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BP_water_retrive.rar_BP_water_retrive_基于matlab的水深反演及遥感数据读取

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简介:
本项目为基于MATLAB开发的水资源研究工具包,主要功能包括利用多种算法进行水深反演和遥感影像的数据读取与预处理。适用于海洋学、湖泊监测等领域科研人员使用。 利用BP神经网络读取水深数据及多光谱遥感图像的DN值,实现对水深的反演功能。

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  • BP_water_retrive.rar_BP_water_retrive_matlab
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    本项目为基于MATLAB开发的水资源研究工具包,主要功能包括利用多种算法进行水深反演和遥感影像的数据读取与预处理。适用于海洋学、湖泊监测等领域科研人员使用。 利用BP神经网络读取水深数据及多光谱遥感图像的DN值,实现对水深的反演功能。
  • ETM+模型研究
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    本研究致力于开发一种基于ETM+卫星影像的水深遥感反演模型,旨在提高近海水域深度测量精度和效率,为海洋环境监测提供技术支持。 基于Landsat-7 ETM+数据的遥感水深反演模型研究由蒋卫国和黄山进行。该研究在对数据预处理后,根据图像反射率与实测水深值之间的相关性,分别建立了单因子回归、多因子回归以及BP神经网络等模型。
  • Python毕业设计:TOA度学习PM2.5
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    本作品为遥感科学领域的一份毕业设计项目,主要运用Python编程语言及深度学习技术实现从顶部大气(TOA)反射数据中准确反演PM2.5浓度。该研究旨在提升环境监测精度与效率,助力空气质量预报和管理决策。 项目介绍:该项目源码为个人毕业设计作业的代码集合,在上传之前均已测试通过且成功运行,并在答辩评审阶段获得了平均94.5分的好成绩,您可以放心下载使用。 1、所有上传的项目代码均经过严格的测试和验证,确保功能正常后才予以发布,请您安心下载并使用。 2、此项目适合计算机相关专业(如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的学生、教师或企业员工进行学习参考。同时,对于初学者来说也是一份不错的进阶材料;此外,该资源同样适用于毕业设计项目的展示演示以及课程设计作业的完成。 3、如果您有一定的编程基础,在此基础上对代码做适当的修改和拓展以实现更多功能也是可行的选择。这些改进后的成果可用于毕业设计作品或课堂项目等场景中。下载后请务必先查看是否存在README.md文件(如有),仅供学习参考,请勿将内容用于商业用途。
  • 利用MATLABMODIS影像中8个色波段射率
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    本研究详细介绍使用MATLAB软件处理MODIS卫星数据的方法,着重于提取和计算海洋水体的八个关键光谱波段的遥感反射率,为水质监测提供技术支撑。 在遥感影像处理中,使用MATLAB读取经过大气校正后的图像,并提取其中的反射率数据以进行验证和建模。
  • 林火在森林火灾监测中应用__
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    本文探讨了利用卫星遥感技术进行林火探测和监测的方法,并分析了基于遥感数据的火灾参数反演模型在实际应用中的效果。通过案例研究展示了其在提高森林防火效率上的巨大潜力。 采用IDL语言可以进行森林火灾监测,只需输入影像即可。
  • 技术植被覆盖度
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    本研究利用遥感技术分析地表植被覆盖情况,通过构建数学模型实现对植被覆盖度的有效反演,为生态环境监测提供科学依据。 利用ENVE软件,通过线型分解模型提取遥感影像上的植被覆盖度。
  • 全量技术湖泊湿地文特征参综合
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    本研究利用全量遥感技术对湖泊湿地进行监测,旨在开发一套高效方法以综合反演水文特征参数,提升环境管理与生态保护水平。 遥感技术在湖泊湿地水文特征参数反演中的应用是一个复杂且精细的研究领域。这项研究以ICESat-GLAS数据为基础,运用了多种遥感技术和地理信息系统(GIS)分析方法,旨在提高水文参数的反演精度。 1. 遥感技术的应用 通过卫星或高空飞行器收集地球表面的信息,并利用这些信息获取地表水体如湖泊、湿地等的分布、面积、水位和水深等特征。ICESat-GLAS是专门用于测量地球表面高度的激光雷达系统,特别适用于大范围高精度水体地形数据采集。 2. 湖泊水位提取流程 研究中使用了ICESat GLAS数据处理结合多时相遥感数据分析方法来获取湖泊水位变化信息。通过统计学分析建立模型以确定水位与高度计测量值之间的关系,从而准确地提取出湖面的海拔和面积。 3. 数据处理及分析方法 本研究采用了多种技术手段: - 使用ICESat GLAS激光雷达数据获得地面(包括水面)的高度。 - 结合AVHRR、TM等遥感影像辅助识别湖泊边界并进行水体信息提取。 - 利用NDWI指数来区分和量化水体覆盖区域,并通过GDR与WDR校正潮汐影响及大气干扰,提高测量精度。 4. 湖泊地形反演模型构建 研究中开发了一种“全局—局部”自适应迭代方法用于湖泊地形建模。该过程从ICESat GLAS数据点出发,逐步生成整个湖体的连续高度表面图以显示其详细特征。 5. 研究区域与资料来源 本项工作关注的是博斯腾湖(位于86°19′~87°28′, 41°46′~42°08′),并使用了ICESat-GLAS数据及TOPEX/Poseidon雷达高度计等辅助信息进行分析。 6. 实施步骤 研究者首先利用ICESat GLAS获取湖面的高度测量值,然后通过建立回归模型来确定观测点与实际水位之间的关系。接着应用这些方程计算整个湖泊区域的动态变化情况,并借助GIS技术实现三维地形可视化和进一步的空间数据分析。 7. 结果分析及未来展望 研究展示了博斯腾湖水位的变化趋势并提供了基于ICESat-GLAS数据精确提取的结果,这对水资源管理和气候变化评估具有重要价值。此外,这项工作还表明了利用高精度遥感资料进行湖泊监测的有效性及其对环境管理的潜在贡献。 8. 遥感技术的应用范围及挑战 除水文研究外,遥感技术在农业、林业、地质调查等领域也有广泛应用。然而,在数据采集和处理过程中仍面临诸如分辨率限制、云层遮挡等问题,未来需进一步改进以提高测量结果的质量与可靠性。 9. 地理信息系统(GIS)的角色 作为地理信息管理的核心工具,GIS为湖泊湿地水文特征参数的综合反演提供了强大的技术支持。它能够整合来自不同时间和来源的空间数据,并提供精确的数据可视化和空间统计分析功能,在提升研究效率的同时增强了研究成果的应用潜力。
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    本文介绍了如何使用专业软件和工具来读取和处理HY-C卫星的遥感影像数据,为用户提供详细的步骤和技术指导。 针对我国海洋一号C卫星(HY-1C)遥感影像数据的读取,包括图像显示、添加海岸线地图等功能的一键操作流程。
  • 太湖真光层计算与*(2009年)
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  • PROSAIL模型前向模拟植被参代码实现
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    本研究利用PROSAIL模型进行正向模拟,并开发了相应的代码来实现对植被参数的遥感反演,旨在提高遥感技术在植被监测中的应用精度。 PROSAIL模型的前向模拟与植被参数遥感提取代码实现可以使用prosail-2.0.5 和 Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe等辅助软件工具,有需要的朋友可以直接下载这些资源。