多时相
多时相的相关文献在1980年到2022年内共计459篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、测绘学、农业基础科学
等领域,其中期刊论文201篇、会议论文7篇、专利文献99064篇;相关期刊120种,包括测绘与空间地理信息、地理空间信息、遥感信息等;
相关会议6种,包括第二届高分辨率对地观测学术年会、2003年第六届海峡两岸空间资讯与防灾科技研讨会、2003遥感科技论坛暨中国遥感应用协会2003年年会等;多时相的相关文献由1314位作者贡献,包括石爱业、谷延锋、刘良云等。
多时相—发文量
专利文献>
论文:99064篇
占比:99.79%
总计:99272篇
多时相
-研究学者
- 石爱业
- 谷延锋
- 刘良云
- 王纪华
- 黄文江
- 孔伟为
- 张伟
- 张良培
- 张超
- 李存军
- 储艳丽
- 宋晓宇
- 张贵
- 李旭青
- 柳思聪
- 沈焕锋
- 王超
- 童小华
- 谢欢
- 赵春江
- 郭交
- 金雁敏
- 韩文霆
- 高国明
- 黄微
- 公茂果
- 刘善伟
- 占玉林
- 张美玲
- 徐立中
- 李召良
- 李增元
- 李映
- 杜培军
- 杨秀峰
- 汪晓帆
- 焦李成
- 王桂婷
- 肖化顺
- 范文义
- 谭三清
- 贾建华
- 邓钟
- 郑永杰
- 金永涛
- 钟桦
- 雷莉萍
- 齐腊
- 万剑华
- 于会泳
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李瑾;
王雷光;
郑晨;
徐伟恒;
代沁伶
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摘要:
基于Google Earth Engine云平台和Sentinel–2影像,通过多时相影像和地形特征的不同组合,利用随机森林算法对云南省香格里拉地区的森林类型进行3个层次上的识别和分类制图。结果表明:多时相特征结合地形信息在3个层次上分类精度最高;森林和非森林类型,总体精度为98.15%,Kappa系数为0.962 4;针叶林和阔叶林,总体精度为89.74%,Kappa系数为0.792 6;8种针叶林类型,总体精度为92.87%,Kappa系数为0.918 0。地形信息有利于森林类型信息的提取,多时相的Sentinel–2数据对于大范围精确识别森林类型具有较大的潜力。
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靳镜宇;
白洁;
包安明;
杨涵;
李均力;
韩宏伟
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摘要:
实时准确地获取林农间作模式下的果树结构信息对推进新疆特色林果业的提质增效,增加农民收入,稳定脱贫攻坚成果,实现乡村振兴具有重要意义。该研究以新疆和田绿洲林农间作区为研究对象,提出一种综合高分遥感数据的纹理和光谱特征以及中分遥感数据的时序物候特征的果树提取方法。基于GF-2遥感数据利用面向对象方法提取高分辨率的林田地块空间信息;基于多时相Sentinel-2遥感数据构建植被归一化指数(Normalized Difference Vegetable Index,NDVI)时间序列产品,并依据果树物候特征建立决策树模型,提取间作核桃、纯核桃、枣树和葡萄4种类型;最后将多时相的分类结果与高分的林田地块叠加,获取和田绿洲特色林果作物分布信息。该方法对2020年和田绿洲核桃、枣树和葡萄提取结果的用户精度和总体分类精度均在90%以上,Kappa系数为94.95%,能够满足县市级尺度的林果遥感监测精度需求。基于遥感提取的和田绿洲主要林果作物面积为4.28×10^(5)hm^(2),以核桃(间作和纯核桃)为主,间作核桃面积占比63.80%,该方法可为林农间作立体种植模式下的果树类型和面积精确信息提取研究提供参考和借鉴。
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蒋斯立;
黄微;
黄睿
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摘要:
遥感影像去云是遥感影像处理与分析的重要领域,对影像后续的信息提取等操作起到至关重要的作用。针对多时相遥感影像融合去云中对待重建图像的质量要求较高以及适用性较低的问题,提出了一种基于一幅或多幅参考影像信息进行多时相遥感影像融合的厚云去除算法,包括参考影像的选取、辐射归一化、多时相影像融合以及泊松图像编辑4个主要步骤。首先根据影像掩模及主成分信息选取参考影像,并且进行多源遥感影像辐射归一化保留地物信息的变化情况;然后基于选择性多源全变分模型对影像进行融合处理,并通过泊松图像编辑技术改善影像融合后的边界梯度不连续问题。实验结果表明,所提方法可以对带有厚云且质量不一的多源遥感影像进行有效去云处理,并在整体上获得比传统方法更高的影像细节精度。
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张红华;
赵威成;
刘强凯
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摘要:
获取水稻种植信息对于指导水稻生产,监测作物生长及合理分配水资源具有重要意义。针对基于单时相影像提取水稻信息精度有限,以Sentinel-2A/B多时相影像为数据源,构建NDVI、EVI、NDWI和光谱特征4种时序特征数据集并设计6种试验方案,结合随机森林算法对水稻种植信息进行提取。结果表明,NDVI、EVI时序曲线可以较好反映出水稻生育期的物候特征,不同地类的光谱时序曲线和NDWI时序曲线可分离度较高,有利于提高分类精度;基于NDVI时序数据集的分类精度最低,基于光谱时序数据集的分类精度最高,总体精度达95.5590%,Kappa系数为0.9433,与基于NDVI的分类结果相比,总体精度、Kappa系数、水稻生产者精度和用户精度分别提高了3.5304%、0.0449、8.64%和3.36%,水稻与旱地的混分现象得到有效抑制。该研究为区域水稻种植信息精确提取在数据源选择、时序特征构建方面提供了一种新的思路和技术手段。
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张连翀
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摘要:
航天运载能力和有效载荷技术的快速发展,带来了遥感卫星数据的爆炸性增长和广泛应用。作为空天大数据重要组成部分,遥感卫星数据具有多时相、宽覆盖、立体化等独特优势,是信息时代传播速度最快、影响面最宽、开发利用潜力最大的科技资源之一。
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张祖勋;
姜慧伟;
庞世燕;
胡翔云
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摘要:
变化检测作为摄影测量与遥感领域的研究热点之一,也是人工智能体系中极具研究价值的技术分支。二者的快速发展与深度融合,已使海量、复杂和多样的遥感数据快速智能化处理成为可能,广泛应用于资源监测、城市规划、灾害评估等诸多领域。随着遥感技术和计算能力的不断革新,变化检测体系也在不断发展和演化。本文主要从几何和语义两个角度对变化检测方法进行了分析和归纳总结,重点分析了几何信息的利用方式及深度神经网络的特征融合方式,随后总结了常用的变化检测公开样本数据集,最后对当前变化检测应用中遇到的核心问题及未来发展趋势进行了梳理与展望。
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孔昭龙;
李孝玲;
韩宏达
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摘要:
保护森林是维护生态平衡过程中的重要环节,因此,对林地变化的监测成为一项重要的工作。本论文利用同一地区不同时相的遥感影像,经过影像处理、特征提取、算法分析等步骤,对林地地表覆盖进行监测分析,进而对林地进行动态变化监测工作。
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袁昱纬;
卫强;
杨亚鹏;
夏明卓
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摘要:
针对多时相卫星影像数据组织管理中数据冗余量大、检索操作复杂等问题,提出一种基于动态基态距的多基态修正模型组织多时相卫星影像数据组织方法。在传统影像金字塔模型基础上,通过引入多基态修正模型,并对基态之间的间隔进行了动态分配,管理不同时相卫星影像的基态和差文件,同时构建基于Hilbert空间排列码的多时相影像瓦片编码和相应的检索机制。实验表明,论文方法能够兼顾影像块的读取效率和数据冗余程度,为多时相卫星影像的数据组织提供了基础。
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王纪辉;
李峰;
鹿明;
马骏;
郭毅
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摘要:
针对高分四号(GF-4)卫星影像波段较少导致传统云检测算法难以区分云与冰雪像元的问题,提出一种多时相多通道云检测算法。该算法首先对GF-4卫星影像进行辐射定标和配准,然后利用云与典型地表的光谱差异得到潜在云像元,之后利用序列GF-4卫星影像之间的差异识别出移动的云像元,最后利用中红外波段反演地表亮度温度来去除冰雪像元。该算法在海南、辽宁和安徽3个研究区域进行验证,并将检测结果与传统单时相云检测算法、支持向量机(SVM)云检测算法和实时差分(RTD)云检测算法的检测结果进行对比。结果表明,该算法优于其他3种云检测算法,准确识别率均达到90%以上,误检率均低于5%,有利于GF-4卫星影像的进一步利用。
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祁向前;
孙德浩;
贾连星
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摘要:
针对单实相遥感数据分辨率不高以及“同物异谱”和“异物同谱”导致的地物错分问题,依据多时相NDVI植被指数建立决策树判别规则对农作物进行精细分类及面积提取,并对来年种植趋势进行预测。通过监测样本点3—10月的NDVI植被指数变化情况,确定分类阈值并构建决策树分类方法,计算8幅影像的NDVI植被指数,利用决策树分类方法对9种地貌类型进行分类,并对比农作物两年种植面积变化规律,对来年的种植进行分析和预测。实验结果表明,两年的kappa系数分别为0.885 8和0.910 0,总体分类精度分别为90.76%和92.54%,9种地貌类型的遥感分类总体在精度上达到高度一致。
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Wenxian Yu;
郁文贤;
Bin Liu;
柳彬;
Yongke Ding;
丁拥科;
Hao Hu;
胡昊;
Yuanxiang Li;
李元祥;
Zenghui Zhang;
张增辉
- 《第二届高分辨率对地观测学术年会》
| 2013年
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摘要:
近二十年来,SAR图像理解与信息反演是一个得到广泛、深入研究的世界性难题.即使在高分条件下,由于相干斑噪声、结构极度敏感性、几何畸变、成像系统干扰等原因,SAR图像的高可信解译依然非常困难.SAR测试样本数据集是发展SAR图像解译与目标认知技术的基础与支撑.但是,SAR数据集并不是各种SAR数据的简单收集,而是要根据研究内容的需要,制定实验方案,科学的选择样本并进行样本真值标注,并且尽可能的收集各种多源辅助数据以相互验证.作者以上海交通大学闵行校区为场景,构建一个以高分、多时相SAR图像为主的实验数据集,其由高分SAR数据、地表真值标注、多源辅助数据等三个主要的部分组成.作者相信,该数据集的构建能够为高分SAR图像解译、信息反演和目标识别提供高可信的、实时的、丰富的地表和目标真值信息,能够促进这些研究和相关测试工作的进展.
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