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不同质量含水量的土壤反射率光谱模拟模型被引量：13: 2015年; 土壤含水量的时空分布与变化情况对土壤温度变化、陆地—大气间热量平衡以及陆面大气环流产生显著的影响,因此,对大范围内土壤含水量进行实时动态监测,获得某段时间内土壤含水量的连续变化情况具有重要的意义。研究目的是借助高光谱遥感手段,通过构建不同质量含水量的土壤反射率光谱模拟模型,深入了解土壤质量含水量与土壤反射率光谱之间的关系,为监测土壤含水量提供有效手段。利用ASD Field Spectral FR野外光谱仪和加水称重法获得北京市8个采样点的土壤样品不同质量含水量下的土壤反射率光谱实测数据,利用其中2个土壤样品不同质量含水量下的光谱数据构建含水土壤反射率光谱模拟模型,并利用未参与建模的另外6个土壤样品数据对该模型的模拟效果进行了检验。通过数据验证发现,当土壤质量含水量小于田间持水量时,该模型的模拟精度较高;而且对于不同的土壤样品,模型的模拟效果都比较好。最后又利用北京大学校园内三个采样点的实地测量光谱数据对模型进行了验证,光谱的模拟值与实测值之间的均方根误差最小可达0.005 8。因此该模型可实现对质量含水量小于田间持水量的不同类型土壤的反射率光谱进行较高精度的模拟。; 孙越君郑小坡秦其明孟庆野高中灵任华忠吴伶王俊王建华; 关键词：遥感

高分辨率光学遥感图像建筑物提取研究进展被引量：27: 2016年; 建筑物提取是高分辨率光学遥感图像理解和目标识别的重要研究方向。实现自动化、智能化、可靠准确的遥感图像建筑物提取对基础地理数据获取和更新具有重要的应用价值和现实意义。在概述高分辨率光学遥感图像建筑物提取研究现状的基础上,综述了当前建筑物提取的主要思想和方法,将主流的建筑物提取代表性方法分为自底向上数据驱动方法(Data-driven)和自顶向下模型驱动方法(Model-driven)两大类,在综合比较评述各方法特性的基础上,对该领域仍然存在的问题和研究方向进行了分析和展望。; 王俊秦其明叶昕王建华秦雪彬杨绣丞; 关键词：建筑物提取自动目标识别

利用高分辨率光学遥感图像检测震害损毁建筑物被引量：10: 2019年; 地震发生后,利用高分辨率遥感图像进行建筑物损毁检测,有利于快速评估灾害损失。在分析损毁建筑物梯度分布的基础上,提出了一种利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法。首先用Prewitt算子提取图像梯度信息;然后对梯度图像进行局部空间统计,统计各建筑物屋顶内部梯度的空间相关性,得到初步损毁检测结果;最后,在先验知识的指导下进行极小值分析和阴影检测,进一步修正建筑物损毁检测结果。分别以玉树地震后的Quickbird卫星遥感图像和盈江地震后的光学航空图像为例进行实验,结果表明,利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法效果优于传统损毁检测方法,总体精度达到80%以上,能够有效检测损毁建筑物。; 叶昕秦其明王俊郑小坡王建华; 关键词：遥感图像

基于高分一号卫星遥感图像的建筑物震害损毁检测研究——以2015年尼泊尔M_S8.1地震为例被引量：10: 2016年; 在高分辨率遥感图像中,不同震害损毁程度的建筑物呈现不同的图像特征,鉴于此本文提出一种利用遥感图像多特征分析建筑物损毁程度的检测方法.以2015年尼泊尔MS8.1地震为例,结合震后高分一号卫星全色遥感图像和城市道路矢量数据提供的街区信息,以建筑物街区为单元进行图像纹理提取和局部空间统计等多类别图像特征参数分析,并构建多特征分类模型,将震后建筑物街区划分为基本完好、部分损毁和严重损毁等3个类别.试验结果表明,本文提取的参数能够有效地表征损毁建筑物的图像特征,而且建筑物震害损毁检测精度较高.该方法可用于建筑物震害损毁信息的快速提取,为震后应急救援提供指导;同时还可为我国自主研发高分卫星遥感数据在地震灾害信息提取中的应用提供技术参考与方法借鉴.; 叶昕王俊秦其明; 关键词：地震遥感图像

道路噪声预测的GIS评价方法被引量：7: 2015年; 针对单模型进行噪声预测和评价的局限性,该文提出了一种基于GIS的利用多模型进行道路噪声预测评价的方法。此方法在对比分析现有的道路交通噪声模型的基础上,选择了FHWA模型和HJ2.4-2009模型作为本研究的理论模型;以闻合高速公路数据为实验数据,分别利用上述两种噪声模型计算噪声预测值;再针对每个噪声监控点,分析两种模型计算的结果,采用折中法和取舍法对结果进行处理,确定每个噪声监控点的噪声值;并结合噪声质量标准对噪声值进行评价,利用ArcGIS Server的地图服务发布功能实现评价结果的网络共享。实验结果表明,每个噪声监控点的噪声值在未来几年都会越来越大,需要采取相应的环保措施。; 王建华赵江华秦其明陈超王俊叶昕白琰冰; 关键词：噪声预测模型噪声评价 ARCGIS SERVER

结合数学形态学与多角度模板匹配的高分辨率遥感图像救灾帐篷识别被引量：4: 2015年; 从灾后遥感图像中快速准确地识别救灾帐篷有利于灾后救援工作的高效开展。本文结合实际应用需求,在前人研究的基础上,提出了一种结合数学形态学与多角度模板匹配的高分辨率遥感图像救灾帐篷识别方法。首先从遥感图像中选择帐篷模板并从中提取形状特征与光谱特征;然后将各波段灰度图像二值化并进行数学形态学运算,参考帐篷的形状特征提取出候选目标;最后根据帐篷的光谱特征,将候选目标与帐篷模板进行多角度匹配,剔除匹配度较低的伪目标,完成救灾帐篷识别。试验结果表明,本方法的识别精度达90%以上,具有较高的应用价值。; 叶昕秦其明王俊王建华; 关键词：遥感图像数学形态学目标识别

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王俊

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