简介：摘要：本文介绍了遥感影像数据处理与地理信息提取技术在不同领域的应用。通过分析遥感影像数据，可以提取出有关地球表面的地理信息和特征，包括地物信息、土地利用/覆盖分类、地表特征等。这些信息对于环境监测、城市规划、资源管理、农业应用和自然灾害监测与应急响应等方面都具有重要意义。

简介：摘要利用遥感技术提取了工作区域的找矿信息，基于概率论和数理统计方法对线形构造等密度、中心对称度、优益度以及羟基异常和铁染异常等信息进行了半定量分析与研究，圈定了找矿远景预测区，对本区今后的找矿工作具有一定指导意义。

简介：目前国内很多测绘单位生产的1／1万比例尺DLG数据缺少面状植被数据集，但完全基于DLG数据进行人工构面时，工作量巨大，难以形成规模化生产。基于此，本文提出了利用遥感影像与DLG成果数据生产面状植被数据集的工艺流程，主要通过采用面向对象的方法进行植被数据集提取，并将提取结果进行边缘规范化处理，并分别在平原、丘陵、高山区域进行实验。结果表明该工艺流程能有效提高植被数据集的提取效率，并能有效保证提取精度要求，具有一定的可行性，有望弥补1／1万比例尺DLG数据中缺少面状植被数据集信息服务的不足。

简介：

简介：摘要:基于Kinect进行人体骨骼信息提取，进而实现对机械臂的远程体感控制。主要研究内容为通过Kinect获取人体手势图像信息并进行处理，进而检测到人体的骨骼关节坐标，经无线传输方式传输给上位机，上位机采用LabVIEW平台，由程序处理进行坐标转化，从而控制机械臂的运动，建立机械臂的远程体感控制系统。经过实验表明，设计的系统可以通过人机交互体感技术对机械臂进行远距离控制，实现机械臂末端执行部件对物体的准确抓取动作。

简介：从认知人格角度对运动员人格系统信息进行实验研究，通过实验获得183个描述运动员人格的词汇，经过筛选最终保留118个有效词汇。通过主成分分析及因子分析，研究结果表明运动员人格适合于取3个维度：阅历性，外向性和情绪性，而且每个维度里都包含具有运动特点的内容。

简介：遥感影像地物信息丰富，使得直接通过影像获取耕地地块信息成为可能。本文介绍了以高分辨率遥感影像数据为基础图件，应用ERDAS、ARCGIS、eCogntion软件平台，通过非监督分类法、监督分类法和面向对象分类法分别对试验区域提取耕地信息的过程。试验结果表明，遥感技术是获取耕地信息提取的有效途径之一，监督分类进度为75．5％，面向对象法精度为90％。面向对象分类方法提取精度较高，效果最好。

简介：采用消失文本范式,通过两项实验考察中文阅读中词n-1、词n、词n＋1和词n＋2的视觉信息提取过程。除正常呈现句子的控制条件外,两项实验都还包含4种消失条件（词n-1消失、词n消失、词n＋1消失和词n＋2消失）。实验一将各消失条件的延迟时间设为0ms,结果发现词n-1消失、词n消失和词n＋1消失都影响词汇加工和阅读理解;词n＋2消失则只影响眼动过程。实验二将各消失条件的延迟时间设为50ms,结果发现词n-1消失、词n消失和词n＋1消失都不再影响词汇加工和阅读理解;相对于实验一词n＋2消失条件对眼动过程的影响模式发生变化。综合两项实验结果可知：中文读者的阅读知觉广度包含3个双字词词汇（词n-1、词n和词n＋1）,对这些词汇进行识别所需的呈现时间没有差异;中文读者不能识别词n＋2,但其视觉信息能够引导眼跳过程。

简介：摘要：由于遥感影像的质量受到噪声的影响，分别选用多种典型的滤波算子对于遥感影像进行处理，结合SVM分类方式，分析使用滤波处理后的影像亮度值的变化，经过滤波处理和未经过滤波处理的影像进行分类后精度的对比。结果：与未经过滤波处理的遥感影像相比，经过处理的遥感影像在土壤盐渍化信息提取中具有较高的分类精度。高斯高通滤波与SVM结合的土壤盐分提取模型的分类精度提高到89.6950%，并且Kappa系数也提高到86.12%。滤波运算能够抑制噪声对于遥感影像的影响从而提高影像质量，并且提高对于盐渍化的检测从而更加有效的掌握盐渍化的分布规律，及时对于土壤盐渍化地区进行治理，对于保护生态环境有着重要意义。本文选取我国西南地区土壤盐渍化严重的艾比湖湿地自然保护区作为研究对象，研究图像滤波算子在土壤盐渍化信息提取中的应用。

简介：摘要：为了提高面向对象地裂缝分布信息提取精度，本文在研究原有分割参数选择方法的基础上，提出了一种半自动化地选择最佳分割参数的方法。该方法分别采集地裂缝和其邻接区域样本，依据区域内同质、区域间异质确定最佳分割尺度，并在最佳分割尺度下，通过固定形状和紧致度因子中的一个，以不同步长改变另一个因子，计算目标函数和分割质量函数，从而得到最佳分割尺度。该方法在实际应用中取得了较好的效果。

简介：摘要：随着现代化技术以及信息化手段的飞速发展，社会已经进入到了全新的发展进程中，这也为机载LiDAR技术的发展起到了良好的促进作用，目前这种技术已经在多个社会领域中得到了全面应用，特别是在城市遥感信息的提取过程中，LiDAR点云数据更是起到了十分重要的作用。所以，这就需要进一步提升对于LiDAR点云数据的重视程度，以此为基础来有效实现对于城市内部各类遥感信息的准确获取。因此，文章首先对LiDAR点云数据的基本处理流程展开深入分析；在此基础上，提出机载LiDAR点云数据在城市遥感信息提取中的应用措施。

简介：摘要：随着城市化进程的加速，城市地籍信息的准确性和时效性对城市规划和管理至关重要。遥感测量技术以其高效、快速、大范围覆盖的特点，在城市地籍信息提取与更新中发挥着越来越重要的作用。本文旨在探讨基于遥感测量的城市地籍信息提取与更新方法，分析当前遥感测量技术的最新进展，并研究其在城市地籍信息管理中的应用。通过对比传统地籍信息获取方式与遥感测量技术的优劣，本文提出了一套基于遥感数据的城市地籍信息提取与更新的流程和方法，为城市规划和决策提供科学依据。

简介：以2016年8月26日Landsat-8OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief（relevantfeatures）-F算法,对全部特征变量进行权重排序,剔除不相关变量;然后,分别采用基于特征优选的随机森林模型、最大似然方法和神经网络分类算法,提取黄河口滨海湿地信息,比较基于特征优选的随机森林模型与其它两种分类方法在滨海湿地信息提取应用中的精度和效率。研究结果表明,基于特征优选的随机森林模型滨海湿地分类效果最佳,总精度为86.39%,Kappa系数为0.81,明显高于最大似然和神经网络分类方法;其中,河流湿地分类精度最高,为95.83%,盐田分类精度最低,主要原因在于盐田与养殖池、水库/坑塘的光谱和几何特征极为相似,易于混淆;但与最大似然分类和神经网络分类方法相比,该方法提取效果明显改善,分类精度分别提高了16.84%和4.44%。本研究结果证明,采用Relief-F算法特征优选的随机森林模型提取滨海湿地信息的方法,具有分类精度高、运算速率快的优势,适用于滨海地区不同类型湿地高精度信息提取。

简介：摘要：物理图表信息提取与解读能力在初中学生物理学习过程中占据着关键的地位。本文从组织专题教学，提升学生对突破点的应用能力；帮助学生构建思维导图，将碎片知识系统化；开发形象化的媒体教学资源，让抽象问题形象化；实施题型变化训练，复杂问题共性化；形成良好的师生互动，促进高效课堂的构建等日常可行的教学策略对有效培养学生图表信息提取与解读能力进行论述。

简介：选取位于大兴安岭林区的南瓮河流域作为研究区,以多时相、中等分辨率的环境卫星影像为数据源,采用面向对象方法,通过多尺度分割、特征提取、决策树建立等步骤,实现湿地信息的快速提取;系统分析了面向对象方法在森林地区湿地信息提取中的有效性。研究表明,在面向对象湿地信息提取过程中,采用不同等级的分割尺度,使分类更具层次性;利用光谱、空间、形状等多种属性特征,通过多时相遥感数据的融合,可以更好地识别复杂多样、界限模糊的湿地景观,其中,草本沼泽的生产者精度达到了91%。结果显示,南瓮河流域内,湿地类型多样,以草本沼泽和灌丛沼泽为主,且其主要分布于河流两侧和中下游宽阔的河谷地带。

简介：摘要：伴随着我国科技水平的发展，我国遥感影像技术被广泛应用。本文首先对无人机遥感影像进行了简单概述，其次对无人机遥感影像在第三次土地调查中的优势进行了研究，最后针对无人机遥感影像在第三次土地调查中的应用进行了分析。

简介：摘要：本文以图像处理软件ERDASIMAGINE9.2为平台，确定遥感影像分类模板，运用ISODATA算法（基于最小光谱距离公式）对兰州市主城区1994年的遥感影像进行非监督分类，并保存分类结果，提取出其遥感影像信息，通过精度评价检验分类的Kappa值为0.9111，分类结果比较理想。关键词：遥感影像兰州市主城区非监督分类一、研究区概况兰州是甘肃省的省会，处在东经102°30“-104°30”、北纬35°5“-38°之间，位于中国陆域版图的几何中心，在大西北处于“座中四连”的独特位置。市区南北群山对峙，东西黄河穿城而过，蜿蜒百余里，是典型的河谷型城市，东西长，南北窄。市区辖城关、七里河、安宁、西固、红古五区，总面积221平方公里。本文以兰州市主城区为研究区域，利用图像处理软件ERDASIMAGINE9.2提取出了该区域内各种地类的信息……

简介：以三江平原为研究区,利用多时相的中分辨率成像光谱仪（ModerateResolutionImagingSpectroradiometer,MODIS）影像数据,采用一种基于归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI）时间序列的监督分类方法获取了研究区湿地植被的分布数据.监督分类以NDVI时间序列的波形所反映出的植被物候特征作为分类器,将离散的傅立叶变换应用于NDVI时间序列以减少高频噪声对分类的影响,并运用傅立叶变换后波形幅度和相位的相似性来确定像素的归属类别.根据研究区植被的物候特征的差异,区分出7种地表（沼泽、沼泽化草甸、滩地、水田、旱地、灌木和林地）的植被类型,得到三江平原2005年湿地植被的分布数据.该方法的总体分类精度达到79.67%,Kappa系数为0.7525.研究表明,基于MODIS多时相NDVI数据,采用基于傅立叶组分的相似度分类方法可以客观、经济、快速的提取湿地植被分布数据.

简介：摘要：在小学阶段的语文教学当中，阅读部分占据着重要的地位，是考验学生语文综合性的关键部分。通过培养学生良好的信息提取能力，加强学生语文阅读的综合能力。对于小学阶段的学生来说，要想有效的提高语文阅读的能力水平，关键在于找到正确的学习方法，掌握良好的信息提取能力。小学阶段的语文教师要深刻认识到良好的信息提取能力对学生语文阅读能力水平的重要性，加强对于学生的能力培养。本文通过分析小学阶段语文阅读教学当中信息提取能力的重要性，对小学语文阅读教学信息提取能力培养提出了一定策略，以期能够促进小学阶段学生语文阅读教学能力的提升。

简介：该文根据智能汽车大赛的经验提出了智能车系统的二值法数据采集、提取识别及几种控制方法,对智能汽车、单片机开发及控制具有一定意义。