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1.
[目的]针对大多无人机影像仅有红、绿、蓝3个波段的特点,提出一种利用纹理特征提取水体并进行变化监测的方法,为水利部门了解水体面积变化情况提供技术支持。[方法]首先利用易康软件对无人机影像进行多尺度分割,形成影像像斑,再计算影像像斑的角二阶矩、均值、熵等纹理特征,将这些纹理特征作为影像波段进行组合,从而突出水体,最后通过ISO分类的方法提取出水体,将不同时期提取的水体进行叠置分析,得到水体的变化区域。[结果]通过选择不同的区域进行试验,水体的提取精度和变化检测精度均达90%以上。[结论]面向对象的无人机影像水体变化监测方法可有效提高水体变化监测的效率,节约人工作业量。  相似文献   
2.
随着遥感技术的发展,利用遥感技术提取农作物成为常用的统计农作物面积的方法.基于序列影像提取东台市水稻、玉米和大豆3种秋季农作物并统计面积,为东台市农业结构调整及耕地优化利用提供技术支撑.利用时序影像,结合红边波段、短波红外波段和指数特征,通过实地采样选取阈值,建立决策树提取水稻、玉米和大豆.提取结果显示,东台市水稻、玉米和大豆的种植面积分别为49.21×103、36.45×103和7.73×103 hm2,通过查阅相关统计数据,计算得出3种农作物的提取精度均达到80%以上,说明利用该水稻、玉米和大豆提取方法可行,提取结果可以作为估算农作物面积的参考.  相似文献   
3.
农作物遥感分类与识别是提取农作物种植范围和面积的基础,也是开展农作物长势、产量、所受灾害等相关信息监测的基础。油菜和小麦是江苏省越冬主要农作物,为解决江苏省主要夏收农作物快速、准确提取的难题,以宜兴市为例,提出了基于时序影像及关键物候特征的夏收农作物提取方法,基于不同农作物在生长发育过程中差异性特征,结合农作物的物候信息,采用表达作物每个生长期阶段特征的时间序列影像数据,对不同的农作物进行提取,提取结果显示,总体精度为92.65%,Kappa系数为0.86,说明利用该方法提取江苏省夏收农作物技术可行,提取结果可为农作物种植面积估算提供参考,为农作物精细监测、耕地非粮化监测提供技术支撑。  相似文献   
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