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北京一号数据检测渤海海洋锋 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于引力模型,对北京一号对地观测小卫星数据渤海区域进行海洋锋面检测。针对北京一号小卫星数据的特点,选择红波段作为实验波段,并选择渤海湾南岸水色锋和辽东湾东岸辐射沙脊两个实验区域。算法首先对数据进行线性拉伸,波段运算等预处理,突出锋面信息,其中,拉伸区间由图像直方图确定,接着应用引力模型对预处理后的数据进行锋面检测。实验结果表明,本文算法能够对两个实验区域的锋面进行检测,得到的锋面信息连续、突出,证明了算法的有效性;针对北京一号对地观测小卫星数据,本文算法相比于传统锋面检测算法,能够得到更加连续的锋面信息,并能较好抑制近岸泥沙对锋面检测的干扰。 相似文献
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北京1号小卫星遥感器性能在轨测试 总被引：4，自引：1，他引：3
北京1号小卫星是中国第一颗实用型对地观测微小卫星,也是"国际灾难监测星座(DMC)"的第五颗星,该卫星于2005年10月27日在俄罗斯发射成功,设计寿命5年.在北京1号小卫星发射成功后,中英双方开始对卫星进行在轨测控和调试.在分析光学遥感器成像模型基础上,参考国际典型卫星在轨测试内容和北京1号卫星的特点,提出了北京1号小卫星在轨测试的内容、指标体系和技术方法,全面评价了北京1号小卫星的辐射性能、几何性能、光谱性能和图像综合质量,评价结果表明北京1号小卫星具有良好的性能. 相似文献
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从理论和试验方面对图像的噪声评估方法进行了分析。结合北京1号小卫星特性, 进行了该类方法应用效能的评价, 讨论了分块评估噪声方法的最佳参数设置。选取满足噪声评估环境的图像, 实现了综合不同地表覆盖条件的北京1号小卫星图像噪声的评估。噪声评估结果与在轨测试情况的对比表明, 北京1号小卫星经过近3年的运行, 仍保持了较好的性能。 相似文献
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遥感图像数据压缩的一个重大应用是星上数据压缩。本文基于信息论的理论和遥感图像信息量的统计规律,提出一种差分编码压缩方法。运用该方法对北京一号小卫星的多光谱数据和全色波段数据进行了无损压缩试验,取得了良好的效果。还专门针对卫星遥感影像数据的特点,提出了分区预测差分编码压缩的建议。 相似文献
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北京一号小卫星多光谱图像波段配准和图像变形评价 总被引：1，自引：1，他引：1
北京一号小卫星是中国和英国联合研制的一颗实用型、对地观测微小卫星，星上携带中分辨率32m多光谱（近红外、红和绿波段）和4m全色两种有效载荷。为了提高多光谱图像的宽度和时间分辨率，北京一号小卫星的每个多光谱波段都是由两个相机独立成像然后拼接而成。由于这种成像方式很难保证6个相机的主光轴平行，导致图像配准精度较低。针对北京一号小卫星的这种成像特点，本文在图像灰度交叉相关匹配的基础上，发展了一种高精度波段配准算法来评价北京一号小卫星的波段配准精度，并在波段配准的基础上，评价北京一号小卫星多光谱图像的变形一致性。 相似文献
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结合国产环境一号卫星遥感影像数据包含的多光谱和形态学特征信息,提出了一种有效提取该卫星遥感影像桥梁信息的方法。主要包括以下步骤：①图像预处理;②主成分分析;③图像区域分割;④数学形态学处理。利用该卫星数据进行的桥梁信息提取试验表明,该方法能快速、有效地提取影像中的桥梁信息,在交通行业中具有一定的应用价值。 相似文献
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针对GF-2卫星影像数据的特点，选取了临夏回族自治州境内两个不同研究区域，分别采用单波段阈值法、归一化差分植被指数法（NDVI）及其他3种水体提取指数法（NDWI、SWI、MSWI）对两个研究区进行水体提取试验。通过分析比较各水体指数模型中阈值对水体提取精度和稳定性的影响，发现研究区1（城区）中单波段阈值法提取效果最高达到71.29，且稳定性较好。研究区2（山区）中MSWI方法提取精度最高为95.76，稳定性较单波段法次之。本文试验为GF-2影像在不同区域进行水体提取时选择不同模型及阈值时提供可靠的参考依据。 相似文献
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建筑物高度是现代化都市监测、规划、管理及各城市经济活动中的基础性数据,为实现建筑物高度信息的提取,本文提出了一种基于玻尔兹曼曲线的建筑物高度反演方法。首先,利用建筑物影像的光谱特性,采用多尺度分割和遥感指数分类的办法获取建筑物阴影感兴趣区域,根据玻尔兹曼曲线函数拟合获取阴影的亚像素位置,线性拟合得到阴影边界;然后,根据太阳、卫星、建筑物和其阴影的几何关系,构建高度反演模型,估算建筑物高度;最后,选择宁海为研究区,选取在轨的主流亚米级高分二号、高景一号、北京二号、WorldView-2卫星遥感数据进行精度验证。试验结果表明,计算的建筑物高度中误差优于2.5 m,可用于一般的城市卫星遥感监测。 相似文献
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水体信息的高精度提取是水资源监测、调查与管理等研究领域的关键问题。本文选取国产GF-1卫星影像作为数据源,根据影像中典型地物光谱特征采用归一化水体指数法(NDWI)、多波段谱间关系法对研究区进行了水体提取,并通过结果分析提出了基于主成分分析与多尺度分割技术的综合水体信息提取方法。对以上4种方法进行对比分析,验证结果表明:归一化水体指数法易受阴影信息影响;改进的多波段谱间关系法能较为完整地提取水体信息,但受小范围阴影信息影响;主成分分析综合法总体精度较高;多尺度分割提取法能有效地分离水体信息与非水体信息,水体信息提取的效果最佳。 相似文献
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针对遥感影像只具有红（R）、绿（G）、蓝（B）3个可见光波段时无法利用归一化植被指数（NDVI）方法提取植被信息的现状,本文提出了一种基于色调饱和度亮度（HSL）模型的可见光植被提取方法。利用自主研发的系统,将影像从RGB彩色空间变换至HSL彩色空间,构建归一化色调亮度植被指数（NHLVI）,通过分析植被与非植被信息在HSL彩色空间中的特征,以及NHLVI、H、S、L、R、G、B各分量的特征,确定协同NHLVI、S分量提取植被信息,利用B分量特征剔除结果中的非植被信息,从而实现植被信息提取,并提高提取精度。研究表明,该方法在现有NHLVI指数方法基础上,加入S分量,提升了可见光植被提取的精度及方法的适用性。 相似文献
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This study demonstrates the use of high resolution WorldView-II satellite data in extraction of built-up land and vegetation using normalized index techniques. The PCA 1 and NIR 2 bands-based built-up index was proposed for extracting built-up land, which exhibit high accuracy. The normalized difference vegetation index based on Red Edge and NIR 2 bands of WorldView-II produced high accuracy inthe estimation of vegetation compared to the use of Red and NIR bands. The grid technique used in estimating built-up and vegetation density from precisely classified images provided better and accurate assessment of built-up and vegetation density in heterogeneous landscape of urban areas. This shows areas of very high to high built-up density are located in the central, western and southern parts, which are primarily devoid of vegetation. This study indicates possibilities of utilizing high resolution satellite data in urban landscape characterization using a grid-based technique. 相似文献
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Sentinel-2影像多特征优选的黄河三角洲湿地信息提取 总被引：7，自引：1，他引：7
以北方典型河口湿地—黄河三角洲湿地为研究区,采用在特征选择和分类提取等方面具有明显优势的随机森林算法,对研究区内的湿地信息进行提取。首先基于多时相、光谱信息丰富的Sentinel-2数据生成4类不同的特征变量,包括光谱特征、植被指数和水体指数、红边指数、纹理特征;再根据以上特征构建6种不同的提取方案,对黄河三角洲湿地信息进行提取并验证不同方案的提取精度,旨在选择最佳方案改善湿地信息提取的效果。结果表明:(1)有效地使用多种特征变量是提高湿地信息提取的关键,就不同特征对湿地信息提取的贡献率而言,红边指数植被指数和水体指数光谱特征纹理特征;(2)基于随机森林算法优选的特征变量提取效果最佳,总体精度高达90.93%,Kappa系数为0.90,表明随机森林算法可以有效地进行特征选择,在特征变量数据挖掘的同时,仍能保证湿地信息提取的精度,提高运行效率。本研究为湿地信息提取在数据源选择、特征选择和方法选择方面提供了一种新思路、方法和技术手段。 相似文献
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AbstractExtracting built-up areas from remote sensing data like Landsat 8 satellite is a challenge. We have investigated it by proposing a new index referred as built-up land features extraction index (BLFEI). The BLFEI index takes advantage of its simplicity and good separability between the four major component of urban system, namely built-up, barren, vegetation and water. The histogram overlap method and the spectral discrimination index (SDI) are used to study separability. BLFEI index uses the two bands of infrared shortwaves, the red and green bands of the visible spectrum. OLI imagery of Algiers, Algeria, was used to extract built-up areas through BLFEI and some new previously developed built-up indices used for comparison. The water areas are masked out leading to Otsu’s thresholding algorithm to automatically find the optimal value for extracting built-up land from waterless regions. BLFEI, the new index improved the separability by 25% and the accuracy by 5%. 相似文献