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机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法 总被引：2，自引：1，他引：1
机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机（SVM）是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明：相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。 相似文献
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为揭示全波形激光雷达回波在森林等植被区域多回波信号的特征和对目标识别分类的影响，以激光雷达方程为模型基础，利用朗伯体目标为地面参考，提出了将激光雷达波形参数标定为后向散射截面、后向散射系数和漫反射率等物理量的方法，实现了机载小光斑全波形机载激光雷达数据绝对辐射定标。对两个不同实验区的LMS-Q680i数据标定结果表明，漫反射率与参考反射率相对误差总体分别小于10%和5.5%，误差标准差分别为0.044和0.077，有效消除了条带间差异。推导了多回波的激光雷达方程组，比较了相同系统在不同观测条件下的定标常数变化，重点分析了全波形激光雷达在穿透性目标上的多回波现象造成的能量衰减，及其对辐射定标结果的影响，证明了多回波现象是造成多回波信号减弱的主要原因。该现象是当前技术体制下激光雷达观测过程本身存在的缺陷，对基于激光雷达辐射信息的目标识别分类带来了一定的挑战，也是多光谱、高光谱激光雷达辐射信号定标必须解决的问题。 相似文献
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遥感影像相对辐射校正方法及适用性研究 总被引：2，自引：1，他引：1
遥感影像相对辐射校正是一项基础的数据预处理工作,用于去除影像整体的辐射不均匀性、条带噪声、坏线等辐射问题,经过30多年的发展,已形成几十种不同的相对辐射校正方法和算法。面对种类众多的相对辐射校正方法,它们之间的区别和关联是什么,每种方法的特点是什么,如何选择合适的校正方法,是3个亟需解决的问题。围绕这3个问题,第一,本文以相对辐射校正系数获取的不同方式为原则,将现有的相对辐射校正方法分为3大类:定标法、统计法和综合法,使该分类体系能够反映各类校正方法的区别和关联。第二,在新的分类体系下,给出了定标法、统计法、综合法的数学模型表达,详细介绍了3类方法包含的每种具体的校正方法和算法,比较分析了每种方法的基本思想、原理和优缺点。第三,从影像辐射不均匀特征、影像几何特征、传感器定标、影像综合特征4个方面,对各种校正方法的适用性进行综合分析,给出了科学合理地选择相对辐射校正方法的建议,同时结合具体应用实例进行了实验验证。最后,分析了相对辐射校正研究的发展趋势和存在的问题,有效信息和噪声的计算机判定准则、相对辐射校正效果的评价体系、相对辐射校正对于后续的绝对辐射校正结果的影响是下一步需要深入研究的问题。 相似文献
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The urban land cover mapping and automated extraction of building boundaries is a crucial step in generating three-dimensional city models. This study proposes an object-based point cloud labelling technique to semantically label light detection and ranging (LiDAR) data captured over an urban scene. Spectral data from multispectral images are also used to complement the geometrical information from LiDAR data. Initial object primitives are created using a modified colour-based region growing technique. Multiple classifier system is then applied on the features extracted from the segments for classification and also for reducing the subjectivity involved in the selection of classifier and improving the precision of the results. The proposed methodology produces two outputs: (i) urban land cover classes and (ii) buildings masks which are further reconstructed and vectorized into three-dimensional buildings footprints. Experiments carried out on three airborne LiDAR datasets show that the proposed technique successfully discriminates urban land covers and detect urban buildings. 相似文献
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地形引起的雷达辐射畸变及其校正 总被引：3，自引：3，他引：3
合成孔径雷达影像由于其侧视特点 ,存在着严重的地形引起的几何畸变及辐射畸变。辐射畸变不仅对 SAR辐射标定造成困难 ,而且严重影响了影像分类、土壤湿度信息提取、森林蓄积量信息提取等应用。本文将辐射畸变归结为面积效应和局部入射角效应 ,推导了散射面积归一化因子 ,以消除辐射畸变的面积效应。提出了一种以局部入射角的线性函数表达的后向散射模型 ,在此基础上 ,给出了消除局部入射角效应的校正函数。最后 ,以RADARSAT SAR影像进行地形辐射畸变校正的试验与分析 相似文献
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Hyperspectral image and full-waveform light detection and ranging (LiDAR) data provide useful spectral and geometric information for classifying land cover. Hyperspectral images contain a large number of bands, thus providing land-cover discrimination. Waveform LiDAR systems record the entire time-varying intensity of a return signal and supply detailed information on geometric distribution of land cover. This study developed an efficient multi-sensor data fusion approach that integrates hyperspectral data and full-waveform LiDAR information on the basis of minimum noise fraction and principal component analysis. Then, support vector machine was used to classify land cover in mountainous areas. Results showed that using multi-sensor fused data achieved better accuracy than using a hyperspectral image alone, with overall accuracy increasing from 83% to 91% using population error matrices, for the test site. The classification accuracies of forest and tea farms exhibited significant improvement when fused data were used. For example, classification results were more complete and compact in tea farms based on fused data. Fused data considered spectral and geometric land-cover information, and increased the discriminability of vegetation classes that provided similar spectral signatures. 相似文献
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无人机遥感能够提供高时空分辨率的影像数据,拥有广泛的应用前景。辐射校正将传感器记录的数据转化为地表反射率,是无人机数据定量化应用的前提。然而无人机数据易受光照等因素的影响,导致影像间存在不同程度的辐射差异,为多张无人机影像的辐射校正带来困难。基于影像间重叠区域的信息,辐射区域网平差能够获得全局最优的辐射校正参数,降低影像间的辐射差异,因此在实现影像的辐射校正方面具有巨大潜力。但大量待求解未知参数降低了辐射校正模型的求解效率,特别是在数据量急剧增加时,该问题更为突出。基于影像重叠区辐射信息建立的最优路径很好地考虑了影像间的辐射转化关系,可有效控制误差累计,为减少辐射区域网平差中未知参数的数量提供了一种思路。因此,本文将最优路径与辐射区域网平差相结合,以降低待求解参数的数量,在保证辐射校正精度的同时提高辐射校正模型求解效率,进而提升辐射区域网平差在大数据集上的应用潜力。 相似文献
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在深入分析现有机载激光雷达（light detection and ranging，LiDAR）强度修正算法在滩涂地区适用性的基础上，针对单纯利用激光入射角对滩涂LiDAR强度信息进行高光修正有可能造成强度修正中心位置偏移的问题，利用视点端的飞机姿态角对目标端的激光入射角进行精密校正，结合校正后的入射角和经典的Phong光照模型，提出了一种顾及飞机姿态角的滩涂LiDAR强度修正模型，通过对经典强度修正后的数据进行进一步的高光修正，定量补偿了强度修正中心的位置偏移量，实现了强度信息中高光现象的有效消除。在MATLAB平台下对方法的正确性和有效性进行了实验验证，结果表明，经由该方法修正后的强度信息具有更好的同质性，可显著提高地物分类的准确性。 相似文献
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遥感25号无场化相对辐射定标 总被引：1，自引：1，他引：0
遥感25号是中国首颗高敏捷亚米级高分辨率光学遥感卫星。常规的偏航相对辐射定标利用卫星或相机偏航90°对地面均匀场进行成像,使得传感器所有探元获取相同的入瞳辐射亮度,实现卫星传感器的相对辐射定标。但拍摄单一地物均匀场并不能实现卫星传感器全动态范围的辐射定标,并降低了该方案的应用效率。本文针对中国遥感25号卫星,提出了不依赖于地面均匀场的无场化偏航辐射定标方法实现遥感25号的高精度高频次相对辐射定标;同时在偏航辐射定标数据处理中提出基于line segment detector(LSD)算法偏航定标数据规定化方法,确保偏航辐射定标图像每一行数据为传感器所有探元对同一地物的成像;采用传感器探元直方图规定化的方法实现遥感25号全动态范围相对辐射定标参数解算。利用遥感25号偏航辐射定标数据进行辐射定标试验并与传统在轨统计辐射定标进行对比,结果表明遥感25号经偏航辐射定标后所有探元平均条纹系数优于0.07%,图像上各种条纹条带噪声以及残余条带噪声得到较好去除,无场化偏航辐射定标方法优于传统在轨统计辐射定标方法。 相似文献
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全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究项目要求对两个基准年度(2000年,2010年)的全球覆盖30 m分辨率遥感数据进行辐射处理,转换到地表反射率,数据以Landsat TM/ETM+为主,HJ-1A/B CCD数据为补充。海量数据中有些不适宜进行绝对大气校正,为了保证全球覆盖,对这些数据设计开发了一套自动的相对辐射处理及精度验证流程算法,利用相邻数据重叠区域进行相对辐射校正的方式,将数据由Oigital Number(DN)值直接转换为地表反射率,精度验证以MODIS地表反射率产品MOD09GA作为参考,比较对应波段数据的相对一致性,算法采用了图像分块处理技术及OpenMP加速技术提高效率,实际应用结果表明该算法流程可以满足项目对辐射处理精度、速度及自动化程度的要求。 相似文献
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星载传感器在轨辐射定标是定量遥感的核心和基础,其定标精度将直接决定定量遥感产品的质量。但是对于多相机拼接成像传感器而言,现有在轨辐射定标方法无法实现各相机绝对辐射定标与相机间相对辐射校正的一体化处理。因此,本文以高分一号(GF-1)卫星宽视场(WFV)传感器为例,提出了一种基于改进型辐射区域网平差的在轨辐射定标方法。该方法首先利用传统的交叉定标方法获取WFV传感器各相机的辐射控制点信息,然后在同轨相邻相机影像重叠区域中提取辐射连接点信息,最后在考虑相机间相对辐射校正与绝对辐射定标之间的耦合关系后,采用整体平差的方式同时获取各相机在轨绝对辐射定标系数及辐射约束条件方程参数。试验结果表明采用该方法获得的各波段在轨绝对辐射定标系数的相对误差均优于9.34%,同时利用该定标系数能够实现同轨相邻相机影像间相对辐射校正处理,其重叠区域各波段表观辐亮度差异绝对值的平均值均小于1.63 W·m~(-2)·sr~(-1)·μm~(-1)。 相似文献
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辐射归一化旨在减小不同时相遥感影像间因获取条件不一致而导致的非地表辐射变化的差异,是土地覆盖变化监测的重要前提条件。本文根据高光谱图像上同类地物的谱形及数值的相似性,利用光谱角距离(SAD)和欧氏距离(ED)双重判定选取不变特征点,提出了一种基于光谱角—欧氏距离的辐射归一化方法。在评价指标中除了常用的均方根误差和相对偏差,更增加了高光谱特色的衡量光谱保真性指标:皮尔森系数、光谱扭曲程度。利用高光谱遥感CHRIS图像对本文提出方法进行验证,并与基于多元变化检测(MAD)的辐射归一化方法比较。结果表明,本文方法不仅在辐射特性上优于基于多元变化检测(MAD)的方法,而且具有保持光谱特性的优势,具有较好的应用前景。 相似文献
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Pre-processing of a sample of multi-scene and multi-date Landsat imagery used to monitor forest cover changes over the tropics 总被引：1，自引：0，他引：1
Catherine BodartHugh Eva René Beuchle Rastislav RašiDario Simonetti Hans-Jürgen StibigAndreas Brink Erik LindquistFrédéric Achard 《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2011,66(5):555-563
In support to the Remote Sensing Survey of the global Forest Resource Assessment 2010, the TREES-3 project has processed more than 12,000 Landsat TM and ETM+ data subsets systematically distributed over the tropics. The project aims at deriving area estimates of tropical forest cover change for the periods 1990-2000-2005. The paper presents the pre-processing steps applied in an operational and robust manner to this large amount of multi-date and multi-scene imagery: conversion to top-of-atmosphere reflectance, cloud and cloud shadow detection, haze correction and image radiometric normalization. The results show that the haze correction algorithm has improved the visual appearance of the image and significantly corrected the digital numbers for Landsat visible bands, especially the red band. The impact of the normalization procedures (forest normalization and relative normalization) was assessed on 210 image pairs: in all cases the correlation between the spectral values of the same land cover in both images was improved. The developed automatic pre-processing chain provided a consistent multi-temporal data set across the tropics that will constitute the basis for an automatic object-based supervised classification. 相似文献
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全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究项目要求对两个基准年度(2000年、2010年)全球30 m分辨率的多光谱遥感数据进行辐射处理和几何精纠正处理,为地表覆盖制图完成数据准备。数据以Landsat TM/ETM+为主,HJ-1A/B CCD数据为补充,共计2万多景影像需要进行辐射处理,有1000多景HJ-1A/B CCD影像需要几何精纠正。如此大规模的数据处理,自动化处理是必然的选择。本文介绍了HJ-1A/B CCD图像几何精纠正自动化实现中关键问题的解决方法和精度评价结果,Landsat TM/ETM+和HJ-1A/B CCD图像自动化辐射校正中关键问题的解决方法和精度评价结果,以及大规模的数据处理活动引发的一些思考。 相似文献
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多时相TM影像相对辐射校正研究 总被引：19，自引：0，他引：19
多时相影像对应波段中地物波谱“准”不变特征点(Pseudo-Invariant Features,PIFs)的选取是相对辐射校正的前提,采用目视解译选取主观性较强,在一定程度上影响了校正精度。利用绍兴试验区两时相TM影像,通过样本点间差异阈值,主成份分析和回归分析方法控制选取影像对应波段间的PIFs,使得校正样本点的选取具有客观性。在此基础上获取增益和偏移量并对两时相影像进行相对辐射校正,取得了较好的校正效果,从而有利于土地利用/覆盖变化监测。 相似文献
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航空双波段全极化SAR信息分析 总被引：1，自引：1，他引：1
ＧｌｏｂｅＳＡＲ是一项有１２个国家参与的大型雷达遥感国际合作研究计划，该文系统叙述了ＧｌｏｂｅＳＡＲ中国项目研究成果，进行了目标物雷达散射特性的极化特性的分析，双波段，全极化数据的处理分析方法研究，给出了该先进机载ＳＡＲ在肇庆试验区农业、林业、地质、水文等方面的结果，同时，进行了雷达卫星数据模拟试验及机载ＳＡＲ和ＲＡＤＡＲＳＡＴ数据的对比，该结果为其后利用雷达卫星数据提供了科学基础。 相似文献
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Hyperion is a space borne sensor which provides powerful tool in discriminating land cover features including urban area and in preparation of urban maps. It gives hyperspectral images in 242 bands within 400?nm to 2,500?nm wavelength range with 10?nm band-width. The Hyperion image in raw form is badly affected with several atmospheric effects which cause haziness. In this study hyperspectral image is atmospherically corrected by using FLAASH model of ENVI. After atmospheric correction the urban area was mapped using the spectral endmember collected by the procedure which includes minimum noise fraction (MNF), pixel purity index (PPI) and n-dimensional visualization in ENVI software. The aim of this study is to map the urban area using several mapping techniques such as Spectral Angle Mapper (SAM), Mixture Tune Matched Filtering (MTMF) and Linear Spectral Unmixing. The urban land covers displayed noticeable differences from one another in the spectral responses in the Hyperion image. The overall accuracy of the SAM classified map was 89.41%, which indicated good potential of Hyperion image for Classification. Use of the other approaches, linear spectral unmixing and MTMF have improved the classification results. 相似文献
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多时相遥感影像辐射归一化方法综述 总被引：2，自引：0，他引：2
多时相遥感影像的辐射归一化是进行变化检测或拼接不可缺少的步骤。本文从绝对辐射归一化和相对辐射归一化两个方面对现有的多时相遥感影像辐射归一化方法进行了总结。对各种辐射归一化方法进行了剖析,并指出了这些方法的优缺点和适应性。最后对多时相遥感影像辐射归一化方法未来的发展进行了展望。 相似文献
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Jun Pan 《地球空间信息科学学报》2016,19(1):1-8
In aerial images, near-specular and specular reflection often appear in water bodies. They often lead to irregular brightness or color changes in water bodies and even produce hot spots, harmful to radiometric normalization. Therefore, water bodies must be eliminated when calculating radiometric differences during radiometric normalization of aerial images. In this paper, a simple method to detect water bodies in aerial images based on texture features is presented, an improved seeded region growing (SRG) method. A texture feature is calculated using the relative standard deviation index (RSDI) and a coarse-to-fine procedure is employed. The proposed method includes a multiple partition strategy and a refinement in gradient image that improves the reliability and accuracy of water body detection. By fusing water bodies detected in multiple images, hot spots in these water bodies are also detected. Experiments validate the feasibility and effectiveness of the proposed method. 相似文献