【摘 要】
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针对常见可见光植被指数提取植被覆盖度存在的问题,该文提出一种新的可见光植被指数——红绿蓝比值植被指数,该方法直接采用红绿蓝像元值计算,方法简单快速,探索建立了新植被指数与植被覆盖度之间的相关关系,并利用相邻乡镇航片以两种方法验证了新植被指数的可靠性。结果表明:采用红绿蓝比值植被指数,通过低空无人机获取多张航片拼接成大范围航片提取植被覆盖度信息总体精度达到93.5%,为小型无人机小面积研究区域高精度
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针对常见可见光植被指数提取植被覆盖度存在的问题,该文提出一种新的可见光植被指数——红绿蓝比值植被指数,该方法直接采用红绿蓝像元值计算,方法简单快速,探索建立了新植被指数与植被覆盖度之间的相关关系,并利用相邻乡镇航片以两种方法验证了新植被指数的可靠性。结果表明:采用红绿蓝比值植被指数,通过低空无人机获取多张航片拼接成大范围航片提取植被覆盖度信息总体精度达到93.5%,为小型无人机小面积研究区域高精度植被覆盖度快速获取提供了方法,对林业调查、农业监测有着重要作用。
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目前能免费获取的ASTER G DEM、SRTM DEM等产品,不能实时表达地表地形实际特征,尤其在矿区,使这些DEM应用具有一定的局限性。为此,本文利用InSAR技术提取DEM来更新研究区DEM。以鞍山市城区、郊区及矿区作为研究区,首先用In SAR技术处理Sentinel-1A/-1B卫星平台升降轨SAR数据并提取S1A DEM及S1B DEM,再用小波变换融合技术对提取的DEM进行融合,最后
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通过分析无人机倾斜摄影云台的倾角与三维模型详细度的之间的关系,推导出拍摄高度均匀的建筑物影像时,云台倾角与建筑物覆盖的详细程度之间的关系式,以减少后期人工补拍的工作量,提高工作效率。
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为了获取贵州兴义市龙井村大型岩质滑坡的前兆形变信息,该文以RADARSAT-2和Sentinel-1A影像集为数据源,采用时序InSAR分析方法,解译得到该滑坡2018年初至临滑前的形变速率与时间序列。针对研究区单一影像源形变监测结果存在的离散点密度少、滑坡体时序演化规律刻画不足等问题,该文在充分融合相干分布式目标进行形变反演的基础上,结合两类影像源的空间分辨率和重访周期优势,获取到滑坡发生前周边
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