共查询到18条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
多光谱影像NDVI阴影影响去除模型 总被引：1，自引：0，他引：1
归一化植被指数(NDVI)在植被多光谱遥感反演中占据尤为重要的地位,而遥感影像中普遍存在的阴影对NDVI的精度产生很大的影响,因此去除阴影对植被NDVI的影响对更精确的定量化研究具有应用价值。本文基于光照区和阴影区的太阳辐射能量差异,模拟出同一植被在光照区和阴影区的辐亮度,分析阴影对NDVI的影响机理;利用植被固有反射率谱间关系,引入对阴影极敏感的且与植被信息相关性小的归一化暗像元指数NDPI(Normalized Dark Pixel Index),分析同一植被处于光照区与阴影区的NDVI关系,构建以光照区植被NDVI为基准的NDVI阴影影响去除模型NSEE (NDVI Shadow-Effect-Eliminating),并应用于Landsat 8 OLI影像进行验证。结果表明:NDVI阴影影响基本去除,阴影区NDVI接近正常值,且光照区NDVI保持稳定;有效解决了阴影导致NDVI统计直方图的偏态问题,使其更接近正态分布;与验证影像NDVI沿剖面线逐像元比对发现,植被NDVI阴影影响基本去除;均方根误差RMSE为0.067。本模型能够将本身NDVI值很低的像元与阴影导致NDVI降低的植被像元区分开,符合实际地物情况;模型基于影像自身信息,去除NDVI阴影影响的同时,有效保持了NDVI的相对空间关系;本文基于物理机理构建模型,模型表达简洁、易于应用,且仅依赖于影像自身信息,无需异源数据,计算方便且高效。 相似文献
2.
大量城市建筑使得高分影像中含有许多阴影区。这些阴影区在土地利用分类、植被绿度调查等遥感应用中会较大地影响结果精度,降低数据使用效率并增加研究成本。基于同一地物阴影区与临近非阴影区反射率相等这一辐射特征关系,通过建立辐射传输方程,发展了一种新的城市高分遥感影像阴影校正方法 RERB(Reflectance Equality Relationship Based Method)。利用RERB对不同城市(北京和荷兰Enschede)不同高分多光谱影像(Geo Eye-1和Quick Bird)进行阴影校正,并对比分析其与被广泛采用的均值方差变换法MVT(Mean and Variance Transformation)的校正结果,通过定性和定量精度评价发现:(1)RERB能很好地将城市阴影区影像视觉特征(颜色、纹理、色调等)信息恢复到与非阴影区同一水平上;(2)RERB恢复后的阴影区具有丰富的细节信息且在视觉上与临近非阴影区具有良好的一致性;(3)RERB恢复后的城市柏油路面和水泥路面阴影区辐射信息具有较低的误差,可见光-近红外波段的平均误差分别为7%和9%。同时RERB能较好地恢复城市阴影区植被波谱特征信息。 相似文献
3.
一种基于阴影像元的光学遥感大气校正方法 总被引：4，自引：0，他引：4
提出一种基于6S模型 阴影像元的大气校正方法,适用于有阴影像元存在的高空间分辨率光学遥感影像。该方法从阴影像元与非阴影像元的信号差异估算气溶胶光学厚度,与暗目标方法相比,此方法避免地表反射率的假定难题。以北京市密云县的IKONOS影像对方法进行验证。在气溶胶光学厚度的估算上,该方法的估算结果与MODIS气溶胶产品基本一致,而且其结果的稳定性明显好于暗目标法。在大气校正的结果方面,针对各类地物,比较大气校正前后的光谱与同类典型实测地物光谱,结果说明大气校正能够大大恢复各类地物光谱的典型特征,这将有利于地物的识别。最后通过比较大气校正前后的NDVI发现,大气校正能够明显增大高植被覆盖区与低植被覆盖区NDVI的差别,使植被信息更加突出。 相似文献
4.
本文提出一种新的半经验地形校正模型SCEDIL(Simple topographic Correction using Estimation of Diffuse Light),该模型通过结合DEM与光学影像数据寻找局部区域内完全光照和阴影的水平像元,并以光照、阴影水平像元的平均反射率值估算局部区域散射辐射比,提高了陡峭山区影像的地形校正精度。以高分一号卫星和Landsat ETM+影像为例,从目视判读和定量分析两个方面,比较分析该算法与传统半经验地形校正算法(C、SCS+C)的校正结果。结果表明:(1)对较为平坦的地形,SCEDIL和C、SCS+C校正都有较好的目视结果;对地面起伏较大的陡峭地形,C、SCS+C校正后,原阴影区域易呈现破碎化特征,SCEDIL校正后,原阴影区域过渡较为平滑。(2)SCEDIL校正后,各波段反射率的均值和标准差优于C、SCS+C校正,SCEDIL校正后,影像总分类精度与同类地物光谱信息均一性均优于C和SCS+C校正。SCEDIL半经验地形校正方法能有效地去除影像中的地形干扰,尤其对陡峭地形的校正效果,优于常规地形校正模型。 相似文献
6.
基于光学遥感影像中建筑物的阴影分布，推导了建筑物高度与阴影分布的关系函数，在此基础上构建了建筑物高度反演方法，并在北京市典型区进行了实例研究。结果表明：利用建筑物在夏季的阴影全长或在冬季可视部分的阴影长提取高度，分别有90.9%和84.8%的建筑物高度误差控制在实测值的5%以内；在提取居民区或高层建筑物的高度时应尽量采用夏季的遥感影像，减少阴影遮挡的情况；低矮建筑物的高度提取，宜采用阴影更为显著的冬季影像可视阴影部分进行反演计算；在缺乏卫星轨道等影像参数时，利用典型已知建筑的高度反推出相关参数，并推求同景影像中其他建筑物高度的方法是可行的，为利用城市代表性建筑物推求建筑群高度提供了可能。 相似文献
7.
地形起伏地区的遥感影像预处理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在地形起伏地区,遥感影像预处理主要是消除由于地形起伏造成的投影误差和不同坡向的辐射误差。本文介绍了基于GIS技术对遥感影像进行预处理的方法,处理中以遥感影像的像元(pixel)作为基本单位,首先确定遥感影像与相应的实际地面在地理位置上的对应关系,然后将影像成像时的自然光以像元为单位按照不同的光学特性分解成太阳直射光、天空散射光等分量,根据它们各自不同的特性统一将其转换并合成垂直于水平面的光照,从而使得光照条件不同的自然光转换成光照条件相同的“人工光”,最后计算在此相同的光照条件下的各像元的遥感值,从而提高遥感影像的质量。 相似文献
8.
随着遥感技术的发展,遥感应用的广度和深度得到了大幅度提升,遥感用户对遥感数据的空间分辨率及时间分辨率的需求也越来越高。遥感影像空间分辨率与时间分辨率之间的矛盾难以调和,再加上云、雾、雪和云阴影等因素的影响,限制了高时空分辨率干净遥感影像的获取,为此尝试研发一种影像模拟方法,以便拓展高空间分辨率遥感影像的时间分辨率。利用无云、雾、雪和云阴影的高分一号(GF-1)卫星时间序列影像为每个波段每个像元构建以日期为参数的谐波模型,进而建立基于谐波模型的影像模拟方法,实现指定日期GF-1卫星影像的模拟。基于谐波模型的影像模拟方法生成的模拟影像与真实影像在视觉上十分接近,在定量评估方面也取得了较好的效果,两者之间各波段大多数像元差值处于-0. 03~0. 03间,均方根误差保持在0. 02~0. 05间,表明基于谐波模型的影像模拟方法具有较高的精度与稳定性,可有效提升GF-1卫星影像的时间分辨率,具有一定的实用价值。 相似文献
9.
《国土资源遥感》2016,(3)
遥感影像的大气校正是遥感定量化研究的难点之一。以曹妃甸近岸海域为研究区,以水体悬浮泥沙浓度(suspended sediment concentration,SSC)定量反演为目标,采用6S(second simulation of the satellite signal in the solar spectrum)模型和FLAASH模型对研究区MODIS影像的大气校正方法进行对比实验,对2个模型校正前后的影像质量以及对目标地物信息的校正效果进行了评价。研究结果表明:2种模型均能在一定程度上削弱大气对水体信息的影响;相比之下,6S模型校正后影像质量优于FLAASH模型,能更真实地反映目标地物,可更好地实现对近岸海域遥感影像的高精度大气校正;将6S模型大气校正后的MODIS影像应用于悬浮泥沙浓度的遥感反演,反演结果的平均相对误差为24.79%,均方根误差为4.32 mg/L。研究结果可为近岸海域Ⅱ类水体大气校正方法的选择提供依据,为深化泥沙运移规律研究及水质、水环境评价提供技术支持。 相似文献
10.
利用地形图对TM遥感影像进行几何精校正的方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感数据的几何精校正是生成遥感数据产品及将遥感数据用于进一步数据分析前重要的一步。几何精校正的效果将直接影响到影像地理参考的精度,进而影响到在许多遥感数据分析中都要用到的地物能否精确定位的问题。因此几何精校正是遥感科研工作中基础的必可可少的工作之一。本文介绍了利用1:100000比例尺地形图及ERDASIMAGINE8.6软件,采用2次多项式模型,对关中平原TM影像进行几何精校正的方法。结果表明:当保留25个控制点时,校正后误差为0.63个像元,校正后影像具有较高精度,可以用于遥感信息的提取以及为地理信息系统等提供可使用的数据。 相似文献
11.
12.
13.
14.
15.
基于SPOT 5图像的岩溶地貌单元自动提取方法 总被引：3，自引：0，他引：3
通过对峰林、峰丛和岩溶洼地3者的地理特征和影像特征的研究,基于遥感图像本底值提出了能有效反映目标特征的遥感指数——植被指数、土壤亮度指数、图像主成分变换第1主成分值及地形数据等,并构建了遥感指数的集成计算法,建立了遥感自动提取模型.指数集成运算法能够有效地增大峰丛、峰林与其他地物之间的光谱差异,使这些岩溶地貌单元的灰度值高于其他地物,从而利于岩溶地貌单元提取阈值的自动选取.基于构建的遥感自动提取模型先提取了峰丛、峰林信息,并在此基础上提取了岩溶洼地信息.经实验研究表明,该方法具有较高的提取精度和效率. 相似文献
16.
17.
SCS+C地形辐射校正模型的应用分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在对有森林覆盖的山区影像进行地形辐射校正时，基于太阳-冠层-传感器（SCS）几何关系的校正模型优于基于太阳-地形-传感器（STS）几何关系的模型。SCS校正模型解释了树木不依赖于地形、观测角和光照入射角而具有向地性生长的本质特性，但在某些地形区域，SCS与余弦校正同样存在过度校正的问题。为了解决这个问题，研究者在SCS校正模型中引入C校正系数来解释散射辐射项，提出了SCS+C校正模型。以北京密云Landsat 5影像为数据源，通过目视判别、直方图、定量的统计参数和地物光谱曲线对比等方法，对SCS+C校正模型与传统的余弦校正、C校正和SCS校正模型进行了对比。结果表明，4种方法均能在很大程度上消除地形阴影，更好地反映阴影区域的细节信息； 从总体的光谱特性保真程度来说，余弦和SCS校正都因过度校正问题表现较差，SCS+C校正最好，C校正次之。 相似文献
18.
Xiaojun Qiao Deshuai Yuan Hui Li 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(6):945-952
Shadow is an inevitable problem in high-resolution remote sensing images. There are need and significance in extracting information from shadow-covered areas, such as in land-cover mapping. Although the illumination energy of shadow pixels is low, hyperspectral image can provides rich enough band information to differentiate various urban targets/materials and to classify them. This study firstly analyzes the spectra difference between shadow and non-shadow classes so as to detect shadow-pixel. To classify the shadow pixels, Spectral Angle Mapper (SAM) method was adopted to classify urban land-cover mapping, because it can reduce the influence resulted from different illumination intensity. Then, training samples were collected among different classes from the shadow pixels, and their Jeffries–Matusita (J–M) distance were computed to validate the spectral separability among classes, with the square distances of J–M among classes all bigger than 1.9. Finally, Maximum Likelihood Classifier (MLC) and Support Vector Machine (SVM) classifier were used to classify all the shadow pixels as different land-cover types. The results showed MLC and SVM outperform the SAM in classifying similar classes. The classification result in SVM was validated to find having conformity with ground truth. 相似文献