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北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心 收藏

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研究主题:遥感    青藏高原    F-1    云检测    卷积    

研究学科:自动化类    生物科学类    

被引量:163H指数:7WOS: 4 EI: 13 北大核心: 23 CSSCI: 1 CSCD: 21

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25 条 记 录,以下是 1-10

2019年中国陆表定量遥感发展综述 ( EI收录)
1
《遥感学报》马里兰大学地理科学系;中国矿业大学环境与测绘学院;中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室;北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室;北京师范大学地理科学学部;北京大学地球与空间科学学院;武汉大学遥感信息工程学院;中国科学院南京地理与湖泊研究所;中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室;南京大学国际地球系统科学研究所;山东科技大学测绘科学与工程学院;中山大学大气科学学院;北京科技大学自动化学院 梁顺林 白瑞 陈晓娜 程洁 范闻捷 何涛 贾坤 江波 蒋玲梅 焦子锑 刘元波 倪文俭 邱凤 宋柳霖 孙林 唐伯惠 闻建光 吴桂平 谢东辉 姚云军 袁文平 张永光 张玉珍 张云腾 张晓通 赵天杰 赵祥  出版年:2020
国家重点研发计划(编号:2016YFA0600103)。
为了更好地了解中国定量遥感的发展态势和加强同行之间的信息交流,根据中国学者2019年发表的SCI检索论文和部分中文论文,对陆表定量遥感的核心进展进行了总结,涉及数据预处理(云及其阴影识别,大气与地形校正)、陆表辐射传输建...
关键词:定量遥感 陆表  综述  中国  
遥感影像云检测网络泛化性能研究:以DeepLabv3+为例 ( EI收录)
2
《遥感学报》北京师范大学地理科学学部地表过程与资源生态国家重点实验室;北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心 彭龙康 刘励聪 陈学泓 陈晋 曹鑫 邱岳安  出版年:2021
国家自然科学基金(编号:41871224)。
近年来,深度学习算法得到了长足的发展,并开始应用于云检测。但是深度神经网络模型参数众多,依赖大量训练样本,因此理解其泛化性能对于深度学习在不同遥感影像的实际应用具有重要的参考价值。本文以深度语义分割算法DeepLabv3...
关键词:深度学习  云检测 DeepLabv3+  泛化性能 地表景观  光谱波段组合  空间分辨率
深度学习农作物分类的弱样本适用性 ( EI收录)
3
《遥感学报》北京师范大学遥感科学国家重点实验室;北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院 许晴 张锦水 张凤 盖爽 杨志 段雅鸣  出版年:2022
高分辨率对地观测系统重大专项(民用部分)(编号:20-Y30F10-9001-20/22)。
基于大数据驱动的深度学习挖掘图像数据的规律和层次已成为遥感影像解译的研究热点。海量标签样本是训练深度学习模型的前提条件,但成本昂贵的人工标记样本限制了深度学习技术在遥感领域的应用。本文提出了一种基于弱样本的深度学习模型农...
关键词:弱样本  卷积神经网络模型  深度学习  GF-1影像  农作物遥感分类  
基于多源数据产品集成分类制作的青藏高原现状植被图
4
《北京师范大学学报(自然科学版)》北京师范大学地理科学学部;北京师范大学地理科学学部 张慧 赵涔良 朱文泉  出版年:2021
第二次青藏高原综合科学考察研究资助项目(2019QZKK0606)。
充分利用多源植被分类/土地覆盖分类产品各自的优势,通过专门设计与青藏高原植被类型相适应的植被分类体系,选用集成分类方法,在数据可靠性的基础上遵循一致性的原则,制作了青藏高原现状植被图,其在现势性、分类体系的针对性和分类精...
关键词:青藏高原 植被类型 植被分类 土地覆盖  集成分类  
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别 ( EI收录)
5
《农业工程学报》北京师范大学地理科学学部;北京师范大学地理科学学部;中国科学院空天信息创新研究院/数字地球科学重点实验室;中国科学院大学;浙江省气候中心 柏佳 孙睿 张赫林 王岩 金志凤  出版年:2021
浙江省科技计划项目(2021C02036);国家重点研发计划(2017YFA0603002)联合资助。
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentine...
关键词:遥感 图像处理  光谱分析 茶园识别  GF-1  Sentinel-2时序信息  随机森林  
基于TVDI的东北地区春玉米干旱监测——以2018年为例
6
《河南农业科学》东华理工大学测绘工程学院;中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所/农业部农业环境重点实验室;北京师范大学地理科学学部/北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心 王一昊 武永峰 张立亭 张锦水 李崇瑞 张晓旭  出版年:2020
“十三五”重点研发计划子课题(2017YFD0300402-2)。
为探究不同植被指数计算的温度植被干旱指数(TVDI)用于东北春玉米干旱监测时受发育进程及农田环境影响的监测精度,选取干旱监测敏感性强、精度高的TVDI对东北春玉米生长季进行监测,揭示2018年东北春玉米生育期内干旱时空格...
关键词:东北地区  春玉米 农业干旱 遥感监测 决定系数  干旱时空格局  温度植被干旱指数  
青藏高原各主要植被类型特征及环境差异
7
《生态学报》北京师范大学遥感科学国家重点实验室;北京师范大学地理科学学部;北京师范大学应急管理部教育部减灾与应急管理研究院;北京师范大学地理科学学部;青海省人民政府北京师范大学高原科学与可持续发展研究院 张慧 朱文泉 史培军 赵涔良 刘若杨 唐海萍 王静爱 何邦科  出版年:2024
第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0606);国家自然科学基金重大项目(42192580,42192581)。
青藏高原高海拔引起的地形、气候和土壤空间差异造就了其独特的植被类型及其空间变化,当前研究缺乏针对青藏高原全域范围内各植被类型特征和环境差异的定量与系统性分析。针对青藏高原特殊的地理环境和植被类型,选用植被、地形、土壤、气...
关键词:青藏高原 植被类型  环境特征  植被特征 频数分布统计  
基于像元物候曲线匹配的生长季内河北省冬小麦空间分布识别 ( EI收录)
8
《农业工程学报》北京师范大学遥感科学国家重点实验室;中国地质大学(北京)土地科学技术学院;北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院 张锦水 赵光政 洪友堂 孙智虎 段雅鸣  出版年:2020
国家重点研发计划“粮食丰产增效科技创新专项”子课题(2017YFD0300402-6);高分辨率对地观测系统重大专项(民用部分)(09-Y20A05-9001-17/18,11-Y20A16-9001-17/18)。
及时、准确的农作物空间分布信息是进行作物长势监测、灾害评估与产量估计的基础。传统方法一般在作物收获期前后进行作物的识别,时间上滞后,难以满足农业生产的应用,时空泛化能力差,模型复用程度低。该研究以历史知识为支撑,提出冬小...
关键词:模型  物候 时间序列 时间泛化  像元相似度  先验知识 冬小麦
青藏高原植被产氧量及其对近地表大气氧含量的贡献率 ( EI收录)
9
《地理学报》北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室;北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心;北京师范大学应急管理部—教育部减灾与应急管理研究院;北京师范大学地理科学学部;青海省人民政府—北京师范大学高原科学与可持续发展研究院 刘若杨 史培军 唐海萍 王静爱 赵涔良 朱文泉  出版年:2023
第二次青藏高原综合科学考察研究(2019QZKK0606)。
青藏高原极端缺氧环境对人畜健康有巨大影响,研究植被对青藏高原大气氧含量的贡献率,有助于厘清青藏高原大气氧含量变化对人畜健康的环境效应。目前关于青藏高原植被对大气氧含量贡献率的研究较少,且缺乏青藏高原植被产氧量对近地表大气...
关键词:青藏高原 植被产氧量  大气氧含量  时空差异  贡献率
基于种植现状的安吉白茶霜冻害气象指数精准预报技术
10
《生态学杂志》浙江省气候中心;北京师范大学地理科学学部;北京师范大学地理科学学部;安吉县气象局 王治海 李时睿 金志凤 许金萍 孙睿  出版年:2023
2021年浙江省重点研发计划项目(2021C02036);国家重点研发计划(2019YFD1002203);浙江省气象科技计划重点项目(2021ZD10、2019ZD06和2019ZD16)资助。
开展安吉白茶霜冻害气象指数精准预报对提高茶叶生产防灾避灾能力具有重要意义。基于安吉县24个自动气象站观测资料,采用回归分析+残差内插方法构建了安吉县日最低气温空间分析模型;结合中期天气预报客观产品、DEM高程数据和高分2...
关键词:霜冻害气象指数  空间分析模型 茶树种植分布  精准预报  安吉县  
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