基于HJ卫星CCD数据的稻瘟病面积监测研究

遥感技术在农作物灾害监测中广泛采用的简单植被指数阈值法难以判别水稻的健康状况。该研究选择二值逻辑回归法,分别建立实测光谱得到的植被指数与其健康状况之间的关系模型。结果表明,三角植被指数TVI模型可信度较好。考虑到遥感监测稻瘟病时,涉及的地域范围广,水稻生长状况存在明显的局域差异,采用了3×3邻域像元的一致性假设消除局部环境差异。将模型应用到中国自主知识产权的"环境减灾卫星"的CCD传感器数据,得到提取的水稻受稻瘟病胁迫范围与黑龙江省农垦科学院植物保护研究所普查结果基本相符,也与地面实测结果相一致,其中,TVI模型结果的精度达到76.47%,能够满足稻瘟病面积遥感监测的要求。     

基于无人机影像技术的小麦长势遥感监测

随着国家经济建设快速发展,我国越来越注重精准化农业的推广应用,即对农作物长势进行遥感监测。随着信息化技术在社会中受到广泛关注与应用,为加强小麦长势监测质量与效率,可以引进无人机影像技术在小麦生长过程中对其进行科学化、高效化的遥感监测。本文以无人机影像技术的基本类型与技术特点为切入点,对无人机影像技术在小麦生长过程中开展遥感监测的具体应用进行分析,为加强小麦长势监测、实现精细化农业、提升农业生产质量与效率提供参考。     

基于高分辨率卫星影像的基本农田监测研究——以郫县古城镇为例

采用高分辨率卫星影像结合基本农田数据库对基本农田变化进行实时监测,在较短的时间内能够准确、及时的获取基本农田的面积变化和变化流向信息,为基本农田保护提供有力决策依据。     

HJ-1星水稻生育期长势动态监测研究

利用环境减灾卫星(HJ星)CCD多光谱数据提取水稻种植面积,采用全区、样方2种尺度对水稻生育期间遥感植被指数进行动态监测,分析监测区水稻长势分布状况。利用2009—2011年3年水稻监测结果,结合农情资料,分析水稻生育期NDVI变化规律,为建立水稻生育期定量遥感监测模型奠定基础。     

长江口悬浮泥沙的MODIS影像遥感监测研究

通过对遥感监测泥沙原理和MODIS传感器特征的分析,应用不同时间的MODIS影像进行长江口及其附近海域的悬浮泥沙监测。结果表明:(1)长江口及其附近海域悬浮泥沙含量较高,其中杭州湾悬浮泥沙浓度高于长江口;(2)长江口及其附近海域水体中的泥沙由再悬浮形成,且冬季泥沙浓度和范围均大于春季;(3)入海径流与海洋动力是影响河口沿岸及近海水域水体悬浮泥沙含量的主要因素,其中海洋动力的潮流和波浪是主导控制因素。     

无人机遥感影像监测棉花旱情应用研究进展

棉花水分状况的实时监测和快速诊断对提高农业水分利用效率和棉花产量起到重要作用。随着低空无人机遥感影像在农作物长势监测中的技术愈发完善,利用无人机遥感影像获取大田尺度棉花旱情信息也逐步成为当下的研究热点。本文从无人机遥感影像监测棉花旱情的原理、方法和诊断水分指标进行了综述,总结了无人机遥感影像技术监测棉花的应用研究趋势,阐述了基于无人机遥感影像监测棉花旱情今后面临的挑战及未来的展望,以期在理论上为无人机遥感影像监测棉花旱情的研究提供参考。     

基于遥感影像的吴起县土地利用/覆盖动态监测分析

以1986年和2003年TM遥感影像为数据源,在ERDAS IMAGINE 8.7遥感图像处理软 件的支持下,监督分类与机助屏幕解译相结合,获得了吴起县2个时期的土地利用/覆盖图。 监测 结果表明,从1986～2003年,耕地面积由113 441.08 hm 2 下降到28 215.58 hm 2 ,减少了75.13%; 林地由21 988.57 hm 2 增加到139 454.70 hm 2 ,增长了4.34倍;草地面积变化不大,维持在17万 hm 2 ,但覆盖度明显提高,高覆盖度草地由42 518.0 hm 2 增加到113 831.0 hm 2 ;未利用的荒草地由 69 591.0 hm 2 减少到36 523.3 hm 2 。     

卫星遥感影像的自动匹配

影像匹配是指在两幅或者多幅影像之间寻找同名像点的过程.它是从影像上自动提取地物三维空间信息的关键技术之一,已被广泛应用于摄影测量与遥感领域,如影像的自动内定向和立体像对的相对定向、摄影测量区域网平差中连接点的自动提取和DSM自动生成等.影像匹配结果的优劣直接影响后续遥感产品的质量.对于多重影像覆盖的区域或者基于控制点影像库的不同源遥感影像的联合处理,影像自动匹配技术就成为提高影像几何处理精度与作业效率的一项关键技术.该研究基于影像匹配的国内外研究成果,介绍了匹配中的图像预处理和基于控制点影像库匹配流程;并根据三线阵CCD影像的特点,介绍了基于金字塔分层动态窗口匹配运算的相关系数法在三线阵CCD影像像点立体匹配中的应用.     

遥感技术在垦区农业灾害监测中的应用

农业灾害一直是自然灾害系统中最大的部门灾害,其大面积发生严重影响了我国农业的可持续发展.随着遥感技术应用到农业生产当中,农业灾害的遥感监测克服了传统监测方法的不足.本文主要阐述了如何利用遥感技术对各种农业灾害进行监测.     

基于Logistic算法与遥感影像的棉花虫害监测研究

【目的】借助多光谱遥感影像和Logistic算法,实现对棉田虫害的田间监测。【方法】以患虫害棉花区域为研究对象,利用无人机获取棉田多光谱遥感影像,并对影像进行预处理;结合受虫害棉花光谱特征,利用虫害敏感波段反射率与植被指数构建Logistic回归模型,开展棉花虫害识别监测研究。【结果】由土壤调节植被指数(Soil adjusted vegetation index,SAVI)模型和归一化植被指数(Normalized vegetation index,NDVI)模型构建的棉蚜虫、棉红蜘蛛、棉铃虫识别模型为最优模型,其训练样本准确率达到93.7%,测试样本准确率达到90.5%,召回率为96.6%,F1值为93.5%,对棉蚜虫、棉红蜘蛛和棉铃虫的识别模型决定系数分别为0.942、0.851和0.663。【结论】该模型可满足棉田中棉蚜虫、棉红蜘蛛和棉铃虫3种虫害的发生区域识别,且可基本满足棉田精准植保作业相关要求。     

基于高分辨率遥感影像的森林环境多维资源动态监测方法

森林环境存在多维以及动态变化特征,但传统方法分类效果不佳,导致动态监测数据反馈速度偏慢,难以得到全面的森林环境多维资源动态监测数据,针对该问题研究基于高分辨率遥感影像的森林环境多维资源动态监测方法.将森林环境的遥感影像,按照场景和目标分类;根据影像的灰度、形状、紧致度和光滑度等参数,分割高分辨率遥感影像;选择DCNN深...     

基于CCD摄像机和ArcObjects的森林火灾自动监测系统的设计研究

通过安装在监控地点的CCD摄像机,借助卫星遥感技术、图像处理技术以及网络通讯设施,结合ArcObjects组件开发方式,在探讨森林火灾自动监测系统总体框架的基础上,对系统数据库和核心模块功能进行分析设计,建立基于CCD摄像机和ArcObjects的森林火灾自动监测系统,解决了传统的以人工实地为主的监测方式,采用CCD摄像机视频监控,结合图像处理技术和人工智能技术,提高了视频监控系统的能力。     

基于RS的土地变更调查监测研究

遥感技术在全国土地变更调查工作中得到广泛应用,主要通过从最新获取的遥感影像中提取所需信息,对比之前的数据库信息进行分析得到一定时间阶段的土地变更情况。基于2012年全国土地变更调查遥感监测项目,以Quick Bird影像数据和前时相基础底图为基础,运用RS对遥感影像进行拼接、融合以及调色等处理过程,并运用GIS对监测图斑进行提取,实现对土地变更的动态监测研究。     

基于多进制小波的森林遥感影像融合

为监测森林资源动态变化信息,探讨了基于多进制小波变换与RGB特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行M进制小波分解,再将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的R、G、B波段高频分量以区域能量为融合准则进行特征融合,形成新的高频分量;然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经RGB合成为彩色影像。结果表明,该方法既改善了影像的清晰度和分辨率,同时也保留了原影像的光谱信息,利用融合后的影像进行森林资源动态监测,效果明显提高。     

基于卫星遥感影像的新增耕地利用状况动态监测与评价

以湖南省平江县为研究区,利用2008、2010和2012年3期卫星遥感影像数据,结合新增耕地相关资料、土地利用资料等,提取新增耕地利用状况信息,并建立了评价模型,对研究区2007年新增耕地近5年来的耕地利用情况进行了监测和评价,以期获得研究区2007年度新增耕地的利用状况和利用水平等信息。     

遥感影像融合与分类在城市边缘带扩展监测中应用研究

探讨了TM30m分辨率波段与SPOT10m分辨率全色波段通过融合来提高城市扩展动态监测精度的方法和应用潜力。首先采用IHS变换完成TM的多光谱波段与SPOT全色波段融合，增强变化信息在光谱和几何特征上的表征，然后采用最大似然分类方法对融合图像进行分类。实验结果表明光谱与纹理特征组合在用户精度上比单纯光谱、纹理特征分类分别提高21．87％和10．22％；在生产者精度上比各自分别提高8．4％和17．88％；Kappa系数分别提高0．10和0．21。通过高几何分辨率图像与多光谱波段融合方法可以，增强变化信息，纹理特征参与变化信息提取可以提高变化类型的分类精度。     

三线阵CCD影像短航线空中三角测量的模拟实验研究

本文主要介绍了解决三线阵CCD影像短航线空中三角测量问题的自由外方位元素平差方法及相关数学模型,按不同的卫星摄影测量条件,分别用直接前方交会、自由外方位元素平差方法及外方位元素观测值参与平差,进行了数学模拟计算,结论是:采用自由外方位元素平差方法,可以构建精度与直接前方交会相当,但“无y视差“的短航线立体模型.     

基于遥感影像的土地利用分类系统的设计——以石河子垦区为例

[目的]有效保护、合理开发利用土地资源,把握真实、准确和实时的土地利用信息.[方法]以石河子垦区为例进行了基于遥感影像的土地利用分类系统的设计.[结果]遥感影像处理、分析的方法在区别不同的目标、不同的状态时,效果也有很大的差异,针对具有明显区域特征的示范区,研究确定了最佳的土地类型分类的方法与模型.[结论]设计了在示范区建立适应的土地利用分类系统的技术路线,并介绍了数据分析、影像处理、遥感影像分类处理以及分类精度评价与方法验证等关键研究方法.     

基于HJ小卫星影像的北京市冬小麦测产研究

粮食产量的估测对制定粮食政策和调整种植结构具有重要的意义。本研究以北京市为例,利用2013年4月30日、5月12日和5月29日三期冬小麦抽穗、灌浆时期的HJ小卫星NDVI数据,结合北京市实产地块数据建立了北京市冬小麦估产回归模型,并对北京市各区县和北京全市的冬小麦单产进行了估算。结果显示:分区县地块回归的北京市冬小麦主产区大兴、房山、通州和顺义的小麦单产分别为5148.96 kg/hm2、4849.30 kg/hm2、5350.64kg/hm2和5108.84 kg/hm2,P值分别为0.000、0.000、0.000和0.001;北京市全市的冬小麦单产为5049.24 kg/hm2,精度验证的结果显示实测单产和预测单产具有良好的对应关系,其R2=0.92,RE=2.18%,RMSE=154.61 kg/hm2。以上研究结果表明利用HJ小卫星的NDVI数据可以快速、准确的估算北京市及其各区县的冬小麦单产。     

HJ卫星遥感在水稻长势分级监测中的应用

利用水稻分蘖期HJ-1A卫星遥感影像,提取江苏省姜堰市水稻种植面积并分析水稻的长势情况。在利用GPS实地取样调查和建立解译标志的基础上,进行HJ-1A卫星影像校正、人机交互式判读解译等操作,并将GPS样点数据校验贯穿到整个分类过程中,信息解译精度在90%以上。最后,利用归一化植被指数(NDVI)反演叶面积指数(LAI),依据LAI数据进行水稻长势分级,制作了姜堰市水稻分蘖期长势分级遥感监测专题图。