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斜视角度下大气交叉辐射影响分析 总被引：2，自引：5，他引：2
大气交叉辐射影响是遥感数据中存在的大气影响的重要组成部分之一。多角度遥感是通过一定的观测角获取地面遥感数据 ,因而对斜视角度下大气交叉辐射影响的分析具有重要意义 ,这也是现有大气订正模型中较少涉及的部分。大气交叉辐射影响可以用点扩散函数表示 ,在频率域则可以用调制传递函数表示 ,因而通过对上述两个函数进行分析 ,可以掌握大气交叉辐射影响的特征 ,进而加以订正。通过分析发现 ,大气交叉辐射影响不仅与大气光学厚度、遥感图象分辨率等因子有关 ,而且与传感器观测角度有关 ,该文给出其解析表达式 ,并得出其变化规律 相似文献
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该文讨论二向性反射分布函数（ＢＲＤＦ）在遥感领域中两方面的应用：（１）晴天大气层顶部的反照率的确定，（２）二向性反射分布函数对邻近象元点扩散函数和大气订正的影响。大气层顶部的光谱反照率是从多角度成象光谱辐射计（ＭＩＳＲ）提取的重要参数，其精度主要取决于我们对不同情况表面建立更好的ＢＲＤＦ模型。该文论述一种与９个ＭＩＳＲ二向性反射观测值相匹配的半经验函数的算法，并可进而通过数值积分产生４个光谱波段的晴天大气层顶部的光谱反照率。结果显示反照率的绝对精度对可见光波段可高于１％，对近红外波段可高于２％。采用一种简化的辐射通量模型，我们的工作显示邻近象元点扩散函数（ＰＳＦ）的形状取决于下垫面表面的ＢＲＤＦ。在给定与中心象元的偏移（ｘ，ｙ）的条件下邻近象元的点扩散函数，由和沿观察方向的散射相函数的传输加权的乘积的积分给定。 相似文献
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热红外遥感中大气下行辐射效应的一种近似计算与误差估计 总被引：12，自引：2，他引：10
在热红外遥感中,大气下行辐射效应很难处理,原因是地表双向反射分布函数很难精确描述。因此常见的处理方法是在如下２ 个假设前提下对该项作做简化计算： 一是假设地表反射为朗伯体特性,二是大气下行辐射在半球空间内取常数。该文提出了一种在地表为非朗伯体、大气下行辐射为非各向同性等一般条件下近似计算大气下行辐射效应的方法。通过数值模拟表明：（１） 所采用的方法可以在放弃２ 个假设的前提下,更精确地计算热红外大气下行辐射效应的数值,计算精度比２ 个假设前提下的计算方法至少提高２０ ．５３ ％ ;（２） 该方法所带来的误差是大气模式、遥感器视角和通道的函数。其中,通道４ 的相对误差比通道５大,同一通道中模式５ 的相对误差最大,但最大可能相对误差不到８ ％ ,且随扫描角的增大而减小;（３） 大气下行辐射效应项占总辐射亮度值之比例在±３０°视角范围内一般不超过４ ％ 。 相似文献
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遥测地表温度与比辐射率的迭代反演方法──理论推导与数值模拟 总被引：16，自引：0，他引：16
首先在地表比辐射率为已知的条件下,提出一个非线性迭代温度反演模型,我们对不同的地表和大气条件进行了模拟计算,结果表明当大气温度廓线误差－２Ｋ－２Ｋ,水汽廓线误差±２０％时的温度均方根误差为０．４８Ｋ。当大气模式误差一个模式时反演的温度均方根误差为０．８５Ｋ。在此基础上,引人相邻像元的概念,相邻像元的大气状况可以认为是相同的,应用两个时相的遥感影像数据,假定在两个相近时相之间地表比辐射率值不变,建立地表比辐射率与温度的反演模型。我们对不同的地表和大气条件进行了模拟计算,结果表明当大气温度廓线误差－２Ｋ－２Ｋ,水汽廓线误差±２０％时地表温度均方根误差小于１．５Ｋ,地表比辐射率均方根误差小于０．０２,地表辐射均方根误差为１％;当大气温度廓线误差－２Ｋ－２Ｋ,水汽廓线误差±１０％时,地表温度均方根误差小于１．０Ｋ,地表辐射均方根误差小于０．６％。 相似文献
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2004年和2005年开展了遥感邻近效应的理论研究,2次卫星、1次航空遥感同步试验测量和测量数据分析,在获取了邻近参数的基础上实现了对图像的邻近效应校正。本文介绍了2005年7月25日在官厅遥感实验场沙漠的卫星同步测量实验结果和2005年5月11日奥运场馆建设预留裸土地的ADS40航空遥感同步实验测量数据分析。改进测量方案和测量装置,并且对测量结果进行了对比分析。在两个相邻像元邻近效应分析的基础上,增加了9个点邻近像元效应分析和建立计算公式;在满足高斯条件和影像平坦性要求的前提下,直线高斯相邻点（d=2R）条件下亮度分布交叉点在（d=R）,像元分辨率相互影响约为12.5%,实际测量中亮度分布交叉点和相互影响偏向于亮度值相对低的像元。 相似文献
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对于遥感载荷技术指标差异、观测角度、时相、地形起伏等内外部因素造成的几何畸变,采用全局配准方法制约着影像配准和变化检测精度的提高。提出一种基于加速抗差特征（speed up robust feature,SURF）算法的全局匹配和像元局部配准模型相结合的弹性配准方法,以不同时相遥感影像的差值特征影像各像元正态分布密度函数构建像元局部参数解算权重,缓减不同时相影像中辐射亮度差异较大的像元对局部配准模型参数解算的影响,采用城市典型区域遥感影像进行实验,结果表明该方法影像配准精度（包括地形起伏区域）优于1个像元,弹性配准算法的适用性和运算速度有一定的提高。 相似文献
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提出了基于支持向量机（support vector machine,SVM）的高光谱遥感图像亚像元定位方法。全变分（total variation,TV）模型是经典的保边缘平滑滤波器,本文将其引入作为预处理,来提高混合像元分解及亚像元定位的精度;本文方法在训练和检验样本的构建过程中,依据空间相关性理论,同时考虑了中心像元及其邻近像元丰度值对亚像元类别归属的影响;在监督分类训练和检验过程中,通过剔除纯净像元来缩减样本数量,在保证算法准确性的同时提高了效率。对真实高光谱遥感数据进行了实验,主观评价和定量分析验证了本文方法的有效性。 相似文献
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大气湍流扰动严重影响了空间目标的观测、成像和识别。在目标图像的重建过程中,对成像系统和大气条件先验知识的缺乏使PSF（Point Spread Function）的估计成为解决病态问题的重要内容。在NSWT（NonSubsampled Wavelet Transform）和Fried参数的理论基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系,结合Fried参数提出一种新的估计方法,即基于非抽取小波变换模极大值的PSF估计算法。实验结果证明,该估计算法是确实可行的,重建的PSF能够有效地改善因受大气湍流影响的图像解卷积的效果。 相似文献
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利用多源遥感数据反演城市地表温度 总被引：7，自引：1，他引：7
目前利用单通道热红外遥感数据反演地表温度的方法有大气校正法、单窗算法和普适性单通道算法,使用这3种算法反演地表温度时的一个关键问题就是需要获取大气参数。目前大气参数的获取主要根据近地表(地表2m左右的高度)的大气水分含量或湿度和平均气温的观测值来估计,这种方法只能获得个别点上的数据,而无法获取面上像元尺度的大气参数。本文利用多源遥感数据的优势,首先利用MODIS近红外数据,在像元尺度上获取温度反演中所需大气参数——大气水分含量,再利用同时相的Landsat ETM 影像,采用Jim啨nez-Mu oz和Sobrino的普适性单通道算法反演地表温度。研究结果表明,多源遥感数据的综合应用是城市地表温度反演的有效途径与方法,可获得较合理的地表温度反演结果。 相似文献
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基于径向基函数神经网络的混合像元分解 总被引：10，自引：1，他引：10
遥感图像中普通存在着混合像元。对这部分像元进行分类（即混合像元分解）是遥感图像处理中的难点。基于主分量分析的混合像元分解 法是一种较为成熟的算法，但它存在着计算量大，适应性差等缺点。在深入研究混合像元分解原理的基础上，提出了用径向基函数神经网络拟合分解结果超平面，以实现混合像元分解的算法，实验结果证明：该算法的结果与基于主分量分析的混合像元分解算法结果相近（相关系数达到0．00），而计算量大大减少，具有较强的适应性。 相似文献
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一种基于阴影像元的光学遥感大气校正方法 总被引：4，自引：0，他引：4
提出一种基于6S模型 阴影像元的大气校正方法,适用于有阴影像元存在的高空间分辨率光学遥感影像。该方法从阴影像元与非阴影像元的信号差异估算气溶胶光学厚度,与暗目标方法相比,此方法避免地表反射率的假定难题。以北京市密云县的IKONOS影像对方法进行验证。在气溶胶光学厚度的估算上,该方法的估算结果与MODIS气溶胶产品基本一致,而且其结果的稳定性明显好于暗目标法。在大气校正的结果方面,针对各类地物,比较大气校正前后的光谱与同类典型实测地物光谱,结果说明大气校正能够大大恢复各类地物光谱的典型特征,这将有利于地物的识别。最后通过比较大气校正前后的NDVI发现,大气校正能够明显增大高植被覆盖区与低植被覆盖区NDVI的差别,使植被信息更加突出。 相似文献
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The present study proposes land surface temperature (LST) retrieval from satellite-based thermal IR data by single channel radiative transfer algorithm using atmospheric correction parameters derived from satellite-based and in-situ data and land surface emissivity (LSE) derived by a hybrid LSE model. For example, atmospheric transmittance (τ) was derived from Terra MODIS spectral radiance in atmospheric window and absorption bands, whereas the atmospheric path radiance and sky radiance were estimated using satellite- and ground-based in-situ solar radiation, geographic location and observation conditions. The hybrid LSE model which is coupled with ground-based emissivity measurements is more versatile than the previous LSE models and yields improved emissivity values by knowledge-based approach. It uses NDVI-based and NDVI Threshold method (NDVITHM) based algorithms and field-measured emissivity values. The model is applicable for dense vegetation cover, mixed vegetation cover, bare earth including coal mining related land surface classes. The study was conducted in a coalfield of India badly affected by coal fire for decades. In a coal fire affected coalfield, LST would provide precise temperature difference between thermally anomalous coal fire pixels and background pixels to facilitate coal fire detection and monitoring. The derived LST products of the present study were compared with radiant temperature images across some of the prominent coal fire locations in the study area by graphical means and by some standard mathematical dispersion coefficients such as coefficient of variation, coefficient of quartile deviation, coefficient of quartile deviation for 3rd quartile vs. maximum temperature, coefficient of mean deviation (about median) indicating significant increase in the temperature difference among the pixels. The average temperature slope between adjacent pixels, which increases the potential of coal fire pixel detection from background pixels, is significantly larger in the derived LST products than the corresponding radiant temperature images. 相似文献
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大气校正对SPOT卫星遥测水质的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
藉由卫星遥测进行河川水质监测，目前尚没有较明确可行之方法，如何利用较为简单且适当的SPOT卫星遥测大气校正方法，正确辨识水体水质，是本研究的主要目的。利用SPOT卫星作两阶段非监督式及监督式自动分类，确认卫星影像中水质测站对应之水体样本，并将所有样本依季节分群，俾让卫星监测水体水质样本较为均质。模拟方式采用多变量回归、类神经网络及判别分析3种模式，并比较4种不同之大气校正程序。结果发现。以水质及其指标整体预测来看，类神经网络预测结果较优于多变量回归及判别分析的结果，大气校正方法以直接采用灰度值并消除最暗像元灰度值之校正方法，即可达到不错之预测结果。综合而言，以SPOT或分辨率更高之卫星光谱遥测水质是简单可行，但仍需更多数据以验证其精确度。 相似文献
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利用氧气和水汽吸收波段暗像元假设的MERIS影像二类水体大气校正方法 总被引：1，自引：0，他引：1
摘 要:MERIS数据以其更为合理的水色波段设置和300m较高的空间分辨率,在内陆湖泊水环境遥感监测中有较大的应用潜力, 对其进行有效的大气校正则是水环境参数定量化反演的前提。以太湖为研究区, 研究基于氧气和水汽吸收波段的暗象元假设, 改进传统的近红外波段暗像元假设的大气校正方法。采用MERIS L2p数据辅助获取湖区气溶胶参数, 并利用2007年11月11日、2008年11月20日以及2009年4月25日三景MERIS影像进行方法验证。结果表明, 该方法能够快速、有效地完成MERIS影像的大气校正, 与地面准同步实测数据相比, 三次校正的RMSP都在25%以下; 与BEAM自带的二类水体大气校正算法、气溶胶厚度辅助的6S大气校正以及改进的暗象元算法进行精度比较, 表明该算法校正精度较高。由于该算法不需要同步实测气溶胶数据, 因此具有一定的适用性。 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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Cloud cover is generally present in remotely sensed images, which limits the potential of the images for ground information extraction. Therefore, removing the clouds and recovering the ground information for the cloud-contaminated images is often necessary in many applications. In this paper, an effective method based on similar pixel replacement is developed to solve this task. A missing pixel is filled using an appropriate similar pixel within the remaining region of the target image. A multitemporal image is used as the guidance to locate the similar pixels. A pixel-offset based spatio-temporal Markov random fields (MRF) global function is built to find the most suitable similar pixel. The proposed method was tested on MODIS and Landsat images and their land surface temperature products, and the experiments verify that the proposed method can achieve highly accurate results and is effective at dealing with the obvious atmospheric and seasonal differences between multitemporal images. 相似文献