千岛湖的三个影像

<正>千岛湖,位于浙江省淳安县境内,湖中有1078座翠岛,是世界上岛屿最多的湖。千岛湖因新安江水库拦坝蓄水而成,现在我们所看到的大大小小的岛屿,就是当初嵯峨轩昂的山峰。"西子三千个,群山已失高。"当年,这里应当是崇山峻岭,有着一片密布着松树柏树等山地植物的峰峦。当水涨之时,当这些山峰一个个次第没入水中,最后只剩下一点点不屈的头颅时,不知它们是不是有末日来临之感?也许那一刻,整个世界都     

采用Pci软件处理遥感影像研究

为了提高森林资源二类调查质量,辽宁省改变传统的地形图调绘方法,利用法国Spot5 分辨率为10 m多光谱数据与分辨率2.5 m全色数据进行融合后的遥感影像作为二类调查调绘的图面资料。利用Pci图像处理软件对spot5 10 m、2.5 m影像进行几何精校、正射校正(orthoengine)、融合处理(xpace)以及对融合后的遥感影像增强、拉伸、亮度、对比度的调整完成spot5的影像处理过程。     

浅谈林业工作中常用的遥感影像及处理要点

在遥感影像定义的基础之上,讨论了遥感影像的四个基本特征.对林业工作中常用的中分辨率遥感影像Landsate TM5、中巴资源卫星以及常用的高分辨率遥感影像Spot5、Rapideye、Alos、QuickBird、WorldviewⅠ、WorldviewⅡ等进行了介绍并做了对比分析,总结各种遥感影像的优缺点;并讨论了遥感影像基础数据准备,DOM与DEM参考数据准备以及的遥感影像正射纠正,并以ALOS为例,对算法及图像增强等工作进行了探讨     

浅谈无人飞行器遥感技术的发展及在各领域的应用

无人机遥感(Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing),即先进的无人驾驶飞行器技术。文章重点对当前市场中的无人飞行器的种类及当今无人飞行器遥感技术的发展历程和在各行业领域的应用做了简单分析和阐述。介绍了无人飞行器的遥感技术的工作原理,分析了未来一段时间内无人飞行器及遥感技术对各行业领域的影响。科技不断进步,监测手段跟着进步,在未来很长一段时间内无人飞行器遥感技术都会成为重要的技术手段之一。     

无人机森林航摄影像三维点云估测林分蓄积量研究

森林蓄积量能够评估林地生产力的高低及经营措施的效果,为森林经营与采伐提供重要依据。目前,大多基于无人机影像的蓄积量估算,均建立在测绘标准所生成的DOM、DSM、DEM等测绘成果基础上,而未充分利用原始影像数据上的林业特征,无法从点云层面上加入林业业务逻辑产生成果数据。获取无人机影像后,利用特征点提取与匹配方法自动相对定向,结合控制点和光束法平差的迭代求解,解算出精确的相机姿态数据,并沿核线方向一维搜索特征点进行影像密集匹配生成密集点云。对原始三维点云过滤后进行树冠分割,在聚类后的林冠点云中提取了树顶点和树高因子估测了森林蓄积量。研究结果表明,冠幅的提取精度85.15%,树高的提取精度83.69%,林分蓄积量估算的精度达到了82.46%。     

91卫图助手在基层林场工作中的应用

文章针对基层林场卫星影像的获取,营造林小班边界及检查验收边界的确定,较为全面地介绍了91卫图在基层林场上述工作中的应用,为技术人员更好地将91卫图利用于林场实际工作提供参考。     

基于ETM＋影像融合的土地覆盖分类研究——以蓬安县为例

借助ERDAS软件,运用遥感数据融合技术对四川省蓬安县进行基于ETM＋融合影像的土地覆盖分类初步研究。研究中采用相同的训练样本区及最大似然法分类方法,对融合前后影像分别进行土地覆盖分类,通过对分类影像的Producers Accuracy,Users Accuracy,Kappa Accuracy三者的精度数据对比分析,上述的影像融合方法对提高土地覆盖分类的精度较为明显;就3种融合方法及重采样方式而言,乘积法融合法和立方卷积重采样法相对更为可取。     

遥感影像在占用征用林地检查中的应用探讨

利用遥感影像对内蒙古自治区南木林业局、林西县、杭锦旗占用征用林地情况进行了检查,分析了遥感影像变化与林地变化的关系,并对应用遥感技术提高林地检查精度进行了探讨。     

Google earth应用于湿地调查

进行湿地调查普遍采用以遥感（RS）为主、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）为辅的“3S”技术。即在GIS技术支持下对遥感影像数据进行解译,获取湿地类型、面积、分布（行政区、中心点坐标）、所属流域、植被类型与面积等信息,借助GPS进行地面验证和辅助定位,通过野外调查、现地访问和收集最新资料获取水源补给类型、主要优势植物种、土地所有权、使用权、保护管理状况等要素的数据。对遥感图像的要求主要是：时间相差一般不应超过2a,一般应保证分辨率在20m,云量小于5％。     

土地利用动态监测中多源影像融合方法的比较研究--以陕北黄土丘陵沟壑区为例

在陕北黄土丘陵沟壑区,采用单一传感器的遥感影像提取土地利用信息,存在着识别的土地利用类别少、某些类别混分现象较严重、分类结果的精度较低等问题。以TM多光谱数据和SPOT全色光谱数据的融合为例,提出了适宜于该地区的两种影像融合方法:主成分变换法和乘积运算法,并从影像的光谱质量、纹理信息和目视效果等方面对其进行了对比与评价。结果显示,主成分变换法为较理想的融合方法。以陕北无定河流域为实验样区的土地利用自动分类结果表明,该方法的应用使土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高;水体、水田和城镇用地等面积较小的类别分类正确率提高达到10%以上;坡耕地与林草地的混分明显减少,分类精度均提高了5%以上;分类总精度从82.0%提高到89.2%,取得了良好的分类效果。此研究对于遥感影像融合技术的评价与应用进行了有益的探索,同时为该地区的土地利用动态监测提供了关键技术。