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遥感在国土信息监测方面的应用

遥感技术是以调查数据和图件为基础,利用遥感图像的处理与识别技术,在遥感图像上提取时变信息,及时反馈变化,达到监控,测量的目的。在内业中利用立体测图仪进行航片解译,直接测量得到相关的数据,同步生成图形与数据文件,使得权属调查,地籍测量,土地利用类型,土地质量检测,土地边界划分全部运用遥感图像一次处理完成,增强了图像的目视判读和数字分析能力,实现多数据源的信息互补,使土地资源各种地类特征清晰,易于判读。

  • 2022-03-04
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地理信息技术在防灾减灾中的应用

遥感技术的监测结果是通过遥感影像反映的。遥感影像有黑白和彩色之分,黑白影像是根据物体的灰度差异呈现的,一般建筑物颜色较浅,草地和森林的颜色较深;彩色影像上地物颜色能够真实反映实际地物的颜色特征,符合人的认知习惯。

  • 2022-03-04
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机载高光谱仪在海岸带航空遥感调查中的应用

海岸带航空高光谱遥感测量与调查时,水面无法进行地面控制点测量,不能通过传统的空中三角测量方法得到数据准确的外方位元素,因此如何保证海岸带航空遥感数据的几何精度是测量的关键问题之一。在总结分析了CASI 1500H型推扫式机载高光谱仪的几何检校原理与模型特点的基础上,设计了一套针对该系统的几何检校方案,检校结果表明,无控制点情况下CASI 1500H高光谱影像的几何精度得到显著提高。使用该几何检校方法对大襟岛及其周边海域进行了CASI 1500H航空高光谱数据获取,基于该数据进行了大襟岛及周边海域的悬浮泥沙浓度反演示范应用,总体反演精度优于70%,满足海岸带航空遥感调查需求。

  • 2022-03-04
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无人机高光谱技术在各行各业的应用

成像技术和光谱技术是传统的光学技术的两个重要方向,成像技术能够获得物体的影像,得到其空间信息;光谱技术能够得到物体的光学信息,进而研究其物质属性。20世纪70年代以前,成像技术和光谱技术是相互独立的学科,随着遥感技术的发展,成像光谱技术迅速发展起来,它是一种快速、无损的检测技术,具有光谱分辨率高、多波段和图谱合一的特点,能在大尺度范围内识别地表并深入研究其地表物质的成分及结构。目前成像光谱技术已经成为遥感技术的发展趋势之一,并在军事侦察、海洋遥感、地质勘探、植被分析等领域得到越来越广泛的应用。

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基于无人机高光谱的水质污染研究分析

水是生命之源,同时作为生态系统的血液,是人类生存、生产、生活的基础,充足优质的水资源是生态系统得以健康循环的首要条件,然而水资源却极易受到污染,特别是一些内陆水体,由于自然封闭性其污染问题就更加突出,同时水资源作为污染物的载体,具有动态的扩散和蔓延特性,会进一步加剧水体的污染程度。我国河流、湖泊众多,伴随经济的高速发展,人类活动的增强,河流、湖泊水质污染问题日益严重,已经成为制约城市可持续发展的关键因素,因此有必要利用高新技术手段展开河流、湖泊水质污染问题研究,及时、快速的提供河流、湖泊的水质状况,保障人们正常的生产生活。

  • 2022-03-04
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高分遥感在自然资源调查中的应用

随着高分卫星的陆续发射,高分遥感数据在自然资源调查中的应用价值越显突出。在介绍高分(高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率以及高辐射分辨率)遥感数据的基础上,综述了高分遥感数据在土地利用调查、矿产资源开发与环境监测、基础地质及资源能源调查、生态环境调查、地质灾害监测与应急调查等领域的应用,并分析了高分遥感数据的应用发展趋势,指出未来多源多尺度高分遥感数据协同应用将在自然资源调查中发挥越来越重要的作用。

  • 2022-03-04
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基于无人机高光谱成像技术的烟草长势监测研究分析

成像技术和光谱技术是传统的光学技术的两个重要方向,成像技术能够获得物体的影像,得到其空间信息;光谱技术能够得到物体的光学信息,进而研究其物质属性。20世纪70年代以前,成像技术和光谱技术是相互独立的学科,随着遥感技术的发展,成像光谱技术迅速发展起来,它是一种快速、无损的检测技术,具有光谱分辨率高、多波段和图谱合一的特点,能在大尺度范围内识别地表并深入研究其地表物质的成分及结构。目前成像光谱技术已经成为遥感技术的发展趋势之一,并在军事侦察、海洋遥感、地质勘探、植被分析等领域得到越来越广泛的应用。

  • 2022-03-04
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基于无人机高光谱的湖泊蓝藻监测应用

目前,国内外学者利用特定的遥感平台,构建了针对特定水域的不同水质参数的模型,并取得了一定的成果。在卫星平台上,有学者利用HJ-1卫星多光谱数据监测湖北武汉东湖蓝藻爆发情况,研究表明利用HJ-1遥感数据可快速鉴别蓝藻范围及其程度,大气校正突出了蓝藻水体和其他地物光谱差异,EVI方法精度较高,可剔去水质中泥沙等悬浮物的干扰,可作为城市湖泊蓝藻变化检测经验模型。在机载平台上,有学者收集了瑞典两个湖泊的遥感数据,利用主成分分析法找出与叶绿素a浓度的相关性最高的波段,对其进行分析并绘制了叶绿素浓度分布图。

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