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波谱模拟模型在遥感应用中至关重要，但是传统的波谱模拟模型应用主要是基于单机版的应用，模型模拟的结果不能广泛共享，并且利用波谱数据库的支持也十分有限。试图突破这种局限，以波谱模拟模型在遥感中的应用为主线，参照知识库系统建设的理论，采取B／S的网络结构．充分利用波谱数据库和先验知识库的强大支持，建立分布式波谱模拟模型的应用系统，通过一定的规则和算法自动从波谱数据库和先验知识库中调用数据和知识作为模型的输入参数；对于模拟的结果．可以根据用户意愿决定是否录入波谱数据库，作为知识库系统的知识获取机制，为用户进行遥感应用提供了一个有力的支持平台。 相似文献
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分布式遥感模型库的构建及其运行机制 总被引：1，自引：0，他引：1
波谱特性是地物目标的基本特性之一,是定性、定量遥感的基础。我国新一代地物波谱库建设以目标地物结构、波谱、知识库、模型库的相互配套为特色,旨在解决以前地物波谱库建设和使用中存在的一些问题,使地物波谱库在空间信息产业化过程中发挥更大的作用。论述了遥感模型库在新一代波谱数据库中的地位和作用,并就遥感模型库的组成、网络环境下的体系结构与开发技术,以及波谱知识库和元数据支持下的遥感模型库运行机制进行了探讨。提出基于网络的三层分布式遥感模型库体系结构和基于组件的模型库构建方法。同时还根据遥感模型库建设的具体情况,讨论了遥感模型方法元数据,并提出基于元数据的遥感模型库管理和运行机制。上述设计思想保证了遥感模型库具有动态的扩充机制和较强的代码可重用性,使模型库能够得到及时更新和扩充,从而保持库的先进性与实用性。 相似文献
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混合像元作为遥感信息的不确定性,一直是定量遥感科学研究的核心领域之一,干旱区由于下垫面均匀、气象条件单一等先天条件,已成为定量遥感产品真实性检验的理想场所。本文以塔里木盆地北缘的库车河绿洲为研究区,首先,针对不同地物类型分别采用不同方法进行地物端元提取;然后,以端元均方根EAR(Endmember Aver-age RMSE,EAR)和最小平均波谱角(Minimum Average Spectral Angle,MASA)值来选取最优端元;最后,用多端元光谱混合分析(Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis,MESMA)模型进行光谱混合分解,并对结果作了精度评价与比较分析。结果表明:MESMA模型能有效提高像元内基本组分丰度信息精度,从而为典型地物高精度提取提供了科学方法。 相似文献
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《国土资源导刊(湖南)》2014,(8)
正1976省遥感中心前身,湖南省地质局遥感地质解译站成立,开始利用美国Landsat第一颗及第二颗卫星数据(MSS)开展遥感地质工作。1984开始与航天部五院501部、中国科学院空间物理所等单位合作,在我国首次开展"国土调查多平台遥感预试验"工作,并系统地编撰了我国第一本《地物波谱数据库》。1985湖南省政府批准成立湖南省遥感中心,这是我国第一个省级遥感中心,隶属原湖南省地质局。 相似文献
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SPOT数据反演地物辐射亮度和反射率的基础研究 总被引：9，自引：0，他引：9
以往用户对于SPOT卫星数据的应用主要针对其高空间分辨率的特性,但是因SPOT卫星传感器的波段数和波长范围有限,故利用SPOT数据进行定量遥感分析(如地物辐射亮度及反射率)的应用研究较少。然而,利用SPOT数据进行地物辐射亮度和反射率的测量也有其高空间分辨率的优势,可以更精细地分辨各类地物的细节,降低混合像元对于定标分析的影响,提高定量遥感分析的准确度。本文将就SPOT数据的辐射校正原理及其在反演地物辐射亮度和反射率方面的应用开展基础性研究,对于SPOT卫星数据的定标参数读取提供了相应的方法,选取了几种比较典型的地物进行数据分析,并利用Landsat-7数据作为参考,评价SPOT数据测量地物辐射参数的可靠性和应用效果。 相似文献
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基于COM组件式定量遥感模型库的实践 总被引：3，自引：1，他引：2
为了使遥感模型库具有良好的可扩展性、重用性和互用性 ,本文提出了组件式模型库的设计思路和总体框架 ,并通过实例验证了遥感波谱模拟的可行性和采用 COM组件开发定量遥感模型库的可实施性。 相似文献
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不透水面作为反应城市表征变化和区域城镇化的重要技术指标,其位置、图斑大小、空间分布等信息在地表水热循环和能量平衡等领域被广泛需求。传统方法大都基于单一时相信息提取不透水面,而忽略多时相所蕴含的丰富信息。因此,本文提出多时相信息融合的不透水面级联提取方法,利用Landsat-8 OLI遥感影像分析归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、改进的归一化水体指数（Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI）和归一化建筑指数（Normalized Difference Building Index, NDBI）年内时序变化特点和典型地物间多时相波谱曲线的协同特征,并归纳不透水面多时相变化规律;再根据先验知识所获取的有效地表信息,进行多时相分级提取不透水面信息。此外,基于实地考察数据和同期2 m GF-1遥感影像屏幕数字化生成30 m不透水面图斑,进行精度验证、分析和对比单时相、四季相及多时相3种时序情况下的提取精度。结果表明：单时相提取不透水面总精度最低,四季相提取精度优于单时相,而多时相提取精度最高（精度可达93.66%,Kappa系数为0.81）。本方法在偏远城镇不透水面的有效识别中显露潜在优势,可为不透水面提取方法融合时序波谱特征提供新思路。 相似文献
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面向新时期水利行业“补短板”和“强监管”的应用需求,遥感的前沿技术高光谱遥感凭借较高的光谱分辨率和图谱合一等优势,在水生态、水环境等水利行业的应用中发挥了重要作用,同时在水灾害、水资源等层面中也存在着一定的应用潜力。本文介绍了高光谱遥感的成像原理,回顾了成像光谱仪的发展,列举了目前国内外典型的高光谱载荷。重点介绍了高光谱遥感在水利行业的应用进展,包括水华及水生植物监测、水华和水草精确区分、叶绿素浓度反演、悬浮物浓度和泥沙含量定量估算等具体工作。指出高光谱遥感在实时大范围洪涝灾害应急监测、陆表水文参数定量反演等工作存在一定的发展潜力。最后对高光谱遥感在水利行业的应用存在的瓶颈问题进行总结分析并提出展望：多平台高光谱水利要素立体监测与集成技术研发;水利典型地物要素标准波谱数据库构建;水利高光谱遥感信息智能挖掘的理论方法研究。为拓宽高光谱遥感在水利应用中的研究提供参考。 相似文献
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多源遥感数据时空融合模型应用分析 总被引：4，自引：0，他引：4
多源遥感数据时空融合模型是解决目前遥感数据获取能力不足问题的重要方法之一,当前主要融合方法的研究,集中于平原区域,缺乏复杂条件下的多源遥感数据融合技术的应用研究。针对我国南方复杂条件,本文对比研究了多源遥感数据时空融合模型在我国南方复杂条件下的应用能力。针对LORENZO模型、LIU模型、统计回归模型、STARFM和ESTARFM 5种主流多源遥感数据时空融合模型,采用Landsat-ETM+和MODIS数据,以江苏省南京市的小块区域为实验区,利用5种模型生产融合影像,以真实Landsat-ETM+数据为模板,定性和定量评价融合效果的好坏。结果表明：除LORENZO模型外,其余4种模型获得的融合影像与真实影像之间都具有较高的相关性,相关系数均高于0.6,其中,ESTARFM模型的融合影像与真实影像间的相关性最高,融合效果最好,其次为STARFM模型,再次为LIU模型和统计模型法。在融合过程中采用距离、时间和光谱等信息越多,融合效果越好,在复杂地区的适用能力越强,融合影像更能反映地物的细节特征。 相似文献
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线性光谱混合模型的ASTER影像植被应用分析 总被引：6，自引：2，他引：4
本文利用线性光谱模型分解混合像元方法。从ASTER多光谱遥感数据提取福州地区植被覆盖丰度的定量信息,与归一化差值植被指数进行了回归分析,结果相关系数高达95％;通过对植被景观格局分析,表明研究区以中等丰度植被占据主要地位,生态系统较为稳定。 相似文献
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高时间分辨率遥感在土壤质地空间变化识别中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
在土壤信息推测研究中,遥感技术通常被作为辅助手段,用来提供地形和植被数据,并利用它们与土壤之间的关系推导土壤空间信息。然而,在平原等地形平缓的农业区,易于观测的地形和植被等环境因素,通常与土壤的协同程度较低,不能有效用于推测土壤质地等属性的空间变化。对于这类地区,如何寻找新的易于获取的变量,以准确地揭示土壤属性的空间变化,是需要解决的问题。本文提出了利用高时间分辨率遥感捕捉这类地区土壤质地空间变化的方法。采用光谱-时间响应线对多时相的光谱数据进行组织表达,使用光谱信息散度定量刻画不同光谱-时间响应线之间的差异。结果显示,在相同的地形和植被条件下,土壤质地相同的区域,其地表动态反馈模式明显相似;土壤质地不同的区域,其反馈模式也明显不同;土壤质地越相似,反馈模式也呈相似趋势。这表明,高时间分辨率遥感获取的地表动态反馈能够有效地指示土壤质地的空间差异。本文的工作表明了高时间分辨率遥感在土壤空间变化识别方面的应用潜力。 相似文献
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土地利用变更的遥感应用分析 总被引：5，自引：0，他引：5
发现变化区域和变更类型是土地利用变更信息提取的主要任务,随着遥感技术的发展,土地利用变化信息提取的方法趋向于结合高分辨率的卫星影像和现有的影像处理方法来产生变化信息模板。本文全面总结分析了土地利用变更信息获取的技术和方法,并在此基础上进一步研究了基于RS和GIS技术的土地利用变更信息获取技术方法,以及高分辨率遥感影像在土地利用变更信息提取中的应用分析。 相似文献
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地表组分温度比像元混合温度具有更强的物理意义和实用价值,是定量遥感反演的一个重要研究方向。本文以马尔可夫链和最大后验准则地表温度尺度转换方法,结合静止气象卫星数据高时间分辨率的特点,通过模拟静止气象卫星数据地表组分温度反演进行分析和验证。在研究过程中,地面被简化为由植被和土壤两组分组成,同时假设邻近像元的植被和土壤组分温度相同。鉴此,本文通过模拟构建20×20像元大小的静止气象卫星混合像元图像,并对各像元各时刻温度添加均值为0标准差为2K的随机误差,最终应用所提算法估算各像元各时刻的植被和土壤组分温度大小。精度分析结果表明,该算法能够较为精确地反演植被和土壤组分温度,且误差基本控制在2K以内。此外,本文还进一步讨论了算法的适用性及其对混合像元温度误差、植被覆盖度误差,以及邻近像元植被覆盖度变化范围的敏感度。分析结果再次证明,该方法对混合像元温度误差和植被覆盖度误差都具有较低的敏感性,在最大温度误差条件(均值为1.8K,标准差为5K)和最大植被覆盖度误差(均值为0.18,标准差为0.2)的条件下,各组分温度的估算精度分别能控制在3K和2K以内,满足精度要求。但是,由于组分温度初值的确定方法,对所计算窗口内植被覆盖度变化范围有较强的敏感性,反演结果与植被覆盖度变化范围相关,要求窗口内植被覆盖度变化范围足够大才能满足初值估算的精度要求。 相似文献
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高光谱遥感在地物精细探测方面具有较高的精度,能够实现弱缓信息的提取。应用高光谱遥感技术研究福建矾山高植被覆盖铜钼矿区重金属铜铅等元素与覆盖植被光谱胁迫相关性。通过对比分析矿区与非矿区典型植被光谱特征,在光谱特征分析结果基础上得出矿区典型植被均不同程度受到了重金属元素胁迫,并造成光谱曲线发生变异。在分析结果基础上,结合植被地球化学数据建立重金属与植被光谱胁迫相关性数学模型,提出矿区重金属与覆盖植被胁迫相关性。依据该模型可获得金属元素的空间分布,最终实现高光谱遥感技术在高植被覆盖区地质找矿中的应用。 相似文献
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城镇扩张的多源遥感图像动态监测分析 总被引：1，自引：1，他引：0
遥感动态监测城镇扩展己成为一个重要的研究和应用领域。利用ASTER和TM多源多时相遥感影像和地形数据,以福建省漳州市区为示范区,对城镇建筑用地扩张进行了遥感监测。研究认为,对于ASTER影像,综合利用光谱知识、多时相植被指数、城镇建筑用地的地形分布等建立分类决策规则,可以有效提取城镇建筑用地信息(精度不低于90%);研究提出用较新时相影像获取的城镇建筑用地限定较早时相影像城镇建筑用地提取范围的思路,拓展了TM影像三指数法的应用范围,以此保证了较早时期TM影像城镇信息的有效提取。 相似文献
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遥感影像的获取受卫星、传感器设计、大气条件等限制,往往难以兼顾时间和空间分辨率,导致由单一来源数据提取遥感信息难度较大,难以满足各种应用对信息时空分辨率越来越的需求。由此出发考虑多源数据的不同优势及其随着周期运行不断积累的多时相数据,设计了基于地块协同多种分辨率甚至多源数据的分类方法。以高空间分辨率影像为地理基准构建稳定地块分布图,这些地块在一定时间内边界与基本属性相对稳定,由此可以协同利用高时相分辨率数据反映地块在不同时间点的光谱表现,分别计算形成地块的时相变化特征,根据地类各自特点选择不同方法与数据特征完成解译,总体上以地块级监督分类完成具体类别解译。在2014年夏季青海玛多的米级土地利用分类实验中,整个植被生长季的中分数据以及冬季无云高分数据被收集用于协同分类,在解决多数据匹配、合成的基础上充分利用各数据的优势,对建设用地、水体、植被等关键类别区别对待,整体上取得了较高的解译精度,不但有效克服传统视角下数据源不足、信息缺失等问题完成了全县解译,而且保证了土地信息的时空分辨率,为生态调查与保护提供了最新最全数据支持。 相似文献
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土壤水分是连接地表水循环和能量循环的关键参量,精确获取该参量对于理解气候变化、地表水文过程、地气间能量交换机理等具有重要意义。微波遥感由于其较为合适的探测深度和坚实的理论基础在观测地表浅层土壤水分上具有很大优势,结合反演方法可以获取空间连续的土壤水分含量,有助于更加客观认知土壤水分的时空演变机理。随着微波遥感数据的不断丰富,多种微波遥感土壤水分反演方法相继涌现,为了更好地了解其发展和趋势,本文总结了当前土壤水分微波反演常用的卫星遥感数据并分析其发展趋势,后从主动微波反演、被动微波反演和多源协同反演3个方面梳理了各类土壤水分微波反演方法的原理、发展和优缺点,最终总结出目前微波遥感土壤水分反演方法的发展趋势：即土壤水分微波反演方法的时空普适性逐渐增强、面向高时空分辨率的土壤水分微波协同反演方法快速发展以及土壤水分微波反演方法的智能化水平不断提高。 相似文献
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《中国地理科学(英文版)》2019,(2)
Soil organic matter(SOM) is an important parameter related to soil nutrient and miscellaneous ecosystem services. This paper attempts to improve the performance of traditional partial least square regression(PLSR) model by considering the spatial autocorrelation and soil forming factors. Surface soil samples(n = 180) were collected from Honghu City located in the middle of Jianghan Plain, China. The visible and near infrared(VNIR) spectra and six environmental factors(elevation, land use types, roughness, relief amplitude, enhanced vegetation index, and land surface water index) were used as the auxiliary variables to construct the multiple linear regression(MLR), PLSR and geographically weighted regression(GWR) models. Results showed that: 1) the VNIR spectra can increase about 39.62% prediction accuracy than the environmental factors in predicting SOM; 2) the comprehensive variables of VNIR spectra and the environmental factors can improve about 5.78% and 44.90% relative to soil spectral models and soil environmental models, respectively; 3) the spatial model(GWR) can improve about 3.28% accuracy than MLR and PLSR. Our results suggest that the combination of spectral reflectance and the environmental variables can be used as the suitable auxiliary variables in predicting SOM, and GWR is a promising model for predicting soil properties. 相似文献