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GEE光谱混合分析(SMA)下的归一化差异水分指数(NDWFI)水体监测附带全部代码.pdf

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简介:
本研究的目标是开发一种新型水体指数方案,并通过系统性研究提升对地表水体(SW)利用遥感技术的能力。该研究计划引入一个新的水体指数方法,并通过优化次要水体和易变水体特征提取效果来增强其适用性。具体而言:(a) 本研究计划引入一个新的水体指数方案,并通过系统性对比试验与其他常用遥感指标及其相关制图产品进行性能评估。(b) 探讨新方案在揭示水面要素时空变化规律方面的应用潜力。(c) 研究团队将通过系统性对比试验与其他广泛使用的遥感指标及其相关制图产品进行性能评估。该方法旨在显著提升大规模地表水体测绘效率的同时保证高精度应用效果,并为水资源管理和生态保护提供技术支持;预期成果包括显著提高小规模及多变水域要素检测精度水平,在长期分布预测分析方面形成可扩展的应用框架;最终研究成果将为气候适应性 water 资源管理提供科学依据并促进可持续发展实践

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  • _Water Body_matlab NDVI__提取_遥感影像.zip
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    本资源提供基于Matlab开发的NDVI算法用于水体指数计算及光谱分析,适用于从遥感影像中精确提取水体信息。 利用MATLAB对多光谱遥感影像进行水体指数(NDWI)和植被指数(NDVI)的提取。
  • chafen.rar_双_双__定位_定位法
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    chafen.rar介绍了一种名为“水下差分定位法”的技术,该方法利用双差分原理提高水下目标定位的精度和可靠性。 水下差分定位试验涉及双差技术的应用,这项研究对大家应该会有帮助。
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    本研究探讨了利用多光谱遥感技术进行水质监测的方法,并分析了相关数据,旨在提供准确、高效的水质评估手段。 基于定量遥感理论与方法,结合多光谱遥感数据及实测水质数据,研究了水生态环境的空间分布,并进行了分析和评价。
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  • YOLO目标检据集-第
    优质
    简介:本文介绍了YOLO水下目标检测数据集的第一部分,提供了丰富的标注图像和视频用于训练高效的水下物体识别模型。 YOLO水下目标检测数据集包含两部分:7000多张使用lableimg软件标记的真实场景高质量图片,格式为jpg。标签有两种形式——VOC格式和yolo格式,并分别保存在两个文件夹中,可以直接用于YOLO系列的水下海产品目标检测;该数据集涵盖了丰富的应用场景,包括五类水生生物:海星、海参、海胆、扇贝以及藻类。
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    本报告深入剖析光伏建筑一体化板块的历史表现,并结合当前市场情况,提供未来走势的专业分析和预测。 2021年电工杯B题二等奖得者。
  • 基于MATLAB矿物提取
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    本项目利用MATLAB开发了一套针对矿物混合物进行光谱数据分析与成分提取的程序,旨在高效识别和量化复杂样本中的矿物种类及其比例。 这段代码用于演示“基于深度学习的有限样本高光谱数据分析中的Hapke数据增强”,仅适用于研究目的,并保留所有权利。要运行该代码,请在Matlab中使用文件“test_example_SAE.m”。请引用以下两篇论文:K.Qin等人,“IEEE地质科学与遥感快报”(doi: 10.1109/LGRS.2020.2989796)中的文章;以及秦克、赵玉杰和崔旭的“基于机载高光谱数据的氧化铁信息提取技术研究”,收录于IGARSS2019-2019IEEE国际地球科学与遥感研讨会,日本横滨(doi: 10.1109/IGARSS.2019.8900647)。
  • OMP:利用示踪场(据)离单团 - MATLAB开发
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    本项目采用MATLAB进行OMP算法开发,旨在通过混合示踪场和水文数据分析,实现对特定水体中单一来源水团的有效识别与分离。 有关海洋中水团的精确混合分数的知识对于各种应用是必要的,特别是在分析瞬态示踪场或生物地球化学循环时尤为重要。 海洋中示踪剂的分布通常受与海洋环流和混合相关的运输过程以及主要生物地球化学循环中的反应过程共同控制。 OMP 分析为海洋学家、地球化学家以及其他对从水文数据中分离出混合信号及生物地球化学循环信号感兴趣的研究人员提供了一种工具。
  • 关于域面积估算中应用研究
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    该文探讨了归一化水体指数在不同环境条件下的适用性及其对水域面积估算的影响,旨在提高遥感技术在水资源管理中的精确度。 本段落采用ETM+影像作为数据源,并利用两种归一化水体指数从遥感数据中定量提取水域面积,同时将这些结果与监督分类方法的提取结果进行比较。研究发现,三种模型均能准确地从ETM+遥感数据中提取出水体信息。其中,归一化水体指数模型因其计算简便、速度快的特点而适用于动态监测水域变化的需求。此外,在使用优质的训练样本的情况下,监督分类法所得到的提取结果与归一化差异水体指数的结果相同或更为优越。