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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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应用小波收缩方法剔除MODIS热红外波段数据条带噪声 总被引：10，自引：2，他引：10
采用多元并扫方式 (1km分辨率 1 0元并扫 ,5 0 0m分辨率 2 0元并扫 ,2 5 0m分辨率 4 0元并扫 )的MODIS传感器由于各探测单元在轨响应差异而引起的条带噪声对MODIS定量产品的反演计算精度造成一定影响。这种影响在MODIS的热红外波段尤其明显。为了尽可能减少这种影响 ,提高MODIS定量产品反演精度 ,提出应用小波收缩方法剔除MODIS数据条带噪声。研究首先使用连续小波变换方法分析MODIS条带数据 ,确定MODIS数据条带噪声在小波系数域中的尺度。其次 ,在分析条带噪声模式的基础上 ,使用小波收缩方法对MODIS 1B数据进行噪声剔除计算。最后比较了分别使用噪声剔除前后的两组MODIS 1B数据反演得到的部分云和大气定量遥感产品 ,结果表明 ,使用剔除噪声后的MODIS 1B数据反演的定量遥感产品精度具有明显的提高 相似文献
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MODIS影像的几何处理是一项基础性的研究工作,是数据投入使用之前的一个十分重要的环节。该文对MODIS影像边缘区域数据重叠问题的几何精纠正方法进行了研究。由于MODIS的大扫描角和地球曲率的影响导致了数据重叠错位现象,通过比较已有的重叠效应去除算法的优缺点,研究了在几何纠正过程中消除影像边缘重叠的直接法和直接-间接法两种重采样方法。实验表明,这两种方法使重叠现象都得到了有效的去除,并且几何精纠正精度基本符合要求,重建了真实的影像几何特征。 相似文献
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QuickBird遥感全色影像平面精度分析 总被引：10，自引：1，他引：9
QuickBird卫星是目前全世界最高分辨率的商用遥感卫星,通过实验对QuickBird遥感影像平面精度进行验证.实验表明,QuickBird标准影像具有良好的内部几何精度,几何纠正后的影像平面坐标绝对误差精度均方根为0.35m.就单纯单点绝对精度来看,已达到1:2000地形图平面精度要求. 相似文献
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结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合 总被引：4，自引：2，他引：2
高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。 相似文献
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基于MODIS影像的内蒙古草原积雪监测 总被引：2，自引：0，他引：2
光学遥感源MODIS具有高光谱分辨率、高时间分辨率、高空间分辨率、全球范围内免费接收等优势,被广泛应用于洪涝、干旱、森林草原火灾、雪灾等自然灾害的动态监测领域。MODIS数据用于内蒙古草原积雪监测,提取积雪信息在国内尚属空白。本文利用MODIS L1B 500m分辨率数据,经过几何校正、去"双眼皮"预处理,根据归一化差分积雪指数(NDSI)算法和综合阈值判别法对内蒙古自治区2008年1月下旬大范围降雪进行积雪信息提取,制作积雪覆盖图。利用内蒙古生态与农业气象中心发布的雪情遥感监测信息验证积雪覆盖图的准确度。验证结果表明,MODIS数据用于大范围积雪监测非常有效。 相似文献
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像点提取精度是高分辨光学遥感卫星几何定标精度的关键因素之一。本文提出一种基于轻小型、自动化反射点源的像点提取方法,以参数化高斯模型拟合获取点源影像的像点坐标。在轨试验结果初步表明,反射点源法所提取的像点坐标的共线误差小于0.001像素,比例常量的相对标准偏差优于5‰,与质心法等常用方法提取的点源像点坐标相比较,精度优于0.05像素。反射点源不仅能够实现高精度的像点提取,而且还能够实现高分辨率光学遥感卫星的高精度几何定标与像质评价,对提高我国航天遥感立体测绘精度具有重要意义。 相似文献
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面向对象方法的时间序列MODIS数据湿地信息提取——以洞庭湖流域为例 总被引：2，自引：0，他引：2
以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究。先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割尺度,采用面向对象的遥感分类方法(Random tree分类器)提取了洞庭湖流域的湿地信息,并验证该方法的适用性。研究结果表明,基于时序数据与面向对象的Random tree分类的总体精度和Kappa系数分别为78.84%和0.71,较之基于像元的相同算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.79%和0.04。同时,基于面向对象方法的湿地整体的用户精度与生产者精度较基于像元方法分别提高了4.56%和6.21%,可有效提高大区域湿地信息提取的精度。 相似文献
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几何配准是影像后续处理的重要前提,是遥感信息处理领域研究的热点之一。复杂地形区多时相遥感影像的高精度配准一直是难以突破的难题,光流估计法通过逐像素位移增量解算为此提供了可行的解决思路,但光流法对地物变化异常敏感,经常导致计算的光流场及配准影像存在异常。为此,本文提出一种基于光流校正的复杂地形区多时相遥感影像配准方法,采用亮度和梯度双重约束获取光流场初值,在此基础上使用高斯拉普拉斯算子对异常光流进行检测,然后通过Delaunay三角形曲面插值对异常光流进行校正处理,从而得到各像素精准位移。实验表明,本文提出方法对存在地物变化的复杂地形区多时相遥感影像,可实现高保真、高精度的配准。 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
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星载非共线TDI CCD成像数据的高质量内视场拼接是保证影像后续处理和应用的基础。本文提出了一种非共线TDI CCD成像数据内视场拼接方法,该方法基于物方投影面和相机的传感器几何模型,建立了从拼接影像像点到原始影像像点的坐标转换关系,进而采用间接法影像纠正的方式对原始影像进行重采样生成拼接影像。本文在描述非共线TDI CCD严格成像几何模型之后,详细叙述了方法的基本原理、潜在的误差来源以及方法的实现流程,并通过ZY-1 02C卫星的高分辨率（HR）相机成像数据进行了试验验证,对拼接精度的分析与评价证明了方法的可行性。 相似文献
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基于偏置矩阵和探元指向角构建了线阵推扫式相机的在轨几何标定模型,并给出了相应的参数求解方法。分析了线阵推扫式相机物理内参数模型与指向角内参数模型的区别与联系,对物理模型到指向角模型的演化过程进行了推导,分析了偏视场相机与正视场相机在使用指向角模型时的不同,并分别给出了两者的具体计算公式。利用嵩山检校场高精度控制数据和天绘一号高分影像验证了本文的模型和解法。实验结果表明,本文的标定模型和求解方法可解算出稳健可靠的内参数;两次标定结果相比,95%的样本探元沿轨方向的指向差异小于0.1像元,93%的样本探元垂轨方向的指向差异小于0.2像元。经在轨几何标定,影像定位精度显著提升。 相似文献
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现有像元二分模型MODIS植被覆盖度模型因其形式简单、适用性较强的特点被广泛应用于区域植被覆盖度（FVC）的估算。然而，研究表明在沙漠和低植被覆盖的西部干旱区，从250 m的影像上很难精准地获取NDVIveg（全植被覆盖植被指数）和NDVIsoil（全裸土区植被指数）参数。利用常用的直方图累计法获取模型所需参数NDVIveg和NDVIsoil，估算结果存在普遍高估现象。为此，本文首先引入同期获取的GF-2号卫星数据，从GF-2号影像上提取植被覆盖像元；然后，利用Pixel Aggregate方法重采样至250 m分辨率，获取250 m空间分辨率下纯植被和纯裸土像元；最后，将纯植被和纯裸土像元各自空间位置相对应的MODIS NDVI数据最大值作为模型所需NDVIveg和NDVIsoil参数，实现研究区内植被覆盖度的估算。试验通过与线性回归法、多项式回归法和直方图累计像元二分模型法估算结果进行精度对比，结果表明：利用GF-2影像辅助的像元二分模型，精准地获取了低植被覆盖区NDVIveg和NDVIsoil模型参数，提高了干旱区植被覆盖度的估算精度，并有效地抑制了受稀疏植被影响NDVI在干旱区普遍偏高问题导致的FVC高估的现象。 相似文献
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