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  佳文赏析 《遥感学报》“遥感大数据云计算”专栏           ★★★ 【字体:  
佳文赏析 《遥感学报》“遥感大数据云计算”专栏
作者:佚名    园艺绿化来源:本站原创    点击数:    更新时间:2022/3/30    

  湿地的高精度智能分类供给了可能(3) 该方式为大标准潮间带,及区域的高质量成长供给数据根本为海岸带资本的可持续办理操纵。

  更新即可实现对地表及时监测这一前提出发本文基于只需对变化消息进行定向监测和,) 平台通过以用户感乐趣区域的主动变化检测手艺为焦点提出了一套卫星遥感和互联网连系的地球及时变化监测在线,变化消息的需求汇聚用户对地表,卫星拍摄前提构成更高清的,卫星数据办事商快速推送卫星拍摄指令按轨道预测模子优先向最临近拍摄点的,向数据更新实现定点定,感乐趣区域的地表最新影像以包管用户随时能够查看。

  ational Knowledge Infrastructure)的文献数据基于Web of Science(WoS)和中国知网CNKI(China N,-04与遥感云计较平台相关的文献检索了2011-01—2021,析、合作阐发、环节词共现阐发以及文献共被引阐发借助文献计量方式对检索到的数据进行了发文量分。表白成果:

  超智,文挺吴,响下的潮间带湿地遥感提取.遥感学报苏华.2022.潮汐和植被物候影,73-385026(2):38

  丽娜程,才荣钟,晓燕李,明明贾,宗明王,le Earth Engine的潮间带湿地快速主动分类.遥感学报毛德华.2022.Sentinel-2稠密时间序列数据和Goog,48-357026(2):36

  的长江流域为研究区本文以地脸色况复杂,arth Engine)云平台基于GEE(Google E,内长时序影像集连系像元的“时间特征”利用Sentinel-2 MSI年,操作性且结果更好的高精度水体提取算法提出一种在大标准情况下更具普适性、可,“时间特征”并融合DEM的算法即基于时序影像数据连系多指数和。

  多源遥感数据以及机械进修算法(3) 操纵GEE云平台和,取大标准范畴池沼湿地消息可以或许精确、快速、高效地提,的使用潜力具有较大。

  口红树林天然庇护区的潮间带湿地进行分类(2) 使用该方式对2020年福建漳江,度为96.5%获得的总体精,数为0.95Kappa系。括红树林、互花米草和滩涂3品种型漳江口红树林庇护区内潮间带湿地包,.26 hm2和496.84 hm2面积别离为82.46 hm2、218。

  位置和分歧情况下的水体具有必然的普适意义尝试成果表白:本研究算法在提取分歧时空,的“同物异谱”和“同谱异物”现象可无效避免水体与其他地物夹杂形成,有着优良的抑止感化同时对复杂布景噪声,精确度和精度具有较高的。

  和潮汐动态覆没的影响因为遭到多云多雨气候,取完整的潮间带湿地消息单时相遥感数据难以获。此因,感指数的潮间带湿地分类算法本研究开辟了一种基于时序遥:

  归一化植被指数(NDVI)和加强型植被指数(EVI)进行多指数逻辑组合来提取水体该算法选择主动提取水体指数(AWEI)、改良型归一化差值水体指数(MNDWI)、;生成的坡度数据集来辅助抑止高反射率噪声和暗影噪声同时操纵NIR波段反射率值和SRTM数字高程模子。

  于某一期间单景遥感影像保守水体提取算法大多基,间和空间高度可变的特征无法表示出水体跟着时,分时序水体数据产物虽然国表里已呈现部,仍无法满足一些研究和使用的需要但其空间分辩率及水体鸿沟的精度。

  几年近,感大数据云计较平台国表里出现出多个遥,gine和我国的PIE-Engine等如美国的Google Earth En。供的存储与计较资本遥感云计较平台提,理带来了史无前例的成长机缘为海量遥感大数据的快速处,度的遥感数据向学问转化同时也推进更大时空尺,科学研究的新发觉催生出地球系统。

  宇晨刘,序影像的长江流域地表水体提取.遥感学报高永年.2022.Sentinel时,58-372026(2):37

  算平台的使用研究均呈上升趋向(1) 国表里基于遥感云计,算平台进行研究最活跃的国度中国和美国是操纵遥感云计,最活跃的机构中国科学院是;

  亚热带海岸带为例(1) 以福建省, Engine(GEE)云平台基于Google Earth,andsat 8时序影像数据操纵2017年—2019年L,和低潮滩植被3种典型湿地类型提取潮间带光滩、飞腾滩植被,度97.47%分类成果总体精,系数0.96Kappa。

  式:闫凯援用格,慧敏陈,东杰付,也鲁曾,金玮董,世卫李,秋生吴,翰良李,相关文献计量可视化阐发.遥感学报杜姝渊.2022.遥感云计较平台,310-3226(2):3

  :王小娜援用格局,金炎田,小娟李,乐王,辉力宫,蓓蓓陈,向彩李,Engine云平台对遥感成长的改变.遥感学报郭婧涵.2022.Google Earth ,299-3026(2):9

  被变化、天气变化是遥感云平台的使用热点范畴(4) 大范畴的地盘覆被制图、地盘操纵、植,究也将成为遥感云平台将来的主要使用范畴而情况健康评估和人类勾当对情况的影响研。

  在使用方面(3) ,间序列快速阐发带来成长机缘GEE不只为全球标准的长时,优良的开辟生态并且努力于制造,和产物的快速共享鞭策了数据、算法,代码编纂器以及活跃的开辟社区等官方丰硕的开辟文档、用户敌对的,展注入了强劲的活力都为鞭策GEE发,放共享的遥感时代进一步迎来了开。

  感云计较平台现状的根本上(1) 本文阐发国表里遥,功能完整的遥感云计较平台针对大数据时代国内贫乏,产卫星数据支撑不足等问题且国外遥感云计较平台对国,器云手艺基于容,Pixel Information Expert)-Engine Studio建立了包含国产卫星数据且集数据、算力和手艺于一体的时空遥感云计较平台PIE(,需获取以及海量数据的快速处置实现了脚本驱动的遥感数据的按。

  多雨气候和潮汐动态过程对光学遥感手艺使用的影响(2) 该算法无效降低了亚热带海岸带地域多云。地次要分布在河口与海湾处成果显示福建省潮间带湿,呈下降趋向且自北向南,泉州湾、九龙江口、漳江口飞腾滩植被集平分布在南部,布较少闽北分。外同类数据集进行比力将本研究成果与国内,定的劣势显示出一。

  锻炼样本、人工设定阈值或后处置等先前的潮间带湿地分类研究依赖于,e)平台开辟一种主动、快速、高精度的潮间带湿地分类方式本研究基于GEE(Google Earth Engin。

  测手艺与卫星在轨处置及时感知手艺来阐发、挖掘、提取地舆实体变化谍报(2) 焦点思惟次要是基于互联网在线抓取手艺、云平台的主动变化检,消息的定向、定点地舆实体数据的采集和更新通过及时推送卫星拍摄指令来实现基于变化,域的及时监测办事连结对感乐趣区。

  大学(北京)1.中国地质;理科学与资本研究所2.中国科学院地;福卡内基研究所3.美国斯坦;科学院大学4.中国;手艺股份无限公司5.航天宏图消息;田纳西大6.美国粹

  成果表白(3) ,资本的限制因为计较,时间均比GEE稍长本平台的计较和导出,空间分布分歧但计较成果的,均分布在(0.48此中近68%的值,77)0.,3%集中在(-0.13且二者差值的95.3,13)0.,为可托成果较。

  间带湿地的主动、快速、高精度分类(3) 本研究的方式可以或许实现潮,准分类研究具有主要的自创价值对潮间带和其他内陆湿地的精。

  在方式方面(2) ,遥感阐发新方式GEE供给的,遥感手艺瓶颈冲破了保守,度进修等人工智能模子耦合实现了与大数据驱动的深,处置与消息挖掘效率极大提高了海量数据。而然,方式仍然有待深切挖掘GEE的像元级阐发,分歧遥感使用的像元级重组方式将来无望深切探究 GEE面向,与变化纪律供给手艺支持为挖掘更多新的地球学问;

  据时代的到来跟着遥感大数,析海量遥感数据为快速处置和分,多遥感云计较平台国表里出现了众,数据的快速阐发和使用成为可能使得全球标准、长时间序列遥感。

  el-1雷达波段以及地形数据有益于池沼湿地消息提取(1) Sentinel-2红边波段和Sentin,制图精度别离提高了7.56%比拟植被指数和水体指数池沼的,04%5.,48%4.;

  离获得的分手度表白(2) 操纵JM距,征地形特征雷达特征红边特征其他光学特。精度别离提高了1.45%和3.02%进行特征优选后池沼湿地的制图和用户,总体精度为91.54%最终连系随机丛林算法的,为88.55%池沼的提取精度。

  科交叉较为普遍(2) 相关学,计较机科学、电子电力工程等范畴涉及遥感、情况科学与生态学、,云计较平台研究最多的范畴此中遥感学科是操纵遥感,科学与其他学科范畴联系较亲近情况科学与生态学以及计较机;

  时序Sentinel-2影像仓库(1) 该方式起首建立高质量稠密;后然,湿地的遥感特征阐发分歧潮间带,算法(Otsu)成立多层主动决策树分类模子基于最大光谱指数合成算法(MSIC)和大津。

  国亚利桑那州立大学和中国农业科学院作物科学研究所首都师范大学结合美国纽约州立大学布法罗分校、美,筹谋“遥感大数据云计较”专栏在《遥感学报》期刊上配合组织,方式或使用相关的最新研究重点引见与遥感云计较平台,台与保守遥感平台的对比次要包罗:遥感云计较平,献计量可视化遥感云计较文,平台的设想与实践国产遥感云计较,法与使用等湿地遥感方。

  在资本方面(1) ,/云计较为一体的特点GEE以其集大数据,算法、算力分手的场合排场打破了保守数据、模子,者的云端摆设实现上述3,阐发方面展示出庞大潜力在大规模数据快速处置与。ython编程向GEE云端发送指令用户仅需要通过简单的Java或P,量免费数据资本即可快速挪用海,且前往处置成果完成及时计较并;

  NVI等)无法满足当前遥感大数据的使用需求保守桌面端遥感处置平台(例如ERDAS和E。感云计较平台作为领先的遥,ne)的呈现改变了保守遥感数据处置和阐发模式GEE(Google Earth Engi,消息挖掘带来了新的契机为海量数据快速处置与。理平台别离在资本、方式和使用3个方面的立异性变化本文旨在切磋GEE云平台比拟于保守桌面端遥感处:

  h Engine(GEE)云平台本文基于Google Eart,数据、Sentinel-2光学数据以及地形数据利用Sentinel-1合成孔径雷达(SAR),大范畴区域池沼湿地提取的主要性切磋了红边、雷达以及地形特征对,湿地提取最优特征组合的可行性验证了操纵JM距离寻找池沼,年黑龙江流域池沼湿地进行提取连系随机丛林算法对2018。表白研究:

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