基于5种植被指数的荒漠区植被生物量提取研究

荒漠区植被地上生物量是土地荒漠化监测和荒漠植被遥感信息提取的重要指标。本研究以甘肃民勤县为试验区,以哨兵2号(Sentinel-2)影像为数据源,构建了比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、差值植被指数DVI、土壤调节植被指数SAVI及优化型土壤调节植被指数OSAVI 5种植被指数与植被实测地上生物量的估算模型(一元线性、指数、对数和二项式模型),并利用所选的最优模型,估算了研究区的地上生物量。结果表明:SAVI相较于RVI、NDVI、DVI和OSAVI指数同地上生物量之间的相关性最高(r=0.79),基于SAVI指数的二项式模型是研究区地上生物量估算的最优模型(R²=0.76),且精度较高(R²=0.73,RMSE=0.12)。民勤县的植被相对密集区主要分布于四大灌区(红崖山、环河、昌宁、南湖)、青土湖周边以及红沙岗镇西北区域,其他地域植被较为稀疏,无植被区[<0.005 kg·(100m²)^-1]、低植被区[0.005～0.2 kg·(100m²)^-1...     

基于GF-1影像面向对象分类方法的水稻种植信息提取研究

应用遥感技术提取水稻种植信息是农业遥感的重要内容。GF-1卫星WFV数据为农业信息提取提供了新的途径,面向对象的分类方法是遥感解译的重要方法。本研究以扬州市为研究区域,基于GF-1影像WFV数据,采用面向对象的分类方法,提取水稻种植信息,并实地调查验证试验结果,试图探讨GF-1数据面向对象分类方法在水稻种植信息提取中的可行性与影响提取精度的因素。结果表明,应用GF-1数据,采用面向对象的分类方法能够很好地完成扬州市水稻种植信息的提取,2016年扬州市有水稻种植面积214 524 hm~2,总体精度达到98.5%,Kappa系数0.95,面积精度达97.5%;实地考察能够提高提取精度,地形破碎程度越低,提取精度越高。     

图书馆服务机器人语音指令深层信息识别系统

对图书馆服务机器人的自然人机交互问题进行研究,首先介绍了图书馆机器人存取的研究现状和机器人语义解析存在的问题,提出一种基于混合模型的语音深层信息解析方法,然后对该方法进行公式化描述,并进行了仿真实验,说明了该方法的可行性,最后指出了未来的工作重点.     

基于迁移学习的无人机影像耕地信息提取方法

随着精准农业技术的发展,对农作物用地信息快速、准确提取的需求越来越高。同时,无人机技术以其方便、高效、具有低空云下飞行能力等优势被广泛应用于自然资源的调查中。但无人机影像普遍光谱信息较为匮乏,因此很难准确、快速地提取出耕地信息。基于此,提出了一种利用迁移学习机制的耕地提取方法(TLCLE)。首先,利用深度卷积神经网络(DCNN)剔除线状地物(道路、田埂等),然后,通过引入迁移学习机制将DCNN特征训练过程中得到的特征提取方法迁移到耕地提取中,最后,将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行耕地提取(ECLE)结果进行对比。研究结果表明:对于实验影像1、2,TLCLE方法耕地提取总体精度分别为91.9%、88.1%,ECLE方法总体精度分别为90.3%、88.3%,2种方法提取精度相当,在保证耕地地块完整、连续性上TLCLE方法优于ECLE方法。     

基于分幅房产图的土地利用现状信息提取

以《房产测量规范》（GB/T17986.1-2000）标准绘制的分幅房产图为土地调查底图,依《土地利用现状分类》（GB/T21010-2007）标准对房产图上的土地利用现状信息进行提取。详细探讨从分幅房产图上的商业金融业用地、市政用地、公共建筑用地、交通等用地中提取地类信息的归并情况,指出从分幅房产图上提取土地利用现状信息存在的问题为：概念范围界定不统一、相同地类名称不相同、表示信息侧重点不同和精度差异等。为共享资源,节约社会成本,建议统一地类划定标准,多种地图一体化综合测绘等。     

TM影像中大棚菜地信息提取技术研究

大棚菜地在我国北方呈不断发展之势,快速、准确地获取其面积及分布状况,是蔬菜业健康发展和科学管理的客观需求。为探索快速准确的大棚菜地信息提取技术方法,以山东省青州市为例,采用TM数字图像,深入分析各主要地物光谱特征的基础上,构建了能够突出反映大棚菜地信息的大棚菜地指数模型,同时通过对图像的分区、掩膜处理,以及研究区背景数据及专家知识的应用,准确提取了大棚菜地信息。结果显示:青州市2002年4月14日的大棚菜地面积为21375.4hm2,集中分布于青州东北部平原区的谭坊、郑母、黄楼等乡镇。本研究技术方法对于大棚菜地信息的遥感提取有积极参考价值,为研究区及山东蔬菜业的合理发展提供重要技术支撑。     

土壤侵蚀因子的信息提取及建模应用

<正> 在1200km~2的永定河三级支流十里河流域,进行了一次暴雨下土壤侵蚀信息提取及模式的建立。 一、土壤侵蚀因子分析 美国土壤保持局研究提出的通用土壤侵蚀方程式,只适用于坡面侵蚀,而且把人为因素与自然因素混杂应用。在我国黄土丘陵沟壑区,除坡面侵蚀外,还有沟谷侵蚀,且在影响侵蚀的过程中,人为因素都是通过自然因素起作用的。因此在分析黄丘区土壤侵蚀因子时,只考虑自然因素。 据以上分析,全流域的土壤侵蚀量E应为坡面侵蚀与沟谷侵蚀之和,即 E=E_s+E_g (1) 式中E_s为坡面侵蚀量,E_g为沟谷侵蚀量,单位为t。 坡面侵蚀因子,在比例尺为1:5万的地形图     

RS和GIS在攀枝花山区土壤侵蚀研究中的应用

以攀枝花山区为例,采用遥感数字图像处理技术,提取对土壤侵蚀起决定性作用的降雨量、植被覆盖度、地形坡度、沟谷密度、土地利用类型、土壤成土母质因子,将获取的信息借助G IS进行矢量数据的转换、数据编辑、空间叠加和统计分析,得到研究区土壤侵蚀强度分布状况。研究表明:研究区土壤侵蚀面积2 335.139 km2,占研究区面积4 611.291km2的50.640%,土壤侵蚀主要发生在植被覆盖不良的荒坡地和坡耕地上,尤以坡耕地土壤侵蚀最为严重,大部分为强度及强度以上。该项研究为山区土壤侵蚀监测研究提供了一种有效的方法。