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IRS - P6卫星LISS3图像数据质量评价 总被引:8,自引:0,他引:8
利用辐射精度、清晰度、信息量、信噪比、几何精度、地面分辨率6个数据质量评价指标,对LISS3与TM图像进行对比分析。研究结果表明,LISS3图像在地面分辨率和信噪比方面有显著提高,几何精度(均方根误差为0.28)小于1/2个像元,在绿(0.52~0.59μm)、红(0.62~0.68μm)和近红外(0.77~0.86μm)波段其辐射精度、清晰度、信息量均高于TM图像,在短波红外波段(1.55~1.70μm)相应指标略低于TM图像。分析LISS3在短波红外波段图像质量指标降低的原因,提出增加LISS3第5波段宽度、新增波长2.2~2.5μm的短波红外波段以改进LISS3传感器的波段参数。 相似文献
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多光谱遥感分类与影像空间分辨率有着密切的关系,在适宜空间分辨率影像上进行地物分类能够获得更高的精度。随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征被广泛用于遥感分类,但由于不同地类空间尺度不同,纹理对不同地物分类的影响程度也有所差异。本文基于高分一号2 m全色和8 m多光谱影像融合后的高空间分辨率多光谱数据构建反射率空间序列,选用3种分类方法对序列分类,并分别计算2 m融合数据及8 m多光谱影像的纹理特征,选择特征波段与相应多光谱波段组合用以分类研究,最后计算混淆矩阵评价分类精度。研究结果表明,通过回归分析得到多光谱分类的最佳空间分辨率为5 m,与其他研究中利用全色波段分类的结论一致,这说明最佳空间分辨率的选择不受光谱信息影响;对多光谱分类精度随空间分辨率变化的变化趋势分析发现,分类精度在20~30 m分辨率范围区间内快速降低,这为多光谱遥感分类数据空间分辨率的选择提供了重要参考;此外,对光谱与纹理特征结合后不同地类分类精度的变化分析显示,加入纹理特征后,冬小麦、人工建筑、有林地和水体的分类精度在2 m分辨率下分别提高了1.49%、1.51%、4.94%、1.54%,8 m分辨率下分别提高了2.95%、10.95%、5.91%、5.14%,说明引入纹理特征有利于提高分类精度,但其对不同地物类型、不同分辨率影像的影响程度不同。 相似文献
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PS技术及其在地表形变监测中的应用现状与发展 总被引:10,自引:0,他引:10
合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)为地表形变监测提供了极具应用潜力的手段,具有大面积、高空间分辨率、全天候及成本低的优点。但由于大气条件变化、地表覆被等时间空间去相干的影响,其精度和普适性受到极大限制。 近几年发展的永久散射体(PS)技术在传统差分干涉测量(DInSAR)中引入时间维,分析长时间内保持稳定的像元集相位变化,获得毫米级的地表形变测量精度,同时有效地解决了时间空间去相关和大气非均质性影响的问题,目前在滑坡、地面沉降和地质灾害监测等领域得到了广泛的应用。PS技术具有高精度、高时间分辨率、能极大提高影像利用率的优点;但只适用较小区域、需要大量影像、且不适于分析快速突变的地表形变。为克服PS应用中的问题,近年来出现了三角反射体技术、多平台PS技术及相关性像元分析(CPT)技术,使PS技术应用具有更广泛的适应性。 相似文献
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基于主成分分析的反射光谱在岩石学中的应用——以哈密地区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先总结并分析了岩矿常见光谱特征的波长位置及其产生原因。然后基于主成分分析技术对哈密42条岩石实验室光谱进行了定量分析。前两个主成分共包含了96.7%的信息量,代表了原始信息。第一主成分反映了岩石总体反射率大小,称为反照率因子;第二主成分反映了光谱曲线斜率变化,称为形状因子。使用这两个主成分可以区分该区主要岩类,达到了数据压缩和分类的目的。第三和第四主成分尽管所占信息很少,但反映了岩石蚀变信息。为了突出蚀变岩石光谱吸收特征,进而又对经过连续统去除后的光谱进行主成分分析,结果发现,在新生成的第三和第四主成分图上,4种矿石被清晰区分开来。 相似文献
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星载SAR距离-多普勒定位算法中地球模型的修正 总被引:1,自引:0,他引:1
星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)距离-多普勒定位算法(R-D算法)模型基于严格的成像几何构建,不需在视场中设置任何位置确知的特征点。但对具有一定高程的目标,以往的研究将目标高程直接加在平均赤道半径上对地球模型进行修正。由于地球体的椭球特征,这种修正并不能完全消除高程对定位误差的影响,会产生随纬度和目标高程变化的定位误差。本文介绍R-D定位算法的原理,推导将目标大地高归算至地球赤道半径的公式,给出地球模型合理的修正公式。最后根据实例和仿真分析,表明在低纬度的定位研究中,以往的修正方式仍然可以达到很高的精度;而在高纬度和高海拔地区,则会产生较大的定位误差,应使用更为合理的地球模型。 相似文献
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高光谱反演水稻叶面积指数的主成分分析法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了通过水稻冠层反射光谱来提取水稻叶面积指数信息,尝试利用辐射传输模型PROSPECT+SAIL来模拟水稻冠层反射光谱,
比较了各植被指数中叶面积指数(LAI)和叶绿素浓度的相关性。在观察光谱曲线后发现,红边位置光谱可以较好地区分LAI和叶绿素
浓度二者引起光谱变化的差异。由此提出对700 nm~750 nm区间内的反射光谱做主成分变换,并利用第2主成分与LAI建立反演模型(
即主成分分析法),取得了较好效果,表明在植被指数趋近于饱和以至于无法区分二者相关性时,主成分分析法可以作为一种简单
而有效提取水稻叶面积指数信息的补充手段。 相似文献
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高分辨率遥感植被分类研究 总被引:16,自引:0,他引:16
以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息的高分辨率遥感植被分类方法,分类总体精度从仅利用光谱信息的83.16%显著提高到91.89%,Kappa系数达到0.8886。采用Quickbird遥感影像对该方法进行验证,分类总体精度为91.94%,Kappa系数为0.8783,表明该植被分类方法能有效地对植被进行分类与识别,精度较高,且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和有效的方法途径。 相似文献
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