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由于传感器特性、信息提取方法、模拟模型等不同,从多源、多时相的遥感数据获取各种遥感专题信息之间不可避免存在差异,在数据应用之前常常需要对这些专题信息进行比较和评价.多源遥感专题信息比较方法多种多样,依据处理单元或处理对象特性将多源遥感专题信息比较方法分为三大类:基于像元误差矩阵的比较、基于格局特征的比较和其他比较方法.... 相似文献
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典型地物波谱知识库建库与波谱服务的若干问题 总被引：15，自引：1，他引：14
地物波谱知识库的建立旨在满足应用需求。为达到数据的共享,波谱知识库应对遥感实验测量的波谱数据和相关信息如观测规范、实验环境有清楚的说明,即要有完备的元数据让用户知道波谱知识库中是什么样的数据。为弥补地面测量数据与用户需要数据的时间空间尺度差异,用于外延观测数据的遥感物理模型必不可少;这要求收集分析遥感物理模型,评价其适用条件并创建模型元数据,使用户了解在其工作条件下有何适用的模型,模型的依据是什么;同时波谱库使用遥感物理解析模型和计算机模拟模型完成植被参数的时间扩展和沿叶片-冠层-像元 3个层次的观测尺度空间扩展,从而产生像元尺度可见光到热红外波段的参考波谱。为实现因特网上的波谱知识共享,需要研究如何组织波谱数据和模型,让用户方便地远程检索实测的典型地物波谱数据,并可以实时获取由遥感物理模型外延的波谱数据。从上述 3个方面归纳了波谱库建设和服务需要解决的 6个问题。 相似文献
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遥感影像数据库系统应用时,往往需要实时获取各种目标影像背景或专题信息,该过程即是在影像数据的基础上集成各种专题信息进行综合分析的过程。特定目标影像数据库系统是建立在各种遥感影像及其背景与专题信息基础上的分类、存储、管理和分析应用系统。文中描述了特定目标影像数据库设计和应用系统的各功能模块。 相似文献
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若尔盖高原地物遥感分类 总被引：2，自引：0，他引：2
各种物质在遥感数据中都有其特征的波谱吸收峰。因此通过波谱识别就可以大大减少以往遥感分类方法中的漏分及混分现象。为了解决若尔盖高原地物遥感分类问题,首次对本区ETM多光谱融合数据采用了地物波谱角分类法进行地物识别。分类步骤:遥感数据定标→选择训练区样本→MNF变换减维去噪处理→利用纯净像元指数(PPI)进行样本提纯→利用n-D散度法进行样本重组→波谱角分类(SAM).其分类结果表明,类别精度评价总精度为0.806,kappa系数为0.785.其精度均符合1:5万比例尺的土地详查工作的技术要求。 相似文献
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基于多尺度遥感数据估算地表通量的方法及其验证分析 总被引：2，自引：0，他引：2
地表水热通量(显热通量、潜热通量)的遥感估算在全球气候变化、水资源、生态环境等研究领域具有重要的应用价值.MODIS数据的空间分辨率较低(热红外波段星下点为1 km),而地球表面的几何物理属性又具有高度非均匀性,因而在实际应用中面临较严重的尺度问题.探讨了多源卫星数据(中高分辨率Landsat TM与中低分辨率MODIS)相结合佑算像元通量的2种方法,分别利用高分辫率的地表分类及植被指数信息在混合像元内部进行亚像元处理,以提高非均匀地表混合像元的通量估算精度.研究数据来自于2008年黑河流域综合实验获取的遥感数据和辅助数据,验证数据来自于实验期间获取的不同下垫面的地表通量数据,包括涡度相关(EC)数据,以及大孔径闪烁仪(LAS)数据.计算结果表明,2种方法皆可在下垫面不均匀或者地表类型较复杂的情况下得到比较明显的纠正效果,纠正后的通量与观测更加接近.相比之下,利用植被指数分解温度的方法适用性更广,纠正效果更好.在地面验证中,对比分析了EC和LAS数据在TM尺度和MO-DIS尺度通量验证的适用性.LAS数据测量尺度与MODIS卫星像元尺度相匹配,可以直接验证MODIS通量计算结果,EC数据虽然可以直接验证TM计算的通量,但与MODIS数据对比,还需要进行尺度转换,即先用EC验证TM通量,然后将TM通量降尺度,与MODIS进行对比.最后对利用LAS验证通量的不确定性进行了分析,发现图像中LAS测点的几何定位误差以及LAS测量路径中像元的选取都对验证结果有一定影响. 相似文献
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基于块克里金的土壤水分点观测向像元尺度的尺度上推研究 总被引：3，自引：1，他引：2
土壤水分是陆面水文过程的一个重要分量,土壤水分的地面点观测与卫星观测的尺度是不匹配的,用点观测数据进行遥感反演结果的验证或者融合这两种观测都需要开展点观测数据向卫星像元尺度的尺度上推研究.土壤水分时空异质性的分析和描述是进行尺度上推的基础,地统计方法是描述连续随机变量空间结构的经典方法.应用块克里金法分别将黑河寒区遥感试验阿柔试验区2008年4月1日与L波段微波辐射计同步的地面液态含水量和含冰量点观测数据经过尺度转换,得到与遥感像元相匹配的像元平均估计值和标准差,可用于该天L波段微波辐射计土壤液态含水量和含冰量反演结果的真实性检验,估计结果充分利用了像元临近位置的观测,得到了比直接的采样平均更合理的块估计结果,对块克里金估计值与采样平均值进行比较,发现两种结果趋势是一致的,块克里金法提供了更为合理的块估计结果,土壤水分空间结构的时间变异、小尺度的土壤特性的变化和测量误差都会对估计结果带来一定的不确定性. 相似文献
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获取高精度高分辨率的降水数据对于流域水文分析、水资源管理及洪涝干旱监测等均具有重要意义。遥感技术虽然能有效再现降水的时空分布,但原始遥感降水资料无法满足水文领域对高精度高分辨率数据的需求,需要开展遥感降水资料的后处理研究。介绍获取降水资料的主要方法,包括雨量站观测、地面天气雷达估测以及气象卫星反演,讨论各方法的主要优势和当前存在的问题,在此基础上综述遥感降水资料的后处理方法研究进展,包括空间降尺度、偏差校正以及产品融合,并归纳后处理降水产品的评价指标,最后指出今后的研究重点:发展和改进降水估计技术;构建更为合理的多源降水数据融合框架;加强降尺度法对比研究,进一步改进和完善降尺度法;开展降水相关的不确定性分析。 相似文献
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随着深度学习语义分割的快速发展,基于计算机视觉语义分割模型的高分辨率遥感影像分类方法也大量涌现。为系统定量地研究经典的和先进的视觉语义分割模型在遥感影像分类中的性能,在总结深度学习语义分割进展的基础上,选择9种基于卷积神经网络(CNN)和视觉注意力的语义分割算法,对米级和厘米级2个尺度的遥感数据集进行分析研究。在模型构建上基于计算机视觉通用的语义分割框架,训练时采用红绿蓝3波段遥感图像并基于ImageNet预训练权重进行迁移学习训练。研究结果表明：通用的语义分割模型通过常规训练设置进行训练能取得较好的遥感影像分类效果,部分地物的交并比(IoU)可以达到90%以上;基于视觉注意力的遥感影像分类模型的精度普遍高于基于CNN的模型,且MaskFormer能更有效地提取离散的地物信息;不同类别的精度最高值并不全在总体最优模型中,部分会存在于次优模型中;类似的地物在更高分辨率遥感数据集中可以获得更高的精度。 相似文献
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Remotely sensed Land Surface Temperature (LST) is a key parameter for studying the global climate changes and the exchanges of water and energy. Acquiring LST accurately is important to diagnose the change of environment on earth. Quantifying the uncertainty of remotely sensed LST is the first step of its application. However, due to the difficulties in obtaining the ground truth of LST at the pixel scale, it is difficult to validate the remotely sensed LST. Here, methods for simulating the LST at the pixel scale based on ground measurements over heterogeneous area were reviewed. From the way to construct the ground scene, these methods were classified into three types, including the Modified Geometric Projection model (MGP), realistic structural three-dimensional model, and other model. The advantages and disadvantages of these models were examined and compared. Finally, some issues in simulating LST at the pixel scale over heterogeneous area needed to be solved and on-going directions in the future were summarized. 相似文献
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Review on Validation of Remotely Sensed Land Surface Temperature 总被引：1，自引：0，他引：1
Land Surface Temperature (LST) is an important input parameter for many land surface models. Retrieving LST from remote sensing is the main approach for modelling the radiance balance and energy budget at both regional and global scales. Validation of remotely sensed LST is helpful to evaluate its accuracy and stability. Furthermore, it is meaningful for the retrieval and application of remotely sensed LST. Here, first, theories and methods of LST retrieval were reviewed. Second, four validation methods, including the Temperature-based (T-based), Radiance-based (R-based), cross comparison and Time-series analysis, were reviewed and compared. An in-depth examination was conducted for the T-based method from the aspects including the approaches for acquiring the ground truth value, the target LST products, the uncertainty sources. Finally, some important issues in LST validation were discussed. 相似文献
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水平和垂直尺度乔、灌、草覆盖度遥感提取研究进展 总被引：10，自引：0，他引：10
植被覆盖及其变化是区域生态系统环境变化的重要指示,而植被覆盖度是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标,是生态模型、碳循环、水循环模型等的重要特征参量。传统的植被覆盖度是指一定尺度下所有植被(乔、灌、草)覆盖的综合反映值,当考虑植被垂直方向的异质性,垂直尺度的乔、灌、草覆盖度提取为定量化准确衡量生态环境、全球气候变化等领域提供更具有生态意义的植被参量。目前,遥感大面积估算水平尺度乔、灌、草覆盖度已有比较成熟和可靠的算法,主要方法有：植被指数法、回归分析法、分类决策树法、神经网络法、像元分解模型法、物理模型反演法等,其估算精度基本能达到应用要求。植被垂直方向的异质性给垂直尺度乔、灌、草覆盖度遥感提取带来较大挑战,垂直尺度上的乔、灌、草覆盖度遥感提取的研究在欧美等国已经有了一定规模的开展,在国内则处于起步阶段。遥感提取垂直尺度乔、灌、草覆盖度的主要手段有：激光雷达（LIDAR）、多角度遥感以及两层结构冠层反射模型反演。综述了水平尺度和垂直尺度上乔、灌、草覆盖度遥感提取的最新进展,比较和分析主要的遥感提取方法、模型和现存的一些问题,并对未来的研究发展趋势进行了展望。 相似文献
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遥感图像异常识别是遥感应用领域一个颇受关注的研究课题,在军事目标识别和自然环境保护等许多领域都有潜在应用价值。不妨假设遥感图像背景像素分布于随空间位置缓慢变化的一系列高斯超椭球体内,异常像素则分布于超椭球体之外。在这种假设前提下,首先应用Weiszfeld方法估算遥感图像中一系列高斯超椭球体的重心和波段协方差矩阵;然后,计算各像素到对应的超椭球体重心的马氏距离,并用直方图法确定马氏距离的异常下限;最后,把马氏距离高于异常下限的像素作为异常像素识别出来。在GDAL遥感图像数据输入输出函数库基础上,用VC++语言开发了遥感图像像素级异常识别的算法程序;用美国亚特兰大TM图像进行了方法的应用实验研究。结果表明,该方法对遥感图像中的局部异常具有很好的识别效果。 相似文献
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Classification of remotely sensed images is a rich research field wherein techniques from conventional statistics to recent developments such as Artificial Neural Network, Fuzzy logic etc. has wide applications. Conventionally remotely sensed image classification referred to pixel classification based on broad categories such as vegetation and water bodies. With the availability of high-resolution imageries, shape analysis of macro structures contained in images becomes an important and difficult task. Although conventional statistical pattern recognition techniques give a reasonable result, Artificial neural network methods seem to be giving better results. In this paper, we give a survey of feed-forward neural network used for shape classification and a Hopfield model with an improved learning rule, for a typical shape analysis problem. 相似文献
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基于遥感数据的全球及区域土地覆盖制图--现状、战略和趋势 总被引：21，自引：4，他引：17
土地利用／土地覆盖变化研究是近年来全球变化研究的焦点之一。全球和区域尺度的土地覆盖特征对全球环境状况的评估、模拟未来全球环境的情景有重要的作用。2000年在Internat ionalJournalofRemoteSensing杂志上出版了题为"GlobalandRegionalLandCoverCharacterizat ion from Remotely Sensed Data"的专辑。在此基础上,介绍、总结了国际上利用遥感影像进行全球和区域等大尺度土地覆盖研究的新进展。分别从数据源与制图的时空尺度、制图方法（数据预处理、分类、精度评估）等方面进行了介绍,并对现今的两个全球土地覆盖数据库进行了比较分析。 相似文献
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研究聚类分析新方法一直是统计学和机器学习研究领域普遍关注的课题。针对概率距离聚类算法不能解决非线性可分聚类问题的缺欠,笔者应用核函数理论将该模型拓展成为一种能够解决非线性可分聚类问题的统计模型,称为核概率距离聚类分析模型。研制出一种应用新模型进行遥感图像非监督分类研究的实施策略和可行算法;在GDAL遥感图像数据输入输出函数库基础上,用VC++语言开发了遥感图像核概率距离聚类分析算法程序;用ERDAS软件提供的一幅7波段491像素×440像素大小的TM图像进行新方法分类应用实验研究。对比了新模型和其原版本的TM遥感图像非监督分类效果,结果表明新模型的非监督分类效果优于原有的分类模型。 相似文献