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分析在传统遥感影像纠正处理工作中遇到的问题,以及控制点影像库的优点和建立的必要性,提出以控制点影像库为基础来解决传统遥感影像纠正处理中资料准备工作量大、控制点采集效率低等问题;基于控制点影像数据库,利用中国测绘科学研究院研发的"遥感影像几何纠正系统"来对国产卫星影像进行纠正,并对精度进行分析。试验证明了应用控制点影像库进行影像几何纠正的可靠性和快速性。 相似文献
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在山西省地理国情普查实验区朔州市资源3号卫星遥感影像数据的处理中,需要使用多种软件处理遥感影像数据。本研究结合多种处理流程和技术方法,通过对处理后的影像数据分析比较,找到了卫星遥感影像数据处理的最佳途径,重点分析了卫星遥感影像的纠正方法,为在地理国情普查工作中提高多源卫星遥感影像数据处理效率和质量进行了有益探索。 相似文献
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针对传统遥感软件处理影像数据正射纠正时控制点精度不高的问题,提出了一种快速、精确正射纠正的改进方案。该方法首先利用PCI、ArcGIS与ERDAS软件相兼容的特点,通过PCI影像处理软件对实验区阳原县高分辨率遥感卫星影像CBERDS-02C进行正射纠正,得出控制点精度残差结果;然后利用ArcGIS软件对纠正后影像进行精度改进;最后在ERDAS影像处理软件中选取同名点对影像纠正精度改进后效果进行验证。实验结果表明:通过对比分析精度改善前后控制点残差结果,在ArcGIS软件中对精度改进是切实可行的。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(6)
随着高分辨率卫星影像数据源和数据量的增多,如何高质量、快速地完成卫星影像快速正射纠正,更好地为后续生产和影像解译服务,满足各行业需求,是影响卫星影像应用的重要因素。本文总结近年来全国卫星遥感影像正射纠正处理经验,并结合卫星影像数据特征和参考资料情况,提出了以GXL-PCI软件为平台,基于参考影像的方式进行卫星遥感影像快速正射纠正和质量检查,完成全国范围内年度一版的卫星影像数据正射纠正处理工作,并证明了卫星影像与参考影像准确配准的准确率在99%以上,并可以通过检查控制点个数的方法对问题影像进行准确定位,同时,对于初始定位精度较差的卫星影像,提出了RPC模型重建方法进行正射纠正,精度满足同等要求。 相似文献
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正射纠正是生成正射影像的关键步骤.随着航空遥感影像数据量的急剧增加,正射纠正的处理速度问题越来越受到关注.并行处理是解决正射纠正速度问题的有效途径.在对遥感影像正射纠正算法进行分析的基础上,重点对并行正射纠正算法中的数据划分,负载平衡等关键问题进行深入研究,并提出一种适合遥感影像快速正射纠正的负载平衡并行算法.在同构集群环境下的实验结果表明,该算法能够实现集群处理节点基本的负载平衡,达到良好的并行加速比,适合干航空遥感影像的快速正射纠正. 相似文献
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随着对地观测技术的发展,海量遥感影像不断传输到地面。传统的遥感信息处理方法在处理效率、精度上的不足,限制了遥感信息的挖掘及利用,亟需发展智能化方法满足遥感影像处理的需求。受自然界中生物进化机制的启发,基于进化计算的遥感影像智能化处理方法具有以下特点:(1)拥有全局优化能力,对目标函数的优化能力更强;(2)具有自组织、自学习的特点,能够从遥感数据本身学习,不依赖数据分布等先验信息;(3)拥有处理多目标问题的能力,同时考虑多个目标函数而不需要人工确定它们之间的权重。因此,智能化遥感信息处理方法能够在海量遥感影像中有效地提取适用于不同应用目的的信息。本文主要介绍智能化遥感信息处理方法的典型应用包括遥感影像智能化分类(监督分类、聚类)、遥感影像亚像素信息提取(高光谱影像混合像元分解、亚像元制图),并讨论了遥感信息智能化处理方法的发展方向。 相似文献
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随着遥感技术日新月异的发展,遥感技术在各个领域的应用越来越广泛。目前市场上遥感软件的种类很多,比较具有代表性的软件为美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。遥感图像的几何精纠正是遥感图像分类、专题制图的基础,也是遥感应用研究的基础。该文基于ERDAS IMAGINE软件浅谈遥感影像的几何精纠正方法。 相似文献
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随着遥感技术日新月异的发展,它在各个领域的应用已经越来越广泛。目前市场上遥感软件的种类很多,比较具有代表性的软件为美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。遥感图像的几何精纠正是遥感图像分类、专题制图的基础,也是遥感应用研究的基础。本文正是基于ERDAS IMAGINE软件浅谈遥感影像的几何精纠正方法。 相似文献
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以2005年和2006年两期SPOT影像,结合06年土地利用变更调查成果,进行宁波市江北区的土地利用变化监测研究。本文重点介绍了直接影响土地利用变化信息提取精度的遥感影像几何校正和相对辐射校正方法,在对遥感影像数据处理基础上,叠加土地利用现状数据,以人机交互的方式进行土地利用变化信息的提取,通过对监测结果的分析,验证了利用高分辨率影像实现土地利用变化监测的可行性。 相似文献
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近年来,随着遥感技术的快速发展,遥感对地观测数据获取量与日俱增。在对海量遥感数据的特征提取与表征上,基于深度学习的智能遥感影像解译技术展现出了显著优势。然而,遥感影像智能处理框架和信息服务能力还相对滞后,开源的深度学习框架与模型尚不能满足遥感智能处理的需求。在分析现有深度学习框架和模型的基础上,针对遥感影像幅面大、尺度变化大、数据通道多等问题,本文设计了嵌入遥感特性的专用深度学习框架,并重点讨论了其构建方法,以及地物分类任务的初步试验结果等。本文提出的智能遥感解译框架架构将为构建具备多维时空谱遥感特性的深度学习框架与模型提供有力支撑。 相似文献