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本文综述了不同波段的雷达数据在各应用领域中的优势和不足,并提出在某些领域中,两个或三个波段联合使用有其明显的优势。 相似文献
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针对部分水体提取方法在提取城区水体时易出现漏提、错提和夹杂背景噪音的现象,本文提出一种更适合城市小型湖泊水体提取的方法,采用Landsat卫星影像的绿光波段、近红外波段和中红外波段(或短波红外波段),构建的经验型归一化差异水体指数ENDWI,相比NDWI和MNDWI,ENDWI在提取南昌城区水体时更具优势。本文以ENDWI为最佳水体提取模型,利用1989—2016年间4个不同时期的Landsat TM/OLI影像对南昌城区11个湖泊的面积变化状况进行了监测,从而制作了研究区各湖泊的面积变化图谱。随后引入气候指标和城镇化指标对南昌城区湖泊面积变化的成因进行分析。结果表明:气候对湖泊面积变化的影响有限,多年的城镇化运动,尤其是填湖造房运动的普遍存在才是湖泊面积变化的主要原因。 相似文献
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TM图像的光谱信息特征与最佳波段组合 总被引：2，自引：0，他引：2
本文分析了北自黑龙江省寒温带缓岗平原、南至广东省南亚热带丘陵等9个不同景观类型样区的TM图像数据,查明TM图像的光谱信息具3—4维结构,其物理含义相当于“亮度”、“绿度”和“热度”、“湿度”。在TM7个光谱图像中,一般以第5波段包含的地物信息最丰富。3个可见光波段(即第1,2,3波段)之间,两个中红外波段(即第5,7波段)之间相关性很高,表明这些波段的信息中有相当大的“重复性”或“冗余性”。第4,6波段则颇特殊,尤其是第4波段与各波段的相关性都很低,表明这个波段的信息有很大的独立性。计算20种组合的熵值的结果表明,由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像,一般具有最丰富的地物信息,其中又常以4,5,3或4,5,1波段的组合为最佳。 相似文献
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为充分利用高光谱图像自身丰富的光谱信息和空间信息,提出一种基于优势集聚类和马尔科夫随机场相结合的高光谱图像分类算法。首先,分析高光谱图像局部空谱一致性,完成对波段信息量和差异程度的度量,构造无向加权图,利用优势集聚类方法选择出保留良好结构信息的最优波段子集;其次,通过马尔科夫随机场对波段选择后的相邻像元建立局部空谱一致性,有效利用图像空间上下文信息;最后,根据贝叶斯定理,将高光谱图像分类问题转化为最大后验概率的求解问题,从而获得分类结果。2个经典数据集(Indian Pines和Pavia University)的实验表明,相比其他同类算法,该算法能达到更高的总体分类精度和Kappa系数。 相似文献
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太阳光线被水面直接反射到传感器会造成耀斑污染的现象。高分辨率卫星影像可利用近红外波段消除太阳耀斑。在分析耀斑产生的辐射传输过程的基础上,利用World View-2卫星4波段和8波段多光谱影像设计实验,比较了3种常见的高分辨率太阳耀斑消除算法。结果表明,各种耀斑消除算法的目视效果都较为优秀,定量应用场合下Hedly算法和Goodman算法更有优势。 相似文献
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从正射纠正、图像融合及波段选择与组合等关键技术入手,对2012年9月获取的SPOT6卫星图像进行处理,初步研究结果表明:在正射纠正中,在辅助信息相同且精度较高的前提下,利用有理函数模型(rational function model,RFM)和严格物理模型(rigorous physical model,RPM)纠正的图像均能达到1∶1.5万比例尺正射影像图的制图精度,但RPM方法的纠正精度明显优于RFM的,且对地面控制点数量需求上,RPM最少需要8个,而RFM仅需要3~4个;在图像融合中,Pan Sharp变换法融合的图像在信息量、光谱特征和边缘特征等方面具有综合优势;在波段选择及组合中,若以信息提取为目的,认为B4(R)B1(G)[(B2+B3)/2](B)波段组合最优,若以制图为目的,选择B3(R)B2(G)B1(B)波段组合效果更佳。 相似文献
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基于波段选择的MODIS全国土地覆盖分类 总被引：1，自引：0，他引：1
以MODIS多光谱和多时相数据为输入参数进行了全国土地覆盖分类研究。从试验区2007年MODIS 8 d数据的合成影像(MOD 09)中提取EVI、NDWI和NDSI 3个指数,并将其作为特征波段与原有的7波段(B1～B7)形成10波段影像。以统计分类J-M距离平均值和SVM分类总精度为标准评价不同波段对土地覆盖分类的贡献。在全国范围内,选择贡献最大的EVI、B7和B4这3个波段的月合成值,并分别对其作PCA变换,选取各PCA变换后的前3个波段进行分类运算。研究结果表明,在没有其他辅助信息的境况下,基于MODIS贡献最大的前3个波段结合多时相信息能够在中分辨率区域土地覆盖分类中取得较好的分类结果,其精度为78.04%。 相似文献
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Landsat系列卫星对地观测40年回顾及LDCM前瞻 总被引：7，自引：0，他引：7
Landsat系列卫星数据凭借其长期连续、全球覆盖、适中的时间空间分辨率和科学的数据存档与分发策略等优势,逐渐成为地表特征和地球系统科学研究中最有效的遥感数据之一,并广泛应用于生态环境、农林地矿、能源资源、教育科研和政府管理等领域。而第8代陆地卫星--陆地卫星数据连续任务卫星(LDCM)于2013年2月发射升空,该卫星携带了运行性陆地成像仪(OLI)和热红外传感器(TIRS)两种传感器。与Landsat 7/ETM+相比,OLI/TIRS在波段设置、辐射分辨性能和扫描方式上都得到很大改进,其中OLI共包括9个波段,新增海岸带(coastal)监测和卷云(cirrus)识别波段,TIRS则设置了两个热红外波段。如果LDCM能够成功升空运行,它将继续承担起长期连续对地观测的使命。 相似文献
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植被冠层辐射散射信号中蕴含了丰富的植被信息,通过构建植被冠层辐射散射模型,可以实现植被结构等生物物理参数的遥感定量反演。迄今为止,可见光/近红外、热红外、微波波段均已发展了大量的模型,这些模型在参数反演方面各具优势,但不同波段的模型又有其自身的局限性。跨波段的联合模拟可以实现模型间的优势互补,进而提高地表参数的反演精度,近年来已有学者专注于可见光/近红外与热红外模型,热红外与微波模型,主被动微波模型,以及可见光/近红外与微波模型的联合模拟和协同反演,但多是两两联合,且主要是基于经验模型或解析模型。基于3维场景的植被冠层辐射散射特性模拟模型可以细致刻画不同组分的结构和空间分布特征,对于由植被结构引起的多次散射和组分比例变化的考虑具有优势。本文主要介绍了3维模拟模型在可见光/近红外、热红外和微波波段,以及跨波段联合模拟方面的研究进展,从模型机理、场景统一、以及组分理化参数的统一的角度,探讨了构建多波段3维模拟系统的可行性,展望了多波段3维模拟模型的发展趋势。 相似文献
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对波段实施组合运算是遥感数据分析中广泛使用的方法。但如何选择最佳波段,确定最佳波段组合则是波段组合分析中存在的两大关键问题。本文使用投影线与等值线的概念分析了在以两个波段的数值作为数轴的二维平面空间里各种波段算术组合(加、减、乘、除、平方和等五大种类)的几何特征,揭示出波段组合的内在机理。只要有工作区的少量地物类型的先验数据,根据它们的分布特征就能确定出应该使用何种组合。根据等值线是否能从非特征目标背景中最有效地区分出特征目标,得出最佳波段。再根据等值线在投影线上的相截区域是否能最有效地增强特征目标信息和抑制非特征目标信息确定出最佳波段组合。通过选择内蒙古地区TM磁带数据的应用分析,我们认为这是一种行之有效的方法。至于多于二个波段的组合机理尚待进一步分析研究。 相似文献
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植被指数是地球陆表植被覆盖度和植被活力的指示因子,对环境监测、植被理化参量估算等应用研究有重要的意义。基于植被的反射光谱特征,通过遥感数据波段的组合,可以计算得到遥感植被指数。传统的植被指数如NDVI、EVI等仅利用有限波段信息的线性或非线性组合构建而成,没有充分利用遥感传感器所提供的多波段遥感信息,通用归一化植被指数UNVI(Universal Normalized Vegetation Index)充分利用了遥感传感器提供的多波段植被光谱信息,因此在反演植被叶绿素、生物量等植被理化参量上较其他传统植被指数更具优势。为方便UNVI指数的计算,本文基于IDL语言开发了UNVI软件插件,可直接作为ENVI商业遥感软件进行调用,并可满足多个传感器的UNVI计算需求。为了验证UNVI的应用效果,以植被总初级生产力GPP(Gross Primary Productivity)估算为例,比较了不同植被指数估算GPP的效果,结果表明:基于UNVI估算的GPP与通量站点获得的GPP具有较高的相关性(相关系数R2为0.79),验证了UNVI在GPP估算方面的优势。本文提供的UNVI软件插件可为遥感研究和应用人员提供便捷的计算工具。 相似文献
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在对地观测卫星ASTER传感器的15个波段中,有5个(10～14波段)是热红外波段,特别是其中的第13和14波段可以被用来反演地表温度.文中把针对TM影像的单窗算法改进成适应于ASTER传感器的单窗算法,即先对ASTER的13波段(10.25～10.95 μm)和14波段(10.95～11.65 μm)的Planck方程进行线性简化,然后用单窗算法分别对ASTER的第13和14波段建立方程,从而形成了针对ASTER传感器的单窗算法,并对参数的获取做了简要的介绍.最后分析了算法的有关应用. 相似文献
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基于光谱特征的湿地湿生植物信息提取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于湿生植物光谱特征分析,采用面向对象分类方法提取湿地典型植被信息。在大量的野外实地调查基础上,确定提取的典型植物类型为芦苇(Phragmites australis)、长芒稗(Echinochloa crusgallii)和睡莲(Nymphaeatetragona);采集湿地优势植物光谱数据,将优势植物与提取对象芦苇、长芒稗和睡莲的光谱特征进行相关性分析,获取物种间区分性好的波段及波段组合,参与影像分割权重的设置;根据典型植被的分布特征,确定面向对象分割尺度(其中芦苇的分割尺度为50,长芒稗的分割尺度为20,睡莲的分割尺度为100)。通过研究发现:基于光谱特征分析的面向对象的分类精度为96%,而未利用光谱特征的面向对象的分类精度为87.3%,传统监督分类精度仅为82.3%。证明在面向对象提取前对植物光谱特征分析得到区分性好的波段及波段组合参与分割,对提高分类精度起关键作用。 相似文献
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水浇地与旱地春小麦冠层高光谱反射特征比较 总被引：1，自引：0，他引：1
用野外实测的水浇地与不同坡向旱地春小麦各发育期的冠层光谱数据,对比分析各发育期春小麦冠层光谱反射特征;依据TM图像的波段设置将实测光谱划分为4个波段,对比分析水浇地与旱地春小麦光谱在各波段的差异,并选择出识别水浇地与旱地春小麦的最佳波段。研究结果表明:不同地类水浇地与旱地春小麦冠层光谱反射率在可见光波段呈现的总特点是阳坡地双面坡地阴坡地水浇地,在近红外波段则相反;不同发育期的水浇地与旱地春小麦在可见光波段均呈现起身期乳熟期拔节期抽穗期扬花期的特点,在近红外波段则呈现扬花期抽穗期拔节期起身期乳熟期的特点;因各地类春小麦叶绿素含量的相对值和覆盖度不同,在可见光波段的光谱曲线也存在差异——水浇地与旱地春小麦在起身期和乳熟期的光谱曲线各成1条线,而在其他3个发育期则形成2条曲线(水浇地和阴坡地的光谱曲线基本重合,阳坡地和双面坡地的光谱曲线完全重合)。760~900 nm谱段是识别水浇地与旱地春小麦的最佳波段。 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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针对NDWI和MNDWI两种水体指数在水体信息提取过程中易夹杂无用背景信息的问题,该文提出一种经验型归一化差异水体指数ENDWI。利用TM影像的绿光波段、近红外波段和中红外波段构建归一化波段组合,较好的减少了建筑物和道路错提的现象,进一步消除了背景噪音,实现了对水体信息的快速提取。以南昌市六区县的TM影像作为数据源,进行实例论证,实验结果显示ENDWI方法对城区、湖泊区、河流区等局部特定水域的提取更具优势,总体分类精度分别达到了97.45%、98.07%和97.23%,提取过程简单有效,具有一定的实用价值。 相似文献