姜红艳
- 作品数：5 被引量：15H指数：2
- 供职机构：吉林省地理信息工程院更多>>
- 发文基金：中国地质调查局地质调查项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 数字地貌形态分类优化方法被引量：1
- 2011年
- 地貌形态特征分类对生态环境、水文研究及地质构造分析等地学研究具有重要意义,已成为现代地貌学的一个研究热点。利用高分辨率DEM数据,以平均坡度、截面曲率、最大曲率和最小曲率等地貌形态因子为参数,构建地貌形态分类模型;基于自组织映射神经网络提出数字地貌形态分类数学优化方法,对长春地区进行地貌分类。该方法实现自动聚类分析,获得了10种地貌类型阈值,达到地貌形态特征分类要求。这种方法突破了形态参数分类方法6种地貌类型的限制,分类种类达到10种;通过SOM聚类分析,自动获取阈值,从而减少了人为主观因素的干扰。地貌形态分类取得较好效果。
- 梁立恒邢立新李桐林姜红艳蒋立军
- 关键词：地貌学自组织映射数字高程模型
- ASTER数据在吉林市土地利用调查中的应用被引量：1
- 2009年
- 以吉林市土地利用调查为例,阐述了以ASTER数据为数据源生产土地调查图件的全过程。同时,简要介绍了土地利用调查的技术方法和工作流程。着重介绍了采用ASTER 15 m空间分辨率遥感影像,参考LandsatETM+30 m分辨率遥感影像,利用1∶50 000土地利用现状图及1∶50 000 DLG地形图,进行影像解译及土地利用统计分类的工作方法。
- 曲春成梁立恒王明常姜红艳
- 关键词：土地利用ASTER数据DLG遥感信息ETM+
- PanSharpening自动融合算法及应用研究被引量：11
- 2008年
- 如何将各种不同传感器获得的遥感数据结合起来,通过图像融合来提高图像的信息量,从中挖掘更深层次的信息,以更充分地识别和解译有关专题信息,受到国内外科研工作者的重视,研究了超分辨率贝叶斯方法——PanSharpening方法,该方法利用全波段增强多光谱遥感影像,合并传感器特性模拟了全波段和多波段影像的观测过程。这种方法使全波段数据与多光谱波段数据自动对齐,成功地保留了光谱信息,同时增加了空间分辨率,丰富了地面信息。以IKONOS全波段和多波段影像为例进行了深入的探讨,并对自动融合的结果进行了定性和定量分析。
- 姜红艳邢立新梁立恒王明常
- 关键词：图像融合贝叶斯模型信息融合
- 高保真影像超分辨率重建应用研究
- 2007年
- 高分辨率图像是人们一直追求的目标,超分辨率图像重建技术就是人们获取高分辨率图像的一种很重要的方法。研究了超分辨率贝叶斯方法,该方法利用全波段增强多光谱遥感影像,结合传感器特性模拟了全波段和多波段影像的观测过程。这种方法使全波段数据与多光谱波段数据自动对齐,成功地保留了光谱信息,实现了遥感数据信息的高保真,进而增强了空间分辨率。以IKONOS全波段和多波段影像为例进行了深入地探讨,并对自动融合的结果进行了定性和定量分析。
- 梁立恒邢立新姜红艳王明常
- 关键词：图像融合贝叶斯模型信息融合超分辨率
- 3维景观快速建模技术研究被引量：2
- 2009年
- 地表3维景观几何对象经过模型化后,都存储在计算机中,只有将其模型进行可视化,才能看到虚拟模型化后的地物景观。本文主要讨论了利用Creator,采用纹理和贴图技术、LOD模型、动态多分辨率的纹理与影像优化技术,提高3维模型的表达,加强可视化效果。
- 咸桂玉梁立恒钱美兰姜红艳
