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CBERS与ASAR影像融合处理及在提取土壤侵蚀信息中的应用 预览
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作者 李涛 颜伟 《湖北农业科学》 2017年第10期1956-1959,共4页
以CBERS数据与ASAR数据为多源遥感数据源,进行CBERS影像与ASAR影像HPF像素级融合,得到了高空间分辨率的多光谱影像HPF融合影像,并结合DEM数据,提取植被覆盖度、土地类型、坡度土壤侵蚀信息,在土壤侵蚀信息准确性和丰富性方面,取得了较... 以CBERS数据与ASAR数据为多源遥感数据源,进行CBERS影像与ASAR影像HPF像素级融合,得到了高空间分辨率的多光谱影像HPF融合影像,并结合DEM数据,提取植被覆盖度、土地类型、坡度土壤侵蚀信息,在土壤侵蚀信息准确性和丰富性方面,取得了较理想的效果,为实际应用中提取土壤侵蚀信息提供了参考。 展开更多
关键词 遥感 ASAR数据 CBERS数据 HPF像素级融合 土壤侵蚀信息
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基于面向对象的光学和ASAR数据的早稻种植面积早期提取 预览
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作者 胡佩敏 熊勤学 《湖北农业科学》 2017年第16期3140-3143,共4页
针对目前利用ASAR数据提取作物种植空间分布的精度因相干斑点噪声问题而达不到业务运行要求问题,以全国水稻种植面积最大的湖北省监利县为例,运用空间分辨率为16 m的高分一号多光谱数据,采用图像切割和融合方法提取农田边界,将早稻早期... 针对目前利用ASAR数据提取作物种植空间分布的精度因相干斑点噪声问题而达不到业务运行要求问题,以全国水稻种植面积最大的湖北省监利县为例,运用空间分辨率为16 m的高分一号多光谱数据,采用图像切割和融合方法提取农田边界,将早稻早期三景ASAR数据以每个对象(一个对象代表一块农田)取均值,以此消除相干斑点噪声,结合早稻早期ASAR数据变化特征(早稻灌水前期ASAR后向散射系数大,灌水后最小,秧苗后期变大),提取监利县2015年早稻种植空间分布。通过与调查区(面积23.4 km2)对比,其Kappa系数为0.83,其精确度较单独用ASAR数据提取方法提高一个层次,该早稻提取方法适合业务化运行。 展开更多
关键词 边界提取 ASAR数据 种植空间分布 面向对象方法
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ASAR数据与ETM+图像融合探测干旱区浅层地下水的应用 预览
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作者 苟毅征 关洪军 胡杰华 《环境科学导刊》 2009年第3期 93-95,共3页
介绍了ETM+图像与ASAR数据在探测浅层地下水方面的优缺点,并通过对内蒙古阿拉善左旗地区遥感资料的处理,研究了光谱图像与雷达数据融合后在探测浅层地下水方面的应用效果。研究表明该方法虽不能精确地探测到浅层地下水的埋深与范围... 介绍了ETM+图像与ASAR数据在探测浅层地下水方面的优缺点,并通过对内蒙古阿拉善左旗地区遥感资料的处理,研究了光谱图像与雷达数据融合后在探测浅层地下水方面的应用效果。研究表明该方法虽不能精确地探测到浅层地下水的埋深与范围,但对掌握宏观区域上浅表层地下水的分布较之单一数据源具有更快速、更直观的效果。 展开更多
关键词 ASAR数据 图像融合 浅层地下水 遥感解译
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用小波变换和中值滤波研究差分干涉图的去噪 预览 被引量:1
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作者 余景波 刘国林 +1 位作者 王建波 葛振坦 《全球定位系统》 2011年第2期 29-35,共7页
介绍了小波变换的基本原理和图像去噪常见的滤波方法,采用几种常见滤波分别对模拟差分干涉图和EVISAT卫星获取的矿区真实合成孔径雷达(ASAR)数据的差分干涉图分别进行滤波去噪处理,并对其去噪效果进行分析。采用小波变换和中值滤波... 介绍了小波变换的基本原理和图像去噪常见的滤波方法,采用几种常见滤波分别对模拟差分干涉图和EVISAT卫星获取的矿区真实合成孔径雷达(ASAR)数据的差分干涉图分别进行滤波去噪处理,并对其去噪效果进行分析。采用小波变换和中值滤波相结合的方法对矿区真实ASAR数据差分干涉图进行去噪处理,并对先中值滤波再小波变换和先小波变换再中值滤波两种方式去噪结果分别进行了分析比较,结果表明:先小波变换再中值滤波去噪后,图像保真效果较好。 展开更多
关键词 小波变换 中值滤波 模拟干涉图 ENVISAT卫星 矿区真实ASAR数据差分干涉图 去噪
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兼容光学雷达影像及地形辅助数据的扎龙湿地遥感分类 预览 被引量:5
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作者 刘蕾 臧淑英 +1 位作者 那晓东 裴雪原 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期36-40,F0002共6页
结合Landsat TM影像、EnvisatASAR的c波段雷达影像和地形辅助数据,采用决策树方法,包括分类回归树(C1assification and Regression Tree,CART)和随机森林(Random Forest,RF)算法,对扎龙湿地进行遥感分类。用实测GPS样本点对分... 结合Landsat TM影像、EnvisatASAR的c波段雷达影像和地形辅助数据,采用决策树方法,包括分类回归树(C1assification and Regression Tree,CART)和随机森林(Random Forest,RF)算法,对扎龙湿地进行遥感分类。用实测GPS样本点对分类结果进行精度验证,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MI。C)对比。结果表明,地形辅助数据和雷达后向散射系数对湿地分类精度的提高起重要作用。基于RF算法分类结果的总精度和Kappa系数分别为92.6%和0.901,沼泽湿地的分类精度达到96.3%,较CART算法和MLC监督分类方法有明显提高。该研究提供了一种快速、高效的内陆淡水沼泽湿地遥感分类技术。 展开更多
关键词 扎龙湿地 随机森林 ENVISAT ASAR地形辅助数据
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