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SeaWiFS和MODIS叶绿素浓度数据及其融合数据的全球可利用率 总被引:2,自引:0,他引:2
对2001年Sea WiFS和MODIS叶绿素浓度数据的全球可利用率进行了定量分析,二者在全球范围的变化趋势一致,年平均可利用率分别为12.4%和13.6%,其中MODIS叶绿素浓度的可利用率略高于SeaWiFS。利用小波变换方法对二者进行数据融合,经分析:SeaWiFS/MODIS叶绿素浓度融合数据相对于单一传感器数据提高了全球可利用率,其年平均为20.50%;融合数据保持了较高空间分辨率MODIS数据的海洋特征;融合数据与实测值比较,差值的均值和标准偏差分别为0.16mg/m^3和1.07mg/m0(SeaWiFS:0.46mg/m^3和2.22mg/m^3,MODIS:0.13mg/m^3和0.82mg/m^3)。与MODIS和Sea WiFS相比。融合数据接近MODIS优于SeaWiFS。结果表明小波变换方法用于SeaWiFS和MODIS叶绿素浓度数据融合的有效性。 相似文献
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在卫星遥感影像识别中,相较于海上单一环境的船舶识别,港口船舶识别由于存在集装箱、码头等大量干扰目标,显得更为困难。采用强度-色度-饱和度(Intensity-Hue-Saturation,IHS)变换、Brovey变换(Brovey Transform,BT)、ESRI全色锐化变换、简单均值变换和施密特正交变换法(Gram-Schmidt,GS)等5种融合算法,进行高分二号卫星全色和多光谱影像的融合试验,通过定性和定量评价选出适用于港口船舶影像的最优方法。结果显示GS融合方法在增加影像空间信息的同时维持了光谱保真性,其均方根误差、峰值信噪比、结构相似性等指标均优于其他4种融合方法,可用于港口船舶识别。 相似文献
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图像融合在遥感中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了关于低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像相融合的一些方法。图像融合的目的是为了获取高分辨率的多光谱图像,它既包含了多光谱信息又具有全色图像的高空间分辨率特点。图像融合在遥感中的主要目的在于尽量保持图像的光谱信息.以便用于土地覆盖分类等领域,这一点与其在军事应用和计算机辅助设计领域有所不同。阐述了如何在不使用高分辨率的全色图像情况下进行融合的方法,由于同时获取的多光谱图像之间存在亚像元级的偏移现象,将位移量作为附加信息来有效提高采样频率,以此获取高空间分辨率信息。最后选取了SPOT卫星的多光谱图像作为例子.对文中所阐述的算法进行了试验,并对试验结果作了比较分析。 相似文献
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有效波高数据融合可以弥补单颗卫星高度计数据存在的时间和空间分辨率不足的问题,为有效波高的海洋学应用提供更精确的分析资料.对反距离加权法、克里金插值法和逐步订正法等数据融合方法进行了研究,得到了适合于有效波高数据融合的模型和参数,并利用GFO,Jason-1和Envisat高度计获取的我国海域及其邻近海域有效波高数据,对不同融合方法、滤波器窗口和卫星个数等影响融合结果的因素进行了分析,结果表明:(1)融合后的有效波高分布特征与前人多年统计分析结果基本一致;(2)数据较密集时,不同融合方法的结果差别不大;(3)选择的滤波器窗口大小与时间分辨率有关,对于时间分辨率为10d的融合而言,采用2.5°×2.5°~3°×3°大小的滤波器窗口所得到的融合结果最合适;(4)参加融合的卫星个数至少为3颗. 相似文献
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数据融合技术在多源潮汐数据分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了充分利用现有潮汐数据以建立高精度的潮汐分析模型,在利用最小二乘法进行潮汐分析的基础上,将数据融合技术应用于具有多源潮汐数据的分析,提出潮汐数据的分类方法,建立了三种潮汐数据融合方案,推导了各种方案的数据融合公式,并分析了各种方案的特点及适用范围。 相似文献
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多波束声呐系统与侧扫声呐系统均为海底面探测的重要工具,二者均采用声学方法,在工作原理上存在异同。本文简要介绍了二者的研究进展,分别对其数据处理进行了比对分析,认为多波束声呐处理方法侧重于数据的测量精度,而侧扫声呐则主要侧重于图像处理;归纳了当前二者主要的数据匹配融合方法,包括同名特征融合、基于SURF算法的匹配融合以及特征点融合,从数据采集原理上对数据融合方法进行了深入分析,发现在探头定位、单ping数据点分布以及ping之间的数据定位上存在一定的困难,即使经过一定的处理,二者采集的也非简单的平面图像,故二者的数据融合尚存在一定的难度。 相似文献
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以内陆水体为观测目标的GF-1影像常规融合方法评价 总被引:1,自引:0,他引:1
内陆水体的研究需要遥感影像具备高空间分辨率和高光谱分辨率,这使得影像的全色(PAN)波段和多光谱(MS)波段之间的融合尤为重要。本文以钱塘江大缺口段为研究对象,采用四种常规融合方法,包括Pan Sharpening(PS)、主成分分析(PCA)、Gram Schmidt(GS)和小波分析(WF),分别对GF-1影像开展了全色波段和多光谱波段的融合方法评价。研究结果表明,GS融合后的影像效果最好,随后分别是PCA、WF和PS。由于水陆之间反射率信息获取的根本差异,大面积水体的存在会影响到融合影像保留源图像空间和光谱信息的能力。因而,在进行遥感影像融合时,融合方法的选择需要考虑影像中水域面积的分布情况。 相似文献