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本发明公开了一种基于遥感的水环境污染“源?汇”风险识别方法及系统包括以下步骤：1.遥感影像预处理、解译得到土地利用；2.选取影响面源污染的土地利用、地形地貌、人口、植被指数、土壤等阻力因子构建阻力评价体系；3.根据阻力因子评价体系建立，使用栅格计算器计算研究区的阻力基面和阻力面；4.在阻力面的基础上，划分“源?汇”风险等级，识别水体面源污染“源?汇”风险格局，利用风险转移矩阵分析研究区的风险转移变...
中国科学院西安光学精密机械研究所专利：一种基于径向与动态环向模式的星图识别方法
中国科学院西安光学精密机械研究所专利：基于特征聚合卷积网络的遥感影像识别方法
近日，农学院智慧农业创新团队在国际著名遥感期刊《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》发表了题为“Automated in-season mapping of winter wheat in China with training data generation and model transfer”的研究论文，报道了他们在大尺度冬小...
湖泊草藻不同群落遥感自动识别算法研究取得进展（图）
湖泊草藻 群落 遥感自动识别 算法
2023/3/20
在人类活动和气候变暖双重压力下，湖泊水环境问题日益突出，全球超过60%湖泊呈现富营养化状态，8.8%湖泊出现藻华。草、藻型不同稳态类型的演变和转化一直是湖泊生态学研究热点之一，但由于缺乏长时序草藻数据支撑没有明显突破。
在大规模生态保护与修复背景下，我国西南喀斯特地区成为近20年来全球植被“变绿”的热点区。单一人工林种植是普遍采用的一种造林策略，速生人工林相对于天然林可能会耗水过多，亟需量化权衡不同类型森林恢复的碳-水过程及其生态服务效应。然而，单一人工造林、自然恢复、封禁保育、人工林采伐等不同保护修复与管理措施下，该区森林景观异质性高，森林植被多呈现斑块化、片段化、破碎化的特点。受遥感数据源与方法的限制，区域尺...
记者近日从中国科学院空天信息创新研究院获悉：日前该院付琨研究员团队和国际摄影测量与遥感协会合作，构建了一套遥感图像细粒度目标识别数据集，并面向全球公开发布。
2021年4月28日，记者从中国科学院空天信息创新研究院（以下简称空天院）获悉，空天院付琨研究员团队和国际摄影测量与遥感协会合作，构建了一套目前全球规模最大的遥感图像细粒度目标识别数据集（FAIR1M），并面向全球公开发布。从数百万平方公里范围的卫星图像中快速精准地定位、识别感兴趣的目标，是遥感数据智能解译领域的核心难题。“随着空天信息和人工智能技术的持续发展，近年来，已有越来越多的遥感图像数据集...
基于Sentinel-1A数据的多种机器学习算法识别冰山的比较
冰山 机器学习 Sentinel-1A SAR
2020/6/16
冰山识别对于海洋环境监测和船只安全运行等具有重要的意义，是北极航道开通和北极开发过程中的重要内容。采用合成孔径雷达（SAR）影像进行冰山识别具有独特的优势，多种机器学习算法均可用于SAR影像的冰山识别中。
为了进一步提高遥感图像建筑物区域的识别精度，提出了一种基于中值稳健扩展局部二值模式（median robust extended local binary pattern，MRELBP）、Franklin矩和布谷鸟优化支持向量机（support vector machine，SVM）的分类方法。首先，通过MRELBP特征算子计算图像块的纹理特征向量，并根据Franklin矩得到形状特征向量，组合图...
星地一体识别我国高寒湿地生态系统边界研究取得进展（图）
星地一体 识别技术 高寒湿地生态系统 边界研究
2017/8/11
日前，遥感地球所郑姚闽(第一作者)、牛振国(通讯作者)等撰写的学术论文《A Method for Alpine Wetland Delineation and Features of Border: Zoigê Plateau, China》（中国若尔盖高寒湿地边界识别方法和边界处特征）发表在综合性地理学术刊物《中国地理科学》英文版（Chinese Geographical Science）上。该...
基于吉林一号遥感图像的星载目标快速识别系统
吉林一号卫星 目标识别 FREAK特征 二进制量化
2017/3/1
针对传统遥感图像地面目标识别系统图像获取周期长，信息实时性差等问题，设计星载目标快速识别系统，用于卫星在轨快速识别，提出改进的基于快速视网膜关键点（FREAK）的特征匹配识别算法，解决遥感图像数据量大、背景复杂的问题。介绍了星载目标快速识别系统的工作原理，提出简化的FREAK特征提取模型，将原有算法的七层模型减少为四层，用于快速提取出遥感图像中目标特征；利用二进制量化空间将高维特征数据量化为二维数...
提出一种基于标记的混合溢出树（SHSPT）特征匹配算法，用于遥感图像的目标匹配识别。针对特征数据建立和预处理，提出了基于中心点的数据分割方法，通过定义数据密集区域的中心，舍去边缘稀疏数据，提取出分割后的数据。进行特征匹配时，使用二进制数组表示数据空间，标记分割后的特征向量数据，通过比特操作计算特征向量间的距离，缩短计算时间。最后对特征匹配方法进行改进，采用待匹配特征距离的均值代替尺度不变特征变换（...
新方法提高遥感影像地物识别能力
新方法 遥感影像 地物识别能力
2014/5/21
近日，黄河水利科学研究院水土保持研究所工程师孔祥兵团队与武汉大学教授舒宁团队合作，对目前高光谱遥感影像定量分析和应用中存在的主要问题，提出了一种结合影像空间信息的影像地物光谱信息（端元）提取方法，为更准确地认识影像像元内部地物信息提供了一条有效途径。相关论文日前发表于《光谱学与光谱分析》杂志。