简介：摘要：在应用航天遥感时用到的数据一般分为两种形式，即遥感影像和数据图像，这两种数据形式无论使用哪种，影像都是记录在感光的胶片和相纸上的，数据影像是通过数字磁带进行记录的，记录的图像的颜色是离散变化的，而遥感影像是通过对地表进行拍摄和扫瞄来记录数据，遥感影像获得的影像数据有黑白和彩色两种，一般比较常使用的是彩色。获取遥感影像的方式有很多种，这篇文章就是对影响遥感影像的数据信息提取方式进行了简要的分析。

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：在应用航天遥感时用到的数据一般分为两种形式，即遥感影像和数据图像，这两种数据形式无论使用哪种，影像都是记录在感光的胶片和相纸上的，数据影像是通过数字磁带进行记录的，记录的图像的颜色是离散变化的，而遥感影像是通过对地表进行拍摄和扫瞄来记录数据，遥感影像获得的影像数据有黑白和彩色两种，一般比较常使用的是彩色。获取遥感影像的方式有很多种，这篇文章就是对影响遥感影像的数据信息提取方式进行了简要的分析。

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：目前，遥感已经越来越多地用于提取不同尺度的土地利用、土地覆盖变化和人类特征信息。准确选择合适的遥感数据是快速、准确地发现和提取遥感图像所需信息的前提。本文总结了基于遥感影像提取地物信息的方法，并列举了一些应用方面的实例，仅供相关的研究人员参考。

简介：摘要：近年来，随着遥感技术的快速发展，利用遥感数据进行地表特征提取与分类成为了一个重要的研究领域。本文旨在通过对遥感数据的处理和分析，实现对地表特征的自动提取和分类。首先，介绍了遥感数据的基本原理和常用的遥感传感器，为后续的研究奠定了基础。然后，探讨了地表特征提取的方法和技术，包括基于光谱信息的特征提取、纹理分析和形态学等。接下来，介绍了地表特征分类的方法，包括监督分类和无监督分类技术，并详细比较了它们的优缺点。最后，结合具体案例，验证了所提出方法的有效性和可行性，并对未来的研究方向进行了展望。

简介：摘要：城市道路是连接城市地区和外部道路的桥梁，为居民的日常生活、工作、文化和娱乐活动提供便利，在生产要素的运作和城市规划的进展中发挥着关键作用。但是，随着私家车数量的迅速增加，城市道路面临着越来越多的问题，特别是上下班交通、学校高峰期间的交通堵塞、交通事故，这些问题已成为制约我国城市化进程的关键因素。在此基础上，对从遥感图像中提取道路信息的技术研究，以供参考。

简介：摘要

简介：摘要：土地覆盖是地球表面各种自然和人工结构的自然属性和特征的综合体。它的分布和变化反映了人与自然的互动。它是发展的重要基础，在自然资源管理、城乡土地规划等方面发挥着重要作用。因此，提供质量可靠的土地覆盖数据至关重要。土地覆盖数据通常遵循“所见即所得”的原则，基于遥感图像提取信息。本文以生产地理信息资源建设、维护和更新土地覆盖数据为例，在分析土地覆盖数据分类体系和信息提取方法的基础上，探讨了信息提取过程中的一些技术问题，为生产土地覆盖数据提供依据请参考。

简介：摘要：为了定期的了解区域内地表的建筑情况、资源利用现状，需要定期的对区域内地表信息进行提取与监测，应用遥感影像获取技术，为整体的地表资源利用情况提供技术与数据保障。基于以上背景，本文基于机载遥感影像处理技术，研究了一种地表覆盖信息的提取方法，提高地表覆盖信息数据的精准性。

简介：摘要：传统的数据采集方式往往需要手工记录于繁琐的数据表格内，这个过程中存在着一定的错误率和漏报现象，可能会影响数据的准确性和实用性。此外，人工查阅样本像片往往需要翻阅大量的文件和图片，效率低下且容易出错。针对这些不足，开发遥感影像解译样本的信息自动提取与查看工具显得尤为重要，开发使用该工具可以实现解译样本信息的自动提取和一键式快速查看，将原本繁琐、耗时的人工操作流程，变为快捷、便捷的文件自动处理，从而极大地缩短工作时间，并能有效地降低解译采集数据过程中的错误率和漏报现象。

简介：摘 要：以贵州省贵定县为研究区，运用决策树分类方法精确提取2021年贵定县石漠化信息，结果表明贵定县轻度及中度石漠化占比达27.2%，主要零散分布在贵定县北部以及中部偏南地区。从 2000 年、2010 年、2021 年Landsat5/8遥感影像中提取遥感生态指数RSEI进行了反演，结果表明贵定县遥感生态指数近22a来增加4个百分点，贵定县生态质量呈明显改善。

简介：摘要:本论文针对水体动态监测的需求，提出了一种基于遥感技术的水面线提取算法。该算法结合多源遥感数据，包括卫星影像和激光雷达数据，通过图像处理和数据分析，实现了高精度的水面线提取。该算法采用了先进的图像分割和特征提取技术，能够有效识别和跟踪水体边界的变化。通过实验验证，本算法在水体动态监测中表现出色，具有较高的精度和稳定性，可广泛应用于水资源管理、环境监测等领域。

简介：摘要：遥感影像作为丰富的地面载体，可以为自然资源监测监管等业务提供影像支撑。遥感技术能够全面、快速、有效地探查自然资源的分布情况，帮助自然资源部门摸清自然资源现状，及时掌握自然资源变化信息，辅助行使“两统一”职责。当前，遥感已成为自然资源调查监管的重要手段。遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生发展而来的。目前，精准的遥感信息提取主要靠人工目视解译来完成。面对海量、多源、多时相的遥感影像数据，低效率的人工解译已经无法满足快速获取信息的需求。为了建立高效的自然资源遥感监测服务体系，迫切需要开展高精度自动化信息提取技术研究，实现目标快速识别和信息提取。

简介：摘要：随着无人机技术的不断发展和普及，无人机智能遥感信息提取技术已经成为当今遥感领域的研究热点。本文对该技术进行了深入研究和分析，旨在探讨其在不同领域中的应用和前景。

简介：摘要：本文介绍了遥感影像数据处理与地理信息提取技术在不同领域的应用。通过分析遥感影像数据，可以提取出有关地球表面的地理信息和特征，包括地物信息、土地利用/覆盖分类、地表特征等。这些信息对于环境监测、城市规划、资源管理、农业应用和自然灾害监测与应急响应等方面都具有重要意义。

简介：摘要：遥感影像解译技术和地物提取算法在测绘工程中的应用具有广阔的前景。通过合理选择和优化算法，可以提高地物提取的准确性和效率，为测绘工程提供重要支持。然而，仍需进一步加强对算法性能的评价和比较，不断优化和改进算法手段，以满足不同场景下的测绘需求。本文主要分析遥感影像解译技术与地物提取算法在测绘工程中的应用。

简介：摘要：飞机掩体是机场中用于保护和隐蔽飞机的关键设施，其快速检测和定位能够为制导武器实现精准打击提供关键支撑。飞机掩体形态多样，在方向、尺寸及表面覆盖物等方面具有较大的差异，且部分机场附近环境复杂，有些背景地物与目标形态特征较为相似，多样性和复杂性给目标检测任务带来挑战。遥感影像覆盖范围广，更新时间快，受地面条件限制少，可以为飞机掩体检测提供数据支持。因此，研究如何利用遥感影像快速准确检测飞机掩体值得关注，在战场态势评估和敌方战备分析等方面具有十分重要的战略意义和军事价值。遥感影像目标检测就是确认影像中是否存在感兴趣的目标并找到目标位置[1]，能够快速有效地获取影像信息。针对飞机掩体这一目标，孙军领等[2]基于光学遥感影像提取掩体的位置特征和形状特征进行融合检测，徐万朋等[3]利用基于几何活动轮廓模型分割方法对合成孔径雷达图像中的掩体目标进行了检测，都是通过传统的检测方法进行飞机掩体的检测，依赖于目标的纹理、几何和边缘等人工设计的底层特征，检测效率和精度低。

简介：摘要：随着现代化技术以及信息化手段的飞速发展，社会已经进入到了全新的发展进程中，这也为机载LiDAR技术的发展起到了良好的促进作用，目前这种技术已经在多个社会领域中得到了全面应用，特别是在城市遥感信息的提取过程中，LiDAR点云数据更是起到了十分重要的作用。所以，这就需要进一步提升对于LiDAR点云数据的重视程度，以此为基础来有效实现对于城市内部各类遥感信息的准确获取。因此，文章首先对LiDAR点云数据的基本处理流程展开深入分析；在此基础上，提出机载LiDAR点云数据在城市遥感信息提取中的应用措施。

简介：摘要：本论文研究了基于高分辨率遥感影像的城市建筑物提取算法。研究重点包括数据预处理、性能评估、算法设计与优化以及机器学习在城市建筑物提取中的应用。通过数据预处理，提高遥感影像质量；性能评估使用多种指标来衡量提取算法的准确性和稳定性；算法设计与优化结合图像处理技术，提高建筑物提取的效率和精确度。机器学习技术的应用在城市建筑物提取中具有潜力，为城市规划、资源管理和环境监测等领域提供了可靠的数据支持。