基于无人机多光谱影像的云南松林蓄积量估测模型

【目的】无人机多光谱遥感影像较可见光影像具有更丰富的光谱信息,在森林蓄积量估测中具有较大潜力。以无人机载多光谱遥感影像为主要数据源,探索森林蓄积量的遥感估测模型,以克服传统地面调查工作量大、耗时长、成本高等弊端。【方法】以滇中地区典型天然云南松Pinus yunnanensis纯林为研究对象,利用无人机多光谱影像提取单波段反射率、各类植被指数、纹理特征等,计算各特征变量的标准地均值;筛选与云南松林蓄积量相关性显著的特征变量,采用多元线性、随机森林、支持向量机建立云南松林蓄积量估测模型,以决定系数(R²)、平均绝对误差(E_MA)、均方根误差(E₍RMS()、平均相对误差(E_MR)评价模型精度。【结果】(1) 3种模型中,随机森林的精度最高(R²=0.89,E_MA=4.69m³·hm^-2, E_RMS=5.45m³·hm^-2, E_MR     

土水资源遥感影像判译的原理及应用

从遥感图像的影像要素或特征出发,论述了土水资源遥感影像判译的原理与方法。并以武汉市土地利用现状和东湖水体污染为例加以验证,获得了满意的结果。     

基于历史卫星影像估算黄土丘陵区冲沟发育速率

沟谷侵蚀是黄土高原河流泥沙的主要来源,对土地资源的破坏性极大.为评估黄土高原丘陵沟壑区冲沟的中长期发育速率,该研究选取黄土高原丘陵区第一副区绥德县枣林坪流域为研究区,使用1968年的KH-4B卫星影像、2021年高分7号卫星影像及立体像对,估算近53年来冲沟的发育速率,探究冲沟体积-面积关系.结果表明:1)在35条调查...     

基于高分辨率航空遥感影像的林分因子智能识别技术研究

森林资源监测的数字化和智能化是未来发展的主要趋势。基于高分辨率航空、多光谱遥感数据和数字地表模型(DSM)等数据,利用计算机深度学习方法,研究乔木林小班的郁闭度、平均树高、总株数3项主要林分调查因子的数字化智能提取方法。结果表明,郁闭度判读的平均准确率可达到98.6%;平均树高判读的平均准确率可达到90%;株数判读的平均准确率可达到82.36%。     

水文年鉴数字化研究

水文年鉴是精装硬壳封面、线装书刊,在数字化处理时不宜将其拆散,再重新装订,为了加强对水文年鉴的保护和利用,针对不拆卷档案的特殊性,建立了一套特殊档案数字化加工系统。该系统具有纸质媒体整理、扫描、影像纠错、书目索引以及自动上载的功能,能兼容市面上主流书刊扫描仪及无边距扫描仪,涵盖了任务分配、图像扫描、图像处理、原文挂接和数据验证等整个加工业务流程,保证了纸质档案完整性和扫描数据与目录数据挂接一致性。应用该系统完成了长江上游、中游和下游干流等区域水文年鉴的数字化工作,为洪水预报、水文计算、水生态保护和防灾减灾等工作提供准确、高效的服务。     

基于轻小型无人机全自动正摄拍照法提取平原区输电线路塔基扰动面积的研究

为快速、准确、低成本地监测平原区输电线路塔基施工扰动面积,研究使用大疆精灵4 RTK无人机对线路塔基进行全自动正摄航拍获取塔基正摄影像DOM,利用PS软件提取塔基DOM中施工扰动范围和永久占地范围内的像元数量Sm和Sn,查询施工图获取塔基永久占地面积Sy,利用塔基施工扰动面积Sx与永久占地面积Sy的比值等于对应塔基DO...     

后视影像系统在拖拉机中的应用及发展

【目的】驾驶员驾驶拖拉机在田间作业过程中需要频繁转身和扭头,向后查看机具的工作状态以及拖拉机的运行状况,极大地增加了驾驶员的劳动强度。因此,降低驾驶员的劳动强度、提高驾驶舒适性是一个亟待完成的任务。【方法】本研究首先介绍了拖拉机用后视影像系统的组成、工作原理以及设计选型注意事项;然后重点讨论了采用单独的LCD显示器和组合仪表的液晶显示屏来实现拖拉机后视影像功能的优点与缺点;最后概述了拖拉机后视影像系统的发展趋势,阐述了拖拉机360°环视系统的设计思路与发展趋势。【结果】1）单独加装LCD显示器、摄像头及连接线束,需要综合考虑布线、钻孔、固定、安装位置等诸多因素,具有一定的局限性。2）将智能组合仪表作为显示器实现后视影像功能,能够减少一个独立的LCD显示器,既省去了钻孔、固定等流程,又能够节约成本,目前应用较为广泛。3)360°车载环视系统已在汽车领域应用非常成熟,但价格比单一图像的后视影像系统要贵至少3倍,因此应用受限。【结论】由于后视影像系统的便利性,近年来已受到拖拉机用户的广泛好评。拖拉机后视影像系统在前装市场和后装市场中的装车率将逐年提高,高端拖拉机也将逐步配备360°环视系统。     

中高分辨率遥感影像在林业中应用现状及存在问题分析

遥感影像作为现代化成熟发展的产物,为林业相关状态监测提供了更多的机遇和可能.鉴于此,着重分析了中高分辨率遥感影像在林业中的应用情况,了解应用过程中存在的问题,并提出具体优化策略,旨在更好地提高中高分辨率遥感影像在林业中应用水平.     

基于LiDAR数据与光谱影像融合的单木提取方法

针对现有的机载数据单木分割方法对林型的普适度不高,尤其在高郁闭度阔叶林地带提取精度偏低的问题,选用海南省海口市热带阔叶林地带的光谱影像和LiDAR数据,先采用基于距离阈值的单木分割方法,利用高分光谱影像分割得到的树冠边缘,对初始探测树顶点进行位置约束。获得单木顶点的精确定位后,采用基于种子点的单木分割方法分割,完成了阔叶林的单木提取。结果显示,与已有的基于单木间相对间距单木分割方法相比,本研究通过选取最佳分割尺度结合光谱影像进行精确定位,改善了原有单一尺度分割方法导致的过分割现象,将单木识别精确率由0.67提升至0.92。该方法在使用遥感对森林单木进行分割工作中,可以更好地识别单木,对不同林型适用度较高,可以为后续的单木信息提取工作提供数据基础。     

基于卫星影像数据快速构建水动力水质模型研究

研究提出了一种基于Google Earth遥感影像获取河道水下地形数据,并通过克里金插值法生成地形数据的方法,用于无实测地形资料地区河道水动力水质模拟.采用二维水动力水质模型分析长江干流九江河段排污口对水质的影响,将提出的方法与九江水文局2017年1:1000实测水下地形生成的数据的计算结果进行对比:水位最大误差由0....