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《地理空间信息》2017,(2)
传统的植被状况调查方式费时、费力,并且更新困难,而高光谱遥感数据图谱合一,能够更精细、准确地进行遥感地物识别和分类,因此采用Hyperion高光谱数据来研究地物混合严重并且呈零星碎片状的城市植被。利用混合像元分解思想改进Gram-Schmidt融合算法,将Hyperion高光谱和ALI全色波段进行融合,提高光谱数据的空间分辨率,来解决城市植被像元混合严重和分布过于零散破碎难题,进而提高植被识别精度。为了避免高光谱植被识别陷入维数灾难,采用主成分分析对融合后的高光谱数据进行数据降维。最后,在地面光谱成像仪获取的纯净像元光谱信息辅助下,选取训练样本进行最小距离分类,完成植被类型识别,总体精度达到84.9%。 相似文献
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热红外遥感器主要使用遥感手段感应地物热红外辐射信息,可用于识别地物和反演地表温度参数。由于热红外遥感器在夜间的工作工作能力优于可见光,且环境适应性好,已广泛应用于资源调查、生态环境监测、灾害评估以及军事目标探测识别等领域。随着工程应用及科学研究的不断深入,提升热红外遥感器的探测灵敏度需求日益迫切。热红外遥感器的温度灵敏度与遥感器自身收集目标能量的能力和遥感器系统噪声特性相关。其中,遥感器系统噪声由光子噪声（景物辐射和遥感器本体背景辐射共同到达焦平面处的光子的波动）、探测器组件噪声、电路噪声共同组成。在成像谱段、积分时间、探测器及视频电路参数固定的条件下,光学系统降温能够减小其自身背景辐射,降低光子噪声,提升系统的温度灵敏度。本文通过仿真分析量化了光学系统辐射与光路设计、光学系统工作温度以及探测器冷屏设置的关系,并以某热红外遥感器为例验证了光学系统温度对热红外遥感器温度灵敏度的影响。文中的仿真分析方法和验证情况对于热红外遥感器的设计研制有参考意义。 相似文献
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目前,高温目标遥感识别研究所采用的波段或光谱指数大多局限于定性分析,缺乏定量评价指标与筛选方法。为建立具有普适性的波段筛选原则及评判指标筛选方法,实现高温目标的有效识别,根据方差分析思想,构建可分性度量指标对高温目标与各类常温地物分别进行特征波段筛选,确定高温目标识别的若干有效波段,结合地物波谱特性构建并筛选高温目标最优识别指数。研究表明,经定量筛选综合确定的最优光谱指数能有效将高温目标与绝大多数常温地物区分开;在此基础上,再利用区分高温目标与易与其混淆的彩钢地物的最优识别指数进行二次识别,可进一步提高识别精度,高温目标2次识别精度分别为95. 4%和97. 6%。 相似文献
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由不同时相和不同传感器所导致的遥感数据非一致性是定量监测地表长期变化所必须面对的一个重要问题。用于消减遥感数据非一致性的归一化辐射校正和传感器交叉定标,多采用统计方法,难以满足定量遥感发展的需求。本文针对MODISL1B光学波段产品数据,推导了不同时相非变像元灰度值(SI)之间的数学表达式,并利用MODIS的可见光-短波红外波段L1B数据对该定量关系进行了验证。研究表明,在可见光-短波红外波段,L1B非变像元在不同时相间的定量关系分为乘性和加性两部分,主要与太阳光照条件、大气状态以及传感器自身等变化因素有关。虽然基于MODIS非变像元时相关系的检验结果与理想状态下的结果存在偏差,但总体趋势仍然较好。 相似文献
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高光谱遥感图像光谱分辨率高、波谱连续、图谱合一,这为精细地物分类、探测和识别提供了数据基础。然而,由于高光谱遥感图像空间分辨率的局限性及地物场景的复杂分布,混合像元普遍存在于高光谱遥感图像。混合像元是高光谱遥感图像精细信息提取与分析中的难点。解决混合像元问题,实现亚像元级信息的提取与分析是近年来高光谱遥感图像解译的热点和前沿。本文系统梳理了高光谱遥感图像亚像元信息提取的主要研究内容,具体从混合像元分解、亚像元制图及亚像元目标探测3个研究方向综述了经典方法,并对国内外相关方向的研究进展、发展前沿及主要挑战进行了分析与评价,最后分析讨论了高光谱遥感图像亚像元信息提取研究在模型构建、优化求解及与应用结合等方面的研究趋势及方向。 相似文献
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地物以其固有的特性反射、吸收、辐射和透射电磁波。不同地物表面对不同波长的电磁波反射/辐射/散射特性不同,成为利用遥感手段进行目标物探测与识别的理论基础,而地物波谱数据库的建成对定量遥感建模、地表参数反演及环境生态监测等具有重要作用。近年来,国内外各研究机构已建成部分地物波谱数据库,通过收集典型地物波谱数据,记录长期积累且相对稳定的波谱信息及其配套参数,支持地物分类、目标识别等领域的研究。本文综述了国内外主要地物波谱数据的建库历程,阐述了波谱数据库在各专业领域的主要应用成果,分析比较现有的国内外波谱数据库平台在波段覆盖、地物类型、配套参数及共享方式的特点及不足。在此基础上,针对波谱数据库在建设中存在的数据管理分散、测量质量控制和配套参数的标准规范不完善、数据利用效率不充分等问题,给出了初步建议。最后,探讨各学科对波谱数据库平台的应用需求,并对波谱数据库建设重点将面向全波段、多尺度、多时相的通用型知识库的发展趋势进行展望。 相似文献
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SPOT地面场定标与星上定标结果的比较分析 总被引：5，自引：0，他引：5
本文研究是在遥感辐射定标场选择的基础。利用６Ｓ大气辐射传输模型进行ＳＰＯＴ遥感数据的定标和地物的光谱反射率反演,即在遥感器飞越辐射定标场上空,在定标场选择若干像元区,测量遥感器对应的各波段地物的光谱反射率和大气光谱参量,并利用大气辐射传输模型给出遥感器人瞳处各光谱带的辐射亮度,最后确定它与遥感器对应输出的数字量化的数量关系,求解定标系数。然后,对相应的研究训练区的遥感数据进行大气辐射校正,进而反演训练区内的地物光谱反射率。最后,通过将反演值与实地测量的地物光谱反射率进行对比分析,来估算定标不确定度,并比较说明两种不同方式定标差异及优势和限制。 相似文献
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地物波谱特性是利用遥感进行建模反演和地物目标探测识别的理论基础，波谱数据库对于提高遥感应用水平有重要作用。为规范和丰富中国波谱数据库并促进其在测绘等领域的应用，依托国家科技性基础专项,建立了“测绘地物波谱本底数据库”，在数据规范编制、波谱数据采集实验与整编入库、地物波谱数据库建设和应用示范初步探索方面取得重要进展。在波谱数据采集和处理的标准规范方面，建立完善了测绘地物波谱与配套非波谱数据收集与汇总标准、测绘地物波谱和配套非波谱参数测试技术规范、测绘地物波谱库地物分类编码规范。依照项目制定的数据规范标准，对现有波谱数据进行了整编和入库，共计整编数据1.4万余条；组织实施了全国范围的典型地物波谱采集实验以及相应配套参数测量实验，主要试验类型包括典型地物波谱测量试验、定点时间序列测量试验、多尺度测量试验、全波段测量试验、参数控制测量试验和无人机观测试验等，共计获取地物波谱1.7万余条。特别是在华北和东北进行了全波段观测试验（可见光—近红外波（0.35—2.5 μm）、红外波段（3—15 μm）、微波波段（Ka、K、X、C、L波段）），获取冰雪、土壤、植被冠层、人工目标的全波段数据。为方便波谱数据的应用和共享，项目建设了包含3万余条数据的测绘地物波谱本底数据库（GOSPEL）及数据共享平台。依据地物波谱数据的类型和应用需求，形成了全波段典型地物波谱数据集、多角度光谱反射率数据集、多尺度典型地物反射率数据集、长时间系列波谱数据集等共25个特色数据集。基于测绘地物波谱本底数据库进行了地物分类、遥感机理模拟、遥感定量反演、遥感产品验证等方面的应用示范。 相似文献
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试图用实测数据对非同温目标混合像元红外辐射的"尺度效应,,进行探讨.实验结果表明,在将混合像元的等效温度定义为面积加权平均温度这样一个可检测的物理量的情况下,有效发射率的视在增量是存在的,是波长的函数.该实验验证了李小文等的非同温表面的尺度效应理论. 相似文献
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WorldView-3卫星在8个可见光-近红外(VNIR)波段的基础上,新增了8个短波红外(SWIR)波段,大大提高了对地物信息的提取能力。利用随机森林分类方法分别对可见光-近红外8个波段影像和可见光-近红外-短波红外16个波段的影像进行实验验证;采用基于多尺度分割技术的面向对象方法对合理的特征空间进行实验与挑选。结果表明,引入SWIR波段后分类性能总体精度提升了3.78%,人工地物制图精度提升了5.65%,自然地物制图精度提升了2.88%;且允许识别特定类别(村镇中的红色低矮砖瓦房居民区),能保持地物较为完整的形状信息,可提高多光谱遥感影像的分类精度。 相似文献
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为削弱混合像元对植被参数反演的影响，提出了基于混合像元分解理论反演路域植被等量水厚度的方法。利用PRO4SAIL模型正演获得的高光谱窄波段数据，模拟Landsat 8遥感影像宽波段植被冠层光谱数据，并进行等量水厚度的敏感植被指数的筛选；对覆盖研究区域的Landsat 8遥感影像进行线性混合像元分解，获取更加精确的植被冠层光谱反射率；同时，利用支持向量机构建等量水厚度估测模型，实现对路域植被等量水厚度的遥感反演。研究结果表明，利用混合像元分解后得到的植被冠层光谱参与模型反演得到的路域植被等量水厚度更加符合实际情况，为遥感影像反演植被参数提供了有效数据。 相似文献
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开展适用于城市地区热红外遥感图像几何效应的辐射校正物理模型研究,对提升城区下垫面温度反演精度具有重要作用。本文利用天空视域系数SVF（Sky View Factor,V）量化城区下垫面几何特征,并考虑几何特征对地物目标辐射传输的影响机理。将遥感传感器入瞳处的辐射亮度分解为地物目标发射辐射、地物目标反射辐射以及大气上行路径辐射3部分,并分析了各部分辐射在“城区—大气”界面的辐射传输过程,构建适用于城市下垫面的热辐射传输UTRT（Urban Thermal Radiation Transfer）模型,可应用于城区热红外遥感图像的几何效应辐射校正。基于Landsat 8 TIRS（Thermal Infrared Sensor）数据,将UTRT模型应用于北京市典型城区地表温度的反演,并对UTRT模型和不考虑下垫面几何特征反演结果进行对比分析,结果显示：（1）研究区内UTRT模型反演结果数值上整体低于不考虑下垫面几何特征的反演结果,差值范围为0—1.57 K,均值为0.44 K;（2）通过对不同地表覆被类型的分析对比,模型结果差值较大的区域为建筑和裸地,其空间分布明显受V值的影响,在一定范围内,V值越大反演结果数值越低;（3）对UTRT模型天空视域系数和环境温度两个参数进行敏感性分析,在地表发射率较小的场景中V参数敏感性较强,由于环境温度与目标地物温度较为接近,其参数的敏感性较低。结论为：UTRT模型可为城市下垫面遥感图像几何效应的辐射校正提供解决方案,对比不考虑下垫面几何特征的模型,前者可以更好地应用于城区地表温度遥感反演。该研究对推进城市高分辨率热红外定量遥感具有发展潜力和应用前景。 相似文献
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时序Sentinel-2A影像光谱特征的茶园提取应用 总被引：2，自引：0，他引：2
《测绘科学》2020,(6)
针对当前茶园遥感识别研究未充分分析利用光谱特征提取茶园的问题,该文详细探讨了光谱时间变化特征在茶园遥感识别中的应用潜力。研究利用时序Sentinel-2A影像,分析7种典型地物的时序光谱变化与NDVI变化,发掘出可用于区分茶园与其他地物的特征波段——红边2、红边3、近红外、红边4、短波红外1、短波红外2。基于上述波段或NDVI构造18个茶园提取特征,最终确定14个茶园提取特征,并基于每种特征分别构建决策树,实现茶园提取,并验证每种特征的可行性。结果表明,分类精度较高的前3个特征分别为SR-SWIR2-NIR_(_May)、SD-NIR-SWIR2_(_May)、SR-NDVI_(_MayDec);总体精度依次为96.71%、94.24%、93.43%。 相似文献
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用遗传算法反演连续植被的组分温度 总被引：6，自引：0，他引：6
由于热红外多波段数据间具有高度的相关性和混合像元的大量存在，使得多波段陆面温度反演精度难以提高，并且难以得到组分温度信息。在连续植被热辐射方向性规律上的基础上，以喜直型连续植被为例，进行了大量的Monte-Carlo模拟，建立了组分有效比辐射率与土壤表面比辐射率和植被叶面积指数之间的经验函数关系，并以此构造目标函数，采用遗传算法，从热红外多角度数据中，同时反演混合像元组分温度和土壤比辐射率以及叶面积指数。通过对模拟的观测数据进行遗传算法反演的大量试验，结果表明，遗传算法反演组分温度非常稳健，在宽松的先验知识条件下，遗传算法可以解决不确定性反演问题。遗传算法反演结果和野外实测数据作了比较，证实了反演原理的正确性，为基于热红外方向性辐射模型反演组分温度，提供了新方法。 相似文献
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由于对不同的传感器,单通道算法中的经验公式必须根据相应的热红外波段特征重新进行拟合,该文以覆盖广州市的卫星影像HJ-1B/CCD和HJ-1B/IRS为数据源,利用基于同步面上像元尺度的多源遥感数据MOD021KM,并结合上下行辐射和地表比辐射率来反演大气水汽含量以及大气透射率。在此基础上,针对环境卫星,提出修正的普适性单通道算法、大气辐射传输方程算法和单窗算法3种模型,进行广州市地表温度反演,最后利用野外观测数据进行验证。结果表明,相比普适性单通道算法和单窗算法,辐射传输方程模型精度比较高。 相似文献
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利用温湿度指数提高红树林遥感识别精度 总被引：1，自引：0，他引：1
针对使用TM图像反射波段信息难以将红树林与陆地植被、尤其是与水体—植被混合像元有效区分的问题,结合不同潮位的TM图像,基于反射波段信息,引入TM6热红外波段信息,提出了温湿度指数(temperature-moisture index,TMI)。分析结果表明,综合潮位信息、热红外波段信息及温湿度指数能显著提高红树林与其他地物之间的可分性。采用光谱角度制图(spectral angle mapping,SAM)监督分类法对红树林进行分类识别,较之其他研究者所采用的分类特征,热红外波段信息及温湿度指数能使红树林分类精度明显提高(Kappa系数提高了0.14,错分率降低了19.9%),说明利用潮位信息、热红外波段信息及温湿度指数可以提高红树林的遥感识别精度。 相似文献
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高光谱遥感是以成像光谱学为基础发展起来的一项综合性遥感技术,它能够同步记录成像区域内地物的空间信息和光谱信号,故而也称为“成像光谱遥感”。高光谱遥感所获取的数据称为“高光谱遥感图像”,相较于传统的遥感数据,高光谱遥感图像具有光谱分辨率高和“图谱合一”的特点,目前已成为遥感工程应用中的重要支撑数据之一。然而,受空间分辨率限制,混合像元（即某一像元内包含多种类型的地物）问题始终限制着高光谱遥感在精细化地物信息提取工作中的作用。混合像元分解（“解混”）是现阶段处理混合像元问题最有效的分析方法,旨在从亚像元角度出发,获取像元中纯净的光谱信号（“端元”）,并分析出各类端元在像元内所占的比例（“丰度”）。在遥感领域,为实现地物信息精细化解译,目前已发展出不同类型的解混方法,在一定程度上解决了混合像元问题对遥感定量化分析的制约。如今,随着深度学习的发展,越来越多的先进理论和工具被用于处理混合像元问题,发展出了一类基于深度学习的新型解混方法。这些新方法以光谱混合模型为桥梁,用深度学习方式来解译光谱混合现象。相比于传统的解混方法,基于深度学习的解混方法在隐藏信息的挖掘和利用方面更具优势,对先验知识依赖程... 相似文献
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对于航空航天大气偏振遥感来说,下垫面偏振辐射噪声影响扣除至关重要。本文基于航空偏振遥感数据,探讨了典型自然下垫面对可见光及短波红外波段偏振敏感性。研究发现,在可见光波段与短波红外(2250 nm)波段,植被下垫面偏振反射率线性拟合斜率都接近1,相关系数大于0.95,表明植被偏振反射率对光谱波段不敏感。比较分析了平静水面和存在耀光水面在670 nm和2250 nm两波段的偏振特性,存在耀光的水面其偏振反射率大约是平静水面的3倍。此外,在实验室测量了红砂土和河沙土的偏振反射率,偏振反射率随波段的改变量很小,其与波段的线性拟合斜率仅为10-5量级,说明两者的偏振反射率对波段很不敏感。因此,利用典型自然下垫面在可见和短波红外波段的偏振反射特性,将能够有效进行地气解耦,提高大气偏振遥感精度。 相似文献
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利用遗传算法优化神经网络实现混合像元组分参数的反演 总被引：1，自引：1，他引：0
《遥感学报》2000,4(Z1):31-37
采用热红外多波段遥感数据反演陆面温度(LST),由于波段间信息高度相关,以及难以直接反演混合像元组分温度,使得LST的反演精度和应用价值都受到很大的限制.在建立非同温混合像元热辐射方向性模型基础上指出,热红外多角度遥感提供了反演组分温度的可能性,但是,由于该模型是采用蒙特卡洛方法模拟而建立起来的数值概念模型,采用一般反演方法很难同时提取所有参数信息.为了有效获取各参数信息,使用神经网络模型.由于待反演参数中,组分温度、土壤比辐射率和叶面积指数(LAI)都是多角度辐射亮度的非线性函数,然而,使用经典的误差后传(BP)算法容易陷入局部最优解区域;虽然遗传算法(GA)可以搜索到全局最优解,但在微机上实现算法速度太慢,因此,采用GA训练神经网络,得到网络权重,然后再以GA训练得到的权重作为BP算法的初始权重,继续训练神经网络,直到获得满意结果.这样既可以发挥BP算法快速寻优的特点,又能得到网络权重的最优组合.数值模拟的结果表明,基于非同温混合像元热辐射方向性模型,采用GA优化的神经网络模型反演多维参数效果比较理想. 相似文献