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结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合 总被引:4,自引:2,他引:2
高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。 相似文献
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针对在七参数坐标转换过程中,控制点本身含有的各种误差会对坐标转换的结果产生影响的问题,该文探讨了随机误差对七参数转换模型的影响:以七参数坐标转换模型为研究对象,模拟不同尺度范围的空间直角坐标,给定七参数数值求解另一组空间直角坐标,然后加入不同幅度的随机误差,利用最小二乘准则求解参数,从数值角度分析随机误差对七参数数值以及坐标转换结果的影响。实验结果显示,大范围的七参数模型解算的稳定性优于小范围的模型解算,以及X、Y、Z方向某一方向上的误差对另两个方向的解算结果影响较小。 相似文献
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针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。 相似文献
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针对利用像元二分模型估算植被覆盖度的精度不高的问题,该文基于OSAVI,提出了选定模型参数(OSAVIs和OSAVIv)的方法,并将该方法应用于青海省植被覆盖度估算。该方法通过高分辨率影像在研究区内选取纯裸地和纯植被样点,并将纯裸地样点的OSAVI作为纯裸地样点像元的OSAVIs,将纯植被样点的OSAVI作为纯植被样点像元的OSAVIv,利用样点像元的OSAVIs和OSAVIv值,通过普通克里金内插法,求得研究区每个像元对应的OSAVIs和OSAVIv。经精度验证结果表明:此方法较常规的参数选取方法,RMSE由0.170降至0.156,MAE由0.137降至0.124。经进一步分析表明,此方法对边缘验证点和非边缘验证点的估算精度都有所提高,由于配准误差和周围地表漫反射的影响,边缘验证点的估算精度低于对非边缘验证点的估算精度。 相似文献
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基于物元模型的可拓学理论分析,提出华北平原德州地面沉降易发区的可拓学划分方法。利用地面沉降易发性分级、分类标准和影响因子分析,构造出经典域物元和节域物元,应用物元和可拓集合中的关联函数,建立了易发性等级综合评判的可拓评价模型,通过基于层次分析法的可拓学评价分析,采用正方形等间距(2km×2km)剖分了135个网格,再将剖分单元转化成面元,经过等值差分,得到了地面沉降易发区划结果。计算结果显示,可拓学方法能够实现定量化、多因子评价地面沉降易发性等级问题,从而科学合理地指导地面沉降综合分区防治。 相似文献
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正青海藏区,亟待提升测绘精度长期以来,受青海省藏区地理条件艰苦、经济基础薄弱等因素的影响,青海各州、县级基础测绘工作投入少之又少,加之各州县测绘人才匮乏,测绘队伍力量薄弱,使得大比例尺基础地理信息数据采集等基础测绘工作几乎没有开展。2012年,国务院批准了《"十二五"支持新疆自治区、新疆生产建设兵团和四川云南甘肃青海四省藏 相似文献