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文文在对ＮＯＡＡ－ＡＶＨＲＲ像元畸变特点分析和ＩＢ格式中的定位数据质量评价基础上，确定ＩＢ格式中的定位数据。尽管绝对精度很差，但相对精度较好，可以用来进行像元的相对定位，确定像元的大小和形状，在此基础上，提出了ＮＯＡＡ－ＡＶＨＲＲ像元畸变校正方法。校正后的图像经多项式纠正后，多时相复合和与辅助数据相复合的效果很好，误差为半个像元级。 相似文献
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基于GIS的中国东北植被综合分类研究 总被引：53，自引：3，他引：50
ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ由于运行周期短、覆盖范围大、成本低、波段宽等特点,目前正越来越广泛地受到人们的普遍关注。在大尺度、中尺度植被遥感上,ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ具有陆地卫星无法比拟的优势,但在另一方面,ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ也存在分辨率低、数据变形较大和几何畸变较严重等问题。这样,在应用ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ数据进行大区域植被制图时,植被分类的精度仍待提高。本文从理论上探讨了将地理信息系统提供的地理数据与遥感数据复合的可行性;尝试在ＧＩＳ环境下,将气温、降水、高程３个影响区域植被覆盖的主要指标,按一定的地面网格系统和数学模式进行量化,生成数字地学影像,并使之与经过优化、压缩处理的ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ数据进行复合,对复合后的综合影像进行监督分类。分类结果显示,与传统的应用最大似然分类方法对单一遥感图像分类相比,该综合分类方法分类精度提高了１８．３％,该研究方法改变了遥感影像的单一信息结构;丰富了图像的信息含量;完成了地理数据的数字传输、处理、存储及影像化显示。 相似文献
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研究利用高光谱成像数据,用数字的方法定量模拟了ＳＯＰＴ－ＨＲＶ,ＣＢＥＲＳ－ＣＣＤ,Ｌａｎｄｓａｔ５－ＴＭ和ＮＯＡＡ１４－ＡＶＨＲＲ类似波段的空中表面反射率及地面光谱反射度图像,并利用这些对上述传感器相应波段的光谱响应,大气影响特性用基于反射率和基于归一化植被指数的方法进行了定量比较分析。 相似文献
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本文主要研究对异于ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ１Ｂ数据集的ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ１Ａ．５数据集的定位,提出了非地标导航的定位处理方法。并在大量实验的基础上指出,从原始数据图像到等经纬度投影图的纠正过程中不宜采用间接的多项式拟合法。 相似文献
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NOAA AVHRR数据的高精度导航定位 总被引：5，自引：0，他引：5
在ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ数据的导航定位中,一般只进行卫星轨道根数调整和卫星时间漂移校正,而未考虑卫星姿态系统偏差的影响。该文在定量分析影响导航定位精度的主要因素基础上,提出了一种新的导航算法。该导航算法不仅对卫星时间漂移、卫星轨道根数进行约束最优调整,而且通过估算卫星姿态偏差将其融入到导航定位中加以校正。同时,将导航算法和卫星轨道计算、地面扫描点地理经纬度的计算方法以及参考图像的高精度配准等结合起来考虑,利用具有足够定位精度的１∶１００ 万数字地图数据和高分辨率Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ图像,提取地面控制点,使ＡＶＨＲＲ数据导航定位精度在整条轨道大范围内提高到１ 个像元,在星下点附近小于１ 个像元。 相似文献
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利用ATSR—2数据提取地表组分温度 总被引：7，自引：0，他引：7
发展了一种迭代算法，能够利用ATSR－2双角观测同时进行大气校正和反演地表的组分（植被和土壤）温度。在算法中，全球通用二次方（QUAD）算法用于进行大气校正，LSF模型用于计算等效方向发射率，通过迭代的方法，同时反演地表组分温度和进行大气校正。结果表明，在可接受的范围内，土壤温度和植被温度可以被分离开来，而且，反演出的两个方向发射率的差和经过大气校正后的两个方向亮温的差有很好的相关性。更进一步的敏感性和不确定性分析表明，如果利用USM进行分阶段反演，可以得到更好的结果。 相似文献
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采用ISO国际标准大气模型和Owens大气折射系数算法,根据大气层内不同纬度和海拔高度处的大气折射系数分布规律,把地球大气简化为对流层和同温层的双层均匀球形大气,从在轨光学卫星CCD探元视线出发,使用视线跟踪几何算法,计算不同侧视角下大气折射产生的几何位置偏差。结果表明,大气折射几何偏差随卫星观测角的增加而非线性迅速增加。当卫星运行在650km的太阳同步轨道,侧视30°成像时,大气折射产生约2.5m的几何偏差;卫星侧视45°成像时,大气折射产生约9m的几何偏差。在高分辨率敏捷卫星成像和宽视场卫星遥感图像的严密几何定位处理中,使用本文提出的大气折射几何偏差算法和严密几何定位大气折射校正模型,在地心地固坐标系下补偿严密几何模型中存在的大气折射偏差,能够进一步提升高分辨率卫星遥感图像的无控几何定位精度,应用于我国高分系列卫星遥感图像地面几何定位处理。 相似文献
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地景模型的简化与快速绘制方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在分析地景模型数据特点的基础上，提出了地景模型简化的判决准则，并根据该则提出了基于视点的区域数据抽取与简化方法以及基于法矢量的细节模型简化方法。实验结果表明，使用该方法数据压缩量大，绘制速度快，且逼真度无明显变化。 相似文献
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基于中值滤波的灰色预测模型及其在大坝变形预测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
在大坝变形监测中,当用GM(1,1)模型对稳定变化的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,影响坝体变形的因素多种多样,且处于动态变化之中,观测数据中将不可避免地存在着一些随机扰动,这些扰动使大坝的变形曲线发生异常波动。此时仅用GM(1,1)模型进行预测,其精度和可靠性就会下降。为此,本文提出一种基于中值滤波的GM预测模型,即先用中值滤波算法对发生波动的原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。实例证明,基于中值滤波的GM预测模型可以有效地提高大坝变形的预测精度。 相似文献
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Wang Xinzhou 《地球空间信息科学学报》2013,16(1):1-4
In practical parameter estimation, we have always chosen either Least Squares Estimation(LSE) or Robust Estimation. Since the distribution of observations is unknown, to select a correct estimation method is very difficult. It is well known that if observations include gross errors, the result of LSE will be badly containinated. On the other hand, if observations do not include any gross errors, the result of robust estimation is not as good as that of LSE. To solve this problem, Wang (1999) developed an estimation method called Information Spread Estimation (ISE) based on the information spread principle. The ISE is a very good method for estimating one parameter which is very robust. However, most of instances in surveying data processing are multi-parameters' estimation, owing to the inherent restrictions of ISE, it can not be applied to the surveying data processing directly. To apply the good method to the field of surveying data processing widely, the author has done the research deeply. This paper applies ISE successfully to the adjustment of leveling network by using the specialties of leveling. 相似文献
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WANG Xinzhou 《地球空间信息科学学报》2001,4(1):1-4
1 ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＦｏｒｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓＬ ,ｔｈｅＩＳＥｆｉｒｓｔｌｙｕｓｅｓｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｆｏｒｍｕｌａｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕ ｔｉｏｎ^ｆ(Ｌ) :^ｆ(Ｌ) =1ｎｈ 2π∑ｎｊ=1ｅｘｐ( - (Ｌ-Ｌｊ) 22ｈ2 ) ( 1 )ｗｈｅｒｅＬａｒｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ;ｎｉｓｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｏｂ ｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ;ｈ =α(Ｌｍａｘ-Ｌｍｉｎ) /(ｎ - 1 ) ,ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔαｃａｎｒｅａｄｉｌｙｂｅｌｏｏｋｅｄｕｐｆｒｏｍｔｈｅＴａｂｌｅｉ… 相似文献