211,221,共15页
-
基金
国家自然科学基金青年项目(42207413)
四川省社会科学重点研究基地“沱江流域高质量发展研究中心”资助项目(TJGZL2020-10)
教育部产学合作协同育人项目(202101096041)。
-
文摘
针对沱江流域近30年来景观生态风险演变较为欠缺的问题,该文基于1990—2020年7期土地利用数据构建生态风险评价模型,综合运用地统计学、空间自相关、重心转移等方法探究生态风险时空演变规律。结果表明:建设用地扩张强烈,耕地减少明显,耕地生态风险下降,草地、林地生态风险上升,土地转移类型以耕地-林地、耕地-建设用地和林地-耕地为主,由这3种转移类型引起风险变化分别以降低、升高、降低为主;生态风险整体下降,其降低为上升面积的2.78倍;生态风险空间正相关显著,呈聚集状态,高-高聚集主要在较高、高风险区,低-低聚集主要在低、较低风险区;风险重心整体由东南-西北迁移,累计迁移34.832 0 km。研究成果可为生态文明建设和资源开发提供预警信息。
-
关键词
景观格局
生态风险
空间自相关
地统计学
重心迁移
-
Keywords
landscape pattern
ecological risk
spatial autocorrelation
geostatistics
migration of gravity center
-
分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
-
-
题名国产高分卫星像素级影像融合及其质量评价
被引量:8
- 3
-
-
作者
王芳
杨武年
王建
陈爱玲
-
机构
内江师范学院自然资源智能化监测应用实验室
成都理工大学地球科学学院
内江职业技术学院土木工程系
-
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2021年第8期73-80,共8页
-
基金
国家自然科学基金项目(41671432)
四川省社会科学重点研究基地“沱江流域高质量发展研究中心”资助项目(TJGZL2020-10)。
-
文摘
为了探究适合国产高分卫星影像的融合方法,该文以国产亚米级高分辨率卫星BJ-2和GF-2影像为数据源,分别选取像素级影像融合方法中较为典型的GS、Pansharp、NND、HPF、PCA和PCA+Wavelet对2种影像进行处理,并采用定性和定量分析法对其融合效果进行评价。结果表明:对于BJ-2影像,Pansharp和GS的融合效果相对较好,光谱保真度较佳、清晰度较高、光谱扭曲度较小;对于GF-2影像,Pansharp融合效果相对较好,HPF次之,光谱保真度较佳、清晰度较高、光谱扭曲度较小;对于2种影像,PCA融合法的效果最差。
-
关键词
高分二号
北京二号
影像融合
质量评价
-
Keywords
GF-2
BJ-2
image fusion
quality evaluation
-
分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
-