式中,B4为近红外波段反射率,对应GF-6 WFV数据的第4波段;T为经验阈值。 2.2 多波段法2.2.1 波段差值法 通过实地调查并浏览Google Earth影像,确定研究区地物类型为深水区、浅水区、盐碱地、裸岩、湿地、沙地、戈壁、积雪8类,分别统...
摘要：以洪泽湖湿地为研究对象，构建一种基于特征优选的湿地面向对象分类方法，利用高分六号宽幅多光谱（GF-6WFV ）影像进行湿地信息提取。首先对GF-6WFV 数据进行预处理和多尺度分割；然后提取光谱、植被指数、水体指数、红边指数和纹理特征，利用基于平均准确度下降法（mean decrease accuracy,MDA ）的递归排除算法生成...
GF-6WFV光谱植被指数模型的叶面积指数反演王枭轩】，卢小平】"，孟庆岩23,李国清4,王俊4,张琳琳23,杨泽楠1 1.河南理工大学自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室，河南焦作454000 2.中国科学院空天信息创新研究院，北京100101 3.三亚中科遥感研究所,海南三亚572029 4.河南省遥感测绘院,河南郑州450000 摘要农业...
该研究以云南省土壤侵蚀较为严重的文山州为例,在第三次全国国土调查数据、水利普查抽样单元和GF-6 WFV等多源遥感数据基础上,结合随机森林算法快速自动提取梯田,利用CSLE模型对山区耕地土壤侵蚀进行精细定量评估,并以空间自相关分析揭示土壤...
光学植被指数就是根据地面实测的叶面积指数与光学遥感中的光谱数据或者变换行式(植被指数)建立回归分析模型。 采用这些植被指数可以用来估算叶面积指数, 并监测植被长势。 通过选取6种典型抗饱和、 抗土壤和大气光学植被指数与实测叶面积指数建立回归模型。 同时考虑到GF-6 WFV遥感影像包含两个红边波段能更好的反演LAI...
为了进一步提高其在光谱范围较窄的GF-6 WFV数据上的云检测应用精度,在模拟出的样本库中加入GF-6 WFV数据典型高亮地表像元.通过目视解译对云检测结果进行精度验证,结果表明,该算法利用可见光和近红外通道的遥感数据可以高精度的识别出植被,水体,建筑,裸地等地表类型上空的厚云,碎云和薄云.改进后的云检测算法,云...
摘要：考虑多特征组合下的遥感影像分类时，信息量冗余会影响分类精度的问题。本文采用最佳波段指数（OIF）选择最佳波段组合，然后提取纹理和植被指数特征并结合随机森林特征重要性与分类精度之间的线性关系达到特征优选目标：获取最佳特征集合。最后采用随机森林算法、SVM、最大似然算法对实验区进行土地利用分类，对比原始波段...
为获取高精度水稻种植面积提取方法和分析红边信息在作物识别能力上的优越性,该研究选取辽宁省盘锦市为研究区域,利用2020年水稻关键物候期的多时相高分6号宽幅相机(GF-6 WFV)遥感影像,构建归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、归一化水体指数(Normalized Difference Water ...
关键词：遥感；识别；GF-6 WFV；GF-1 WFV；红边植被指数；随机森林；艾草 doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.01.021 中图分类号：TP79; S127 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2022)-01-0186-10 何真，胡洁，蔡志文，等. 协同多时相国产GF-1和GF-6卫星影像的艾草遥感识别[J]. 农业工程学...
GF-6卫星于2018年6月2日在酒泉卫星发射中心成功发射,携带一台高分相机和一台宽幅相机。前者有2m空间分辨率的全色(PAN)、8m空间分辨率的4谱段多光谱(PMS)图像产品,后者有16m空间分辨率的8谱段多光谱(WFV)图像产品。 谱段范围PAN为0.45~0.90μm,PMS谱段设置为蓝、绿、红和近红外四个谱段,WFV则是在PMS谱段基...