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比辐射率是遥感温度反演的重要参数，水体成分变化会改变水体热辐射物理性质，对比辐射率造成影响。目前研究水体成分对水体比辐射率影响的研究比较缺乏。利用搭配PIKE积分球的Nicolet iS50傅里叶红外光谱仪测定不同浓度浮游藻类、悬浮物对水体比辐射率的影响，提出一种二类水体比辐射率的计算模型，基于该公式计算MODIS影像在分裂窗算法中的比辐射率响应与太湖表面温度，并进行空间分析与精度评价。实验结果表明：蓝藻与悬浮物对水体比辐射率都有影响，悬浮物影响更显著；在综合考虑叶绿素a和悬浮物的条件下，与传统水温反演结果相比，偏差最大可达1.21 ℃；在较低浓度的悬浮颗粒物条件下，浮游藻类叶绿素a浓度对温度反演的最大偏差达0.86 ℃，在较低浮游藻类叶绿素a浓度条件下，悬浮颗粒物浓度对温度反演的最大偏差达0.98 ℃。真实性检验结果表明，蓝藻和悬浮物浓度对温度反演的最大影响值达到0.78 ℃，多数验证点的影响值在0.53~0.78 ℃之间。研究表明，引入蓝藻与悬浮物浓度的比辐射率校正函数能够有效降低水体表面温度的遥感反演误差。 相似文献
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针对近年来太湖富营养化过程的逐渐加剧,湖泊的沉积物中N、P、C含量大幅上升,导致藻类大量繁殖并形成水华现象.2011年4月在太湖进行采样和测量,总共获取44个采样点数据,利用紫外、中红外光谱法对太湖蓝藻预警因子总氮、总磷、叶绿素a进行快速测定,构建太湖的水质参数与光谱的关系模型.实验分析结果可以看出:太湖蓝藻预警因子是预测蓝藻及蓝藻水华产生的重要参数;基于中红外光谱的水体总氮和叶绿素a浓度模拟精度较高(R2>0.62);基于紫外的水体总氮、总磷、叶绿素a浓度的模型模拟值与真实值的相关性达到0.78以上.研究表明,基于紫外、中红外光谱法可以快速测定太湖蓝藻预警因子总氮、总磷、叶绿素a,从而预测太湖蓝藻是可行的. 相似文献
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本文采用MODIS遥感数据,针对内蒙古半干旱草场生态环境特征,以光能利用率模型为基础与生态模型相结合,研究区域尺度下半干旱草地净第一性生产力(NPP)遥感模型;利用草场植物生长过程中从光合和呼吸作用出发的NPP遥感模型与从植物生物量和衰败量变化出发的GNPP模型的估算值之间构建代价函数,有效地对模型参数进行估算和校正;模型考虑了气温和植物水胁迫的影响,以及时空尺度的差异,并充分利用遥感反演的参数来驱动。模型经内蒙草场MODIS数据、实测数据、相关模型的验证,结果表明,模型参数校正能提高模型估算的精度,且NPP估算精度满足实际应用需要,此遥感模型合理可行。 相似文献
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利用二向光度计实测了4个物候期杨树单叶的偏振反射比与二向反射比数据,并对此数据进行了分析,得出了杨树单叶的偏振反射特征与二向反射特征之间的关系及其对物候变化的响应,为偏振光遥感、多角度遥感的深入研究与应用提供了依据,并且对森林遥感也做出了一种新的尝试. 相似文献
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传统遥感卫星图像处理采用在地面进行目标检测和跟踪处理的模式，卫星将拍摄到的图像数据下传至地面数据处理中心，由地面数据处理系统对接收到的遥感图像数据进行目标检测和跟踪。然而，随着遥感图像分辨率的不断提高，需要下传的数据量增大，导致星地数据传输的时间大大增加，最终造成目标检测和跟踪的时效性降低。针对上述问题，提出一种基于多特征量判别的Canny边缘检测和联合概率数据关联的在轨海上多运动舰船目标检测和跟踪方法。将该方法利用中国科学院微小卫星创新研究院的高分微纳卫星实测数据在模拟星载的嵌入式开发平台上进行验证，结果表明该方法能够在轨对海上多运动舰船目标进行快速、准确的检测和跟踪。 相似文献
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在卧龙大熊猫自然保护区,难以获取高质量的光学遥感影像,加之地形和植被类型复杂多样,地物分类精度低,对利用遥感技术研究大熊猫生境造成了困难.为此,本工作探究一种提高遥感分类精度的方法.首先分别利用缨帽变换和匹配滤波方法提取影像的亮度、绿度、湿度和丰度等特征,建立基于多特征数据的决策树分类规则进行分类,最后利用野外实测数据对分类结果进行验证.研究结果表明:绿度特征对提取林地非常有效,湿度分量可以区分草甸与灌丛,亮度特征则提高了雪地的分类精度.匹配滤波可以实现混合像元分解,去除部分噪声并快速探测目标地物的波谱特征.基于多特征数据决策树遥感分类的总体精度达到83.33%,比传统的最大似然法分类精度提高8.67%.本文方法在卧龙大熊猫自然保护区等地物分类中取得了较好的应用效果. 相似文献
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在遥感大数据的时代背景下,将遥感信息与实际生产结合,已经在各行各业得到广泛的应用。随着遥感信息处理与共享被应用到越来越多的领域,单一的遥感数据服务架构已不能满足实际生产条件中对于高可用、易扩展的要求。中国遥感卫星地面站存有海量的遥感影像数据,如何利用现有的数据来提供更好的信息服务一直是地面站探索的方向。在私有云环境下,通过kubernetes容器编排管理构建容器化的遥感信息技术处理平台,提供遥感信息服务。进而在容器化的基础环境、遥感影像计算处理、遥感数据接入以及用户服务模式4个方面展开技术研究,构建了集“数据查询获取—影像计算处理—遥感信息服务”于一体的遥感信息服务平台。 相似文献
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被动微波遥感对地表参数的反演研究中通常会忽略大气的影响.在定量遥感精度要求较高的情况下,建立大气参数的定量估算模型以剔除大气影响,对于提高反演精度具有积极作用.本文基于辐射传输模型,总结出大气向上和向下亮温及大气透过率这3个大气参数均与大气可降水量密切相关.利用MonoRTM模型和全球946条大气廓线建立晴空条件下大气亮温和大气透过率与大气可降水量之间的函数关系,发现大气亮温与大气可降水量呈正相关,大气透过率与大气可降水量呈负相关.本文利用中国张掖地区探空数据集对大气参数估算模型进行验证.模拟结果与通过MonoRTM模拟的结果基本一致,表明本模型具有较高的可靠性.通过本模型可定量计算大气对被动微波遥感的影响,提高微波遥感定量反演的精度. 相似文献
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《沈阳大学学报（自然科学版）》2014,(6)
针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入(SELSE)算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高. 相似文献
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利用CFD数值模拟技术,对涵道比为9的无阻流门式反推力装置实验模型的流场进行数值模拟.分析了不同落压比下,反推力效率、叶栅流量比和注气流量比随注气缝参数变化的规律.根据计算结果,详细分析了反推力装置流场特征,指出二次流注气位置、注气角度和注气缝宽度对反推力装置性能有较大的影响.根据分析结果,确定寻找最佳注气缝参数的一般性规律. 相似文献
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透明度是衡量水质优劣、评价湖泊富营养化的一个重要指标,高光谱遥感可有效反演透明度,较好解决了常规遥感中出现的问题。本研究利用野外高光谱仪在长春南湖夏季进行了反射光谱测量和同步水质采样分析,通过分析水体透明度与其高光谱反射率之间的相关关系,尝试采用多种半经验算法建立透明度高光谱定量模型,并进行了验证。结果表明：1）单波段、波段比值和一阶微分反演模型,确定性系数皆在0.74以上,RMSE小于透明度极值差,因此皆可以用于反演透明度;2）模型精度从高到低依次为：一阶微分模型、单波段模型和波段比值模型。该定量模型的建立,为今后利用成像光谱数据在南湖进行透明度大面积遥感反演研究提供了研究基础和科学依据,对内陆水体透明度反演也有一定的借鉴意义。 相似文献
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地表发射率是热红外遥感中最为关键的参数之一,在热红外遥感的定量化研究、地表能量平衡和地物填图等领域起着重要作用。但是,从热红外遥感数据反演地表发射率需要求解病态方程。提出一种基于神经网络模型逐像元获取地表发射率的方法。该方法基于MODIS 可见光通道的反射率数据提取纹理特征,将纹理信息和可见光光谱信息进行融合作为神经网络的输入特征,发射率作为输出。获取的地表发射率结果和MODIS的标准发射率产品对比,平均误差为0.002。该方法直接建立地表发射率和地表反射率的关系,为单通道热红外卫星精确获取地表温度和发射率提供依据和可能。 相似文献
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遥感图像上的飞机目标检测是一件极富挑战性的工作，吸引了广大研究者的兴趣。基于人工神经网络的方法是当前遥感图像飞机目标检测的主流方法，这类方法要求人工标记大量的数据用于训练。对训练图像的人工标注工作费时费力，是制约有效利用大规模数据的主要瓶颈之一。为解决这个问题，提出一种基于生成对抗网络（generative adversarial networks，GAN）的半监督检测方法。在遥感图像飞机目标检测中，该方法不需要标记全部用于训练的图像，只需要标记其中一小部分样本，再和大量未标记数据一起进行训练便能取得优异的检测结果。该方法结合传统的检测网络和基于GAN的半监督学习网络。在对抗训练过程中，生成器学习数据分布并生成假样本，判别器判别真假样本，同时判别器还需要从标记数据中学习类别信息。最后，判别器学习到的决策分类面不仅仅区分出标记数据，而且平行于数据分布的边界。实验证明，在存在大量可供训练的图像的基础上，减少标注数据的比例，全监督学习方法性能会大幅下降；而本文提出的半监督学习方法，由于利用了未标注的数据，能保持更好的检测性能。 相似文献
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为克服传统重金属污染监测的不足，加强新技术应用，通过田间实测和遥感光谱分析，探寻水稻光谱参数与土壤重金属污染之间的相关性。结果表明，水稻植株体内的重金属含量与土壤中重金属含量呈正相关；与水稻叶绿素含量（SPAD值）呈负相关，其中以Cd的相关性最为显著；而水稻SPAD值与高空遥感光谱的特征参数（蓝谷位置、蓝谷深度、红谷位置、红边峰值）有显著的相关性。因此，这4种光谱参数可较好地用于反演该区域稻田Cd污染情况。 相似文献
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针对车联网环境下无线频谱资源短缺的问题,提出一种基于神经网络的多条件频谱感知组合算法。该算法利用神经网络较强的多分类能力,将信号能量、协方差矩阵的最大特征值、最小特征值、迹和平均特征值融合作为神经网络特征参数实现合作频谱感知,并从理论上分析参数选择方案,算法还充分考虑信道多径衰落和阴影效应导致的信噪比很低的情况以及车辆移动产生的多普勒效应,达到提高频谱感知成功率的目的,从而提高频谱的利用率。仿真结果表明,该算法在低信噪比情况下比已有的频谱感知算法具有更好的检测性能。 相似文献
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基于深度学习方法的建筑物自动提取具有精度高、速度快的技术特点,对城市规划、防灾减灾等的行业应用具有重要意义。针对高分辨率遥感影像建筑物自动提取,引入深度学习特征功能模块和传统遥感应用技术验证环节,形成不同骨架模块、UNet++网络和真实性检验的建筑物遥感提取功能模块嵌合的深度学习业务化应用技术体系,通过VGG、ResNet和Inception等传统卷积网络模型骨架对基础网络进行改造,提升模型运行效率,强化模型特征学习能力,通过真实性检验验证算法的有效性、适用性,展示完整的遥感应用技术链条。以Mnih公开的马萨诸塞州建筑物数据集为数据源,和传统非全卷积网络模型和全卷积网络模型等方法进行对比分析,结果表明通过增加模型深度和宽度可以有效提升模型建筑物提取效果,基于InceptionV3-UNet++骨架模型在召回率、准确度、CSI、F1分数、Kappa系数和总精度表现最为优秀,分别达到85.14%、90.50%、0.7816、0.8774、0.8504和95.57%,并在WHU数据集上验证了它的鲁棒性。该方法在建筑物提取结果和细节上都有显著提高,特别是对复杂不规则建筑物的提取上,将极大促进真实、复杂、大场景高分辨率影像的建筑物提取遥感应用。 相似文献
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本文通过数理统计、动力模拟等方法,结合社会经济的统计资料,确定了1960s的工业点源排放、土地利用数据等模拟的数据输入,利用分布式机理性的流域模型SWAT,模拟了太湖流域1960s年代的营养物质输移的时空分布,并在敏感性试验的基础上,对营养物质输移的影响因子进行了分析,从而得出了1960s营养物质输移的时空分布基本态势。研究结果表明,在工业点源、生活污水、牲畜养殖、农业化肥和土壤营养本底等五个敏感性因子中,生活污水对入湖营养物质的贡献最大;非点源形式排放的营养物质（总氮和总磷）约占入湖总量的3/4,是流域营养物质排放的主要形式;同时,结果还表明,人类活动造成的营养物质排放是太湖流域营养盐入湖总量的主要来源。 相似文献
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基于仿真SAR图像深度迁移学习的自动目标识别 总被引：1，自引：0，他引：1
使用深度卷积神经网络实现SAR图像的自动目标识别在训练过程中需要大量的标注数据。为解决由SAR实测数据获取成本高、标注数据量不足带来的问题，提出一种在由CReLU激活函数和批归一化改进的卷积神经网络上，使用仿真SAR图像提升最终目标识别性能的方法，把从大量仿真SAR图像学习到的有效知识迁移到实测SAR图像数据上。在训练中，先用仿真SAR图像预训练卷积神经网络，结合迁移学习的方法，有效地解决由SAR图像数据不足带来的过拟合问题。在MSTAR数据集上验证方法的有效性，识别准确率提高到99.78%，并在少量SAR图像样本数据上也取得不错的识别效果。 相似文献
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认知无线电是一种可用于有效缓解当前频谱资源紧张的技术，而频谱感知是认知无线电的前提。针对低信噪比情况下频谱感知性能差的问题，提出一种将信号高阶统计量、协方差矩阵特征值与神经网络相结合的合作频谱感知算法。该算法考虑到认知用户与授权用户的信道衰落情况，利用神经网络较强的多分类能力，将最大-最小特征值之比、平均-最小特征值之比以及高阶统计量作为特征参数，通过神经网络实现合作频谱感知。仿真结果表明，该算法不仅在低信噪比情况下较其他算法具有更高的频谱检测率，而且对频谱中信号的调制类型也有较高的识别率。 相似文献
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以景观破碎化的皖南山区为试验靶区,基于2009年4期的Landsat 5 TM与HJ-1/CCD遥感影像,结合野外调查数据,分析土地覆被类型在影像上的特征,挖掘出相应的光谱、纹理、空间及时相等信息,获取相关特征波段.基于See 5.0软件,根据训练样本筛选特征波段及组合并获取最佳阈值.基于面向对象分类软件,对TM影像进行尺度10、30的2级分割,参照最佳特征波段及阈值建立规则集并获取分类数据.结果表明：基于面向对象的多时相分类法能精确地获取土地覆被数据,精度均高于92%,其在以皖南山区为代表的景观破碎化区域适用性较高. 相似文献