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以SAR与SPOT多光谱影像为数据源,通过几何校正、辐射定标、降噪等数据预处理,选取PCA(Principal Component Analysis)、BT( Brovey Transform)、WT( Wavelet Transform)和HPF( High-Pass Filtering)4种方法进行融合实验,并对融合后数据以及原SPOT多光谱数据进行道路提取研究.结果表明:基于PCA和HPF方法所提取的道路特征明显,纹理清晰,错分和漏分现象不明显,道路信息效果较好;WT方法提取效果次之;BT道路提取效果相对较差;4种方法经融合后数据提取道路精度均高于原始SPOT多光谱数据,最优方法提取道路精度错分率较SPOT多光谱高达29.4％,道路提取精度相对较差的BT方法较SPOT多光谱错分率高出18％. 相似文献
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机载成像光谱数据预处理方法研究--以江苏宜兴市为例 总被引：4，自引：2，他引：2
该文基于土地利用／土地覆盖分类目的,对国产128波段的宜兴市机载成像光谱数据进行了数据导入、镜像变换、辐射畸变纠正、相对反射率转换和几何精纠正以及多航带间的镶嵌试验研究。通过分析发现：经验线性法定标效果明显好于其他两种定标方法;图像精纠正后多条带镶嵌图能够与土地利用现状数据库较好吻合。 相似文献
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针对SAR影像难以精确计算信噪比的问题,该文以滤波评价指标信噪比为依托,提出了一种基于牛顿插值迭代修正SAR影像近似信噪比的滤波质量评价方法:根据已知值通过牛顿插值得到更多的数据,再利用牛顿迭代法拟合非线性函数修正近似信噪比。以模拟影像和真实影像为数据源,选择目视效果较好的滤波结果作为真实影像的近似无噪声影像,人工对模拟影像和无噪影像进行降质,并使用5种滤波器对影像进行处理,分别利用基于牛顿插值迭代得到的修正近似信噪比、传统的峰值信噪比、等效视数和边缘保持指数评价滤波效果。结果表明:基于牛顿插值迭代修正的近似信噪比可作为衡量SAR影像滤波质量的评价指标,且无需参考原始无噪影像,对真实SAR影像的滤波质量评价有一定的可行性。 相似文献
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SNB—SAR数据在大范围水稻种植面积调查中的应用：以广东省早稻调查为例 总被引：10，自引：0，他引：10
研究了在GSI支持下，Radarsat SNB-SAR数据用于广东省大范围水稻种植面积调查的方法与应用。首先，对SAR数据预处理，包括辐射校正、Frost滤波和几何精校正等；然后对预处理影像的后向散射值进行信息定量判断，结合GIS的辅助分析，剔除不可能是水稻信息的像元；最后对剔除非水稻信息后的影像进行最大似然法的有监分类，获取各区域水稻分布的影像并统计面积。结果表明，该方法对于大范围的水稻种植面积调查具有实用、快速的特点，其精度在平原地区具有较高的可靠性，山区因为地形的复杂性等原因尚需进一步研究以提高精度。 相似文献
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基于TM数据的太湖叶绿素a浓度定量遥感反演方法研究 总被引：13，自引：1，他引：12
探讨利用常规卫星遥感数据Landsat/TM定量反演太湖叶绿素a(Chl-a)浓度的方法。在对Landsat/TM影像进行几何校正、辐射定标、大气校正等预处理的基础上,选择适于太湖Chl-a浓度定量反演的最佳波段或波段组合,采用半经验回归模型和混合光谱分解模型分别建立太湖Chl-a浓度定量反演模型,并对不同模型及反演结果进行对比分析。 相似文献
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基于矩匹配算法的山区影像地形辐射校正方法研究 总被引：10，自引：0，他引：10
针对山区遥感影像地形辐射校正问题,应用现有模型(如C校正)进行地形辐射校正很难达到理想效果。引入矩匹配算法,利用DEM数据计算坡度、坡向等地形信息,以特定坡度和坡向数据为参考依据,对影像进行地形辐射校正。通过北京房山区SPOT5影像进行试验,表明该方法能在很大程度上消除地形阴影,更好地反映阴影区域的细节信息,同时光谱特性保真程度较好,原模糊的影像区域通过处理基本上达到有效识别地物的要求。 相似文献
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从机载LiDAR点云数据中分离地面点与非地面点生成城区DEM,是构建数字城市的首要工作。该文对机载LiDAR数据处理中的滤波关键算法进行了研究。首先,利用常用的区域增长方法对机载LiDAR点云数据进行了滤波处理,然后基于正交多项式分带滤波方法进行了点云滤波,比较了两种算法的运行效率,分析了二者的特点,并通过试验对比进行了阈值参数优选,试验表明该算法具有较好的滤波效果,在平原城区的数字城市三维建模中具有很好的应用价值。 相似文献
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高光谱图像滤噪处理直接影响后续分析结果的精确度乃至正确性,鉴于此,针对Hyperion高空间分辨率和高光谱分辨率的特征,在比较分析目前各种高光谱遥感数据噪声滤波方法的基础上提出一种基于粗集均值滤波的噪声滤除方法,即先用上下近似空间和门限值刻画边缘,再用均值滤波。将该方法的实验结果与常用的高光谱数据MNF噪声分离算法和低通滤波算法的结果进行比较,发现基于粗集概念的均值滤波具有较好的保边去噪效果,其误差小、光滑性好、自适应能力强以及能够较好的保留细节信息,但需要通过交互确定门限;在处理不完整性、不确定性等问题时,粗集算法比硬计算效果更好。 相似文献
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本文比较系统地分析了星载合成孔径雷达(SAR)的特点,并利用日本地球资源卫星(JRKS-1)SAK数据进行了去斑点噪声,几何精校正,地形起伏的辐射影响校正,以及边缘增强等处理,并在此基础上进行了地形要素的图像目视解释、区域地貌形态与流域特征的分析等工作。 相似文献
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Classification is an important process in interpretation of synthetic aperture radar(SAR) imagery. As an advanced instrument for remote sensing, the polarimetric SAR has been applied widely in many fields. The main aim of this paper is to explore the ability of the full-polarization SAR data in classification. The study area is a part of Dunhuang, Gansu Province, China. An L-band full-polarization image of Dunhuang which includes quad-polarization modes was acquired by the ALOS-PALSAR(Advanced Land Observing Satellite–the Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar). Firstly, new characteristic information was extracted by the difference operation, ratio operation, and principal component transform based on the full-polarization(HH, HV or VH, VV) modes SAR data. Then the single-, dual-, full-polarization SAR data and new SAR characteristic information were used to analyze quantitatively the classification accuracy based on the Support Vector Machines(SVM). The results show that classification overall accuracy of single-polarization SAR data is poor, and the highest is 56.53% of VV polarization. The classification overall accuracy of dual-polarization SAR is much better than single-polarization, the highest is 74.77% of HV VV polarization data. The classification overall accuracy of full-polarization SAR is 80.21%, adding the difference characteristic information, ratio characteristic information and the first principal component(PC1) respectively, the overall accuracy increased by 3.09%, 3.38%, 4.14% respectively. When the full-polarization SAR data in combination with the all characteristic information, the classification overall accuracy reached to 91.01%. The full-polarization SAR data in combination with the band math characteristic information or the PC1 can greatly improve classification accuracy. 相似文献
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遥感数字图像直方图的标准化常用于不同时相相邻遥感图像的拼接和进行土地利用变化监测的预处理,还可以消除不同成像条件对图像分析的影响,部分纠正由于太阳/传感器位置或大气影响造成的相邻图像的辐射误差,从而达到相同成像条件的效果。由于常用的基于数值统计学的直方图的标准化方法不能达到理想效果,该文提出了基于无变化像素进行图像标准化的方法,通过多光谱图像差异直方图及每一波段黑灰白像素的相关系数计算,自动选择无变化像素,进而进行直方图的标准化。将该方法应用于2期TM图像遥感数据,明显减小了成像条件差异,提高了数字图像标准化的有效性。 相似文献
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为了更加精准地从合成孔径雷达（SAR）图像中提取水边线,提出基于G0分布的SAR图像水边线提取方法。首先,将SAR图像域划分为大小相等的子块,并假设每个子块内像素强度服从独立同一的G0分布;利用矩估计方法得到对应每个子块的粗糙度和散射性参数;根据设定的参数阈值,可划分出粗略的水域,并确定该区域的几何中心;以该几何中心为圆心,向四周做射线,保留经过陆地区域的射线;利用似然函数确定每条射线上的水-陆分界点,依次连接分界点,进而实现SAR图像水边线提取。采用本文方法,分别对模拟和真实SAR图像进行水边线提取实验。定性和定量结果表明：采用基于G0分布的SAR图像水边线提取方法能够有效地克服斑点噪声的影响。 相似文献
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卫星遥感是耕地资源调查的一种重要技术手段,利用遥感时间序列数据进行耕地提取具有很强的实践意义。光学遥感成像过程易受光照和大气条件影响,在云雨多发地区所能获取的可用数据十分有限;合成孔径雷达(SAR)能够全天时、全天气进行对地观测,但受斑点噪声影响,少见利用其构建时间序列进行信息提取的研究。本文研究了SAR影像时间序列在耕地提取中的适用性,利用江苏省徐州市2009年12月-2010年12月共11景ENVISAT ASAR 影像构建时间序列,目视选取30个5像元×5像元大小的耕地样区,分别统计样区内(相邻位置)与样区间(不同位置)耕地时域后向散射特征的一致性(变异系数);然后利用欧氏距离法、相关系数法以及动态时间弯曲法(DTW)进行研究区的耕地提取。结果显示：相邻位置耕地像元后向散射特性较为一致,平均变异系数为9.96%;不同位置耕地像元后向散射特性一致性也较好,平均变异系数为15.27%。在所选的3种方法中,相关系数法耕地提取精度最高,正确率与完整率分别为86.25%与80.70%;欧氏距离法精度次之,正确率与完整率分别为76.40%与71.93%;DTW效果较差,正确率和完整率分别为62.15%和77.78%。SAR影像时间序列作为一种新的数据组织形式,可用于耕地的有效提取。 相似文献
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基于影象融合的干旱区城镇居民地信息提取研究 总被引：3，自引：2，他引：1
针对TM多波段图象中城镇居民地与裸地光谱特征相似难以准确提取城镇居民地信息的问题,利用雷达图象对居民地信息的敏感性,采用HIS变换方法,融合了2003年西安地区的Landsat TM和Radarsat SAR影象,并对融合影象做二类监督分类提取出城镇居民地信息,结果显示与TM图象监督分类相比,融合后的图象能很好地消除裸地对城镇居民地提取影响,其精度可达到84.21%,大大高于由TM多光谱影象监督分类所得到的精度71.79%,为提取干旱区城镇居民地信息提供一种新方法。 相似文献