登录

  • 登录
  • 忘记密码?点击找回

注册

  • 获取手机验证码 60
  • 注册

找回密码

  • 获取手机验证码60
  • 找回
毕业论文网 > 文献综述 > 矿业类 > 测绘工程 > 正文

利用遥感技术估算2018年南京水稻种植面积文献综述

 2020-05-05 17:13:16  

文 献 综 述 一.利用遥感技术估算水稻面积的目的与意义 水稻是中国南方最主要的粮食作物,及时掌握其种植面积及其空间分布,有利于维护国家的粮食稳定及制定相关政策。

遥感技术,具备获取信息丰富、多分辨率和多平台、快速和覆盖范围广的优势,被广泛用于农情信息获取,可以有效的实现作物面积提取和土地利用变化分析。

二.现有的遥感图像融合方法 图像融合是将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成一幅高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术,使得处理后的影像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱特征。

在融合方法中,较为常用的有IHS变换法、主成分变换法(PCA)、BROVEY、乘法以及基于小波的融合法等。

(1)主成分变换:先对多光谱数据进行主成分变换,再用高分辨率波段替换第一主成分波段,再进行主成分逆变换得到融合图像。

(2)BROVEY:为RGB影像显示进行多光谱波段颜色归一化,将高分辨率全色与各自相乘完成融合。

(3)IHS变换法:将三波段图形变换到指定的IHS空间中,根据后续操作,又可分为直接法和替代法。

(4)小波变换:首先对参与融合的遥感图像数据进行小波正变换,将图像分解为高频信息和低频信息。

分别抽取来自高空间分辨率影像分解后的高频信息和低空间分辨率的低频信息进行小波逆变换,生成融合图像。

蒋楠等(2012)将高空间分辨率影像与多光谱影像进行融合,得到新的高空间分辨率多光谱影像,并分别采用多种融合方法对影像进行融合处理,随后对融合影像进行定量说明与评价,结果表明小波变换在空间与光谱信息上具有最佳的融合效果[14]。

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

企业微信

Copyright © 2010-2022 毕业论文网 站点地图