自主创新能力的提高,关键在人才,核心在教育。为了培养“定量遥感”领域高素质的创新人才,2020年北京大学第十七届“定量遥感”暑期课程班结合听课学员关注的定量遥感前沿问题,举办了研究生线上学术讨论。学术...
针对传统基于遥感影像数据提取网箱信息中存在的精度低、“异物同谱”、“椒盐”噪声等问题。基于高分二号卫星(Gaofen-2 satellite,GF-2)数据,提出了一种改进的双支网络模型网箱信息提取方...
由于针对地面沉降不均匀态势的量化分析较少,采用永久散射体干涉测量(persistent scatterer inteferomotry,PSI)方法获取北京平原地面沉降信息。根据浅地表空间利用差异在沉...
目前的高光谱影像分类算法多仅考虑光谱信息,为发挥高光谱影像空间信息和峰值密度聚类算法在划分遥感影像地物的优势,提出融合超像元与峰值密度特征的影像分类方法。充分利用超像元分割技术在高光谱影像空间信息和光...
两种生育期相近的作物在遥感识别时容易造成混淆,给作物识别和面积提取工作带来困难。针对这一问题,以江汉平原为研究区,根据不同地物的MODIS EVI时序曲线,结合地物本身的光谱特征和农作物物候信息,利用...
基于“简译”图像处理软件,利用北京二号卫星遥感数据,采用“面向对象+深度学习”的方式,在河南省信阳市浉河区约200 km^2试验区对林地、水稻田、茶园、水体、建设用地等进行了智能化信息提取和准确的自动...
居民地是人类的基本生活场所,其宜居性对人类的生活体验有着十分重要的影响。从自然环境与社会环境2个方面出发,考虑了自然环境、环境污染、人文环境、生活便利、社会安全等因素,构建区域宜居性评价方法,以长治市...
高效准确地提取城市绿地对国土规划建设意义重大,将深度学习语义分割算法应用于遥感图像分类是近年研究的新探索。提出一种基于DeepLabv3+深度学习语义分割网络的GF-2遥感影像城市绿地自动化提取架构,...
建立合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)数据和光学植被指数的定量关系有助于融合这两种数据源,提高山区森林遥感的时序监测能力。为此,以内蒙古大兴安岭根河林区为例,首先...
...