2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩67頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、以“3S”技術(shù)為基礎(chǔ)的森林資源監(jiān)測方法,具有宏觀性、綜合性、短周期、可重復(fù)性和成本低的特點,已成為當(dāng)今森林資源監(jiān)測技術(shù)發(fā)展的主要方向。探索適合林業(yè)生產(chǎn)實際需要的森林資源遙感監(jiān)測理論技術(shù)方法,尤其是提高遙感數(shù)據(jù)的森林分類和小班蓄積量估測的精度,是目前亟待解決的問題,也是當(dāng)前的研究熱點。 本研究采用2.5m、10m分辨率的SPOT5數(shù)據(jù),深入探討了SPOT5遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理、森林遙感分類、小班蓄積量遙感估測的方法,試圖為SPOT5遙感

2、數(shù)據(jù)在森林資源監(jiān)測中的應(yīng)用提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)方法支持。主要研究成果如下: (1)針對南方林區(qū)的特點,提出了森林資源監(jiān)測用SPOT5遙感數(shù)據(jù)的預(yù)數(shù)據(jù)處理方法。在實際應(yīng)用中,宜采用如下技術(shù)流程:采用高精度的星站差分GPS采集足夠數(shù)量的地面控制點;進行全色數(shù)據(jù)和多光譜數(shù)據(jù)的幾何多項式校正并完成空間配準;采用IHS變換融合完成數(shù)據(jù)融合;結(jié)合高精度地面控制點、1:10000DEM數(shù)據(jù)和SPOT5物理模型,進行正射校正;對正射數(shù)據(jù)做適當(dāng)?shù)姆?/p>

3、段線性拉伸和空間濾波處理;用XS2、(XS1×3+XS3)/4、XS1波段分別表示紅綠藍波段實現(xiàn)圖像彩色合成。 (2)提出了基于SPOT5遙感數(shù)據(jù)光譜、紋理結(jié)構(gòu)信息和歷史調(diào)查數(shù)據(jù)挖掘的森林遙感專家分類模式,并完成了基于分類圖的小班邊界提取和面積估測。本研究所提出的分類模式具有良好的分類效果,總體分類精度達到了92.97﹪,Kappa系數(shù)為0.9172,各類別的分類精度均達到87﹪以上。歷史調(diào)查數(shù)據(jù)參與遙感分類,可有效提高其分類精

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論