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基于GF-1B遥感影像的水库水体提取方法研究 被引量：4
1
作者 付伟锋 张福友 +1 位作者 李慧 盖侨侨 《水利技术监督》 2022年第12期83-86,共4页
为了更好的将国产高分影像应用于水资源领域,获取库区的水体信息,以江门市镇海水库为研究区,利用GF-1B影像通过单波段阈值法、多波段算法、归一化水体指数法和支持向量机法对水库水体信息进行提取分析,并且将目视解译的结果作为参考值... 为了更好的将国产高分影像应用于水资源领域,获取库区的水体信息,以江门市镇海水库为研究区,利用GF-1B影像通过单波段阈值法、多波段算法、归一化水体指数法和支持向量机法对水库水体信息进行提取分析,并且将目视解译的结果作为参考值统计了4种方法的提取精度和细节信息。结果表明,4种方法均可应用于库区的水体信息提取,支持向量机法相比其他3种方法可以较好的提取出水体的面积和细节信息,为国产高分影像应用于水体信息提取提供了方法借鉴。 展开更多
关键词 gf-1b 镇海水库 库区水体提取 支持向量机法
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GF-1B、C、D卫星数据在国土资源调查监测领域应用研究 被引量：2
2
作者 李沛权 《黑龙江国土资源》 2024年第10期55-63,共9页
卫星遥感获取数据范围大、时效性高、内容丰富,为土地利用现状调查、自然资源实时监测等工作提供了技术支撑,同时卫星遥感技术的不断进步也为国土资源调查监测研究带来了新突破。本文主要研究了GF-1B、C、D卫星数据在国土资源调查监测... 卫星遥感获取数据范围大、时效性高、内容丰富,为土地利用现状调查、自然资源实时监测等工作提供了技术支撑,同时卫星遥感技术的不断进步也为国土资源调查监测研究带来了新突破。本文主要研究了GF-1B、C、D卫星数据在国土资源调查监测领域的应用,其中国土资源和国土资源调查是GF-1B、C、D卫星数据的研究重点;重点分析了GF-1B、C、D卫星数据的特性及其在国土资源调查监测中的应用领域,探讨了GF-1B、C、D卫星数据在空间与光谱分辨率、数据时效性与连续性方面的优势与局限性,并提出了优化数据处理和提高应用效果的建议措施,阐述了未来发展趋势。总体而言,GF-1B、C、D卫星数据在国土资源调查监测中发挥着重要作用,不仅适用土地资源调查,还可用于表层植被状态提取、水资源调查监测保护和生态地质调查等领域,为国家和地方政府的决策提供了科学依据。 展开更多
关键词 卫星遥感 gf-1b/C/D卫星 国土资源调查监测 应用分析
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GF-1B、C、D星数据质量在轨测试评价研究 被引量：2
3
作者 敖为赳 陈文志 童英良 《浙江国土资源》 2019年第2期46-49,共4页
2018年3月31日,我国在太原卫星发射中心用长征四号丙运载火箭,以'一箭三星'方式成功将GF-1B、C、D星送入预定轨道。GF-1B、C、D星是国家民用空间基础设施规划的首批业务化应用卫星。3星组网并投入运行后,可实现同一地区2天重访... 2018年3月31日,我国在太原卫星发射中心用长征四号丙运载火箭,以'一箭三星'方式成功将GF-1B、C、D星送入预定轨道。GF-1B、C、D星是国家民用空间基础设施规划的首批业务化应用卫星。3星组网并投入运行后,可实现同一地区2天重访,15天以内对全球覆盖一遍,获取规模化的1∶2.5万-1∶5万自然资源调查、监测以及应急等专题应用产品,大幅度提高山、水、林、田、湖、草等自然资源全要素. 展开更多
关键词 几何畸变 gf-1b 正射校正 边缘能量 成图比例尺 灰度特征 纹理特征 测试评价
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基于RF模型的滨海城镇土地利用高分遥感提取分析--以江苏省连云港市赣榆区为例 被引量：3
4
作者 梁超 刘建强 +4 位作者 邹亚荣 张茜 崔松雪 杨典 朱丽英 《地理信息世界》 2022年第5期106-111,共6页
基于江苏省连云港市赣榆区GF-1B卫星数据,经预处理后进行面向对象分割,建立土地利用类型分类体系,构建样本集并训练随机森林(Random Forest,RF)分类模型,开展研究区土地利用类型遥感提取试点应用分析。结果表明:本文方法总体分类精度85.... 基于江苏省连云港市赣榆区GF-1B卫星数据,经预处理后进行面向对象分割,建立土地利用类型分类体系,构建样本集并训练随机森林(Random Forest,RF)分类模型,开展研究区土地利用类型遥感提取试点应用分析。结果表明:本文方法总体分类精度85.73%、Kappa系数0.82,总体分类质量较好;各土地利用类型中,耕地、园地、林地、水域等类型分类精度较高,城镇工矿用地等建设用地分类精度略低;基于高分数据的RF模型分类方法可满足滨海城镇土地利用遥感调查任务技术需求。 展开更多
关键词 gf-1b 土地利用 随机森林(RF) 面向对象
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一种面向对象的CART决策树火烧迹地提取方法 被引量：2
5
作者 牛佳威 《北京测绘》 2023年第5期649-654,共6页
现有的火烧迹地遥感提取主要侧重于对光谱信息的判识,对遥感影像的形状、纹理、空间上下文等特征的挖掘尚不充分。为此,本文提出了一种面向对象的分类回归树算法(CART)决策树火烧迹地提取方法,旨在提升火烧迹地遥感信息提取的精度和可... 现有的火烧迹地遥感提取主要侧重于对光谱信息的判识,对遥感影像的形状、纹理、空间上下文等特征的挖掘尚不充分。为此,本文提出了一种面向对象的分类回归树算法(CART)决策树火烧迹地提取方法,旨在提升火烧迹地遥感信息提取的精度和可靠性。为验证方法的可行性,本文选取四川省冕宁县“4·20”森林火灾为研究区,以国产高分一号B星(GF-1B)卫星数据为数据源,对研究区影像进行面向对象的最优尺度分割,并采用CART决策树算法,根据不同地物的光谱、形状和纹理特征从中自动获取最优特征及其阈值,构建决策树实现火烧迹地提取。结果表明:该方法在火烧迹地上的提取精度(总体精度92.00%)和可靠性(Kappa系数85.56%)均优于既有的监督分类技术方法。相关研究方法和实验结果可为火烧迹地精准提取与灾后评估等研究提供参考。 展开更多
关键词 火烧迹地 高分一号b星(gf-1b) 面向对象分类 最优尺度分割 分类回归树算法(CART)决策树 特征选取
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