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武汉大学
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[期刊论文] 张立福 杜道生
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CSSCI 北大核心
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摘要:利用计算机辅助决策,提高决策的准确率,是出版社进行现代化管理的必由之路. ...
[博士论文] 张立福
摄影测量与遥感 武汉大学 2005(学位年度)
摘要:  多时相、多传感器卫星数据为我们在区域乃至全球尺度的环境变化监测提供了丰富的信息。Landsat/TM(ETM+)、Terra(Aqua)/MODIS、ADEOS-Ⅱ/GLI以及其他一些传感器为我们提供了大量多/高光谱数据。由于不同传感器在波段数、波长范围以及中心波长位置等方面存在差异,数据分析结果依赖于传感器,尤其是受波段数和波长的影响。因此,不同传感器得到的分析结果很难进行比较。   本文发展了一种通用光谱模式分解算法(UPDM)。UPDM是一种与传感器无关的多/高光谱遥感数据分析算法。   本文第三章介绍了作者发展的通用光谱模式分解算法(UPDM)。卫星传感器记录的每像素的光谱数据,可以通过标准UPDM转换矩阵,转换成用三个(或四个)UPDM特征分量表示。标准模式定义的光谱范围为350~2500nm,即太阳辐射能量波长范围。当应用于不同的传感器时,从标准模式中选择出与传感器波段对应的数值组成转换矩阵即可。   第四章介绍了基于UPDM的植被指数VIUPD。实验通过比较VIUPD、VIPD、EVI和NDVI与光合作用、植土覆盖百分比、植被叶片重叠数量,来分析各种植被指数的性能。   第五章中利用三峡地区的Terra/MODIS和Landsat/ETM+数据计算了四个UPDM系数,同时计算了植被指数。ETM+数据利用了6个波段,MODIS数据利用了1~7个波段,分别在350~2500nm光谱区间计算了UPDM系数。两种数据首先进行重采样,空间分辨率变为484.5m,然后将原DN值转换成反射率值。研究中考虑了瑞利散射对大气辐射的影响并予以纠正。最后将纠正好的反射率数据作为转换的输入数据。   第六章提出了一种基于UPDM的高光谱特征转换的分类思想。多/高光谱遥感数据在分类前,首先利用UPDM算法,进行特征转换,将原始多/高光谱数据转换成用三个UPDM特征表示,特征维数大大减小。分类采用ETM+数据,利用传统的分类方法(最小马氏距离、最小欧氏距离和最大似然分类法)对UPDM特征和PCT特征进行了分类比较。
摘要:该文通过对出版社决策支持系统(PDSS)的应用现状及功能的分析,对地理信息系统(GIS)应用于出版社的管理和决策进行了有益的探索,提出了构建基于空间信息的出版社决策支持系统(SPDSS)的设想,为出版社非结构化问题的决策提出了一种有效的、直观的解决方案。通过对SPDSS的系统分析、系统设计及其功能实现技术的研究,并利用MapInfo作为开发平台,利用二次开发语言MapBasic开发了SPDSS 1.0出版社决策支持系统。该系统充分利用MapInfo的ODBC技术及其他统计分析、地理分析功能计算机网络技术,将各种有关信息进行综合、抽取、合并等操作,实现了属性数据与空间数据的双向查询,并保持动态链接,大大地提高了出版社决策的准确性、科学性和工作效率,为出版社决策人员的宏观决策提供有力的支持。
摘要:提出了一种用于处理多/高光谱卫星数据的UPDM分析方法.研究结果证明,该方法应用于Landsat/TM(ETM+)、Terra/MODIS 和ADEOS-II/GLI等高光谱卫星传感器时,光谱重构均方根误差小于0.029,适用于研究高光谱卫星遥感数据....
摘要:介绍了利用MODIS卫星数据计算VIUPD的步骤,将计算结果与NDVI和EVI进行了比较,验证了本文方法的正确性....
[成果] 1500010486 北京
TP79 应用技术 工程和技术研究与试验发展 公布年份:2014
成果简介:该成果属于资源与环境技术领域。在973计划、863计划、国家科技支撑计划、国家自然科学基金等国家项目资助下,围绕“如何有效利用多源/多时相遥感数据提高陆表信息综合解译能力”的关键科学问题,从遥感数据的光谱、空间、时间等主要特征入手,系统进行了以下三方面研究:创造性地提出了多源/多时相遥感数据归一化特征提取模型(UPDM),并据此建立了“与传感器无关”的新型高光谱植被指数模型(VIUPD),提高了遥感解译陆表信息的一致性;面向人们对高空间分辨率的高光谱遥感数据的需求,发展了高空间与高光谱的空-谱特征重构模型与理论,提高了陆表信息光谱遥感解译精度针对高光谱与高时间分辨率遥感数据特征,发展了陆表信息时间谱提取与分析方法,并基于亚像元配准和离群点检测技术,创新性地提出了多时相遥感影像超分辨率重建的理论与方法,提高了陆表信息时空遥感解译精度。科学价值:1.发展了多遥感器的归一化特征提取模型—通用光谱模式分解模型(UPDM),提高了多源遥感信息参量表征的一致性;2.建立了多源遥感数据的通用植被指数模型(VIUPD),解决了多源遥感数据陆表植被信息提取的非一致性;3.提出了遥感数据光谱重构理论与方法,为光谱数据的重构和数据模拟提供了理论和技术支撑;4.提出了联合空间和光谱特征的高光谱影像目标提取与分类方法,提高了高光谱遥感数据陆表信息的综合解译能力;5.首次提出了植被指数时间谱概念,建立了时间谱分析方法,并基于高精度的亚像素配准和离群点检测技术,创新性地提出了对多时相遥感影像进行超分辨率重建的理论与方法,提高了遥感信息提取及反演精度。同行评价引用情况:提交的8篇代表性论著均为遥感领域国际著名期刊,总引306次,他引总数99次,SCI他引83次;单篇最高影响因子3.467,平均每篇影响因子2.046。共发表中英文论著500余篇,总引用2800余次。申请发明专利10余项,已授权2项,获软件著作权5项,出版专著4部。
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