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公开(公告)号:CN103208028A
公开(公告)日:2013-07-17
申请号:CN201310125372.2
申请日:2013-04-11
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种基于遥感与GIS相结合的水禽栖息地适宜性评价方法,本发明涉及湿地生态环境评价与保护技术。本发明是要提供一种高效的水禽栖息地适宜性评价方法。一、原始遥感与地理基础数据的获取与预处理;二、分析水禽栖息地与环境之间的关系;三、分析各湿地水禽栖息地适宜性评价指标对水禽栖息地的影响程度,根据层次分析法确定各湿地水禽栖息地适宜性评价指标权重;四、通过空间分析技术,得到水禽栖息地适宜性评价指标值,并按照等级划分;五、采用GIS空间分析与叠加技术,得到最终的水禽栖息地适宜性的空间分布;六、获取水禽巢址以及停歇地的精确位置,对水禽栖息地适宜性评价结果进行验证。本发明应用于水禽栖息地适宜性评价领域。
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公开(公告)号:CN103294902A
公开(公告)日:2013-09-11
申请号:CN201310182072.8
申请日:2013-05-16
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06F19/00
CPC classification number: Y02A40/228
Abstract: 一种基于遥感影像与GIS空间分析确定自然湿地恢复方案的方法,涉及一种确定自然湿地恢复方案的方法,解决从传统的湿地恢复方法注重定位的分析,没有从定量的角度进行研究,并且没有充分结合GIS空间分析技术的问题。包括步骤:获取初始数据,并对初始数据统一;分别利用初始数据计算景观结构因子,DEM数据计算湿度指数,NPP产品数据划分耕地生产力等级;对步骤二获得景观结构因子、河流/道路密度数据、地貌数据、湿度指数、耕地生产力进行等级赋值,并对湿地恢复评估;步骤四:根据步骤三获得的湿地恢复评估结果,结合GIS空间分析,确定湿地恢复方案。本发明可广泛应用于大范围的湿地恢复方案确定。
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公开(公告)号:CN102609726A
公开(公告)日:2012-07-25
申请号:CN201210044320.8
申请日:2012-02-24
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 利用面向对象技术融合高空间和高时间分辨率数据的遥感图像分类方法,涉及一种面向对象的遥感图像分类方法。为了解决以往的遥感图像分类方法无法区分“异物同谱”的土地覆盖类型,不适用于在中低分辨率的遥感影像上应用的问题。应用SG滤波器进行滤波处理;确定待分类的遥感影像中典型植被的MODIS-NDVI时序曲线;对TM影像进行分割,每个分割单元作为一个对象;提取每个对象的特征信息;提取所有的非植被对象;去除非植被对象将所得到的植被对象作为面状矢量来分割MODIS-NDVI时序数据,从而获得每个植被对象获得相应的物候信息;判定每个对象所属的植被类型;完成土地覆盖分类。用于土地覆盖类型的区分。
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公开(公告)号:CN102609726B
公开(公告)日:2014-04-16
申请号:CN201210044320.8
申请日:2012-02-24
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 利用面向对象技术融合高空间和高时间分辨率数据的遥感图像分类方法,涉及一种面向对象的遥感图像分类方法。为了解决以往的遥感图像分类方法无法区分“异物同谱”的土地覆盖类型,不适用于在中低分辨率的遥感影像上应用的问题。应用SG滤波器进行滤波处理;确定待分类的遥感影像中典型植被的MODIS-NDVI时序曲线;对TM影像进行分割,每个分割单元作为一个对象;提取每个对象的特征信息;提取所有的非植被对象;去除非植被对象将所得到的植被对象作为面状矢量来分割MODIS-NDVI时序数据,从而获得每个植被对象获得相应的物候信息;判定每个对象所属的植被类型;完成土地覆盖分类。用于土地覆盖类型的区分。
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公开(公告)号:CN103065293A
公开(公告)日:2013-04-24
申请号:CN201210589763.5
申请日:2012-12-31
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 相关性加权的遥感影像融合方法及该融合方法的融合效果评价方法,本发明涉及遥感影像处理技术领域。相关性加权的遥感影像融合方法为:对原始待融合影像的预处理;计算预处理后的多光谱影像各波段与全色影像各波段的相关性;通过调整多光谱影像的权重,获取多光谱影像最佳的权重系数,根据最佳的权重系数获取相关性加权融合模型;根据相关性加权算法实现多光谱影像与全色影像的融合。相关性加权的遥感影像融合方法的融合效果评价方法为:根据相关性加权的遥感影像融合方法获取的融合影像,从数理统计的定量方式评价融合影像,数理统计的定量方式是根据选择融合效果评价指标对融合前后影像进行评价,融合效果评价指标分别为:方差、信息熵和扭曲度。
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