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Landsat系列卫星光学遥感器辐射定标方法综述 总被引：1，自引：0，他引：1
Landsat系列卫星自1972发射以来,已经连续提供了40多年的中等分辨率多光谱遥感数据,广泛应用于农业、水资源管理、灾害响应等领域。目前,很多研究人员开始考虑利用这些数据开展中分辨率尺度的长时间序列地表定量信息监测,更加精细地反映局地甚至全球气候变化。开展这些研究的前提在于对数据进行辐射定标,并通过不同卫星的交叉辐射传递保证数据辐射精度的一致性。从Landsat 1到Landsat 8,随着遥感器性能和数据获取能力的提升,辐射定标方法不断更新,涉及发射前实验室定标、内定标灯方法、全孔径太阳定标器方法、交叉定标方法、场地定标方法等。本文在对Landsat系列卫星的遥感器性能进行分类、归纳、对比的基础上,系统梳理了Landsat系列卫星遥感器辐射定标方法发展过程以及不同定标方法的优缺点,特别是对定标精度的影响。Landsat系列卫星辐射定标的发展过程为遥感数据高精度定量化应用提供了非常重要的基础,未来辐射定标方法不但要随着新型遥感器研制而更新,更要注重多源遥感数据的交叉验证以及全过程辐射定标方法的完善与应用,保障遥感数据辐射定标精度的一致性。 相似文献
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Landsat系列卫星为地球资源环境动态监测提供了长达40余年的中高分辨率卫星影像,近年来USGS等实施的Landsat数据共享计划使Landsat系列卫星数据成为应用最广泛的中高分辨率卫星数据。长期以来,Landsat系列卫星数据以灰度值(DN值)的形式提供给用户,受传感器波段响应、具体成像条件(太阳高度角、大气散射和吸收等)差异等的影响,不同传感器、不同时间、不同地点的卫星影像DN值不具有可比性,给Landsat系列卫星数据的定量应用造成了障碍。近年来国内外多家研究机构陆续推出了Landsat系列卫星地表反射率产品,以增强Landsat长时间系列卫星数据的可比性。本文对USGS、马里兰大学、WELD团队和中国科学院等多家机构推出的Landsat地表反射率产品进行了介绍,并对未来的研究方向进行了展望。 相似文献
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遥感数据融合可有效改善影像的光谱和空间分辨率,提高影像的视觉效果和信息提取能力,是多源、多尺度、多元遥感数据信息集聚的重要途径。采用乘积变换(Brovey)、HSV变换、主成分分析(PCA)和光谱锐化(Gram-Schmidt)4种方法对Landsat8OLI全色和多光谱数据进行融合,运用Matlab软件计算提取融合后图像的均值、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数等指标,从定性和定量两个方面对这4种融合结果进行分析比较,结合主观、客观因素分别分析对比4种融合方法的融合效果。通过研究,增进了对不同融合方法的理解和认识,为进一步挖掘Landsat8OLI遥感数据的潜力奠定基础,为Landsat卫星遥感数据的应用提供技术支持。 相似文献
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Landsat 8地表温度反演及验证—以黑河流域为例 总被引：1，自引：0，他引：1
地表温度是区域和全球尺度地表物理过程的一个重要参数,目前已有的地表温度产品空间分辨率较低,缺乏高空间分辨率的地表温度产品。Landsat系列卫星提供了大量免费的高空间分辨率遥感数据,然而对应的高空间分辨率地表温度产品还未见到,为了获取长时间序列的高空间分辨率地表温度数据,针对Landsat 8 TIRS数据提出了一个物理单通道地表温度反演算法。该算法首先利用ASTER全球地表发射率产品(ASTER GED)结合Landsat 8地表反射率产品计算Landsat 8影像的地表发射率,然后利用快速辐射传输模型RTTOV结合MERRA大气廓线数据对热红外影像进行大气校正,最后利用物理单通道地表温度反演算法得到地表温度。利用黑河流域HiWATER试验2013年—2015年15个站点的实测地表温度数据对本文方法和普适性单通道算法进行了验证,同时对验证站点的空间异质性进行了分析。结果表明,本文方法和普适性单通道算法估算的地表温度整体精度均较高,能够获取高精度、高空间分辨率的地表温度数据,可以服务于城市热岛效应、地表蒸散发估算等相关研究。 相似文献
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基于OLI影像植被覆盖度估算探索 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理空间信息》2015,(4)
选取Landsat8获取的4幅OLI遥感影像,在ENVI5.1遥感图像处理软件中,对影像进行辐射定标、FLAASH大气校正、图像镶嵌等一系列预处理后,利用基于NDVI的像元二分模型,推算出植被覆盖度(FVC)。依据FVC的不同进行密度切割、分层设色,得到该区域的植被覆盖度图。该获取大区域植被覆盖度图的工作方案简单易行,为遥感影像实现区域植被覆盖度动态研究提供了参考。 相似文献
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Landsat系列卫星对推动遥感应用技术的发展起到了重要作用,其遥感图像数据在多领域得到了广泛应用。但是Landsat影像常受到云的污染,使得其在地表动态监测时有效性大大下降。本文首先利用云和云阴影匹配算法Fmask实现快速、准确地识别云与云影区域并进行掩膜,然后基于时空数据融合算法ESTARFM利用多时相MODIS和Landsat数据,对Landsat8影像缺失的云及云影区域进行插补。结果表明这是一种有效地去除云及云影的方法,对Landsat8数据的定量分析或时序研究具有重要价值。 相似文献
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对吉林一号光学卫星的应急快速处理方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《测绘地理信息》2017,(4)
在CPU/GPU协同处理框架下,系统地探讨了光学遥感影像高性能处理方法。首先,实现光学卫星数据处理算法的GPU高效映射,将MTF补偿、传感器校正(包括波段配准和影像拼接)、系统几何校正等算法高效映射至GPU并行执行;在此基础上,为充分利用CPU高频化优势和加速I/O运算,利用Ramdisk技术在内存盘处理程序数据与结果输出,利用Intel C++Compiler编译优化框架。在GeForce GT 755M(GPU)、Mobile Quad Core Intel Core i7-4700MQ(CPU)的Windows系统环境下,对吉林一号卫星全色影像和多光谱影像原始数据进行0~2级产品的光学遥感影像预处理。实验结果表明,与传统预处理算法相比,此高性能算法的处理时间缩短到了40s以下,最高加速比达到11.216,可满足对海量光学卫星遥感影像数据的应急快速处理需求。 相似文献
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遥感卫星数据产品分类分级规则研究 总被引：4，自引：2，他引：2
随着遥感卫星应用的发展,多源、多时相、多尺度以及不同类型遥感卫星的数据综合集成应用以及与地面观测信息集成,对遥感信息产品进行深度开发利用正在成为遥感应用的重要趋势。目前不同国家和地区、不同系列的遥感卫星数据产品分别采用不同的分类分级方案,难以适应多源、多系列地理空间信息整合应用的需求。本文从遥感应用对遥感卫星数据产品分类分级的需求出发,分析了目前主要遥感卫星的产品系列及其数据产品分类分级规则,参考了正在研究的相关国际标准,遵循系统性、科学性、完整性、兼容性、可操作性和可扩充性原则,研究提出了中国遥感卫星数据产品分类分级的规则。该规则以卫星载荷采用的遥感探测光谱特征及其数据获取方式作为分类依据,以卫星遥感数据的处理水平作为分级依据,建立统一的遥感卫星数据产品的分类分级体系。该规则与正在研究制订的相关国际标准保持一致,不但覆盖目前广泛应用的各类遥感卫星数据产品,而且能方便地建立与现有遥感卫星数据产品分类分级方案的映射关系,并且对未来的数据产品的分类分级留有比较充分的可扩充性,为遥感卫星数据产品分类分级指标体系的研究和相关国家标准的研制提供了依据。 相似文献
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印度洋海啸灾害遥感监测与评估——以印度尼西亚亚齐省为例 总被引：1，自引：3，他引：1
介绍了运用新一代中分辨率小卫星数据———英国灾害监测小卫星(DMC,DisasterMonitoringConstellation)数据源,以印度尼西亚亚齐省为例,采用遥感数据作为信息源,对2004-12-26印尼苏门答腊岛西北海域发生的里氏9·0级的强烈地震所引发的印度洋海啸灾害进行了监测评估。所获得的小卫星图像预处理后,通过对图像中受损失地物的光谱信息分析、受损失信息与环境背景信息的对比分析,进而建立其判读标志;并在此基础上进行损失程度分级判读、统计分析等,实现了从小卫星图像上对海啸灾情损失的遥感快速监测评估。其监测评估结果为中国开展国际援助提供了客观依据,其技术方法为海啸灾害及其它灾害的遥感快速监测评价提供了技术思路,也为中国即将发射运行的灾害和环境监测预报小卫星星座及中国DMC小卫星的应用提供必要的经验及技术支持。 相似文献
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植被净初级生产力NPP(Net Primary Production)遥感估算与分析,有赖于高时空分辨率的遥感数据,但目前中高分辨率的遥感数据受卫星回访周期及天气的影响,在中国南方地区难以获取连续时间序列的数据,从而影响了高精度的区域植被净初级生产力的遥感估算。为此,提出一种基于多源遥感数据时空融合技术与CASA模型估算高时空分辨率NPP的方法。首先,利用多源遥感数据,即Landsat8 OLI数据与MODIS13Q1数据,采用遥感数据时空融合方法,获得了时间序列的Landsat8 OLI融合数据;然后,基于Landsat8 OLI时空融合数据,并采用CASA模型,以长株潭城市群核心区为例,进行区域植被NPP的遥感估算。研究结果表明,基于时间序列Landsat融合数据估算的30m分辨率的NPP具有良好的空间细节信息,且估算值与实测值的相关系数达0.825,与实测NPP数据保持了较好的一致性。 相似文献