共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
遥感图像分辨率(特别是商业遥感图像分辨率)的迅速提高，使我们的应用向更深更广的方向发展，这对我们的工作提出了新的要求，也即，在空间分辨率上，商业化的已经有IKONOS(1m)、QickBird(0．6m)和SPOT5(2．5m)，其相应的时间分辨率也大大提高，从半个月左右到几天，在高光谱分辨率方面，越来越多的商用影像易于得到，比如MODIS影像(250m)就可以很快地在网站上免费获取。在实践当中， 相似文献
2.
3.
《国土资源遥感》2004,(2):i005-i005
遥感图像分辨率(特别是商业遥感图像分辨率)的迅速提高,使我们的应用向更深更广的方向发展,这对我们的工作提出了新的要求,也即,在空间分辨率上,商业化的已经有IKONOS(1m)、QickBird(0 .6m)和SPOT5 (2 .5m) ,其相应的时间分辨率也大大提高,从半个月左右到几天,在高光谱分辨率方面,越来越多的商用影像易于得到,比如MODIS影像(2 5 0m)就可以很快地在网站上免费获取。在实践当中,如何处理如此大的数据量,如何进行正射纠正/镶嵌,提取DEM ,进行地球表面地物(岩石,植被)识别等。ERDASIMAGINEV8.7提供了丰富与完美的手段,为广大客户… 相似文献
4.
地图比例尺与遥感影像分辨率的关系探讨 总被引：2，自引：0，他引：2
探讨地图比例尺与遥感影像分辨率的关系,为特定比例尺制图选择适宜分辨率的遥感影像在遥感影像制图中极为重要。本文分析了人眼分辨率和比例尺精度、地图比例尺和影像分辨率之间的关系,以30 m分辨率的landsat5遥感影像、2.1 m分辨率的ZY-3遥感影像及0.5 m分辨率的Word View-2遥感影像进行实验,探讨了不同人眼分辨率下的遥感影像成图质量。得到了1∶M比例尺制图时的遥感影像分辨率的选择范围为(1×10~(-4)M,5×10~(-4)M),最佳遥感影像分辨率为2.5×10~(-4)M的结论,并用已有应用实例对其可靠性进行了检验,进而为我国基本比例尺制图遥感影像的选择提供了依据。 相似文献
5.
随着信息技术和传感器技术的飞速发展,卫星遥感影像分辨率有了很大提高,quickbird最高分辩率达到0.61m,ikonos为1m,spot-5为2.5m,遥感影像数据处理的重要性也日益显现。遥感影像数据处理的主要内容就是对遥感数据(主要是高分辨率遥感影像数据)进行自动(半自动)图像处理分析,从而获取人们需要的信息。本文从遥感影像处理的最基本方法影像增强说起,经过影像分割,最后介绍了一些目标识别与提取的高级算法,基于知识发现、符号知识的逻辑推理等方法,说明了高分辨率卫星遥感影像对人为活动、对环境的影响成为可能。 相似文献
6.
平面影像到退化四叉树格网(Degenerate Quadtree Grid,DQG)的转换是实现全球DQG无缝可视化建模的前提任务。以相交面积为权重,提出平面影像到球面退化四叉树格网的转换算法。实验利用4km分辨率256级灰度图像数据Wsiearth.tif和30m分辨率Landsat5 Level4遥感数据,详细对比分了平面影像到退化四叉树格网与平面影像到四元三角格网(Quaternary Triangular Mesh,QTM)的转换精度和效率。 相似文献
7.
基于MTF滤波的北京一号小卫星遥感影像融合 总被引：1，自引：0，他引：1
北京一号小卫星提供4 m分辨率全色彩像和32 m分辨率多光谱影像,但其空间分辨率比值(1:8)较低,在对北京一号小卫星数据融合时存在空间信息损失问题.针对此问题首先从全色影像中提取成像系统的调制传递函数MTF(Modulate Transfer Function),根据MTF设计2维低通滤波器,通过对多光谱影像的亮度成分滤波估计低分辨率全色图像数据值,基于GIF(General Image Fusion)融合框架得到融合结果.实验证明本方法用于融合遥感影像的可行性,其空间信息的保持在视觉效果和定量指标上均优于IHS(Intensive-Hue-Saturation),BT(Brovey Transform)和GS(GramSchmidt)等传统的替换类融合算法,在空间信息和光谱信息的保持上亦有较好的折中. 相似文献
8.
9.
高分辨率影像解译理论与应用方法中的一些研究问题 总被引：36，自引：4，他引：36
近年来，不断发展的遥感技术使遥感数据呈现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间采集频率的特点。卫星图像空间分辨率已经提高到0．6m级，而航空遥感数字影像分辨率高达0．1m以上。光谱分辨率高达3—4nm。不断发展的高分辨率遥感数据能够提高信息提取和监测精度，并拓展遥感数据的应用范围。目前，国外已经加快对高分辨率图像，特别是高空间分辨率影像，在城市环境、精准农业、交通及道路设施、林业测量、军事目标识别和灾害评估中的应用。但是总的情况是自动化程度不高。介绍高空间分辨率影像信息提取、高光谱和偏振影像信息提取、影像数据融合和高分辨率遥感变化探测等方面迫切需要研究的一些科学问题及其意义。建议建立图像知识库，改善数据共享环境，为有志于从事这方面研究的学者提供参考。 相似文献
10.
随着遥感图像的广泛应用,图像仿真的意义日益凸显,仿真底图的选择越来越重要。以广西省北海市沙田半岛作为研究区,将Geo Eye-1 0.5,2 m和HJ-1B CCD1 30 m遥感影像作为仿真底图,升尺度到30 m分辨率后得到仿真影像,选取7种具有代表性的地物样区,通过选取评价指标,对仿真影像与原影像HJ-1B CCD1 30 m的图像质量的差异进行分析。其中由于Geo Eye-1与HJ-1B CCD1影像的成像参数不同,对最终的图像质量评价造成影响,对其进行归一化处理,并与遥感影像实际应用中的问题相结合,得出最佳分辨率的结果。 相似文献
11.
针对现有遥感影像超分辨率方法在进行重建时,还存在色彩亮度不均衡、细节纹理不明显、难以重建缺失信息等问题,该文提出了参考图像特征迁移的遥感影像超分辨率重建方法。将采集自不同卫星的遥感影像作为参考信息,基于空间自适应去正则化方法和改进的卷积块注意模块,构建了相关特征自适应模块进行特征迁移。在提高遥感影像分辨率的同时,实现参考图像特征和低分辨率图像特征在色彩亮度分布上的一致,避免无关的参考信息对图像重建的影响。运用该文方法与其他超分辨率重建方法进行对比实验,客观评价指标峰值信噪比和主观视觉效果感知指标均优于对比方法,表明该文提出的重建方法能够有效改善超分辨率重建后图像的色彩和纹理,取得视觉感知表现更好的超分辨率重建效果。 相似文献
12.
别开红 《测绘与空间地理信息》2013,36(7):146-148
随着空间技术的发展,遥感图像的分辨率越来越高。其重要性日渐显露。遥感图像处理的发展目标之一就是实现自动的识别及目标信息的自动提取。利用高分辨率的卫星(如快鸟卫星)影像识别地面目标是急需的,本文仅以遥感影像的水体提取为例。 相似文献
13.
14.
提出了一种基于稀疏表示和纹理分块的单幅遥感影像超分辨率方法,主要利用先验知识及影像自身的纹理信息重构遥感图像。首先,提取用于字典学习的图像块,从高、低分辨率遥感图像块中训练出冗余字典,采用正交匹配追踪方法更新字典,用迭代的方法直到算法收敛;然后,将训练的字典应用于遥感影像超分辨率重构。重构时将图像块分成平滑块和非平滑块两种类型,平滑块采用双三次卷积方法重构,非平滑块采用低分辨率遥感图像块的稀疏表示系数及高分辨率图像块冗余字典重构。实验结果表明,此方法重构速度较快,并在视觉及客观评价指标上有较好的超分辨率效果。 相似文献
15.
基于卷积神经网络（CNN）进行遥感影像液气贮存设备提取。基于0.3 m、0.5 m、2.1 m分辨率的多源遥感影像,通过训练CNN模型来提取液气贮存设备,检测精度F值分别为0.78、0.77和0.36;基于0.3 m、0.5 m、1 m分辨率的无人机影像,训练得到不同的CNN模型,迁移学习至0.8 m分辨率的高分影像上进行液气贮存设备识别,检测精度F值分别为0.08、0.73和0.71。结果表明,CNN模型可有效提取液气贮存设备,且训练样本包含的信息越均一,识别精度越高;CNN模型对多源遥感影像具有较好的迁移学习能力,在遥感影像典型目标识别与提取方面具有较好的应用前景。 相似文献
16.
变化检测技术及其在高分辨率卫星遥感影像中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
对高分辨率遥感卫星影像利用变化检测技术更新现有的影像数据库或地图数据库是一项对测绘具有重要意义的工作.对现有的变化检测技术进行了分类总结,然后提出了对高分辨率遥感卫星影像进行变化检测的实施流程,最后结合数学形态学算法对SPOT5影像(2.5 m分辨率)进行了相关实验. 相似文献
17.
对高分辨率遥感卫星影像利用变化检测技术更新现有的影像数据库或地图数据库是一项对测绘具有重要意义的工作。对现有的变化检测技术进行了分类总结,然后提出了对高分辨率遥感卫星影像进行变化检测的实施流程,最后结合数学形态学算法对SPOT5影像(2.5 m分辨率)进行了相关实验。 相似文献
18.
《国土资源遥感》2017,(1)
鉴于多源遥感影像融合受现有分辨率的限制,结合稀疏表示理论,提出了一种基于字典学习的遥感影像超分辨率融合方法,可将多光谱影像的空间分辨率提升到全色影像空间分辨率的1倍或2倍。在遥感影像融合框架下,首先建立学习字典,利用冗余字典对影像稀疏表示,重构超分辨率;然后采用Gram-Schmidt(GS)光谱锐化法,融合得到超分辨率多光谱影像。利用QuickBird数据对提出的方法进行3个实验,结果都表明本文方法相对传统融合方法、传统超分辨率方法和其他字典学习方案具有一定优势,适用于遥感影像超分辨率融合,可为多源遥感影像融合的超分辨率问题提供1种可行的解决方案,而且对其他融合方法也有借鉴意义。 相似文献
19.
随着遥感技术的发展,遥感应用的广度和深度得到了大幅度提升,遥感用户对遥感数据的空间分辨率及时间分辨率的需求也越来越高。遥感影像空间分辨率与时间分辨率之间的矛盾难以调和,再加上云、雾、雪和云阴影等因素的影响,限制了高时空分辨率干净遥感影像的获取,为此尝试研发一种影像模拟方法,以便拓展高空间分辨率遥感影像的时间分辨率。利用无云、雾、雪和云阴影的高分一号(GF-1)卫星时间序列影像为每个波段每个像元构建以日期为参数的谐波模型,进而建立基于谐波模型的影像模拟方法,实现指定日期GF-1卫星影像的模拟。基于谐波模型的影像模拟方法生成的模拟影像与真实影像在视觉上十分接近,在定量评估方面也取得了较好的效果,两者之间各波段大多数像元差值处于-0. 03~0. 03间,均方根误差保持在0. 02~0. 05间,表明基于谐波模型的影像模拟方法具有较高的精度与稳定性,可有效提升GF-1卫星影像的时间分辨率,具有一定的实用价值。 相似文献