一种基于多源时间序列遥感影像的页岩油气燃烧提取方法

    公开(公告)号:CN113484247B

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202110766395.6

    申请日:2021-07-07

    申请人: 南京大学

    摘要: 本发明涉及一种基于多源时间序列遥感影像的页岩油气燃烧提取方法,该方法联合使用海量的多源长时间序列光学遥感数据,较高的空间和时间分辨率增强了遥感图像检测的鲁棒性,大大提高了对页岩油气燃烧的监测能力,可以快速自动识别大区域的页岩油气的时空分布。本方法执行步骤简单易行,在提取区域乃至全球的页岩油气燃烧效果较好。本发明使用长时间、较大空间覆盖范围的光学影像数据,利用一种优化简洁的热异常指标,实现了较大空间尺度上的页岩油气燃烧的准确提取。这项发明有助于编制一份详细的,可及时和有效更新的页岩油气燃烧位置,同时可以为我国页岩油气燃烧管理和评价页岩油气燃烧对大气环境的潜在影响提供科学参考。

    一种基于多源时间序列遥感影像的页岩油气燃烧提取方法

    公开(公告)号:CN113484247A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110766395.6

    申请日:2021-07-07

    申请人: 南京大学

    摘要: 本发明涉及一种基于多源时间序列遥感影像的页岩油气燃烧提取方法,该方法联合使用海量的多源长时间序列光学遥感数据,较高的空间和时间分辨率增强了遥感图像检测的鲁棒性,大大提高了对页岩油气燃烧的监测能力,可以快速自动识别大区域的页岩油气的时空分布。本方法执行步骤简单易行,在提取区域乃至全球的页岩油气燃烧效果较好。本发明使用长时间、较大空间覆盖范围的光学影像数据,利用一种优化简洁的热异常指标,实现了较大空间尺度上的页岩油气燃烧的准确提取。这项发明有助于编制一份详细的,可及时和有效更新的页岩油气燃烧位置,同时可以为我国页岩油气燃烧管理和评价页岩油气燃烧对大气环境的潜在影响提供科学参考。

    一种基于多尺度区域生长的地表线状水体的提取算法

    公开(公告)号:CN111339909A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN202010111031.X

    申请日:2020-02-24

    申请人: 南京大学

    摘要: 本发明涉及一种基于多尺度区域生长的地表线状河流提取算法,属于遥感地学应用技术领域。算法分为四部分:(1)复杂河流异质背景均衡化:通过归一化水体指数(NDWI)和光谱偏差修正模糊c均值聚类算法(BCFCM)增强影像中河流像元。(2)多尺度局部微分结构的水系增强:利用Frangi滤波对图像做二阶Hessian矩阵分析,得到河流像元尺度响应图和方向图。(3)多尺度区域生长提取河流像元:通过像元尺度特征和方向特征建立区域生长准则提取水体像元。(4)分线性水体像元噪声剔除:建立筛选准则,删除“过度”生长的水体像元。本算法考虑了河流形态各异、背景复杂特性,对河流进行高效、准确地识别、提取。

    基于时间序列遥感影像的离岸风电场时空属性确定方法

    公开(公告)号:CN110532918A

    公开(公告)日:2019-12-03

    申请号:CN201910772316.5

    申请日:2019-08-21

    申请人: 南京大学

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/34 G06T7/66

    摘要: 本发明涉及一种基于时间序列遥感影像的离岸风电场时空属性确定方法,该方法联合使用了海量的多源长时间序列光学遥感数据,较高的空间和时间分辨率增强了遥感图像检测的鲁棒性,大大提高了对海上目标的监测能力,可以快速自动识别大尺度海上风电场的时空属性。本方法执行步骤简单易行,在提取区域乃至全球离岸风电场的效果较好。本发明使用长时间、大空间覆盖范围的光学影像数据,利用一种优化的统计滤波和滑动窗口,实现了大空间尺度上的离岸风电场的准确提取。这项发明有助于编制一份详细的,可及时和有效更新的海上风电场时空属性清单,可补充官方数据库。同时这为今后海洋风能资源管理和评价开发区域对海洋生态系统的潜在影响提供科学参考。

    一种基于多尺度区域生长的地表线状水体的提取算法

    公开(公告)号:CN111339909B

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202010111031.X

    申请日:2020-02-24

    申请人: 南京大学

    摘要: 本发明涉及一种基于多尺度区域生长的地表线状河流提取算法,属于遥感地学应用技术领域。算法分为四部分:(1)复杂河流异质背景均衡化:通过归一化水体指数(NDWI)和光谱偏差修正模糊c均值聚类算法(BCFCM)增强影像中河流像元。(2)多尺度局部微分结构的水系增强:利用Frangi滤波对图像做二阶Hessian矩阵分析,得到河流像元尺度响应图和方向图。(3)多尺度区域生长提取河流像元:通过像元尺度特征和方向特征建立区域生长准则提取水体像元。(4)分线性水体像元噪声剔除:建立筛选准则,删除“过度”生长的水体像元。本算法考虑了河流形态各异、背景复杂特性,对河流进行高效、准确地识别、提取。