文件名称：使用卫星图像的新型遥感技术分析和检测森林砍伐-研究论文
文件大小：728KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 11:45:17
Artificial neural networks (ANN)
在遥感图像领域，卫星图像处理提供了各种分析服务，森林砍伐、气候变化、生态系统和地表温度是一些主要的研究领域，需要区分特征。 在现场布置和资产管理中，检查土地调整是关键的动作。 卫星遥感提供了用于观察和计算森林砍伐影响的基本数据。 说到高确定性森林测绘将利用新的远程检测技术，用于区分和测绘毁林区域，应用程序仍然受到限制。 缺乏系统可用性、获取成本、具有挑战性的处理要求以及与森林结构的复杂相互作用，这些都是依赖于频带的限制，导致小样本量和不平衡数据的无分布方法性能不佳，这些都是雷达的局限性。 在上下文中，应用的现场测量仅限于非常小的采样强度，并且存在限制高分辨率像素分析有效性的挑战。 利用混合算法，我建议使用卫星图像来检测森林砍伐。 来自美国国家航空航天局地球观测系统 (EOS) 卫星、TERRA 和 Aqua 的中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 的数据提供了创建森林砍伐发现的能力，因为它每天都在获取、简单的数据可用性对于这次考试。 指导目标是增强策略并快速接近亚马逊地区的森林砍伐，并帮助巴西 INPE 订单利用人工神经框架 (ANN) 和支持向量机 (SVM) 估计来筛选森林砍伐。 我改进了应用卫星遥感数据集的测绘森林面积变化。 训练数据自动化 (TDM) 算法是应用于高级 SVM 的查询方法。 我连接了一个非参数分类器，MMHC 包括利用非托管 ISO 数据计算来恢复超自然类。 在应用聚类技术和在不同领域（遥感图像、森林砍伐、气候变化和生态系统）中有效检测卫星图像。 在应用 ANN 和 SVM 的卫星图像分类中，分类性能由应用参数如均方误差 (MSE)、命中率、均方根误差 (RMS) 确定。所提出的技术在 MATLAB 工作平台上实现，结果将测试。 此外，为了接近所提出方法的性能，将呈现与技术的比较。