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Landsat系列卫星对推动遥感应用技术的发展起到了重要作用,其遥感图像数据在多领域得到了广泛应用。但是Landsat影像常受到云的污染,使得其在地表动态监测时有效性大大下降。本文首先利用云和云阴影匹配算法Fmask实现快速、准确地识别云与云影区域并进行掩膜,然后基于时空数据融合算法ESTARFM利用多时相MODIS和Landsat数据,对Landsat8影像缺失的云及云影区域进行插补。结果表明这是一种有效地去除云及云影的方法,对Landsat8数据的定量分析或时序研究具有重要价值。 相似文献
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研究山区地表水体信息OLI遥感数据去阴影自动提取方法,设计基于数字高程模型与指数提取的决策树分类方法,提高水体自动识别的精度。该方法选取改进的归一化水体指数、归一化植被指数、比值植被指数、主成分分析前3个分量以及波段之间的组合运算,并结合DEM构建决策树分类规则。综合采用单波段阈值、谱间关系、植被指数和水体指数阈值完成山体水体的去阴影识别研究,与计算机自动识别分类方法比较,其精度明显提高。结果表明,决策树分类方法在精度上明显高于常用的计算机自动分类方法,可以很好地被利用于OLI遥感数据水体信息的海量、大范围提取。 相似文献
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以广东惠州附近水域为研究区,利用ALOS AVNIR-2多光谱数据分析水体和其他主要地物在影像上的光谱特征。构建几种常用的波谱指数,分析阈值对各种指数模型提取水体的敏感性及所能达到的最大精度。发现利用这些指数均可以较好地提取图像中的水体信息,提取效果从好到差依次是:归一化差值水体指数法(NDWI)、近红外波段分割法(NIR)、归一化差值植被指数法(NDVI)和比值植被指数法(RVI)。其中NDWI指数模型,在选择合适阈值的情况下,水体提取的总体精度最高可达98%左右,并且提取过程对阈值影响不敏感。 相似文献
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随着经济的快速发展和城市化水平的提高,城市空间扩展已然成为国内外城市发展研究中的热门问题,城市建成区变化监测是对城市扩展最为直观的分析方式。本文选用了2001、2009年Landsat 4-5/TM以及2016年Landsat 8/OLI 3个时相的多光谱遥感影像,采用OSTU算法结合修正归一化水体指数(MNDWI)、归一化裸露指数(NDBI)和归一化不透水面指数(NDISI),自适应地确定最佳阈值提取地物信息,以分层分类的方法对福州市市辖区建设用地进行提取。根据建成区提取结果,定量研究了城市建成区的扩展速率以及城市重心的移动等,并从人口、经济与规划等方面对福州市的城市扩张进行了分析。 相似文献
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针对Fmask云检测算法难以区分Landsat遥感影像上云和冰这一技术难题,该文提出一种基于主成分分析的改进Fmask云检测算法。首先对Fmask中归一化植被指数和归一化雪指数固定阈值进行自适应阈值改进,并对影像进行主成分变换,然后对主成分分析变换后的组合波段进行改进的Fmask云检测,最后进行算法对比分析。以北极地区的TM影像进行实验,结果表明,对同时覆盖冰层和云层的Landsat遥感影像,该文提出的算法能够提高云检测精度。 相似文献
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针对GF-2卫星影像数据的特点,利用单波段阈值法、多波段算法、归一化水体指数(NDWI)阈值法、单波段阈值法与阴影水体指数(SWI)相结合的决策树法对刘家峡地区的水体信息进行了提取,同时提出一种单波段阈值法与增强阴影水体指数(ESWI)相结合的决策树分类法,并对以上几种水体提取的效果进行比较分析,发现单波段阈值法与ESWI相结合的决策树分类法能够有效地消除绝大部分阴影的影响,且提取效果较SWI的效果要好,NDWI与多波段算法提取效果次之,单波段阈值法提取效果较差. 相似文献
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针对山区水体、山体阴影与裸地等地类光谱混淆性,基于高分五号(GF-5)影像数据,结合高光谱特征分析构建了山区水体决策树提取模型. 先对水体和相关干扰地类进行高光谱特征分析实现特征波段选取,应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化水指数(NDWI)法进行提取实验. 通过比较以上实验不足之处,提出了单波段阈值法与构建的阴影水体指数(SWI)相结合的决策树水体提取模型,以Google Earth高清影像为参考结合实地采样得到的混淆矩阵进行精度评价. 实验结果表明:单波段阈值法与NDWI法易将山体阴影识别为水体,受裸地影响较小;多波段谱间关系法对山体阴影有一定抑制作用,受小面积裸地影响;决策树提取模型能有效抑制山体阴影和裸地影响提取完整水体. 其总体精度为89.39%,Kappa系数为0.82,显著提升了山区水体提取精度. 相似文献
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针对复杂环境条件下水体遥感提取结果不连续且易与植被、建筑物、阴影相混淆的难题，基于Landsat 8 OLI影像，以石家庄市平山县岗南水库和宿迁市骆马湖附近河流为研究区，提出了一种空-谱角匹配与多指数法相结合的水体信息提取方法；并与单波段阈值法、归一化差分水体指数法（NDWI）、光谱角匹配法（SAM）、自动水体提取指数法（AWEI）和一类支持向量机法（OC-SVM）的水体提取结果进行对比分析和精度评定。试验结果表明，本文提出的方法兼顾了多特征之间的互补性优势，引入的空间信息有效地抑制了噪声的干扰，且以像素为基元的提取策略较好地保持了水体的边缘信息，避免了出现平滑掉细节信息的情况；与传统方法相比，本文方法受植被、建筑和阴影的干扰最小，对细小水体也具备较好的识别能力。 相似文献
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云阴影检测在遥感科学领域是一个重要研究方向,在许多方面有重要应用。单纯采用光谱阈值法识别云阴影会面临较多困难,难以准确识别,而采用时间序列法,则需耗费较多机时,过程较为繁复。在准确识别云像元的基础上,应用几何学方法识别云阴影是较为准确、实用的方法。目前,应用几何学方法计算起伏地形条件下的云阴影分布和变化特征的研究较少,本文提出了一种基于几何学方法的复杂地形条件下的云阴影识别方法,可以计算云像元对应阴影在复杂地形上的位置。模拟和实验表明,所提出的算法在识别复杂地形条件的云阴影方面具有较好效果,克服了几何法识别云阴影模型的原有缺陷。 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(9):1013-1029
ABSTRACTThe effect of terrain shadow, including the self and cast shadows, is one of the main obstacles for accurate retrieval of vegetation parameters by remote sensing in rugged terrains. A shadow- eliminated vegetation index (SEVI) was developed, which was computed from only red and near-infrared top-of-atmosphere reflectance without other heterogeneous data and topographic correction. After introduction of the conceptual model and feature analysis of conventional wavebands, the SEVI was constructed by ratio vegetation index (RVI), shadow vegetation index (SVI) and adjustment factor (f (Δ)). Then three methods were used to validate the SEVI accuracy in elimination of terrain shadow effects, including relative error analysis, correlation analysis between the cosine of solar incidence angle (cosi) and vegetation indices, and comparison analysis between SEVI and conventional vegetation indices with topographic correction. The validation results based on 532 samples showed that the SEVI relative errors for self and cast shadows were 4.32% and 1.51% respectively. The coefficient of determination between cosi and SEVI was only 0.032 and the coefficient of variation (std/mean) for SEVI was 12.59%. The results indicate that the proposed SEVI effectively eliminated the effect of terrain shadows and achieved similar or better results than conventional vegetation indices with topographic correction. 相似文献
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大量城市建筑使得高分影像中含有许多阴影区。这些阴影区在土地利用分类、植被绿度调查等遥感应用中会较大地影响结果精度,降低数据使用效率并增加研究成本。基于同一地物阴影区与临近非阴影区反射率相等这一辐射特征关系,通过建立辐射传输方程,发展了一种新的城市高分遥感影像阴影校正方法 RERB(Reflectance Equality Relationship Based Method)。利用RERB对不同城市(北京和荷兰Enschede)不同高分多光谱影像(Geo Eye-1和Quick Bird)进行阴影校正,并对比分析其与被广泛采用的均值方差变换法MVT(Mean and Variance Transformation)的校正结果,通过定性和定量精度评价发现:(1)RERB能很好地将城市阴影区影像视觉特征(颜色、纹理、色调等)信息恢复到与非阴影区同一水平上;(2)RERB恢复后的阴影区具有丰富的细节信息且在视觉上与临近非阴影区具有良好的一致性;(3)RERB恢复后的城市柏油路面和水泥路面阴影区辐射信息具有较低的误差,可见光-近红外波段的平均误差分别为7%和9%。同时RERB能较好地恢复城市阴影区植被波谱特征信息。 相似文献
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阴影检测与补偿涉及遥感影像的不确定性、算法复杂度高及提取自动化程度低等问题。基于Arc GIS Engine平台,结合Matlab和GDAL开发工具,根据构建的高分辨率遥感影像阴影检测和补偿算法设计了一体化的阴影检测与补偿系统。系统采用了数据分块读取、2%线性拉伸及DLL动态链接库等关键技术,解决了大数据量影像读取、影像不确定性及系统可扩展性等问题,实现了系统的集成和优化,提高了运行效率。测试结果表明,该系统在Quick Bird、资源三号(ZY-3)等高分辨率遥感影像的阴影检测与补偿中具有较高的精度和效率,可用于数据批处理。 相似文献