基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法

无人机以其高时效、高分辨率、低成本、低风险及可重复使用的优势,给遥感技术在各领域的应用提供了新的平台。为了提高无人机遥感中农田信息获取的时效性和精度,该文分析了无人机低空航飞获得的高空间分辨率农作物遥感影像特征,以冬小麦为研究对象,基于农作物波谱特征和NDVI变化阈值,提出了一种农作物快速分类提取方法,并与其他几种常用的遥感分类方法进行比较,探讨了其普适性。结果表明,该方法从无人机高分辨率影像中提取不同种类的农作物分类信息具有较高的正确率和普适性,兼具快速和低成本的特点,在海量农作物无人机航拍数据的信息提取上具有较广的应用。     

北京房山区林火与地理要素分形特征关系的研究

利用北京市房山区1988—2006年的林火数据,结合背景地理数据,使用数盒子法计算了相关地理要素的分维数,研究了林火发生次数和地理要素分维数之间的关联关系。结果表明,林火次数与居民点和水系分维数变化趋势相反,而与道路和林区的分维数变化趋势相同。