简介:摘 要:这些重金属研究主要集中在土壤和植物中典型金属的高光谱反射率上,无论是在原位还是在实验室进行测量。最常用的波段位于光谱的可见-近红外部分,尤其是红边。在足够高的含量水平下,某些金属的光谱响应只存在细微的差异。并非所有金属都有自己独特的光谱响应。它们的检测必须依赖于它们与土壤中具有光谱响应的金属或有机物的共变异。各种分析方法,包括逐步多元线性回归、偏最小二乘回归和神经网络。导致成功或失败的原因或因素尚未得到系统的分析,包括所需的最低光谱分辨率。
简介:摘要:森林资源是不可再生的资源。我国森林资源虽然丰富,但是人均占有量较少。如何有效的对森林资源进行调查与统计是解决森林资源有效利用的关键。本文针对该问题,提出了一种基于多核支持向量机的改进的高光谱遥感影像森林分类算法,与几种主流分类算法对比,分类精度可以达到92.2%。
简介:摘要 水体的总体水质、污染、以及生态安全备受社会关注,如何快速、准确的筛选出问题河流尤为重要。上海市要求在2020年基本消除劣V类水体,日常监测采用基于地面的常规定点水质监测方法,要实现大范围水质监测,必然需要耗费大量的人力和物力,财力,而且全面监测一次时间周期很长。近些年来,随着成像光谱技术的发展,高光谱遥感数据的获取能力发展迅猛,空间分辨率和光谱分辨率都极大的提高。高光谱遥感可以获取地物丰富的光谱信息,具有宏观、大面积、波段多,获取影像周期快等优势,在水生态环境监测方面具有独特优势。通过地物光谱仪获取河道断面测点的光谱数据,通过研究水体反射率单波段、一阶微分以及波段比值和水质参数之间的关系,利用皮尔逊相关系数确定了敏感波段,建立溶解氧、高锰酸盐指数、总氮、氨氮和总磷的水质参数反演模型。通过低空无人机搭载高光谱成像设备,获取水体光谱信息,将处理后的光谱反射率代入水质参数反演模型,计算得出目标水体的水质参数,从而快速识别水体类型(I、II类、III类、IV类、V类、劣V类),以供管理部门对问题水体进行处置。在本次研究过程中,基于光谱特征(地物光谱仪、无人机载成像光谱仪)分类的中小河道水质参数反演精度均优于70%,水质类型反演精度均优于80%。
简介:摘 要:基于卫星遥感影像的渭河沿岸采沙状况的调查,是利用航片、卫片等数据,利用遥感的判读解译等新技术来了解渭河沿岸采沙场的分布情况,同时借助不同时期的影像数据从时间尺度和空间尺度来调查渭河沿岸采沙场的变化情况和发展趋势,构建数据库,为采沙场动态监测以及相关部门政府提供合理的治理依据。
简介:摘要:高光谱图像分类一直是遥感领域的研究热点。由于高精度光谱特征的遥感对象图像富含深层次特征的光谱信息和空间信息,以及待捕捉特征的光谱信息与高精度光谱遥感数据采集对象之间的非线性空间关系,这些传统分类方法无法对特征进行准确分类,如何利用这些光谱信息对深层次特征进行准确分类识别,如何准确提取地物的深层特征并使其更容易分类,是高精度光谱遥感图像特征分类领域下一步技术研究的热点。目前,卷积神经网络模型作为工业深度学习的主要技术模型,已经发展成为工业图像分析处理的重要技术应用。深度机器学习特征方法系统作为一种强大的特征提取器,广泛应用于高精度光谱度的图像特征分类和分析任务。如何针对具体问题搭建网络,也是深度学习的研究内容之一。
简介:摘要:随着我国社会经济的迅速的发展,我国虽然在卫星和航空两方面已经取得了巨大的成就。但是对于无人机遥感影像技术却也是人们当下技术研究的重要对象。因为无人机是作为二者的延伸和补充,它暂时的弥补了卫星和航空存在的小问题,它可以更加精确为人们捕捉数据,所以在我们日常生活中发挥了巨大的用途。或许无人机还没有在人们的视野中普及,但是它却具有可以通过遥感系统对其进行操作,从而可以从空间上帮我们获取更多的影像信息。主要通过无人机简单的分析,探讨其在我国航空遥感系统的重要性和不可或缺性,。通过无人机的高空航拍的影像清晰度以及质量进行对比分析,了解了无人机遥获取遥感影像的主要途径是自动定点拍摄和遥感影像的实时上传,其次就是利用地面操作系统结合无人机飞行的操控数据获得的遥感影像就行处理,主要分析无人机的优势及遥感数据影像的获取方式。尤其是实时分享影像信息是无人机航空遥感信息平台的重要内容。