浅谈城市建设用地遥感信息提取方法
一种基于遥感指数的城市建筑用地信息提取新方法
一种基于遥感指数的城市建筑用地信息提取新方法马红*【摘要】摘要:提出了一种利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信息的新方法。
首先利用近红外波段和绿波段构建仿归一化建筑指数，再将其与土壤调节植被指数和归一化水体指数相结合，进而构建仿建筑用地指数，最后利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信息。
仿建筑用地指数影像将建筑用地信息增强，通过影像分割、去小面元以及合并邻近面元处理，可以准确提取城市建筑用地信息，实验精度可达89.5%。
【期刊名称】城市勘测【年(卷),期】2014(000)003【总页数】4【关键词】关键词:建筑用地信息;建筑用地指数IBI;仿建筑用地指数SIBI;仿归一化建筑用地指数SNDBI;信息提取1 引言随着人口的急剧增多和经济的快速发展，城市化进程逐步加快，城市空间范围不断扩大，使得城市建筑用地急剧增加，导致城市热岛效应增强、城市景观格局破坏等一系列问题。
因此全面掌握城市建筑用地信息，能够为国土、规划等部门的用地规划等政策提供科学支持。
传统人工测量的土地利用监测方法很难满足城市建筑面积快速扩展的监测需要［1］。
结合计算机技术和图形图像处理技术，实现基于遥感影像提取的建筑用地计算机解译是目前城市建筑用地监测主流方法。
Ridd提出城市的“植被－不透水面－土壤”模型用于研究城市建筑用地［2］，杨存建等人利用逻辑树判别提取建筑用地信息［3］，査勇等提出仿归一化植被指数研究城镇空间形态信息提取［3］，王光彦等利用归一化建筑指数提取城市建筑用地信息［4］，徐涵秋提出基于压缩数据提取城市建筑用地［1］并利用建筑用地指数(IBI，index－based built－up index)实现了城市建成区的界定［5］。
基于以上方法的建筑用地信息提取所采用的影像均需有中红外波段，但部分卫星影像(如资源三号卫星影像、QuickBird卫星影像、ALOS卫星影像、IKONOS卫星影像等)没有中红外波段，无法利用其IBI指数提取建筑用地信息。
浅谈遥感卫星影像数据信息提取
浅谈遥感卫星影像数据信息提取摘要：在应用航天遥感时用到的数据一般分为两种形式，即遥感影像和数据图像，这两种数据形式无论使用哪种，影像都是记录在感光的胶片和相纸上的，数据影像是通过数字磁带进行记录的，记录的图像的颜色是离散变化的，而遥感影像是通过对地表进行拍摄和扫瞄来记录数据，遥感影像获得的影像数据有黑白和彩色两种，一般比较常使用的是彩色。
获取遥感影像的方式有很多种，这篇文章就是对影响遥感影像的数据信息提取方式进行了简要的分析。
关键词：遥感卫星；信息提取；影像数据一、遥感影像简介所谓的遥感反映的就是接收所要探测的目标物的电磁辐射信息的强弱程度，接收方式一般分为主动接受和被动接收，把这种接收到的信息转化成图像的形式，然后再通过相片或者是数字图像的形式表现出来，遥感影像有单波段影像、多波段影像、彩色合成影像等。
多波段影像是利用多波段的遥感器对于同一个地区进行同步的拍摄获得的若干幅波段不同的影像，相比于单波段的影像，这种多波段影响的蕴含的信息量更大，光谱的分辨率也比较高，还能够通过影响的增强技术，得到彩色的合成影像，可以很大程度上提高对地面上物体的识别能力。
那么很明显，彩色合成影像就是通过多个波段的黑白影像合成的，这种彩色的合成影像被广泛的使用在地学研究、环境监测或者是资源调查上。
遥感卫星影像在对遥感影像的信息进行处理时，主要是利用影像中的一些特征，比如光谱特征、空间特征或者是时间特性。
在这些影像的特征之外，色调是与物体的波谱特征有关系的，其他的一些要素特征都和物体的空间特征有关系。
物体的大小是与物体的影像比例有非常大的关系的，每一个物体影像的形状都是这个物体固有的特征，而影像上的纹理则是因为在一组影像上色调的变化造成的，给人视觉上留下的印象是不同的，可以帮助观察者来区分物体或者是不同的现象。
在对影像进行提取时方式有很多种，下边对于影像信息的提取进行详细分析。
二、遥感信息提取方式对于遥感信息的提取方式有很多种，最常用的提取方式主要包括目视翻译和计算机的信息提取。
测绘技术中的地理信息提取方法与实践
测绘技术中的地理信息提取方法与实践随着技术的不断发展，测绘技术在地理信息提取方面发挥着重要的作用。
地理信息提取是将地理数据转化为有意义的信息的过程。
在测绘技术中，地理信息提取方法的选择和实践具有关键的意义。
本文将探讨测绘技术中的几种地理信息提取方法以及实践示例。
一、遥感影像分析遥感影像分析是一种通过对卫星图像进行解译、测量和分析，从而提取地理信息的方法。
通过对遥感影像进行处理和分析，可以提取出地表的地形、植被、建筑物等信息。
利用遥感影像分析技术，可以实现对大面积地理信息的提取，并且可以实时更新和监测。
比如，在城市规划中，可以利用遥感影像分析技术来提取出城市的道路网络、建筑物分布等信息，从而为城市规划提供有效的数据支持。
二、地理信息系统（GIS）地理信息系统（GIS）是一种将地理信息和地理数据进行集成、管理和分析的技术。
在测绘技术中，GIS可以用于地理信息的提取和处理。
通过在GIS平台上将不同的地理数据进行叠加、分析和查询，可以提取出地理信息中隐藏的规律和关联，从而揭示出地理现象的本质。
比如，在环境保护中，可以利用GIS来分析土地利用、水质分布等信息，从而为环境保护提供科学依据。
三、LIDAR技术LIDAR（Light Detection and Ranging）技术是一种利用激光测距原理进行地物测绘的技术。
通过激光雷达发射激光束，然后接收反射回来的激光信号，并进行分析处理，可以获取地物的三维坐标信息，从而实现对地理信息的提取。
LIDAR技术具有高精度、高效率和高稳定性的优点，广泛应用于地形测绘、城市建设等领域。
比如，在数字地球模型（DEM）的生成中，可以利用LIDAR技术来获取地面和地物的高程信息，从而实现对地理信息的提取和建模。
四、全球定位系统（GPS）全球定位系统（GPS）是一种利用卫星进行定位和导航的技术。
在测绘技术中，GPS可以用于获取地理信息的空间位置信息。
通过在测量过程中获取多颗卫星的信号，并进行计算和处理，可以准确地确定被测点的地理位置。
土地利用遥感信息提取关键技术探讨
土地利用遥感信息提取关键技术探讨一、遥感数据获取土地利用遥感信息提取的第一步是获取高质量的遥感数据。
目前主要有航拍遥感和卫星遥感两种获取途径。
航拍遥感具有分辨率高、影像质量好等优点，适合对小范围区域进行土地利用信息提取。
卫星遥感则可以对大范围地区进行快速获取，但分辨率相对较低。
在选择获取途径时，需根据具体应用场景和研究目的进行合理选择。
随着遥感技术的不断发展，多源遥感数据融合成为获取高质量土地利用信息的重要手段。
通过融合来自不同传感器的遥感数据，可以克服单一传感器数据的局限性，提高数据的准确性和可靠性，为土地利用信息提取提供更为丰富的信息。
二、图像预处理在获取遥感数据后，需要进行图像预处理，以消除噪声和提高图像质量。
常见的图像预处理包括辐射定标、几何校正和大气校正等步骤。
辐射定标是将数字化的遥感数据转换为地表反射率或辐射亮度，几何校正则是校正图像的位置和形状，大气校正是去除大气对图像的影响。
通过这些预处理步骤，可以提高图像的质量，为后续的土地利用信息提取奠定基础。
三、土地利用信息提取1. 特征提取在进行土地利用信息提取之前，需要进行特征提取，即从遥感图像中提取用于识别不同土地利用类型的特征。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
通过合理选择和提取特征，可以更好地区分不同的土地利用类型，提高土地利用信息提取的准确性。
2. 分类算法土地利用信息提取的关键技术之一是分类算法。
目前常用的分类算法包括监督分类和无监督分类两种。
监督分类是指在训练样本的指导下，将像元划分到不同的类别中，常见的算法包括最大似然分类、支持向量机等。
无监督分类则是在没有训练样本的指导下，根据像元之间的相似性进行分类，常见的算法包括聚类分析、K-means算法等。
通过合理选择和应用分类算法，可以实现对遥感图像中土地利用信息的自动提取和识别。
四、精度评价与验证在完成土地利用信息提取后，需要对提取结果进行精度评价和验证。
常用的评价指标包括精度、召回率、F1值等。
浅谈遥感影像信息提取的方式
浅谈遥感影像信息提取的方式摘要：本文介绍了利用遥感影像的光谱特性、空间特性、极化特性、和时间特性提取遥感影像信息的常用方法。
关键词：遥感信息目视解译计算机信息提取遥感实际上是通过接收（包括主动接收和被动接收方式）探测目标物电磁辐射信息的强弱来表征的，它可以转化为图像的形式以相片或数字图像表现。
多波段影像是用多波段遥感器对同一目标（或地区）一次同步摄影或扫描获得的若干幅波段不同的影像。
在遥感影像处理分析过程中，可供利用的影像特征包括：光谱特征、空间特征、极化特征和时间特性。
在影像要素中，除色调/彩色与物体的波谱特征有直接的关系外，其余大多与物体的空间特征有关。
像元的色调/彩色或波谱特征是最基本的影像要素，如果物体之间或物体与背景之间没有色调/彩色上的差异的话，他们的鉴别就无从说起。
其次的影像要素有大小、形状和纹理，它们是构成某种物体或现象的元色调/彩色在空间（即影像）上分布的产物。
物体的大小与影像比例尺密切相关；物体影像的形状是物体固有的属性；而纹理则是一组影像中的色调/彩色变化重复出现的产物，一般会给人以影像粗糙或平滑的视觉印象，在区分不同物体和现象时起重要作用。
第三级影像要素包括图形、高度和阴影三者，图形往往是一些人工和自然现象所特有的影像特征。
遥感信息提取方法分类常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。
1.1目视解译目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。
早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。
遥感影像目视解译原则遥感影像目视解译的原则是先“宏观”后“微观”；先“整体”后“局部”；先“已知”后“未知”；先“易”后“难”等。
使用遥感数据进行城市绿地空间分析的方法与工具介绍
使用遥感数据进行城市绿地空间分析的方法与工具介绍引言：随着城市化的不断推进，城市面临着日益严重的环境问题。
其中之一便是城市绿地空间的不足。
城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分，对于改善空气质量、缓解城市热岛效应、提供人们休闲娱乐场所等方面都具有重要意义。
而遥感技术则成为了研究城市绿地空间的有力方法之一。
本文将介绍使用遥感数据进行城市绿地空间分析的方法与工具。
一、遥感数据的获取与处理1. 遥感数据的获取遥感数据的获取可以通过航拍、卫星遥感等多种方法进行。
其中，卫星遥感通常被广泛采用。
通过卫星遥感可以获取到高分辨率的影像数据，具有较好的空间覆盖能力。
同时，还能够获取到不同光谱范围的遥感数据，如可见光、红外线等，从而提供丰富的信息用于研究。
2. 遥感数据的预处理为了提高遥感数据的质量和可用性，需要进行数据的预处理。
预处理的步骤包括辐射校正、几何校正和影像配准等。
辐射校正主要是通过对图像的灰度值进行校正，从而消除由于不同天气和光照条件导致的影像质量差异。
几何校正则是将遥感图像与地面坐标系统进行对应，使图像的位置和形状与实际地表特征相一致。
影像配准则是将多个场景或时间拍摄的图像进行对齐，从而实现不同时间、空间尺度上的比较与分析。
二、城市绿地提取与分类1. 基于像元的方法基于像元的方法是将遥感图像中的像元根据其光谱特征进行分类。
常用的方法包括最大似然法、支持向量机等。
通过对训练样本进行训练和分类，可以实现对城市绿地的提取和分类。
2. 基于目标的方法基于目标的方法是基于目标物在遥感图像中的形状和纹理特征进行分类。
其主要步骤包括目标检测、目标提取和目标识别等。
通过识别图像中的目标，可以实现对城市绿地的提取和分类。
三、城市绿地变化检测与分析城市绿地的变化检测与分析是研究城市绿地变化趋势的关键。
通过对不同时间段的遥感图像进行比较与分析，可以揭示城市绿地的演变过程和趋势。
1. 基于像元的变化检测基于像元的变化检测是通过对两幅或多幅遥感图像进行差异分析，从而实现对城市绿地变化的检测。
如何使用遥感技术进行地理信息提取和分析
如何使用遥感技术进行地理信息提取和分析遥感技术在地理信息提取和分析中发挥了重要的作用。
随着技术的不断进步，遥感获取的数据越来越丰富，为地理学家、城市规划师和环境保护者等提供了有价值的信息。
本文将探讨如何使用遥感技术进行地理信息提取和分析。
首先，遥感技术利用航空或卫星传感器收集大量数据。
这些数据包括红外线、热量、光谱和雷达图像等。
通过分析这些数据，我们可以获取有关地面物体、地形和气候等方面的信息。
然后，遥感技术可以用于地物分类。
地物分类是将遥感图像中的像素分配到不同地物类别的过程。
通过分析不同波段的图像，我们可以将陆地、水域、植被等地物进行分类。
这样的分类结果对于土地覆盖和土地利用研究非常重要。
例如，可以通过地物分类来监测农田的扩张、城市发展或森林覆盖变化等。
此外，遥感技术还可以用于获取地面高程和地形信息。
通过分析雷达图像或激光遥感数据，我们可以获得地表的三维模型。
这对于地质灾害预警、水资源管理和土地规划等方面的研究具有重要意义。
另外，遥感技术还可以用于监测环境变化。
例如，我们可以通过分析多时相的遥感图像来观察冰川的退缩、湖泊的变化以及海岸线的演变等。
这对于了解气候变化、生态系统健康和自然灾害等方面提供了重要数据和信息。
除了以上的应用之外，遥感技术还可以用于资源探测和灾害监测。
例如，我们可以利用遥感图像来寻找矿产资源、发现地下水资源或者监测森林火灾和洪水等自然灾害。
然而，遥感技术也存在一些挑战和限制。
首先，数据处理和分析需要专业的技能和软件工具。
其次，遥感图像分辨率和覆盖范围有限，可能无法满足特定研究需求。
此外，遥感数据的获取和处理成本较高，对于一些发展中国家而言可能不太可行。
在总结中，遥感技术在地理信息提取和分析方面具有巨大的潜力。
通过利用遥感数据，我们可以获取有关地面物体、地形和气候等方面的信息，并应用于土地覆盖、环境监测和资源探测等方面。
随着技术的不断发展和数据的不断积累，遥感技术将为我们提供更深入、更准确的地理信息。
基于卫星遥感影像的城市建筑物分类提取研究
基于卫星遥感影像的城市建筑物分类提取研究摘要遥感技术是根据电磁波的理论，应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理，并最后成像，从而对地面各种景物进行探测和识别的一种综合技术。
作为空间地理信息系统建设的一种有效方法，在智慧城市建设中发挥着重要作用。
文章通过应用遥感影像进行城市建筑物自动化分类提取方法的研究，为相关技术应用于智慧城市建设提供参考。
关键词：智慧城市；遥感影像；建筑物；自动化提取1.研究背景随着经济社会的高速发展，城市面貌也在发生着巨大的变化，为了更科学有效的进行城市规划、建设和管理，城市建设管理部门需要及时掌握城市建设变化情况。
在远程遥感观测技术出现之前，人们主要通过工程测量等方法来收集城市信息，进行城市规划与管理。
卫星遥感技术以其大范围、快速准确获取地面信息的优越性，越来越广泛应用于土地利用、城市规划与管理等领域。
在智慧城市建设中，对于建筑物的识别提取是极其重要的，如何识别建筑物从而更好的分类和提取也直接关系到建筑物提取的自动化程度。
此外，由于城市建设的不断发展，城市建筑物不断更新变化，因此，对建筑物进行有效的识别与提取是一个非常关键的问题，找到一种准确高效且自动化的高分遥感建筑物提取方法来替代人工方式具有重要意义。
2.研究现状目前的建筑物提取主要是通过利用图像特征信息来进行图像建筑物的识别以及提取。
这些年来，国内外的很多学者都专注于对遥感影像建筑物进行精确识别，以及在影像上提取出建筑物等信息的研究，并且提出了很多的方法和理论，也取得了一定的成果。
比如利用建筑物的位置关系对相似的建筑物进行过滤，最后通过图割算法实现对建筑物的精确提取；过Mask R-CNN算法来实现对建筑物的矢量提取；通过人工提取的方法对房屋进行提取，从而实现对建筑物房屋位置、范围等的初步自动化提取等。
在国外，Janja Avbelj and Rupert Muller提出了一种新的彩色高分辨率遥感图像建筑物提取方法。
土地利用遥感信息提取关键技术探讨
土地利用遥感信息提取关键技术探讨土地利用遥感信息提取是利用遥感技术获取土地利用信息的过程，其目标是从卫星遥感影像中自动或半自动地提取各类土地利用信息。
土地利用遥感信息提取技术主要包括遥感影像预处理、土地利用分类和变化检测三个主要环节。
1. 遥感影像预处理遥感影像预处理是土地利用遥感信息提取的第一步，其目的是通过对原始遥感影像进行校正和增强，使其适合后续的土地利用信息提取处理。
遥感影像预处理主要包括几何校正、辐射校正和影像增强等工作。
几何校正是为了消除遥感影像中的系统误差，使其与实际地物位置相对应；辐射校正则是为了消除大气、地表和传感器等因素对遥感影像的影响，提高影像的质量；影像增强则是通过图像处理技术对遥感影像进行锐化、对比度增强等操作，使地物特征更加清晰。
2. 土地利用分类土地利用分类是土地利用遥感信息提取的核心环节，其目标是将遥感影像中的地物按照其土地利用类型进行分类。
传统的土地利用分类方法主要依靠人工目视解译，其效率低、精度不高。
而基于遥感影像的土地利用分类技术利用计算机进行自动或半自动分类，具有高效、快速和精度高等优势。
常用的土地利用分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于知识的分类等。
基于像元的分类是将遥感影像分割为像元，并通过像元的光谱、纹理等特征进行分类；基于对象的分类则是在像元分类的基础上进一步考虑地物的空间关系，以对象为单位进行分类；基于知识的分类则是利用专家知识对遥感影像进行分类，其分类结果受专家经验和知识水平的影响。
3. 土地利用变化检测土地利用变化检测是利用遥感影像进行多期对比，识别不同时间点土地利用变化情况的过程。
土地利用变化检测技术通过比较不同时期的遥感影像，筛选出变化的地物，识别土地利用的动态变化规律。
土地利用变化检测通常包括影像配准、变化检测和变化分析等步骤。
影像配准是为了保证不同时期的遥感影像在空间上对齐，使其可以进行像元级的比较；变化检测则是通过像元的变化检测算法，识别出不同时期遥感影像之间的地物变化；变化分析则是对变化地物进行分析，探讨其发生变化的原因和规律。
如何使用遥感技术进行地表特征提取
如何使用遥感技术进行地表特征提取遥感技术在地表特征提取方面有着广泛的应用。
它通过获取、记录和解释地球表面的各种电磁辐射数据，可以帮助我们理解和研究地球表面的各种特征。
在本文中，我们将探讨如何使用遥感技术进行地表特征提取，以及这种技术对我们的生活和环境的影响。
首先，遥感技术可以通过获取卫星图像或航拍图片来获得大范围的地表信息。
这些图像可以提供高分辨率的数据，使我们能够观察到地球表面的细微变化。
通过使用各种图像处理算法和技术，我们可以提取出地表的特征，如植被分布、土地利用和土地覆盖等。
这对于农业、城市规划和环境监测等领域都具有重要意义。
其次，遥感技术还可以帮助我们进行地表特征的定量分析。
通过对遥感数据进行数字化处理和分析，我们可以获得各种地表特征的数量化指标，如植被覆盖率、土地利用结构和水质状况等。
这使得我们能够更好地理解地表特征的空间分布和时空变化规律。
同时，我们还可以通过对不同地区的地表特征进行比较和对比，寻找出潜在的关联和规律。
另外，遥感技术还可以用于监测和评估地表特征的变化。
通过不同时间点的遥感数据比较，我们可以观察到地表特征的演变过程，并且可以对其进行定量评估。
例如，我们可以通过比较两幅卫星图像之间的差异来监测森林的砍伐情况，或者通过分析城市的土地利用变化来评估城市化进程的影响。
这些信息对于环境保护、自然资源管理和城市规划等方面都具有重要意义。
此外，遥感技术还可以帮助我们进行地表特征的分类和识别。
通过使用遥感图像分类算法，我们可以将地表特征划分为不同的类别，并且可以自动识别出这些特征。
这为我们提供了一种高效、快捷的方法来获取大范围地表特征的空间分布和统计信息。
例如，在农业领域，可以使用遥感技术来自动识别不同类型的农田，并进行相应的管理和决策。
最后，需要指出的是，虽然遥感技术在地表特征提取方面具有很多优势，但它也存在一些限制和挑战。
其中一个主要问题是遥感图像的分辨率限制。
由于遥感图像的像元大小有限，因此可能无法获取到一些细微的地表特征。
如何利用遥感数据进行测绘数据的提取
如何利用遥感数据进行测绘数据的提取遥感技术是一种通过卫星、飞机和无人机等远距离获取对象信息的技术手段。
利用遥感数据进行测绘数据的提取，可以为地理信息系统、城市规划、环境监测、农业管理等领域提供准确、高效的数据支持。
本文将探讨如何利用遥感数据进行测绘数据的提取。
一、遥感数据的获取与处理1. 遥感数据的获取方式遥感数据的获取方式包括卫星遥感、航空遥感和无人机遥感等。
卫星遥感是通过卫星对地观测，获取大范围的地表信息；航空遥感是利用航空器对特定区域进行遥感观测，数据分辨率较高；无人机遥感则是利用无人机进行遥感观测，可以获取更高分辨率的数据。
2. 遥感数据的处理流程遥感数据处理流程包括预处理、数据影像处理和数据提取等步骤。
预处理主要包括辐射校正、大气校正和地形校正等，以保证数据的准确性。
数据影像处理主要包括图像增强、图像融合和图像分类等，以提取出感兴趣的对象信息。
数据提取是利用图像处理结果，从中提取出需要的测绘数据，如道路、建筑物、水域等。
二、遥感数据在测绘中的应用1. 遥感数据在地图制作中的应用遥感数据在地图制作中可以提供地表物体的准确位置、形状和属性信息。
通过图像分类和对象提取等技术，可以从遥感数据中提取出各类地物信息，如道路、建筑物、水域等，用于地理信息系统和城市规划等领域。
2. 遥感数据在地形测量中的应用遥感数据可以提供地表高程信息，用于地形测量和三维地图制作。
通过遥感图像的几何纠正和数字高程模型的生成，可以获取地表的高程数据，用于地形分析、地质调查和水资源管理等。
3. 遥感数据在农业测量中的应用遥感数据在农业测量中可以提供农作物的生长状态、受灾情况和产量预测等信息。
通过遥感图像的特征提取和分类，可以监测农作物的种植面积、植被指数和土壤湿度等参数，用于农业管理和精准农业。
三、遥感数据提取测绘信息的方法1. 监督分类法监督分类法是常用的遥感数据提取测绘信息的方法之一。
该方法需要预先准备训练样本，并通过机器学习算法训练分类器，然后应用分类器对整个遥感图像进行分类，提取出感兴趣的测绘信息。
如何利用遥感技术进行测绘和地理信息提取
如何利用遥感技术进行测绘和地理信息提取遥感技术在测绘和地理信息提取方面发挥着重要的作用。
通过遥感技术，可以获取来自卫星、飞机以及无人机等平台的遥感影像数据，利用这些数据进行测绘和地理信息提取。
本文将探讨如何利用遥感技术进行测绘和地理信息提取，并讨论其应用前景。
一、遥感技术在测绘方面的应用1.地形测绘：遥感技术可以获取全球范围的高分辨率数字高程模型数据，包括地表形态、地势起伏等，为地形测绘提供了重要数据基础。
2.土地利用与覆盖分类：通过遥感影像数据的处理和分析，可以准确识别不同类型的土地覆盖，如农田、森林、湖泊等，有助于对土地资源的合理利用和保护。
3.城市规划与更新：利用遥感技术获取的高分辨率遥感影像数据，可以对城市的建筑、道路、绿地等进行提取和分析，为城市规划和更新提供科学依据。
二、遥感技术在地理信息提取方面的应用1.地表温度反演：通过遥感技术获取的地表温度数据，可以分析地表温度分布，揭示城市热岛效应等地理信息，为城市气候调控和生态环境保护提供参考。
2.水资源监测：通过遥感技术获取的遥感影像数据，可以监测海洋、湖泊、河流等水体的水质、水量等地理信息，为水资源管理和保护提供数据支持。
3.地震活动监测：遥感技术可以获取大范围地震灾害的遥感影像数据，通过对影像数据的分析，能够了解地表破裂、地震波传播等地理信息，为地震监测和灾害评估提供支持。
三、遥感技术的应用前景1.智慧城市建设：随着城市化进程的不断推进，遥感技术在智慧城市建设中发挥越来越重要的作用，通过遥感技术获取的地理信息可以为城市规划、交通管理、环境保护等提供数据支持。
2.资源调查与管理：遥感技术可以获取全球范围的资源信息，如矿产资源、森林资源等，通过对遥感影像数据的分析，可以实现资源调查与管理的科学化和精细化，为资源利用和保护提供支持。
3.灾害监测与预警：遥感技术可以实现对地震、洪涝、干旱等灾害的快速监测和预警，通过遥感影像数据的分析，可以了解受灾区域的地理信息，为灾害救援和防灾减灾提供数据支持。
如何使用遥感技术进行测绘数据的获取
如何使用遥感技术进行测绘数据的获取如何利用遥感技术获取测绘数据引言：随着科技的不断进步，遥感技术在测绘工作中的应用越来越广泛。
通过遥感技术，我们可以获取大量的地理信息，并将其用于地图制作、土地利用规划、环境监测等领域。
本文将介绍如何使用遥感技术进行测绘数据的获取，首先将介绍遥感技术的基本原理和常用的遥感传感器，然后探讨如何获取不同类型的测绘数据，最后谈论遥感技术的发展前景。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是通过无人机、卫星等载体获取地球表面的信息，它基于电磁波传播的基本原理。
当电磁波与地球表面交互作用时，会发生反射、散射、透射等现象，不同物质对电磁波有不同的相互作用。
利用这些相互作用，我们可以对地球表面的特征进行探测和测量。
二、常用的遥感传感器1. 光学传感器：光学传感器是测绘工作中最常用的传感器之一。
它们通过感应可见光和红外线辐射，可以获取地球表面的图像信息。
光学传感器可以分为主动传感器和被动传感器。
主动传感器发射自己的光源，并测量返回信号，主要用于激光雷达等测量应用。
被动传感器则接收地球表面的反射和散射光线，常用的包括彩色相机和红外相机。
2. 微波传感器：微波传感器是一种主动传感器，可以穿透云层和雾霾，适用于各种天气和气候条件下的测绘工作。
它通过测量微波信号的反射和散射特性，获得地球表面的特征。
微波传感器在地形测绘、农业监测和海洋观测等领域有广泛的应用。
三、获取测绘数据的方法1. 影像获取：利用遥感技术获取的影像数据是进行测绘工作的主要数据来源之一。
通过获得的影像数据，我们可以获取地表的高程、坡度、植被覆盖等信息。
影像可以是光学传感器拍摄的可见光图像，也可以是雷达或红外传感器生成的其他类型图像。
2. 点云获取：点云是由测量仪器获取的三维坐标点构成的数集。
通过激光雷达等测量仪器，可以获取地表上各个点的三维坐标信息。
点云数据广泛应用于建筑物立体重建、地形测绘和城市规划等领域。
3. 雷达测距：雷达测距通过发送和接收电磁波信号，测量信号的时延来计算目标物体与测量仪器之间的距离。
土地利用遥感信息提取关键技术探讨
土地利用遥感信息提取关键技术探讨土地利用遥感信息提取是利用遥感技术获取土地利用的空间信息，并通过信息提取算法对地物进行分类和识别的过程。
随着遥感技术的不断发展和应用，土地利用遥感信息提取在土地资源管理、环境保护、灾害监测等领域具有重要的应用价值。
本文将探讨土地利用遥感信息提取的关键技术。
首先是影像预处理技术。
土地利用遥感信息提取的首要步骤是影像预处理，主要包括几何校正、辐射校正和大气校正等。
几何校正是将遥感影像进行坐标转换和几何矫正，使其与地理坐标系或现有地图相适应；辐射校正是消除遥感影像中的重影现象，恢复出真实的反射率或辐射亮度；大气校正是消除大气吸收和散射对遥感影像的影响。
其次是特征提取技术。
土地利用类型具有不同的光谱特征、纹理特征和空间结构特征，因此需要设计相应的特征提取算法。
常用的特征提取方法包括基于像元的光谱特征提取、基于纹理的特征提取和基于形状的特征提取等。
这些特征可以通过光谱信息统计、纹理参数计算和空间邻近度分析等方式提取出来。
再次是分类识别技术。
分类识别是土地利用遥感信息提取的核心技术，目的是将遥感影像中的地物分成具有相同或相似特征的类别。
传统的分类方法包括最大似然分类法、决策树分类法和支持向量机分类法等。
近年来，深度学习技术的快速发展为土地利用遥感信息提取带来了新的机遇，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，在土地利用遥感影像分类中取得了较好的效果。
最后是精度评价技术。
精度评价是判断土地利用遥感信息提取结果是否可信的重要手段。
常用的精度评价指标包括制图精度、混淆矩阵和Kappa系数等。
制图精度是通过与实地调查结果进行对比来评价土地利用遥感信息提取的精确程度；混淆矩阵可以用于计算分类的准确率和召回率；Kappa系数综合考虑了分类的准确性和随机误差，是评价分类精度的一种综合指标。
土地利用遥感信息提取的关键技术包括影像预处理技术、特征提取技术、分类识别技术和精度评价技术。
如何使用遥感技术进行空间数据提取
如何使用遥感技术进行空间数据提取遥感技术是一种能够获取地球表面的电磁辐射信息并进行分析的技术。
它通过使用传感器设备获取遥感影像，可以获取到大范围的地球表面信息，从而帮助我们认识和理解地球上的自然和人文环境。
本文将探讨如何使用遥感技术进行空间数据提取。
一、遥感技术的原理和分类遥感技术主要基于电磁波的相互作用原理。
它利用传感器设备获取到的遥感影像，通过解译和分析这些影像，可以提取出地表的各种空间数据信息。
遥感技术主要分为光学遥感和雷达遥感两大类。
光学遥感利用可见光和红外线等波段的电磁辐射进行观测，而雷达遥感则是利用雷达波束的回波信号进行探测。
二、遥感技术在地理信息获取中的应用1. 地形和地貌分析：利用高分辨率的遥感影像，可以提取出地球表面的地形和地貌信息。
通过这些数据，我们可以了解地表地形的起伏变化、山脉和河流的分布情况等。
2. 城市规划和土地利用：遥感技术可以提供城市土地利用的详细信息，便于进行城市规划和资源管理。
通过遥感影像，可以准确获取城市中建筑物的分布情况、道路的规划布局以及农田和森林等土地利用类型的界定。
3. 农业监测和资源管理：利用遥感影像，可以监测农田的植被生长状况、土壤质量等信息，帮助农业管理者制定科学的农业生产策略。
同时，遥感技术还可以用于监测森林资源和水资源的利用情况，为环境保护和可持续发展提供支持。
4. 灾害监测和应急响应：在自然灾害发生后，遥感技术可以帮助快速获取受灾区域的信息，包括洪水、地震、飓风等灾害的范围和程度。
这有助于及时组织救援行动和灾后重建。
5. 土地变化监测和环境影响评估：通过对遥感影像的时序分析，可以监测土地利用和覆盖的变化情况，包括城市扩张、森林砍伐等。
这样的数据分析还可以用于评估人类活动对环境的影响，为环境保护提供依据。
三、遥感数据的处理方法在使用遥感技术进行空间数据提取时，需要进行一系列的数据处理和分析。
其中包括预处理、数据解译、信息提取等环节。
1. 遥感数据的预处理：遥感影像在获取和传输过程中，常常会受到大气、云层和植被等影响，需要进行校正和纠正。
如何利用遥感技术进行测绘数据获取
如何利用遥感技术进行测绘数据获取遥感技术在测绘领域的应用可谓广泛而深入。
通过遥感技术，我们可以获取地球表面的各种数据，包括地形地貌、土壤类型、植被分布等。
这些数据对于地理信息系统（GIS）的建设、环境保护、城市规划等方面都具有重要的意义。
本文将从数据获取的角度，探讨如何利用遥感技术进行测绘数据获取。
一、遥感技术简介遥感技术是利用航空器、卫星等遥感系统获取地球表面信息的一种技术。
通过遥感技术，我们可以获取不同波段的图像，包括可见光、红外线、微波等。
二、光学遥感技术在测绘领域的应用光学遥感技术是指利用可见光和近红外线进行信息获取的技术。
在测绘领域，光学遥感技术主要应用于地形地貌测绘、植被分布研究等方面。
在地形地貌测绘中，人们可以通过遥感图像获取地面高程信息。
通过对图像进行数字高程模型（DEM）的构建和分析，可以准确测量地表高程，描绘出地形地貌特征。
在植被分布研究方面，遥感技术可以获取不同时间段的植被图像，并通过图像处理提取出植被指数等植被信息。
这些信息可以用于植被分布调查、生态环境监测等领域。
三、热红外遥感技术在测绘领域的应用热红外遥感技术是指利用红外线进行信息获取的技术。
在测绘领域，热红外遥感技术主要应用于土地利用调查、城市热岛效应研究等方面。
在土地利用调查中，通过获取不同时间段的热红外图像，可以分析土地利用的变化情况。
结合其他地理数据，可以得出土地利用现状及其演变趋势，为城市规划提供支持。
在城市热岛效应研究中，热红外遥感技术可以获取城市表面温度分布情况。
通过对热红外图像的分析，可以揭示城市热岛效应的形成机制，并为城市热环境调控提供科学依据。
四、微波遥感技术在测绘领域的应用微波遥感技术是指利用微波进行信息获取的技术。
在测绘领域，微波遥感技术主要应用于海洋监测、地下水资源调查等方面。
在海洋监测中，微波遥感技术可以获取海面风速、海浪高度等海洋参数。
这些参数对于海洋环境研究、海洋资源开发等具有重要意义。
遥感建筑用地信息的快速提取
建筑用地是一类复杂的土地利用类型 ,其反射 电磁波谱具有明显的异质性 。因此 ,简单地利用原 始多光谱波段构建的指数来提取建筑用地 , 往往很 难获得满意的精度 [ 13 - 14 ] ,提取的建筑用地经常需 要进行后续处理 [ 3, 12 ] 。根据建筑用地的这一特征 , 徐涵秋 (2005、2007、2008 年 )相继提出了摒弃原始
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地 球 信 息 科 学 学 报 2010年
图 2 厦门岛 1996年 Landsat TM 原始影像和建筑用地信息增强提取结果 Fig. 2 Landsat TM image of Xiamen Island in 1996 and its enhanced and extracted built - up image
第 12卷 第 4期 2010年 8月
地球信息科学学报
JOURNAL OF GEO 2INFORMATION SC IENCE
Vol112, No14 Aug1, 2010
遥感建筑用地信息的快速提取
徐涵秋 ,杜丽萍
(福州大学环境与资源学院 ,福州大学遥感信息工程研究所 ,福州 350002)
摘要 : 建筑用地的急剧增加和耕地资源的迅速减少 ,使得土地利用动态变化监测显得尤为重要 。遥感作为监测土 地利用动态变化的一种有效手段 ,已经得到日益广泛的应用 。但是建筑用地由于其光谱的异质性 ,而难以用简单的 方法将它们从遥感影像中准确提取出来 ,遥感建筑用地指数 ( Index - based Built - up Index, IB I)是针对这一问题提 出的 。它的构建采用的是三个专题指数波段 ( SAV I植被指数 、MNDW I水体指数 、NDB I建筑指数 ) ,而不是影像的原 始波段 。由于这三个指数互为负相关 ,因此 ,可以有效地增强和提取遥感影像中的建筑用地信息 。通过将 IB I指数 提取建筑用地的影像处理过程编成可自动执行的模块 ,并集成于大型的遥感商业软件中 ,使得影像数据处理和建筑 用地信息提取时间大大缩短 ,提高了建筑用地信息增强和提取的效率 。 关键词 : 建筑用地指数 ( IB I) ;信息提取技术 ;遥感影像处理
遥感卫星影像-建筑物提取方案
8.1建筑物提取意义高分辨率遥感影像中的建筑物提取对违建监测、城区自动提取、地图更新、城市变化监测、城市规划、三维建模、数字化城市建立等应用具有重要意义。
高分辨率遥感影像在提高地物光谱特征，突出地物结构、纹理和细节等信息的同时，也因为卫星观测角度问题造成地物遮挡，尺度的增大带来了严重的异物同谱问题，同时增加了影像的噪声，因而限制了建筑物提取的精度，使得目视解译方法仍然是最普遍使用的判读方法，它费时费力、精度难以保证的缺点严重制约了高分辨率遥感影像的大规模应用，造成影像数据的极大浪费。
深度学习是人工智能中机器学习发展的新阶段，有效的解决了对复杂对象特征的刻画和复杂场景的关联分析等问题。
面向高分辨率遥感影像建筑物提取的深度学习方法，可以自动提取建筑物的特征信息，实现高精度高效率的建筑物提取。
8.2建筑物提取数据需求为保证建筑物提取的精度，遥感影像的空间分辨率要求做0.5米以上，至少包括R、G、B 三个波段，包括但不限于WorldView-2遥感卫星数据、中国高景一号遥感卫星数据。
8.3建筑物提取方骤1.标记样本需求分析标记数据的数量和质量是决定最终提取的建筑物产品精度的关键因素。
深度学习算法是一种以数据为驱动的算法，在遥感大数据的环境下，利用深度学习算法实现建筑物高精度提取，首先要保证标记样本数据的数量、质量以及在空间上分布的合理性和对目标地物的代表性。
此外，深度学习算法能够根据训练样本自主学习目标地物的光谱和结构特征，无需对影像进行定量化处理，有效地保留了影像细节信息。
与传统样本库不同，深度学习算法要求样本库中样本的每个像素均具有一个独立的标号，且样本库的精度直接影响深度学习算法的精度。
因此，需设计准确、完善的标记数据样本库。
样本库的设计主要考虑标记样本的空间分布、时间分布、数据源、样本数量等影响因素。
2.基于目视解译的样本标记规范与流程设计深度学习模型的本质上是通过对先验知识的学习来实现对未知信息进行判定的算法。
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2019年3月浅谈城市建设用地遥感信息提取方法杨博锦（西北大学，710127）【摘要】随着城市化进程的加快，监测城市用地，准确提取城市用地信息成为一项重要的任务。
随着科技的进步遥感信息技术发展迅速，在城市用地监测领域得到了更广泛的应用。
为此，本文简要介绍了运用遥感信息技术提取城市建设用地信息的方法，以供参考。
【关键词】城市建设用地；遥感影像；信息提取方法【中图分类号】TP79【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）03-0251-02遥感影像能够快速、准确、客观地获取城市用地信息,并得到不同时期城市用地分布范围以及面积信息。
这些信息可用于监测城市用地的扩张过程,为国土资源部门进行城市规划、保护耕地资源,控制城镇用地规模等工作提供有效的参考依据。
在尚无GIS辅助的条件下,一般利用计算机分类法去提取遥感图像中的城市用地信息,但这些信息的分类精度不高(≤80%)。
为获取更高的提取精度,有时需要依靠人工目视判读或直接手工屏幕数字化方法,费时费力,不利于实时监测城市用地信息。
在此背景下很多学者都开展了新的尝试,运用新的方法去提取城市用地信息,以期获取更为精准的数据。
本文简要介绍了一种基于遥感信息技术提取城市信息的方法。
1研究方法目前,关于城市建设用地信息提取的方法主要包括四种,有监督分类法与非监督分类法、光谱阈值法、NDBI指数法。
上述方法能够满足某些情况下对信息提取的需求,也能保证一定的精读,但却无法同时满足客观、准确、快速的信息提取要求。
基于此,笔者尝试运用NDBI与NDVI指数相结合的方法提取城市建设用地信息。
1.1NDBI指数杨山最初提出了仿归一化植被指数,之后查勇等人将其改称为归一化建筑指数(Nor-malizedDifferenceBuildupIndex),在此基础相关学者提出了NDBI指数的概念。
该指数公式为: NDBI=(TM5-TM4)/(TM5+TM4)式(1),其中,TM4代表地物在近红外波段的亮度值,TM5代表地物在短波红外波段的亮度值[1]。
当波长发生改变时,地物反射率通常会呈现一定的规律性。
这为遥感影像的判读与信息提取提供了有效的依据支撑。
NDBI取值区间在-1~1之间,在NDBI指数影像图中,像元值大于0的部分是指建筑信息;反之小于0的部分是指非建筑信息。
1.2NDVI指数归一化差异植被指数(NDVI:NormalizedDifferenceVegeta⁃tionIn-dex)是Rouse等人于1973年所提出的,经过多年的发展,该指数已被广泛应用于植被遥感影像研究领域。
NDVI计算公式如下:NDVI=(TM4-TM3)/(TM4+TM3)式(2),其中, TM3是指红光波段的亮度值;TM4是指地物在近红外波段的亮度值。
在获取的DNVI影像图上,大于0的部分代表植被,小于0的部分代表其它地物[2]。
因此,我们可利用NDVI值是否大于0去提取较为准确的植被信息。
将NDBI与NDVT两指数结合利用的具体思路如下:对研究对象区域内的NDBI 与NDVT图像进行提取———二值化处理获得的指数影像,获得相应的二值化图像———通过叠加分析方法对上述图像信息进行逻辑判定,进而获得建设用地信息。
2数据处理2.1数据获取选取某市landsatETM影像作为研究对象,选用1~5波段,影像空间分辨率为30m。
通过某市行政边界shape文件完成遥感影像的掩膜处理,得到该区域的对应遥感信息。
2.2NDVI影像及二值化根据式(2),并利用ERDAS软件中的空间建模工具创建相关植被指数影像。
NDVI大于0的部分代表植被,数值越大表示植被覆盖度越好;NDVI未超过0的部分表示非植被信息。
通过ERDAS的建模工具可对NDVI图像进行二值化处理。
在建模工具中把条件判别函数作如下设定:NDVI<0的值赋1,NDVI≥0的值赋为0,然后就能获得NDVT二值化影像。
在影像图中植被信息是像元值等于0的部分,用黑色表示;像元值等于1的部分是指非植被信息,用白色表示。
黑色部分除了林地、草地、耕地外,还包括沼泽地、低密度植被覆盖区。
白色部分主要是水体与建筑用地[3]。
2.3NDBI影像及二值化根据式(1)并利用ERDAS软件进行处理,用软件中的空间建模工具可获得建筑指数影像。
非建筑用地信息用NDBI 小于0的部分表示;建筑用地信息用NDBI大于0的部分表示。
之后通过建模工具二值化处理相应的NDBI影像。
其中,将条件判别函数作如下设置:NDBI>0的像元赋值为1,NDBI<0的像元赋值为0,从而获得NDBI二值化图像[4]。
其中,像元值等于0的部分包括林地、耕地、农田、水体、沼泽地,用黑色表示。
像元值等于1的部分包括建筑用地与低密度植被覆盖区,用白色表示。
3城市建筑用地信息提取可通过叠加分析法来提前相应的建筑用地信息。
利用栅格运算中的和(&)运算功能将得到的两幅NDVI与NDBI二值化图像进行叠加计算。
若两幅图的像元赋值均为1时结果显示为1,用白色表示;否则赋值均为0,用黑色表示。
经过叠加处理后的图像中,像元值等于1的部分只有建筑用地,即白色显示的部分都是建筑用地。
因此,就能轻易观察到城市建设用地信息。
不过由于在分类后图像中仍存在一些小图斑,可能会干扰图像信息,因此,可先将图像分类再进行叠加处理。
在ERDAS软件中去除分析(E-liminate),并合理设定数值大小,以删除小图斑,然后将其合并到附近最大分类当中[5]。
这样就能得到更为精准的城市建设用地影像图。
4精度验证一般通过外业验证或利用更高分辨率影像以及相关材料来完成精度验证。
本次研究采用更高分辨率的影像开展精度验证。
利用2013年得到的该地区空间分辨率为0.1m(比原始影像分辨率高出42倍)的正射影像完成精度验证。
随机抽取200个样本,计算其总精度与Kappa系数。
该市建设用地信息提取精度达到89.6%(见表1)。
论述2512019年3月参考文献[1]李金山,高小红.西宁市城镇用地信息提取方法研究[J].测绘科学,2014,39(3):48~52.[2]车风,林辉.城市建设用地遥感信息提取方法研究[J].测绘科学,2010,35(4):97~99.[3]王冰冰,杨鹤松,王军锋,等.基于高分遥感影像的城市用地现状信息提取[J].测绘与空间地理信息,2015,38(4):61~63.[4]马红.一种基于遥感指数的城市建筑用地信息提取新方法[J].城市勘测,2014,9(3):20~22.[5]Guang -Yan W ,Pei L.Extracting Urban Land Use Based on Remote Sensing[J].Bulletin of Soil and Water Conservation ,2007,3(27):121~123.收稿日期：2019-2-16表1精度检测结果城市建筑用地费城市建筑用地像元总行数使用者精度(%)城市建筑用地8199091.2非城市建筑用地149811288.2像元总列数95107202生产者精度(%)86.492.2总精度(%)89.6Kappa 系数0.8896省数字微波网信号监控系统设计杨浩，王春宇（黑龙江省广播电视局微波总站，150090）【摘要】为黑龙江省数字微波网前端信号建设一套监控系统，实现对SDI 、ASI 、IP 三种信号的监测，以及对其中12套央视AVS+节目及本地4套节目进行多画面监测上屏。
通过集中管理平台对所有设备进行集中管理。
【关键词】信源；SDI ；ASI ；IP ；AVS+传输信号检测；综合数据管理；监测；分析【中图分类号】TP277【文献标识码】A 【文章编号】1006-4222（2019）03-0252-02为完成对央视下传的12套AVS+节目(4套+8套)进行监测,包括信源SDI 和ASI 码流及适配后的2路IP 组播流进行监测。
完成节目上屏监测;完成电视台传输的主备共8路SDI 信号进行监测,以及适配后主备共2路ASI 信号进行监测,以及ASI 适配后的主备共2路IP 组播进行监测,最终完成主备2路信号切换输出,下传到156个台站。
并完成所有节目上屏监测。
1信号监控系统概述为黑龙江省数字微波网信号建设一套完善的监控系统,实现对SDI 、ASI 、IP 三种信号的监测,以及对其中12套央视AVS+节目及本地4套节目进行多画面监测上屏。
通过集中管理平台对所有设备进行集中管理。
系统遵循符合标准、科学利旧、技术领先、功能完善、稳定安全、结构兼容的原则,全方位考虑维护、扩展及操作等要素,结合现场环境特点以及监看功能要求等。
提供的设备和系统各项指标应满足的最新版本有关建议值并符合国家数据设备和行业的相关标准、规范和要求。
2技术方案说明2.1传输信号监测共监测4路ASI 清流信号,8路SDI 信号,5路IP 信号。
采用相应的专业采集设备和板卡进行信号接收、解扰、信号质量监测、码流层面监测和IP 打包输出,以供多画面解码上屏监看;实现对信号质量层面监测包括:信号功率、误码率、载噪比调制误差率和误包率的监测等;实现对信号码流层面监测包括:TR101290三级监测(数字电视信号码流监测标准)。
支持多个IP 组播流中任选多套节目,进行画面组合监听、监看,最多可同时显示40套标清节目以及实时UV 音量柱、模拟/数字时钟显示。
同时支持节目内容的异态、门限监测报警与录制,包括:节目静帧、黑场、同步丢失、视音频丢失等。
2.2多画面电视墙分割管理系统采用专业的多画面分割设备,采集网络信号并实时解码和视音频内容监测,同时将多套电视节目进行拼接组合,通过HDMI 输出信号到电视墙进行展示;多画面分割设备支持自定义的分割展示,支持时间、标题语、图片的展示;多画面支持电视节目的实时视音频报警,并通过多种方式动态展示。
2.3音视频多画面监看①支持主流传输、封装、视频编码、音频编码格式的标清、高清节目、广播节目解码。
②支持多屏输出。
③彩色音频VU 表。
④支持单节目放大到全屏。
⑤支持电视节目伴音或广播节目监听。
⑥支持屏幕防灼烧功能。
⑦丰富的内置画面模板。
⑧方便的自绘模板。
⑨支持模拟时钟、数字时钟、图片显示。
⑩支持轮播且每个窗口可单独设置实时或轮播对象。
11〇支持5.1声道所有声道播放和监测。
12〇支持视频丢失、音频丢失、解码异常、静帧、黑场、彩条、音量过高、音量过低报警。
13〇每个节目可独立设置报警门限、开关。
14〇叠加OSD 字符、边框闪烁、声音报警、报警日志、数据库记录等报警方式。
15〇支持静帧结合无伴音报警。
16〇支持后台监测报警(节目不显示,但监测报警)。
17〇配置导入导出。
18〇支持通过HawkEye 平台管理。
2.4综合数据管理发布系统采用B/S 架构,为终端客户提供监测系统访问界面、各个功能应用的集中展示,确保各项功能数据,按照用户要求进行展示和查询;系统能够实现对检测数据进行统计分析,按照要求形成统计报表,并且可以导出分析结果数据,支持图形化展示。