基于GF-1WFV影像的官厅水库悬浮物浓度反演及时空变化研究

被引量 : 7次 | 上传用户:nastar
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着内陆水体污染问题日益突出,越来越多的人开始关注内陆水体水色遥感。对水环境和水污染开展定期监测、控制和治理是目前亟待解决的问题,近年来已成为国内外的研究热点之一。悬浮物是内陆水体水质监测中最重要的参数之一,同时也是水体中各种污染物的载体,因此监测其浓度及分布状况对于防治内陆水体水质污染意义重大。常规的水质监测耗时耗力,且进行长时间连续动态监测较为困难,利用遥感技术监测内陆水体具备空间大范围监测、监测周期短、利于长时间动态监测、成本低等优势。水库具备供水、防洪、灌溉、发电等多种功能,对于人民生产生活
其他文献
随着多波段,多分辨率遥感数据的增加和应用质量的不断提高,需要开发更加有效的遥感数据分类算法,当前图像处理软件中的统计分类方法是以参数假设为约束条件,需要数据分布服从高斯分布。但多数的遥感数据的分布并不服从高斯分布的假设条件,因而导致分类精度不高的原因之一。因此,本文以非线性理论为指导,探索了以SOFM神经网络分类方法,改进的BP神经网络和模糊数学方法的遥感数据分类方法的实现。本文以广州三水市Lan
20世纪80年代以来,新兴技术迅速出现、不断发展。随着遥感技术的逐步成熟,高分辨率的遥感影像被广泛应用于气象预测、城市规划、变化监测、信息采集等各个方面。然而,由于绝
目前,如何实时、科学、准确地分析和预报建筑物、构筑物的变形,已成为科学研究以及指导实践的一个重大课题。本文通过变形监测数据处理及分析的预测模型——GM(1,1)模型的国内