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题名基于多源遥感数据的甘蔗霜冻监测评估方法
被引量：5
- 1
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作者
钟仕全
陈燕丽
刘吉凯
孙明
丁美花
匡昭敏
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机构
广西壮族自治区气象减灾研究所
广西西江流域生态环境与一体化发展协同创新中心
南京信息工程大学
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第9期189-193,共5页
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基金
中国气象局气象关键技术集成与应用项目(CMAGJ2013M36)、2014年公益性行业专项重点项目(GYHY201406030)和广西科技厅计划公关项目(桂科攻0816006-8)资助
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文摘
利用Landsat 8 OLI遥感数据提取云南耿马县甘蔗集中种植区,结合中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)历史数据和野外调查数据制定甘蔗霜冻分级指标,通过多时相甘蔗归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)变化差异对2013年底耿马县甘蔗霜冻进行灾后监测评估。结果表明:利用Landsat 8较高分辨率及光谱可分性强的优势,结合非监督分类、监督分类以及归一化植被指数阈值剔除法可迅速有效地提取甘蔗集中种植区。甘蔗全生育期MODIS NDVI变化曲线表明,正常年份12月甘蔗NDVI平均下降0.03±0.01,结合野外调查制定的分级指标可对甘蔗霜冻进行有效评估,评估结果在空间分布上与实况相符合,面积统计结果误差小于6%。
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关键词
甘蔗
霜冻
多源遥感
监测评估
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Keywords
sugarcane
frost
multi-resources remote sensing
monitoring and evaluation
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分类号
P429
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名多源卫星生态环境遥感数据的融合方法比较
被引量：2
- 2
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作者
全斌
杨肖琪
郑航霞
高建阳
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机构
中国科学院水土保持与生态环境研究中心
集美大学理学院
福建省地质遥感中心
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出处
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2005年第3期123-125,共3页
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基金
福建省自然科学基金(项目编号:D0210010)资助
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文摘
运用厦门本岛的SPOT-5全色波段数据和LANDSAT-7多光谱数据、德化地区的JERS-1雷达数据和LANDSAT-7多光谱数据,通过对两组多源遥感数据融合方法—IHS变换和主成分分析(PCA)进行试验和比较分析。试验表明,PCA变换的结果保留更多ETM图像的色彩信息,但纹理细节被光滑,图像清晰度低于IHS变换的结果。而IHS变换则更好地保留SPOT图像的纹理信息,但色彩信息不如PCA方法来得丰富。在实际的遥感数据融合中,应根据不同的目的和需求,从具体领域出发,选择合适的融合方法,才能取得好的效果。
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关键词
多源信息
遥感
数据融合
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Keywords
multi-resources images
remote sensing
data fusion
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
X171.1
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名近30a中国上空臭氧总量时空变化遥感监测分析
被引量：14
- 3
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作者
张莹
高玚
祝善友
张桂欣
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机构
南京信息工程大学遥感学院
南京市浦口区气象局
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出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2014年第6期971-978,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(41001289
41201369)
江苏高校优势学科建设工程资助项目
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文摘
本文对近30 a以来中国上空臭氧总量的时空动态变化特征进行遥感监测与分析。结果表明,中国上空的臭氧总量在持续下降,下降速度低于全球臭氧总量下降速度,而与北半球下降速度基本一致,略低于北半球下降速度。中国臭氧总量每年平均减少0.11%,大约下降0.36 DU,但2000年后中国臭氧总量下降的速度有所减缓,尤其是2005年以来,中国臭氧总量呈上升趋势,这与全球的臭氧总量变化趋势相同。中国臭氧总量的季节变化呈正弦曲线变化,最大和最小值分别出现在3月和10月,平均值大约分别为333.36 DU和284.54 DU。中国臭氧总量季节变化在纬度方向上不明显,而在经度方向上变化较大,同纬度地区臭氧总量,东部地区的大于西部地区的,南北方地区臭氧总量季节变化几乎呈相反的趋势。
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关键词
多源遥感
臭氧总量
地基观测
时空分布
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Keywords
multi-resource remote sensing
total ozone
ground-level monitoring
temporal and spatial dynamics characteristics
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分类号
P407
[天文地球—大气科学及气象学]
P402
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题名林业土地信息管理中的多源遥感图像融合技术
被引量：2
- 4
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作者
周宇
沈丽容
张黎宁
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机构
南京林业大学江苏省生态工程重点实验室
南京林业大学信息技术与科学学院
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出处
《计算机与数字工程》
2008年第11期120-123,共4页
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基金
南京林业大学江苏省生态工程重点实验室开放基金(2008年度)
南京林业大学引进人才基金(编号:163070041)资助
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文摘
多源遥感图像为林业土地监测提供了更为丰富、精确和详尽的动态信息,提升了遥感技术科技含量和应用价值,在林业土地信息管理中得到日益广泛的重视和应用。然而多源遥感同时也增加了有效图像信息的识别问题。结合多源遥感图像融合的信息处理特点,采用基于模糊径向基函数网络、模糊Kohonen神经网络和模糊自适应谐振网的计算机图像目标识别技术,自主开发设计软件对高分辨率SPOT全色影像的多波段数据信息进行图像融合类别判断。实验证明模糊Kohonen神经网络在识别的精度、速度以及识别率是最佳方法。
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关键词
多源遥感
图像融合
土地监测
人工神经网络
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Keywords
multi-resource remote sensing, image fusion, land supervision, artificial neural networks
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名多源数据辅助遥感影像发布研究
被引量：1
- 5
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作者
王树东
郝彬彬
刘素红
王晓华
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机构
河北工程大学资源学院
北京师范大学地理学与遥感科学学院
河北工程大学经管学院
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出处
《河北建筑科技学院学报》
2006年第1期70-72,共3页
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基金
国家"十五"科技攻关课题(2003BA808A16-6)
国家自然科学基金资助项目(40471094)
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文摘
根据遥感影像的特点,分析了传统的遥感影像发布问题,研究和探讨了目前网络模式下应用多源数据辅助遥感影像发布的可行性和必要性;文中指出,管理应用GIS、元数据等多源数据辅助遥感影像发布,从而提高了服务器工作和客户端数据索引的效率。
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关键词
辅助数据
网络发布
多源数据
遥感影像
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Keywords
assistant data
web issue
multi - resource data
remote sensing image
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多源遥感数据反演土壤水分方法
被引量：44
- 6
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作者
张友静
王军战
鲍艳松
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机构
河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
中国科学院寒区旱区环境与工程研究所
南京信息工程大学大气物理学院
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出处
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期222-228,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(40701130
40830639)~~
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文摘
基于ASAR-APP影像数据和光学影像数据,根据水云模型研究了小麦覆盖下地表土壤含水量的反演方法。利用TM和MODIS影像构建的植被生物、物理参数与实测小麦含水量进行回归分析,发现TM影像提取的归一化水分指数(NDWI)反演精度较好,相关系数达到0.87。根据这一关系,结合水云模型并联立裸露地表土壤湿度反演模型,建立了基于多源遥感数据的土壤含水量反演模型和参数统一求解方案。反演结果表明:该方案可得到理想的土壤水分反演精度,并可控制参数估计的误差。反演土壤含水量和准同步实测数据的相关系数为0.9,均方根误差为3.83%。在此基础上,分析了模型参数的敏感性,并制作了研究区土壤缺水量分布图。
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关键词
土壤含水量
多源遥感数据
水云模型
ASAR
多尺度
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Keywords
soil moisture content
multi-resource remotely sensed images
water-cloud model
ASAR
multi-scale
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分类号
P338.9
[天文地球—水文科学]
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题名基于地统计学和多源遥感数据的森林碳密度估算
被引量：4
- 7
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作者
严恩萍
赵运林
林辉
莫登奎
王广兴
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机构
中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室
中南林业科技大学林学院
南伊利诺伊大学地理系
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出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期72-84,共13页
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基金
国家"十二五"高技术发展研究计划项目(2012AA102001)
国家自然科学基金面上项目(31470643)
林学重点学科开放基金拟资助项目(2016YB08)
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文摘
【目的】基于遥感影像空间分辨率和地面样地大小不一致的现象,采用地统计学和多源遥感数据进行森林碳密度估算,为MODIS数据在区域森林碳密度估算领域的应用提供参考。【方法】以湖南省攸县为试验区,首先利用基于块的序列高斯协同模拟算法,将25.8 m×25.8 m的样地数据分别上推到250 m×250 m、500 m×500 m和1 000 m×1 000 m;然后将上推后的样地数据分别与MOD13Q1、MOD09A1、MOD15A2数据结合,利用序列高斯协同模拟算法开展区域森林碳密度估算研究;最后将最优结果用于湖南省森林碳密度估算。【结果】Landsat5和MODIS数据与森林碳密度的敏感因子具有高度相似性,排在前3位的分别为1/TM3、1/TM2、1/TM1和1/Band1、1/Band4、1/Band3;与植被指数产品MOD13Q1和MOD15A2相比,多光谱数据Landsat5和MOD09A1在攸县森林碳密度估算方面显示出巨大潜力,估算精度分别为82.02%和75.64%;基于MOD09A1的序列高斯协同模拟算法具有很好的适用性,可用于湖南省森林碳密度的空间模拟,估算精度为74.07%。【结论】采用基于块的序列高斯协同模拟算法,可以实现由地面样地到不同空间分辨率MODIS像元之间的转换;由于空间分辨率的限制,MOD09A1数据在刻画空间细节方面不如Landsat5精细。该研究方法适用于地面调查样地大小和遥感影像空间分辨率不一致的区域森林碳密度估算。
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关键词
林业遥感
森林资源清查
多源遥感
基于块的序列高斯协同模拟
森林碳密度
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Keywords
forestry remote sensing
forest resource inventory
multi resource remote sensing
sequential Gaussian block co-simulation
forest carbon density
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分类号
S718.5
[农业科学—林学]
S757.2
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