无人机遥感技术是融合无人机、遥感传感器、差分定位、通信等技术以实现地理环境信息快速采集处理与应用分析的新兴技术。本文介绍了无人机遥感平台构成、技术现状及工作流程，并通过大量国内外文献调研系统梳理其在矿业领域应用场景与实际案例，结合当前技术供给短板分析发展态势。研究表明：（1）无人机遥感技术具备成本低廉、机动性强、数据采集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等无可比拟的优势；（2）当前矿业领域主要应用于露天矿生产管理、尾矿库安全监测、灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防治；（3）规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改善成果精度、拓展应用场景是技术应用发展趋势。无人机遥感技术在矿业领域具备广阔应用前景，势必成为智慧矿山建设中不可缺少的重要组成部分

一、数字图像增强的主要目的: 二、改变图像灰度等级.提高图像对比度 三、消除边缘和噪声平滑图像 四、突出边缘和线状地物,锐化图像 五、合成彩色图像 六、压缩图像数据量,突出主要信息等

本章简介了遥感和全球定位系统技术的基本概念以及它们与GIS的集成应 用 作为实时、客观获取空间信息的新兴技术手段,遥感和全球定位系统成为地理信息 系统的重要数据来源,而通过GS对其获得的数据进行处理和分析,可以提取各 种有用信息,以进行决策支持。 本章主要介绍了一些3S集成的具体应用,并简要描述了其技术实现方案

通过对安太堡煤矿1976-2006年期间共10期遥感数据的处理分析,建立了该煤矿土地利用遥感分类系统;在遥感和GIS平台支持下,对10期遥感数据进行正射校正;采用人机交互式解译方式提取了该矿区近30 a的土地利用变化情况,并通过室内航片以及野外实地考察进行了验证.结果表明:研究区土地利用类型由简单到复杂,由1976年的4种类型发展到2006年的12种类型;地表遭到强烈破坏,到2006年因采矿破坏的土地达到了2730.7 hm2,大面积复垦工作从1993年开始,到2006年共复垦了687.05 hm2,为破坏面积的25.1%,复垦后部分地段出现退化,且有逐步扩大的趋势,需要尽快采取补救措施

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10.1 土壤地理调查 10.2 遥感技术在土壤调查中的应用 10.3 土壤-土地数字化数据库(SOTER) 10.4 土壤数据库简介 10.5 中国土壤系统分类自动检索系统

空间数据获取是地理信息系统建设首先要进行的任务,它可以有多种实现方 式包括数据转换、遥感数据处理以及数字测量等等,其中已有地图的数字化录入 是目前被广泛采用的手段,也是最耗费人力资源的工作。在GS中,录入的内容 包括空间信息和非空间信息,前者是录入的主体。目前,空间信息的录入主要有两 种方式,即手扶跟踪数字化和扫描矢量化,本章具体介绍了两种方式,以及相关的 算法,如曲线近似拟合,栅格图形细化跟踪等

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础

1. 图像数字化概念、数字化参数对图像质量的影响、 数字化器性能评价 2. 图像灰度直方图的基本概念、计算、 性质及其应用 3. 数字图像处理算法形式与数据结构 4. 图像图像文件格式与特征 目的： 1. 熟悉本章基本概念和图像处理算法形式，了解图像的特征； 2.重点掌握图像数字化图像灰度直方图的基本概念及应用、图像数据结构与特征

据的准确性,以及用来解释这些数据 地面监测范围主要包括小区或样地、空中和卫星等遥感监测的训练区监测等,比例尺一般不大于 1:1000.地面测量对只有从地面监测才能获得最好属性的对象特别适用。例如:土壤流失量、泥沙输