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GF-1图像在中印边境楚鲁松杰村地质灾害调查中的应用
被引量：
11
1
作者
张焜
李晓民
+2 位作者
马世斌
刘世英
李生辉
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2016年第2期139-148,共10页
为了解高分一号卫星(GF-1)图像的应用性能和查明中印边境楚鲁松杰村一带的地质灾害发育规律,利用DEM和GF-1图像对该地区的岩性、构造和地质灾害进行详细的遥感解译。研究结果表明,GF-1数据的融合图像对灾害体的微地貌形态反映较明显,能...
为了解高分一号卫星(GF-1)图像的应用性能和查明中印边境楚鲁松杰村一带的地质灾害发育规律,利用DEM和GF-1图像对该地区的岩性、构造和地质灾害进行详细的遥感解译。研究结果表明,GF-1数据的融合图像对灾害体的微地貌形态反映较明显,能够用于识别地质灾害体的位置、边界范围等特征信息;区内地质灾害类型主要为滑坡和寒冻风化碎屑流等,滑坡、崩塌、泥石流多发生在[25°,35°]坡度段内,而寒冻风化碎屑流的发生则与坡度的增大成正相关;地质灾害运移方向与主构造线方向、基岩层面倾向基本一致。研究还揭示出该区内分布多级河流阶地,较大的垂直落差及丰富的第四系松散堆积物是地质灾害发育的重要因素。
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关键词
高分
一号
卫星
(
gf
-1)
中印边境
地质灾害
寒冻风化碎屑流
遥感调查
下载PDF
职称材料
基于GF-1WFV数据的16 m分辨率反照率产品算法与验证
2
作者
陆彦蓉
李霞
+3 位作者
杨凯祥
刘强
闻建光
李秀红
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期2541-2551,共11页
地表反照率在陆面气候和生物圈模型中起着至关重要的作用。为了更好地满足多领域研究的要求,拓宽定量遥感参数的应用,许多研究学者及团队正在利用不同的算法开发高分辨率地表反照率产品。本文提出的算法基于中国高分一号卫星WFV传感器...
地表反照率在陆面气候和生物圈模型中起着至关重要的作用。为了更好地满足多领域研究的要求,拓宽定量遥感参数的应用,许多研究学者及团队正在利用不同的算法开发高分辨率地表反照率产品。本文提出的算法基于中国高分一号卫星WFV传感器数据和500 m分辨率的GLASS反照率产品生成高空间分辨率的反照率产品。算法思路首先用直接反演算法反演GF-1 WFV数据得到16 m分辨率初级反照率产品,再将500 m分辨率的GLASS反照率产品与16 m分辨率初级产品的纹理信息进行降尺度融合,最终得到16 m分辨率的融合反照率产品。以2016年—2017年黑河实验区的8个站点的地面观测值对算法结果进行验证,实测数据与反演融合数据的时间序列图表明融合后的16 m分辨率反照率与实测值一致性较好;同时,通过2016年—2017年所有站点散点图分析,融合反照率均方根误差为0.02439,初级反照率则为0.05135,融合反照率比初级反照率更接近实测值。16 m分辨率反照率产品在平均值与500 m分辨率的GLASS反照率产品一致的前提下丰富了空间纹理信息,能够更好地支持在区域尺度研究人类活动对环境的影响。
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关键词
遥感
反照率
算法
降尺度融合
高分
辨率
验证
高分
一号
卫星
(
gf
-1)
黑河
原文传递
冬小麦非监督分类结果的类别选择研究
被引量：
1
3
作者
王利民
刘佳
+2 位作者
杨福刚
杨玲波
姚保民
《中国农学通报》
2019年第6期134-142,共9页
为了实现基于遥感影像作物的自动分类,发挥遥感技术宏观、迅速的大范围监测特点,在遥感影像非监督分类的基础上,提出了一种基于ISODATA非监督分类结果的自动分类方法。该方法分为ISODATA非监督分类过程和自动分类过程,自动分类过程又可...
为了实现基于遥感影像作物的自动分类,发挥遥感技术宏观、迅速的大范围监测特点,在遥感影像非监督分类的基础上,提出了一种基于ISODATA非监督分类结果的自动分类方法。该方法分为ISODATA非监督分类过程和自动分类过程,自动分类过程又可分为冬小麦样本点占比排序和类冬小麦类别确定两个方面。当非监督分类类别设置为40或50类、每类样本数量为4或5类时,冬小麦遥感分类精度较高且分类精度稳定。在200个样本点组合(40个分类类别,每个类别中5个样本点)中,基于ISODATA非监督自动分类结果的总体精度相较于最大似然分类方法提高了2.5个百分点,KAPPA系数提高了19.4%。在500个样本点组合(100个分类类别,每个类别中5个样本点)下,基于ISODATA非监督自动分类结果总体精度和KAPPA系数与最大似然分类方法相近。基于ISODATA非监督分类结果的自动分类方法可以在样本量较少时保持较高的分类精度,人机交互少,分类效率高,适用于业务化应用。
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关键词
迭代自组织数据分析技术(ISODATA)
高分
一号
卫星
(
gf
-1)
宽幅(WFV)
冬小麦
面积
遥感
识别
下载PDF
职称材料
题名
GF-1图像在中印边境楚鲁松杰村地质灾害调查中的应用
被引量：
11
1
作者
张焜
李晓民
马世斌
刘世英
李生辉
机构
青海省青藏高原北部地质过程与矿产资源重点实验室
青海省地质调查院
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2016年第2期139-148,共10页
基金
中国地质调查局地质调查项目"西北边境地区国土资源遥感综合调查"(编号:12120114090601)资助
文摘
为了解高分一号卫星(GF-1)图像的应用性能和查明中印边境楚鲁松杰村一带的地质灾害发育规律,利用DEM和GF-1图像对该地区的岩性、构造和地质灾害进行详细的遥感解译。研究结果表明,GF-1数据的融合图像对灾害体的微地貌形态反映较明显,能够用于识别地质灾害体的位置、边界范围等特征信息;区内地质灾害类型主要为滑坡和寒冻风化碎屑流等,滑坡、崩塌、泥石流多发生在[25°,35°]坡度段内,而寒冻风化碎屑流的发生则与坡度的增大成正相关;地质灾害运移方向与主构造线方向、基岩层面倾向基本一致。研究还揭示出该区内分布多级河流阶地,较大的垂直落差及丰富的第四系松散堆积物是地质灾害发育的重要因素。
关键词
高分
一号
卫星
(
gf
-1)
中印边境
地质灾害
寒冻风化碎屑流
遥感调查
Keywords
gf
-
1
satellite
Sino-India border
geological disaster
frost weathering debris flow
remote sensing interpretation
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
基于GF-1WFV数据的16 m分辨率反照率产品算法与验证
2
作者
陆彦蓉
李霞
杨凯祥
刘强
闻建光
李秀红
机构
北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院
北京师范大学遥感科学国家重点实验室
中国科学院空天信息创新研究院
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期2541-2551,共11页
基金
国家重点研发计划(编号:2020YFA0608703,2016YFA0600102)。
文摘
地表反照率在陆面气候和生物圈模型中起着至关重要的作用。为了更好地满足多领域研究的要求,拓宽定量遥感参数的应用,许多研究学者及团队正在利用不同的算法开发高分辨率地表反照率产品。本文提出的算法基于中国高分一号卫星WFV传感器数据和500 m分辨率的GLASS反照率产品生成高空间分辨率的反照率产品。算法思路首先用直接反演算法反演GF-1 WFV数据得到16 m分辨率初级反照率产品,再将500 m分辨率的GLASS反照率产品与16 m分辨率初级产品的纹理信息进行降尺度融合,最终得到16 m分辨率的融合反照率产品。以2016年—2017年黑河实验区的8个站点的地面观测值对算法结果进行验证,实测数据与反演融合数据的时间序列图表明融合后的16 m分辨率反照率与实测值一致性较好;同时,通过2016年—2017年所有站点散点图分析,融合反照率均方根误差为0.02439,初级反照率则为0.05135,融合反照率比初级反照率更接近实测值。16 m分辨率反照率产品在平均值与500 m分辨率的GLASS反照率产品一致的前提下丰富了空间纹理信息,能够更好地支持在区域尺度研究人类活动对环境的影响。
关键词
遥感
反照率
算法
降尺度融合
高分
辨率
验证
高分
一号
卫星
(
gf
-1)
黑河
Keywords
remote sensing
albedo
algorithm
downscaling fusion
high resolution
verification
gf
-
1
Hei He
分类号
TP701 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P2 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
原文传递
题名
冬小麦非监督分类结果的类别选择研究
被引量：
1
3
作者
王利民
刘佳
杨福刚
杨玲波
姚保民
机构
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
出处
《中国农学通报》
2019年第6期134-142,共9页
基金
国家重点研发计划课题"作物生长与生产力卫星遥感监测预测"(2016YFD0300603)
文摘
为了实现基于遥感影像作物的自动分类,发挥遥感技术宏观、迅速的大范围监测特点,在遥感影像非监督分类的基础上,提出了一种基于ISODATA非监督分类结果的自动分类方法。该方法分为ISODATA非监督分类过程和自动分类过程,自动分类过程又可分为冬小麦样本点占比排序和类冬小麦类别确定两个方面。当非监督分类类别设置为40或50类、每类样本数量为4或5类时,冬小麦遥感分类精度较高且分类精度稳定。在200个样本点组合(40个分类类别,每个类别中5个样本点)中,基于ISODATA非监督自动分类结果的总体精度相较于最大似然分类方法提高了2.5个百分点,KAPPA系数提高了19.4%。在500个样本点组合(100个分类类别,每个类别中5个样本点)下,基于ISODATA非监督自动分类结果总体精度和KAPPA系数与最大似然分类方法相近。基于ISODATA非监督分类结果的自动分类方法可以在样本量较少时保持较高的分类精度,人机交互少,分类效率高,适用于业务化应用。
关键词
迭代自组织数据分析技术(ISODATA)
高分
一号
卫星
(
gf
-1)
宽幅(WFV)
冬小麦
面积
遥感
识别
Keywords
ISODATA
gf
-
1
WFV
winter wheat
area
remote sensing
recognition
分类号
S512.11 [农业科学—作物学]
S127
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GF-1图像在中印边境楚鲁松杰村地质灾害调查中的应用
张焜
李晓民
马世斌
刘世英
李生辉
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2016
11
下载PDF
职称材料
2
基于GF-1WFV数据的16 m分辨率反照率产品算法与验证
陆彦蓉
李霞
杨凯祥
刘强
闻建光
李秀红
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
原文传递
3
冬小麦非监督分类结果的类别选择研究
王利民
刘佳
杨福刚
杨玲波
姚保民
《中国农学通报》
2019
1
下载PDF
职称材料
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