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噪音遥感监测软件

噪音遥感监测软件
噪音遥感监测软件是一种基于遥感技术的软件工具,用于监测和分析环境中的噪音水平。该软件利用遥感技术中的传感器和数据处理算法,实时收集和处理噪音数据,并提供详细的分析结果和报告。通过使用该软件,用户可以有效地监测和评估各种噪音源对周围环境和居民的影响。噪音遥感监测软件具有许多实用的功能。首先,它可以自动识别和跟踪不同类型的噪音源,如机动车辆、工厂设备等,从而帮助用户更好地了解噪音的来源和特征。其次,该软件可以实时地记录和分析噪音的时序数据,并生成不同时间段内的噪音水平图表,以便用户更直观地了解噪音的变化趋势。此外,噪音遥感监测软件还可以提供噪音影响评估的功能。用户可以通过该软件对噪音数据进行空间分析,确定噪音的传播范围和强度分布,从而评估其对周围环境和人群的潜在影响。这对于城市规划师、环境保护部门和社区管理者来说非常有用,可以帮助他们采取适当的措施减少噪音污染,提高居民的生活质量。总之,噪音遥感监测软件是一种功能强大的工具,通过遥感技术实现了对噪音水平的全面监测和分析。它可以帮助用户更好地了解噪音的特征和变化趋势,并评估其对环境和人群的潜在影响。这对于保护环境、改善居民生活质量具有重要意义。

系统版本1

*本系统功能模块、字段参数,均可结合用户实际业务需求调整,可增可减,以达到最佳业务管理流程的体验!

编号 模块名称 字段参数
1 数据采集 数据文件名、采集时间、经度、纬度、高度、传感器类型、数据分辨率、采集角度、云层覆盖率等
2 数据预处理 白天/夜晚标识、气象条件、地表温度、大气校正系数、辐射辐射校正系数、雷达校正系数、降尺度方法、数据插值方法、数据去噪方法等
3 特征提取 光谱特征、空间特征、时间特征、波段组合特征、角度特征、强度特征、光谱指数特征、纹理特征、结构特征、形状特征等
4 特征选择 方差阈值、相关系数阈值、互信息阈值、嵌入式选择方法、包装式选择方法、过滤式选择方法、递归式选择方法、基因算法选择方法、L1正则化选择方法等
5 分类 支持向量机分类器、随机森林分类器、朴素贝叶斯分类器、逻辑回归分类器、K最近邻分类器、数字神经网络分类器、卷积神经网络分类器、决策树分类器、贝叶斯网络分类器等
6 回归 线性回归模型、多项式回归模型、决策树回归模型、随机森林回归模型、支持向量机回归模型、K最近邻回归模型、神经网络回归模型、弹性网回归模型、Lasso回归模型等
7 聚类 K均值聚类算法、层次聚类算法、GMM聚类算法、均值漂移聚类算法、高斯混合聚类算法、密度峰聚类算法、二分K均值聚类算法、SOM聚类算法、自适应聚类算法等
8 检测 目标检测算法、异常检测算法、时空关联检测算法、点云检测算法、物体尺度检测算法、视频行人检测算法、边缘检测算法、车辆检测算法、裂缝检测算法、病害检测算法等
9 分割 图像分割算法、目标分割算法、实例分割算法、基于区域分割算法、关联分割算法、边缘分割算法、像素分割算法、集成分割算法、水体分割算法、土地利用分割算法等
10 可视化 热力图可视化、点云可视化、多光谱图像可视化、分类结果可视化、回归结果可视化、聚类结果可视化、检测结果可视化、分割结果可视化、特征提取结果可视化、数据分布可视化等
TAG标签:噪音 / 遥感 / 监测 / 软件  HOT热度:37
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