简介:摘要:植被具有保障土壤水分、巩固土壤硬度、防止沙尘暴、保存地下水等功能,所以研究植被是个非常重要的课题。本文研究遥感影像中植被信息的提取,以池州市Lanstand8遥感影像为主要数据源,通过ENVI波段运算对池州市遥感影像利用NDVI,SAVI,FV植被覆盖度进行植被指数的提取,在NDVI方法中阈值为0.3时提取信息最完整的,在SAVI方法中阈值为5.69时提取信息最完整的,在FV植被覆盖度阈值方法为0.4时提取信息最完整的,可以得出SAVI方法与监督分类结果最为吻合。
简介:摘要:针对现有道路提取方法精度较差、一体化与智能化较低的问题,本文基于国产多源遥感卫星影像,基于大数据量采用U-Net 、DeepLabV3、MultiTaskRoadExtractor 模型进行道路模型的训练与测试,并对测试结果进行对比分析;基于小数据量采用MultiTaskRoadExtractor模型进行道路的训练与测试,并与大数据量MultiTaskRoadExtractor 模型提取的道路进行对比分析。实验结果表明:①MultiTaskRoadExtractor 模型提取的道路优于U-Net 、DeepLabV3模型,且提取道路所用的时间最短;②平坦的道路,不涉及复杂相交关系的道路,U-Net 、DeepLabV3、MultiTaskRoadExtractor 三个模型提取的道路完整性较好,差别不大;③F382影像基于MultiTaskRoadExtractor模型采用小数据量训练的道路模型提取该影像道路的效果较好,优于大数据量MultiTaskRoadExtractor模型提取的道路。
简介:摘要:随着全球气候变化和人口增长的影响,有效管理和保护水资源变得尤为重要。基于遥感技术的水资源遥感信息提取与分析成为解决水资源管理挑战的有效手段之一。本文从遥感技术概述、数据源、信息提取方法、分析与应用以及发展趋势等方面进行了系统综述。遥感技术为水资源管理提供了高分辨率、广覆盖和多维度的数据支持,包括光学遥感、雷达遥感和热红外遥感等多种数据源。在信息提取方面,通过水体识别与提取、土地覆盖分类和变化检测等方法,可以有效获取水资源相关信息。而在信息分析与应用方面,遥感数据可用于水资源定量分析、空间分布分析和变化趋势监测,为水资源管理决策提供重要支持。未来,随着人工智能和数据融合技术的发展,水资源遥感技术将迎来更广阔的应用前景。
简介:在区域尺度下,探索提取不同林分结构和滩涂裸露状况下红树林空间分布遥感信息的适用方法。选择ALOSPRISM/AVNIR-2为数据源,以广西北部湾两个红树林典型分布区作为实验区,第一个实验区是红树林茂密、滩涂裸露的区域,第二个实验区是红树林稀疏、低矮和滩涂不完全裸露的区域,分别采用了植被指数、监督分类、非监督分类和面向对象分类方法,进行实验。研究结果表明,在第一个实验区,用RVI、NDVI、SAVI、DVI、监督分类、非监督分类和面向对象方法进行遥感分类的总体精度分别为95.3%、94.3%、92.3%、93.3%、96.0%、97.0%和94.0%,说明这几种方法都可以较精确地提取红树林信息,其中非监督分类的结果相对较好;在第二个实验区,植被指数不能精确提取红树林信息,监督分类、非监督分类和面向对象分类的总体精度分别为92.7%、85.7%和89.3%,以监督分类的结果最好。因此,监测区域尺度的红树林,必须根据具体海湾或地段红树林的林分结构特点、成像时刻的潮位高度、红树林在遥感图像上的表征,选用适合的方法,才能确保红树林信息提取精度。在采用多源遥感数据进行红树林动态监测中,综合运用植被指数、监督分类、非监督分类、面向对象分类和图像解译方法,可以准确提取红树林信息。此外,对于斑块破碎、林木低矮且相当部分稀疏的广西北部湾乃至南中国海红树林遥感信息提取,适用的遥感图像空间分辨率应小于5m,以小于3m更适宜。