不同遥感数据融合方法在南方水稻面积监测中的应用研究

在南方水稻遥感监测中,单一传感器影像数据已不能满足监测精度的要求,需要将高空间分辨率全色影像与中高空间分辨率多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,有利于改善影像识别与分类精度.该文利用江苏省金湖地区HJ-1A卫星30m分辨率多波段影像与ALOS卫星2.5m分辨率全色影像进行水稻监测,采用4种融合方法(Brovey变换、IHS变换、高通滤波和小波变换)对2种影像进行融合处理.随后对各种融合影像结果进行了目视定性和融合评价指标定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效果.进一步利用小波变换的融合影像进行水稻识别与面积提取,统计表明融合影像相比HJ-1A多光谱影像,水稻面积估测精度从79.26%提高到91.65%.因此,利用多源遥感数据融合的方法对南方水稻面积进行监测,可显著提高其监测精度.     

基于多源遥感影像融合的植被覆盖度信息提取研究

植被覆盖度是评估生态环境的一个重要参数,对于全球环境变化和监测研究具有重要意义。如何从遥感数据资料估算植被覆盖度,并提高估算精度是建立全球或区域气候、生态模型的基础工作。该研究以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,生成高空间分辨率的多光谱影像HPF融合影像。分别运用CBERS影像和HPF融合影像,提取植被覆盖度,并对两者的提取效果进行精度对比评价分析。评价结果表明,HPF融合处理的影像提取的植被信息精度较高、效果较好,为植被覆盖度信息的提取提供了参考。     

AVIRIS高光谱遥感数据的植被信息提取

以Moffett Field的AVIRIS高光谱遥感影像为对象,应用基于信息量的自适应波段选择方法实现植被信息提取的最优波段组合,在此基础上采用监督分类为主、目视解译为辅的信息提取方法,在ENVI和ERDAS遥感图像处理软件中进行分析与处理,实现植被信息提取。结果表明,与多光谱遥感数据相比,高光谱遥感数据具有更强的植被信息识别能力,提取的植被信息更丰富。     

SAR数据与光学数据融合在土地覆盖分类中的应用研究

采用ALOS-1-PALSAR数据的强度信息、HV/HH极化比值信息和HVHH相干系数与TM影像融合,以支持向量机(SVM)的方法对土地覆盖进行分类,对比了TM影像、TM+SAR强度影像、TM+HV/HH比值影像、TM+相干影像的分类结果。结果表明:分类精度由高到依次为TM+相干影像TM+HV/HH比值影像TM+SAR强度影像TM影像;采用SAR数据与光学数据融合,可以在不同程度上提高土地利用覆盖分类的精度。     

CBERS与ASAR影像融合处理及在提取土壤侵蚀信息中的应用

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。     

基于Landsat 8 OLI辅助的亚米级遥感影像树种识别

为研究高空间分辨率遥感影像与多光谱遥感影像协同进行面向对象树种识别的有效性,本研究以QuickBird高空间分辨率(全色0.61 m)和Landsat 8 OLI(30 m)遥感影像为基础数据,在分类的过程中采用2种分割方案(有Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割和无Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割)进行多尺度分割,对2种分割方案进行比较。基于QuickBird遥感影像和Landsat 8 OLI遥感影像提取光谱、纹理、空间3方面68种分类特征,应用最邻近分类法和支持向量机分类方法进行面向对象树种分类,采用相同的分类系统、统一的分割尺度以及同一套验证样本,利用Kappa系数、总精度、生产者精度和用户精度4个评价指标进行精度评价。结果表明:单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像的分割结果优于QuickBird高空间分辨率遥感影像与Landsat 8 OLI遥感影像协同分割的结果,最优分割阈值与合并阈值分别为25和90。在最优分割结果的基础上,多光谱Landsat 8 OLI遥感影像与QuickBird高空间分辨率遥感影像协同进行面向对象分类,最邻近分类法和支持向量机分类方法的分类总精度分别为85.35%(Kappa=0.701 3)和88.12%(Kappa=0.853 6);单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像进行面向对象分类,2种方法的分类总精度分别为79.67%(Kappa=0.693 9)和83.33%(Kappa=0.792 5)。QuickBird遥感影像在Landsat 8 OLI遥感影像辅助下,分类结果的地物边界更加清晰,总体精度及主要树种识别精度均得到了提高。研究成果应用在实地森林调查与区划时可有效缩短调査时间、减少调查成本、降低劳动强度、提高成果质量。      

基于Landsat图像的南京城市绿地时空动态分析

以南京市主城区为例,以10期(1986至2011年)TM/ETM+遥感数据为信息源,遵从V-I-S(Vegeta-tion-Imperviousness-Soil)模型,采用性光谱混合模型提取植被覆盖度,并利用高空间分辨率Quickbird和IKONOS影像对提取结果进行精度验证,在此基础上对研究区植被覆盖时空动态模式特征进行评价。结果表明:利用线性混合像元分解技术,对中等分辨率的TM/ETM+遥感影像进行城市绿地的丰度信息提取是有效且可靠的。从时间角度看,南京主城区植被覆盖度逐年递减,其中主要变化表现为高植被覆盖区域向低植被覆盖度区域转化;空间上,低植被覆盖区域由中心城区向四周不断扩大,而城郊结合部由于快速城市化致使植被覆盖区逐渐被非植被区取代。在南京,影响植被覆盖度变化的因素主要有快速城市化进程、变动的绿化政策与措施以及其它自然因素。     

HJ星和GF1号数据在水稻种植面积提取中的应用

利用中高空间分辨率遥感技术监测农作物生长已成为当今农业遥感研究的热点问题。本研究选用国产中空间分辨率卫星HJ星和高空间分辨率卫星GF1号遥感影像数据,在分别对其进行大气校正、几何校正等预处理的基础上,选用PCA、Brovey、HPF和Wavelet 4种融合方法对HJ星和GF1号遥感数据进行融合,并对其融合效果进行定性和定量评价。通过计算融合影像的RVI和NDVI,比较其光谱特征的差异性,并对筛选出的最适融合影像进行水稻种植面积的提取与精度验证。结果表明,在4种遥感融合方法中,HPF融合效果最佳,其标准差和信息熵分别为10.984 3和1.468 6,信息量丰富,与原始影像的交叉熵和相关系数分别为1.848 5和0.370 2,保真度较好,HPF融合影像RVI和NDVI分别为6.508 1和0.713 6,与实测值最为接近,近似率分别为87.71%和98.63%,利用水稻种植面积提取样方验证的精度为98.08%。说明,对HJ星和GF1号遥感影像进行HPF融合,可以增强融合影像的信息量和光谱特征,有利于县域级水稻种植面积准确提取。     

基于高光谱遥感的农作物分类研究进展

【目的】农作物类型识别是农作物面积、长势监测与产量预测的重要前提。及时、准确地获取农作物类型、空间分布以及种植面积对制定农业政策、促进社会经济发展和保障国家粮食安全具有重要意义。近年来,高光谱遥感凭借光谱分辨率高、光谱信息丰富等优点,已广泛应用于农作物制图中。【方法】文章归纳了高光谱遥感应用于农作物分类的研究进展,总结了国内外农作物分类常用的高光谱数据源,并分析了各种数据源的适用范围。梳理了农作物高光谱遥感分类方法,讨论了各种分类方法的优缺点。【结果】现有农作物高光谱遥感分类研究存在一些不足:(1)机载高光谱影像光谱分辨率高,但影像监测面积小,不适合大区域农作物面积提取研究;(2)星载高光谱影像监测面积较大,但空间分辨率较低,某些农作物面积提取实际应用中精度较低;(3)由于缺乏对农作物高光谱特征的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。【结论】农作物高光谱遥感分类未来研究方向是:(1)丰富高光谱遥感监测的农作物类型;(2)提高高光谱影像的空间分辨率,实现农作物种植结构复杂、地块破碎地区的农作物分类研究;(3)进一步研究利用高光谱遥感进行农作物分类的机理和多源数据融合的方法。     

地表温度的多源遥感数据时空融合模型构建

为解决传统的遥感数据融合模型在高异质性地表区域的融合精度不高的问题,本研究在考虑地表温度的前提下构建了一种新的多源遥感数据时空融合模型。首先,为消除反演得到的可见光与红外信息出现不对等的影响,将地表测温空间尺度为综合多地表参数的数据尺度模型。然后利用低尺度低空间分辨率的转换残差模拟地表温度。由于地表温度特征复杂,构建BP神经网络,并根据实际情况调整网络结构与初始参数值。然后融合光学遥感数据与SAR数据,根据高、低空间的分辨率影像计算、反演遥感地表参数,最后将尺度转换模型应用于预测时间相位的参数融合过程中。仿真实验结果表明:上述设计的模型的融合精度要比传统模型略高,证明该模型实现了设计初衷。     

计算机数据属性及SQL数据的查询

计算机科学中计算机数据是计算机科学应用的关键。计算机数据的属性因计算机软件开发的要求的不同而异。文章就计算机数据的属性论述了一些有关数据属性的分类，数据属性的标准，以及独立开发计算机数据属性的可能带来的正反两方面的影响。并对一些国际通用的计算机数据的属性，例如，计算机汉字的编码GB码，图像文件的编码以及图像文件的各类编码。数据库SQL数据的编码，以度对SQL数据结构化查询语言的数据进行了论述。     

养鸡生产数据的数据预处理

研究养鸡业生产数据的特点,提出针对其数据特征的数据预处理手段,进行适当的数据清理、集成和归约,改进了数据质量,大大提高了进一步数据分析的效率。     

水文信息共享空间数据仓库模型研究

为解决水文信息共享问题,本文从分析水文数据本身固有的特性出发,建立了基于空间数据仓库的具有多层维度和度量属性的水文信息共享数据模型,结合面向对象的思想,提出水文信息单元,并探讨了以之建立水文信息数据仓库的方案。     

企业数据信息的备份方案设计

针对企业数据信息管理系统的安全需要,通过对具体实例需求分析,提出了采用IBM公司的Tivoli Storage Manager(TSM)、Tivoli Data Protection(TDP)作为数据备份系统的管理软件、以TotalStorage DS3200作为数据备份系统存储服务器的设计方案,在核心交换机中划分了一个虚拟子网(VLAN)作为存储设备及服务器设备的一个集中式管理的高速存储(SAN)的专用网络,通过专有网络可以避免传统信息网络中存在的客户机与服务器之间的流量冲突。经过实际运行和测试,满足了高效、自动、可扩展的数据存储和备份要求。     

AutoCAD数据向GIS空间数据转换机制的研究

从AutoCAD数据与GIS空间数据的异构性分析出发,探讨了AutoCAD数据与GIS空间数据的组织特点,深入分析了2种数据的转换机制。以AutoCAD数据转换为MapGIS为例,详细说明了转化方法和步骤。     

数据挖掘中的数据预处理与维度优化

介绍了数据挖掘的研究发展现状，以及数据预处理与维度问题在数据挖掘过程中的重要性，并对数据的预处理和维度优化方面提出了一些问题及其解决方法。最后提出了在数据挖掘过程中所面临的挑战。     

面向科学数据保存的科学数据评价指标体系研究

[目的/意义]科学数据保存是科学数据共享利用的前提,是科学数据高质量、高效率服务的基础。[方法/过程]文章在调研国内外理论研究和实践进展的基础上,根据影响科学数据保存的因素遴选出一批指标,再通过专家调查法对指标体系进行完善,构建“面向科学数据保存的科学数据评价指标体系”,指标体系包含“法定因素”“重用价值”“数据可靠性”等8个一级指标,“法律要求”“特殊学术价值”“数据准确性”等32个二级指标。最后,运用层次分析法对指标权重进行测算。[结果/结论]文章为中国科学数据管理工作提出积极推动科学数据管理立法,提升科研水平、规范学术伦理、提高科学数据质量,发展数据存储与安全技术、推动科学数据共享与长期保存等3条建议。     

基于WEKA的高校图书馆流通日志的挖掘

本文利用WEKA作为数据挖掘工具,通过simpleKmeans算法对高校图书馆流通历史数据进行聚类分析,总结了本校读者的借阅情况,并有针对性地提出改进的措施。     

空间数据挖掘中的空间数据结构的研究

空间数据不仅具有空间性、时间性、多维性、海量性、复杂性等特点,而且包含空间不确定性。同时,空间数据结构对数据在计算机中的组织方式和分布起决定性作用。