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基于多极化SAR图像的鄱阳湖湿地地表淹没状况动态变化分析: 作者： 廖静娟沈国状 来源：遥感技术与应用 年份：2008 文献类型：期刊 关键词： 多极化SAR图像变化检测变化向量分析地表淹没状况; 描述：合成孔径雷达图像对于地表淹没状况的探测有一定的优势。以鄱阳湖湿地为例,基于多极化Envisat ASAR数据,将变化向量分析方法引入地表淹没状况的变化检测中,分析鄱阳湖湿地地表淹没状况的动态变化,然后利用决策树分类方法将变化区域提取出来,并探讨变化向量方法应用于SAR图像变化监测的潜力。; 全文：合成孔径雷达图像对于地表淹没状况的探测有一定的优势。以鄱阳湖湿地为例,基于多极化Envisat ASAR数据,将变化向量分析方法引入地表淹没状况的变化检测中,分析鄱阳湖湿地地表淹没状况的动态变化,然后利用决策树分类方法将变化区域提取出来,并探讨变化向量方法应用于SAR图像变化监测的潜力。

基于多极化SAR图像的鄱阳湖湿地地表淹没状况动态变化分析: 作者： 廖静娟沈国状 来源：遥感技术与应用 年份：2008 文献类型：期刊 关键词： 多极化SAR图像变化检测变化向量分析地表淹没状况; 描述：合成孔径雷达图像对于地表淹没状况的探测有一定的优势。以鄱阳湖湿地为例,基于多极化Envisat ASAR数据,将变化向量分析方法引入地表淹没状况的变化检测中,分析鄱阳湖湿地地表淹没状况的动态变化,然后利用决策树分类方法将变化区域提取出来,并探讨变化向量方法应用于SAR图像变化监测的潜力。; 全文：合成孔径雷达图像对于地表淹没状况的探测有一定的优势。以鄱阳湖湿地为例,基于多极化Envisat ASAR数据,将变化向量分析方法引入地表淹没状况的变化检测中,分析鄱阳湖湿地地表淹没状况的动态变化,然后利用决策树分类方法将变化区域提取出来,并探讨变化向量方法应用于SAR图像变化监测的潜力。

基于多极化SAR图像的鄱阳湖湿地表淹没状况动态变化分析: 作者： 廖静娟沈国状 来源：遥感技术与应用 年份：2008 文献类型：期刊 关键词： 多极化SAR图像变化检测变化向量分析地表淹没状况; 描述：合成孔径雷达图像对于地表淹没状况的探测有一定的优势。以鄱阳湖湿地为例，基于多极化Envisat ASAR数据，将变化向量分析方法引入地表淹没状况的变化检测中，分析鄱阳湖湿地地表淹没状况的动态变化，然后利用决策树分类方法将变化区域提取出来，并探讨变化向量方法应用于SAR图像变化监测的潜力。; 全文：合成孔径雷达图像对于地表淹没状况的探测有一定的优势。以鄱阳湖湿地为例，基于多极化Envisat ASAR数据，将变化向量分析方法引入地表淹没状况的变化检测中，分析鄱阳湖湿地地表淹没状况的动态变化，然后利用决策树分类方法将变化区域提取出来，并探讨变化向量方法应用于SAR图像变化监测的潜力。

基于神经网络算法的多极化雷达数据估算鄱阳湖生物量: 作者： 董磊廖静娟沈国状 来源：遥感技术与应用 年份：2009 文献类型：期刊 关键词： 生物量多极化雷达 MIMICS模型神经网络; 描述：,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。; 全文：,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。

鄱阳湖面积的卫星遥感估计及其与水位关系分析: 作者： 张楠楠王文王胤 来源：遥感技术与应用 年份：2012 文献类型：期刊 关键词： 面积—水位模型鄱阳湖 1B数据水体指数 MODIS; 描述：鄱阳湖水位变幅巨大,近年来旱涝灾害严重,对其进行实时监测具有重要意义。MODIS遥感数据时间分辨率很高,在水体动态监测中具有明显优势。水体提取方法多种多样,在比较不同水体提取方法的基础上,最终选用; 全文：鄱阳湖水位变幅巨大,近年来旱涝灾害严重,对其进行实时监测具有重要意义。MODIS遥感数据时间分辨率很高,在水体动态监测中具有明显优势。水体提取方法多种多样,在比较不同水体提取方法的基础上,最终选用

基于神经网络算法的多极化雷达数据估算鄱阳湖生物量: 作者： 董磊廖静娟沈国状 来源：遥感技术与应用 年份：2009 文献类型：期刊 关键词： 生物量多极化雷达 MIMICS模型神经网络; 描述：,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。; 全文：,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。

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