每日遥感论文（森林退化）

最新推荐文章于 2024-10-25 20:12:41 发布
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文章目的是研究27年间森林的不同退化情况。下图是作者归类的四种森林退化情况。
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选取了landsat的两个近红外波段和四种植被指数（见下下图），再选取这六个的时间特征作为特征变量。
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四种情况下不同特征变量的特征~
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技术路线图

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另外文章也给出了不同森林类型的各变量特征。
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总体上，可以用gee得到特征变量的时间特征，作为新的变量来提高分类的精度！

卫星遥感论文
03-16
利用LANDSAT25的TM对CBERS22的CCD 1～4波段进行交叉定标,得到了CCD 1～4波段的参考辐射定标 系数,并对这组定标系数进行了验证. 利用6S模型和同步气象资料,对CBERS22的CCD数据,进行了大气校正和 反射率反演.
18篇遥感领域经典论文【附PDF】
zandaoguang的博客
01-11 902
全球情况不断变化的情形下，土地使用/土地覆盖动态变化评估对评价全球和区域生态系统的变化至关重要。大规模城市土地覆被分类是遥感领域的经典课题，它引导着城市基础设施规划、产业布局、资源管理等，是政策制定者的重点关注内容之一。 基于深度CNN的LULC谱分类器原理图随着深度学习技术的发展，各头部科技公司与互联网企业也越来越重视城市模型的建设与投入，将新技术与算法引入到这一经典研究课题中。这次我整理了1...
遥感论文4
Stay hungry, stay foolish
08-05 1054
光谱分辨率 指遥感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小。即选择的通道数、每个通道的中心波长、带宽，这三个因素共同决定光谱分辨率。 分波段记录的遥感图像，可以构成一个多维向量空间，空间的维数就是采用的波段数，如三个波段，构成一个三维特征空间，图像上的一个像元，在各个波段上均有一个光谱数值aij,bij,cij(i,j表示像元的行列号)，每一个像元在各波段的图像数据（亮度值
GEE遥感云大数据在林业中的应用
PhyliciaFelicia的博客
10-14 1275
GEE、遥感、林业、海量遥感、卫星遥感数据、MODIS、Landsat、卫星影像、气候与天气、地球物理、Sentinel、ENVI、Python、遥感大数据分析、机器学习算法、随机森林、CART、SVM、决策树、绘图、降雨量、雷达数据、多光谱光学影像、空间统计分析
GEE 数据集：人类造成的热带潮湿森林退化程度的估计
此星光明博客
09-21 872
选择性采伐、火灾和边缘效应造成的热带森林退化是碳和生物多样性损失的主要驱动因素1,2,3，其年增长率可与森林砍伐相媲美4。然而，在全球热带范围内，其实际程度和长期影响仍不确定5。在此，我们将泛热带湿润森林植被变化的卫星遥感数据4 与空间光探测与测距（LiDAR）6 对树冠高度和生物量的估算相结合，量化了多种类型退化对森林结构的影响程度和持续性。我们估计，选择性砍伐和火灾导致森林高度分别下降 15%和 50%，即使 20 年后恢复率也很低。
论文研究 - 遥感和GIS技术在莫罗贝省布洛洛地区森林资源测绘和监测中的应用
05-23
这导致大量的砍伐森林面积随着时间的流逝而退化。 如果目前的森林砍伐趋势继续下去，森林保护区将遭受严重损失； 整个储备金将被转换成光秃秃的土地只是时间问题。 因此，本研究考察了遥感（RS）和地理信息系统...
森林资源变化遥感监测技术研究进展 (2011年)
05-26
- **森林退化评估**：利用多时相遥感数据监测森林退化的程度和速度。 - **生物量估算**：结合地面实测数据，利用遥感技术估算森林生物量的变化。 - **火灾监测与管理**：通过热红外遥感技术及时发现火情，辅助...
【毕业论文选题】遥感本科生毕业论文题目.pdf
11-13
6. **遥感图像目标检测**：研究遥感图像中特定目标（如建筑物、道路、森林）的自动检测技术。 7. **遥感图像编码技术与算法**：研究如何高效地存储和传输遥感图像，降低数据传输和存储的成本。 8. **矿区环境监测...
基于遥感和GIS的黄土高原小流域植被退化研究* (2005年)
05-23
利用遥感和GIS技术对黄土高原泾河小流域植被覆盖现状进行了分析，并以各种生境条件下最好自然植被覆盖为标准建立了小流域潜在植被覆盖分布图，在此基础上对流域植被退化状况和植被生态恢复进行了探讨。研究结果表明...
遥感图像论文阅读笔记
xys430381_1的专栏
01-02 943
Land-cover classification with high-resolution remote sensing images using transferable deep models （1）伪标签产生方法 a deep Convolutional Neural Networks (CNNs) is first pre-trained with a well-annotated la...
TPAMI-2024-卫星遥感图像相关论文 8篇
weixin_42155685的博客
10-14 1388
文章解读: http://www.studyai.com/xueshu/paper/detail/0aac21de6b文章链接: (10.1109/TPAMI.2024.3378777)With vigorous development e.g., in autonomous driving and remote sensing, oriented object detection has gradually been featured. The majority of existing methods d
遥感期刊论文速读1（2021年8月12日）
海淀小天的blog
08-12 2490
ISPRS Journal 期刊论文2021年3月-5月Deep multisensor learning for missing-modality all-weather mapping 用于缺失模态全天候制图的深度多传感器学习1.关键点：2.相关工作3.深度多传感器学习3.1 The meta-sensory representation hypothesis3.2 Prototype结论A Global Context-aware and Batch-independent Network for r
14、论文阅读：SuperYOLO：多模态遥感图像中的超分辨率辅助目标检测
最新发布
DQHNB的博客
10-25 3040
在遥感图像 (RSI) 中，准确且及时地检测包含几十个像素的多尺度小物体仍然充满挑战。现有的大多数解决方案主要设计复杂的深度神经网络，以从背景中分离出物体并学习强特征表示，但这通常会导致高计算负担。本文提出了一种名为SuperYOLO的 RSI 目标检测方法，具有准确且快速的特点。该方法通过融合多模态数据和辅助超分辨率 (SR) 学习，在多尺度目标的高分辨率 (HR) 检测中兼顾检测精度和计算成本。
GEE案例——连续退化检测算法(Continuous Degradation Detection，CODED)：归一化差异分数指数 (NDFI)
此星光明博客
03-08 2258
CODED Continuous Degradation Detection是一种利用大地遥感卫星数据监测低强度森林扰动的算法。该算法基于之前在连续土地覆被监测（Zhu 和 Woodcock，2014 年）和使用光谱非混合模型进行热带退化监测（Souza 等人，2013 年）方面的开发成果，并建立在谷歌地球引擎处理和数据存储系统之上。CODED 旨在为基于样本的退化森林估算创建分层。CODED 设计用于使用 30 米大地遥感卫星数据。在运行该算法之前，有必要创建一个多维数据堆栈。
GEE：遥感指数——NDFI（归一化退化指数）
养乐多的博客
10-20 4339
NDFI是什么？ NDFI被称为归一化退化指数。可以用来表达森林植被的退化程度和森林的健康程度。 NDFI最开始发表的文章是（Combining spectral and spatial information to map canopy damage from selective logging and forest fires）。该指数在国际期刊中使用次数很多，使用该指数的文章多次发表在遥感顶刊RSE上，在国内少有见到相关文章（2021/10/20），因此我希望通过分享该指数可以使国内更多的人关注起来，
GEE数据集——汉森全球森林变化数据集Hansen Global Forest Change v1.11 (2000-2023)
此星光明博客
04-11 2559
对大地遥感卫星图像进行时间序列分析以确定全球森林范围和变化特征的结果。第一个 "和 "最后一个 "波段是大地遥感卫星光谱波段（红、近红外、SWIR1 和 SWIR2）的第一个和最后一个可用年份的参考多光谱图像。参考复合图像代表了这些波段中每个波段的生长季节质量评估观测数据集的中值观测数据。请参阅 1.11 版更新的用户说明以及相关期刊文章：Hansen、Potapov、Moore、Hancher 等："21 世纪森林覆盖变化的高分辨率全球地图"。科学》342.6160 (2013)：850-853.
Google Earth Engine APPS（GEE）——使用 AREA2 和 CODED 估算森林砍伐和退化面积巴西森林砍伐案例总览
此星光明博客
09-02 665
在 Javascript 存储库中有一个示例，可以使用 CODED 生成数据。数据可以在脚本“编码/示例/英亩，巴西/可视化”中进行可视化。请注意标记为森林砍伐/转化的大矩形区域。这些地区可能是牧场或农业。火被用来清理土地，但火通常会超出计划的清理范围并进入周围的森林。这片森林从未转化过，但会退化。这方面的例子可以在 CODED 结果中看到，退化被标记为绿色，森林砍伐被标记为红色。 作者：埃里克·布洛克 (bullocke@bu.edu) 本教程将演示如何使用准确度和区域估计工具箱 (AREA2).
Google Earth Engine（GEE）—CCDC 持续监测土地变化工具整体概述
此星光明博客
09-01 3247
CCDC 的 Google Earth Engine 工具 这是为在 Google Earth Engine 中持续监测土地变化而设计的一套工具的文档。可以在此处找到本文档随附的论文并解释了这些工具的基本原理和潜在用途。 CCDC 用于使用密集的卫星图像时间序列监测土地覆盖、土地利用或条件的变化。顾名思义，有两个主要组件：变化检测和分类。CCDC 主要用于使用 Landsat 数据，但这些工具旨在与数据无关。此工具箱提供应用程序和 Javascript API，用于执行使用 CCDC 的所有必要步骤..
森林遥感中支持向量机变化检测方法的研究
这种方法对于区分不同类型的森林覆盖，如森林砍伐、生长、退化等具有很高的敏感度。 接着，论文详细描述了数据预处理、特征选择以及模型训练的过程，包括数据清洗、特征工程（如标准化或归一化）、参数调优等，以...
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