遥感监测城市道路绿化与街景影像监测道路绿视率比缺点有哪些

遥感监测城市道路绿化与街景影像监测道路绿视率比缺点主要有以下几点：

1. 误差较大：由于遥感技术和街景影像技术的限制，监测结果存在一定的误差。例如，遥感数据可能会受到云层、雾霾等因素的影响，从而影响监测结果的准确性。

2. 数据更新周期长：遥感数据和街景影像数据的更新周期通常较长，可能需要几个月甚至几年才能进行一次更新，这就会导致监测结果很难及时反映出城市道路绿化的实际情况。

3. 缺乏细节信息：遥感数据和街景影像数据通常只能提供整体的绿化覆盖率数据，无法提供具体的绿化植被类型、生长状态等细节信息，这对于城市绿化管理和规划来说是不够精细的。

4. 无法反映绿化质量：道路绿视率只能反映道路两侧的绿化覆盖率，但无法反映绿化质量，如植被的健康状态、覆盖度、密度等，因此不能全面评价城市道路的绿化质量。

5. 无法反映城市绿化的多样性：遥感监测和街景影像监测只能提供城市道路绿化的整体数据，无法反映城市绿化的多样性和分布情况。例如，一些城市可能会采用不同的绿化设计方案，但这些差异在监测数据中无法反映出来。

相关问题

遥感影像城市扩张动态监测

遥感影像城市扩张动态监测是利用遥技术对城市扩张过程进行实时或定期监测和分析的方法。通过获取和分析遥感影像数据，可以了解城市的空间扩张情况、土地利用变化、建筑物增长等信息，为城市规划、土地管理和环境保护等提供科学依据。

具体的遥感影像城市扩张动态监测方法包括以下几个步骤：

1. 数据获取：通过卫星、航空或无人机等遥感平台获取高分辨率的遥感影像数据。

2. 影像预处理：对获取的遥感影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正、大气校正等，以确保数据的准确性和一致性。

3. 特征提取：利用图像处理和遥感技术，提取出影像中的建筑物、道路、绿地等特征信息。

4. 变化检测：通过对多期遥感影像进行比较和分析，检测出城市扩张过程中的变化情况，如新增建筑物、土地利用变化等。

5. 数据分析与应用：对检测到的城市扩张动态进行分析和解释，提取有关城市发展的指标和特征为城市规划和土地管理等提供科学依据。

遥感影像城市扩张动态监测可以帮助城市规划者和决策者了解城市的发展趋势和变化情况，指导城市规划和土地利用决策，促进城市可持续发展。

envi提取遥感影像道路信息有哪些方法

C知道回答：提取遥感影像道路信息的方法有很多种，比如基于像素的方法、基于对象的方法、基于深度学习的方法等等。其中，基于深度学习的方法在最近几年得到了广泛的应用和研究，可以使用卷积神经网络等技术来提取道路信息。