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高光谱遥感技术是遥感领域的研究热点之一。然而,由于成像口径与能量等限制因素,难以同时获得高光谱和高空间分辨率的图像,这极大限制了高光谱遥感在精细尺度任务中的应用。近年来,随着高光谱成像技术及无人机为代表的新型观测平台的发展,高光谱高空间(双高,同时具备纳米级光谱分辨率与亚米级空间分辨率)遥感技术发展迅猛,推动了高光谱遥感技术的应用,但同时也带来了更多问题。极高的空间与光谱分辨率使得数据更加海量高维,加剧了高光谱数据的空间异质性和光谱变异性,为影像智能信息处理带来更大的挑战。为此,本文将从双高遥感影像基准数据集、双高遥感影像智能信息处理、双高遥感影像典型应用3个方面论述双高遥感应用与发展现状。 相似文献
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对目标空间三维—光谱信息的高分辨一体化获取与应用,是对地观测技术发展的前沿科学问题。结合高光谱成像与激光雷达测距的技术优势,对地观测多光谱/高光谱激光雷达遥感技术手段应运而生,并成为遥感技术未来发展的重要方向。本文分3个阶段详细回顾了对地观测高光谱激光雷达系统的发展历程,并针对其独有数据类型阐述了数据处理研究方面的探索研究。最后,重点分析了高光谱激光雷达在测绘领域、农林业领域的重大应用潜力,展望了未来对地观测高光谱激光雷达发展面临的机遇和挑战。 相似文献
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《遥感学报》2020,(4)
正相比其他光学遥感技术,高光谱成像技术的"谱像融合"特点,既能成像又能测谱,能够获取地物的光谱"指纹"信息,对地物成分的精细分类和识别具有特别的优势,已成为对地观测的重要前沿技术手段。星载高光谱成像技术具有观测范围广和应用成本低等优势,受到国际遥感界的普遍关注。由于星载高光谱载荷的研制面临的技术挑战大、难度高,自2000年美国发射EO-1卫星(搭载Hyperion高光谱载荷)后的十几年内,星载高光谱成像载荷技术未获得重大的突破,一直难以同时兼顾宽谱宽幅、高光谱分辨率和高探测灵敏度的要求。发展高性能的星载高光谱成像载荷及提高处理应用技术水平已成为世界各国共同关注的热点。 相似文献
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星载高光谱遥感技术可通过光谱特征对地物进行大范围快速精细识别,在自然资源勘查、生态环境保护、精细农业、碳排放监测和地表异常即时探测等方面有着广阔的应用前景。自20世纪80年代初期美国NASA研制出第一台机载高光谱成像仪以来,高光谱成像技术的研究发展日益得到重视。与机载高光谱载荷相比,星载高光谱载荷的研制难度大幅增加,但其全球范围快速探测识别的巨大应用价值,成为国际上竞相攻克的科技制高点,也是人类探测地球感知万物的重要手段。我国高分五号卫星的成功发射,使国际上星载高光谱成像技术的水平达到了一个新的高度,在助力碳排放、土壤有机质、土壤重金属污染、水质微量污染和大范围地球深部找矿等应用方面产生诸多突破。本文回顾了星载高光谱载荷技术的发展历程,总结了星载宽谱宽幅高光谱载荷的要点、关键技术及应用情况。结合团队在该领域多年实际开展的工作,凝炼提出了静止轨道高光谱、荧光超光谱和高光谱即时遥感探测几个重要发展方向及其关键技术,为星载高光谱载荷研究工作的重大发展提供一些重点有益的参考。 相似文献
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遥感技术应用于地质中的目的之一是分辫和识别出不同的岩石和矿物等地质体,高光谱分辫率遥感则可通过诊断性光谱特征对岩石或矿物成分及结构进行识别。随着高光谱矿物识别方法的不断发展,使得高光谱遥感技术在地学领域的应用由定性分析到定量识别成为可能,也为今后开展成像光谱遥感数据的广泛应用做好了技术准备。介绍了多种岩矿光谱分析的技术方法,并对不同方法的优、缺点及其应用场合进行分析。最后,总结并提出了下一步的工作方向。 相似文献
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高光谱图像异常目标检测算法研究与进展 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱图像是一种新型的具有"图谱合一"特性的遥感图像,其连续的光谱曲线可更好地表达地表物质间的细微差异,在地表物质的分类、解混和目标探测等方面得到了广泛应用。随着高光谱遥感技术的深入发展,对不需要先验信息的异常目标检测的研究成为最活跃的方向之一,许多研究者提出了具有较好效果的异常检测算法。基于对国内外已有算法的综合归纳和分析,系统地论述了高光谱异常检测的研究现状和最新进展。阐述了高光谱异常目标检测的实质和基本理论;从算法思想、关键技术和优缺点等方面重点分析总结了较有代表性的异常目标检测算法,并对其进行了概括和阐述;最后对异常检测算法的未来研究方向进行了展望,力图为高光谱异常目标检测算法研究找到新的突破点。 相似文献
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植被生物量高光谱遥感监测研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
植被生物量的评估对于研究全球碳循环具有重大意义,而高光谱遥感技术为精确反演地表属性提供了重要的数据支持。针对如何更好地应用高光谱遥感技术进行植被生物量精确反演的问题,该文详细阐述了国内外应用高光谱技术估测植被生物量的研究进展。对反演植被生物量所涉及的数据源、反演模型的构建方法及其模型特点、反演模型应用对象等内容进行了综合评述,并通过分析认为,高光谱遥感技术较传统的多光谱遥感技术在生物量反演精度上有了显著的提高。同时,对建模方法、多源遥感数据融合以及模型通用性等方面的研究进行了展望,以达到在大尺度范围内对植被生物量进行准确反演的目的。 相似文献
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成像光谱技术是80年代发展起来的最新遥感方法。本文对其原理、理论基础及图像光谱信息提取的方法进行了探讨,并在红外细分光谱(FIMS)金矿蚀变带信息提取分析研究的基础上,通过对可见光细分19波段AMSS、澳大利亚的24波段GEOSCAN、MKII AMSS及美国GER64通道成像光谱数据的初步处理,发展和形成了一些针对超多波段成像光谱数据的图像处理和分析及光谱信息提取的方法。 成像光谱信息提取的方法,主要包括图像光谱反射率转换技术、图像光谱曲线显示、光谱特征参数测度(光谱吸收特征的波长位置、宽度、深度)、图像地物光谱曲线与地物光谱数据库的信息匹配以及地物光谱识别专家系统。本文以红外细分光谱图像在金矿蚀变带信息提取分析中的应用为例,讨论了成像光谱图像的一种处理分析技术及其发展前景。 相似文献
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基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减 总被引：3，自引：0，他引：3
提出一种对高光谱遥感影像波段集合进行整体缩减的方法。该方法首先根据模糊集和粗糙集理论,对原光谱波段集会进行近似等价波段区间的自动划分。对于每个近似等价波段区间,在考虑其他区间合成影像数据影响的情况下,利用遗传算法进行合成权系数的优化。实验表明,整体迭代线性合成方法不仅具有较高的计算效率,而且可以获得比独立线性合成方法明显优化的结果。 相似文献
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随着各国航天事业的高速发展以及政府对卫星遥感技术的大力支持,各类军民商用卫星系统层出不穷,建立了较为完善的卫星遥感数据获取体系,为推动经济社会高质量发展提供了新动能。与此同时,人工智能技术的迅猛发展极大程度的提升了数据分析的智能化、精准化水平,为遥感大数据分析与应用带来了新的发展机遇。在互联网时代的背景下,结合新一代人工智能、大数据、物联网、5G等先进技术,推动遥感应用朝着智能化、大众化、产业化方向发展是大势所趋。本文依据当前陆地观测卫星智能遥感技术的发展现状与实际需求,论述了人工智能驱动的遥感技术在资源调查、环境监测、灾害监测等领域中的应用研究现状,探讨了现阶段制约人工智能技术在遥感领域应用成效的关键问题,最后结合遥感大数据处理中存在的问题和挑战,对陆地观测卫星遥感应用技术的发展趋势进行了展望,建立基于人工智能的卫星遥感应用体系已成为卫星遥感技术发展的必然趋势。 相似文献
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Data from abnormal channels in an imaging spectrometer almost always exerts an undesired impact on spectrum matching, classification, pattern recognition and other applications in hyperspectral remote sensing. To solve this problem, researchers should get rid of the data acquired by these channels. Selecting abnormal channels just in the way of visually examining each band image in a imaging data set is a conceivably hard and boring job. To relieve the burden, this paper proposes a method which exploits the spatial and spectral autocorrelations inherent in imaging spectrometer data, and can be used to speed up and, to a great degree, automate the detection of abnormal channels in an imaging spectrometer. This method is applied easily and successfully to one PHI data set and one Hymap data set, and can be applied to remotely sensed data from other hyperspectral sensors. 相似文献
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Data from abnormal Channels in an imaging spectrometer almost always exerts an undesired impact on spectrum matching,chassification,pattern recognition and other applications in hyperspectral remote sensing.To solve this problem.researchers should get rid of the data acquired by these channels.Selecting abnormal channels just in the way of visually examining each band image in a imaging data set is a conceivably hard and boring job.To relieve the burden,this paper proposes a method which exploits the spatial and spectral autocorrelations inherent in imaging spectrometer data,and can be used to speed up and ,to a great degree,automate the detection of abnormal channels in an imaging spectrometer.This method is applied easily and successfully to one PHI data set and one Hymap data set ,and can be applied to remotely sensed data from other hyperspectral sensors. 相似文献
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过去十年,随着卫星航空信息日渐丰富,作为国家重点攻关项目的遥感技术不断开拓了应用的新领域,初步形成了一个新的高科技信息服务行业。“八五”期间,遥感又列为重点项目,预期气象卫星信息的开发与应用,将会再次出现高潮。在资源卫星群星灿烂,航空遥感持续发展的形势下,需要充分利用现有设备潜力和所取得的技术进步,集中力量,研制大容量存储,实时传输和快速处理功能的智能化技术系统。这样才能适应防灾,估产为主要目标,并兼顾开放城市及全球研究的需求。 相似文献
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由于高光谱数据的海量高维特征,使得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、处理、分析,表现等管理操作。因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统,是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一。本文在研究的过程中,对当前影像管理系统的发展作了大量的分析,利用成熟的关系数据库和程序设计语言,开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高光遥感影像和其他遥感信息,提高影像管理效率。系统已初步实现了多景高光谱遥感影像检索,可以任意加载、导入高光谱遥感影像,运行效果良好。 相似文献