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1.
2.
由于塔里木河流域中下游距离河道在垂直向的差别,以及气候与人为因素的影响,使植被的空间分布具有异构性.典型地物光谱变化的研究为中下游生态环境的遥感监测提供了基础,实验研究表明:绿色全荣植物中,棉花由于其具有明显绿峰、水分吸收谷和近红外的高反射峰而更加容易识别,其他植物主要差别则集中在550,680,1420 nm附近的反射峰、吸收谷和1920~2500 nm之间的反射率;与绿色植被相比,枯枝的光谱在可见光部分的绿峰和红光吸收谷不明显,但在可见光部分波形有所差别,而与流沙土壤光谱相比,各波段反射率变化较大;对比不同荣枯比例的植物光谱发现,同一种植物随着荣枯配比的变化,除可见光绿峰、近红外反射峰和各水分吸收谷变化外,最明显的是在近红外1420~1820 nm之间和短波红外1920~2500 nm之间反射率随着枯枝的比例增加而明显升高;关于土壤光谱,中下游各断面占主要类型的流沙土光谱相差不大,但是盐碱土和含有一定水分的盐碱土则变化较大,而且反射率基本低于流沙土,结壳土则除在近红外和短波红外部分变化更加平缓而有所差别外,其余波段接近流沙土;同样的土壤背景下,近红外和短波红外部分反射率的差别能够在一定程度上反映覆盖度的变化. 相似文献
3.
针对地物边缘提取中准确度与完整度难以兼顾、线段间缺乏连接关系的问题,提出一种表达图像地物边缘的线段序列检测方法。分析线段序列的构建规律,通过边缘分组界定地物边缘范畴,利用相位约束、距离约束、共线约束、连接性约束,解决遮挡或其他地物干扰导致的线段断裂问题,采用相邻性约束和端点共享约束对同边缘组内不同线段进行分类,同时对符合端点共享条件的线段进行更新,以构建线段序列。利用所提方法分别对街景、航空、卫星图像进行地物边缘检测实验,评价结果显示线段序列精度可达98%,表明所提方法能够准确表达地物边缘,提升图像地物边缘表达的能力。 相似文献
4.
线状地物的化简是地图综合的重要组成部分,Douglas-Peucker算法作为一种经典的化简线状地物的算法,化简时需要进行多次实验才能选取到合适的阈值,得到最终化简结果。为了避免选取阈值繁琐的过程,通过计算不同阈值下化简前后线状地物间的空间相似度,并将绝对阈值转换为相对阈值,利用曲线拟合的方法得到相对阈值和空间相似度之间的关系。基于两者之间的关系,在使用Douglas-Peucker算法化简线状地物时,即可通过空间相似度来选取合适的化简阈值,提高了化简的效率。 相似文献
5.
6.
水体中悬浮泥沙影响到水体的透明度和水色等光学性质,还密切关系到河口海岸冲淤变化过程。采用高光谱遥感技术获得悬沙水体的反射光谱数据,同时从原理上来计算反射率。针对传统水体遥感测量的局限性,地物光谱仪测量方式更加合理。选用地物光谱仪和光纤光谱仪进行研究,得到以下结论:随着悬沙浓度的增高,反射率也增高,且发生反射的波段范围有所增大;离水面一定距离时测得的悬沙反射率的误差主要来自于天空光,近水面虽然减少了天空光的部分影响,但光纤光谱仪较敏感,受水面波动的影响较大;到水面下光强变弱,利用光纤光谱仪可以不受天空光影响直接获得水体反射率。 相似文献
7.
ETM+(TM)数据在土地利用动态监测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
刘琳 《南京林业大学学报(自然科学版)》2007,31(4):77-80
对研究区两个时相的ETM (TM)影像进行土地利用分类,分别采用分类后比较法、图像差值法、光谱特征变异法等方法进行了土地利用变化信息的发现和提取.结果表明:各种动态监测方法中,基于图像融合的光谱特征变异法效果最好,在采用该方法获得的融合图像中,对新增的线状地物,可识别出的最小宽度为9.8 m;新增的面状地物,可识别的最小面积为1 000 m2左右.该融合图像可以作为土地利用动态监测的指导数据. 相似文献
8.
遥感技术直接探测烃类微渗漏的方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
应用遥感技术进行油气资源勘探,已有较长的历史,以往大都采用遥感图象的构造-地貌分析方法,寻找可能的油气储集构造。80年代以来,开始探索应用遥感技术探测油气藏烃类微渗漏的方法,从而实现直接寻找油气藏的存在。这是当今遥感应用研究的前沿,本文为国内第一次系统试验研究的成果报道。 相似文献
9.
基于光谱特征对高分辨率多光谱遥感图像进行地物分类易形成噪声,提出一种光谱特征与纹理特征相结合的地物分类方法。首先基于光谱特征与纹理特征利用四叉树技术,对图像进行分块处理,以图像块的方式提取地物的光谱特征和纹理特征,然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)对图像块进行地物分类,并通过区域增长方法对边缘区域进行处理,使得分类区域边界清晰。对Quickbird多光谱遥感图像进行实验,实验结果表明,该方法地物分类结果精度较高、区域一致性强、噪声少。 相似文献
10.
采用了一种空间敏感度特征包(spatially sensitive bags of feature, SS BOF)来实现合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的地物识别。首先采用推广的核模糊C 均值方法分割SAR图像,提取SAR图像目标图形;采用Harris角点检测子提取角点,接着对目标图形进行Delaunay三角剖分;采用cotangent weight方法对三角剖分图赋值,进而求得离散化Laplace Beltrami算子的特征值、特征向量,并计算SS BOF,进而对地物目标进行识别,其识别方法采用比L1相似准则效果更好的相关系数法;最后与热核迹等热核不变量特征以及Hu不变矩特征进行对比。实验表明:空间敏感度热核特征的识别率高于热核不变量的识别率,并与经典的Hu不变矩特征比较,识别率有所提高。 相似文献