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2015年10月26号发射的天绘一号03星是中国传输型立体测绘卫星天绘一号系列的第3颗卫星。三线阵和多光谱影像数据是天绘一号卫星的重要数据,用于立体测绘、彩色融合、遥感观测等多种用途。因此,为了推动天绘一号03卫星影像数据早日为相关领域提供服务,本文采用客观评价的方法,对天绘一号03星的三线阵和多光谱影像质量进行了全面的评价分析。评价结果显示(天绘一号)03星的清晰度、对比度、细节能量、边缘能量、功率谱、信息容量指标值远高于天绘一号01、02星。说明天绘一号03星三线阵/多光谱影像在地物细节和边缘纹理特征的描述上优于天绘一号01、02星,同时载荷接收的信息量远高于天绘一号01、02星。天绘一号03星较高的信噪比指标说明其载荷抑制噪声的能力优于天绘一号01、02星。边缘辐射畸变和增益调整畸变表明在辐射均匀程度上,天绘一号03星三线阵/多光谱影像介于天绘一号01和02星之间。因此,与同类天绘一号01,02星的三线阵与多光谱影像相比,天绘一号03星影像质量有着显著的提高。 相似文献
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随着遥感数据的广泛应用,遥感应用行业对亚米级遥感影像数据的处理速度和处理精度有了更高的要求。文章以黑龙江省鹤岗市兴安区作为试验区,基于EasyOrtho软件,对高分二号卫星数据进行批量快速自动处理,生成正射影像图;并与人工处理成果进行对比,分析该方法的可行性,提出合理化建议。 相似文献
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针对资源三号卫星影像如何进行影像融合、波段组合才能到达到最佳视觉效果还没有统一意见的问题,该文提出了利用目前测绘项目中普遍采用的融合算法、波段组合比例对不同地形类别资源三号卫星影像进行实验验证的方法。综合主观评价与客观评价融合后的影像质量,得出了Subtractive、Pansharp和Pansharp2方法较为适合资源三号卫星影像融合的结论,其中绿波段与近红外波段的最佳组合比为9∶1。同时,分析了资源三号卫星影像融合后数据量大大增加、如何将近红外波段的波谱信息合理地加入到红、绿、蓝波段中等问题。 相似文献
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国土资源一张图中丰富、详实、动态的数据是城市重要的基础数据,是智慧城市建设的核心数据资源.本文从国土资源一张图的应用出发,首先介绍了其在“以地控税、以税节地”中的应用,然后提出了国土资源一张图通过多源数据整合和广泛应用,上升为全市一张图的路径和方法,在此基础上,通过开展在社会管理创新、大数据分析中的应用与实践,证明了一张图应用的潜力和价值. 相似文献
97.
利用NASA行星数据系统提供Apollo计划登月点采样线路影像数据,通过与嫦娥二号CCD数据、印度M~3数据空间校正获得采样路线坐标。开展嫦娥二号CCD数据与印度M~3数据MAP(后验概率)融合并选择Apollo 15、Apollo 16-62231的LSCC测得的标准岩石双向反射率光谱与M~3、嫦娥二号进行交叉定标。本文采用月球岩石光谱谱型全特征分析方法,选取涵盖Apollo计划登月获取的36个基站主要岩性87种、285件岩石样品,利用校正后的M~3数据分析月球典型岩石各阶吸收反射特征,建立月球典型岩石标准遥感影像光谱库,此后应用Apollo 623个岩石样品进行对比得到很好结果,同时完成Apollo 16登月点周围领域岩性分布图,并讨论了研究区的岩石成因,Apollo 16区域形成于高地大撞击,在早期的研究中已经被用于划分月球年代,本文方法对于月球岩石类别研究与理解月球的岩浆演化具有重要的研究价值。 相似文献
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99.
通过资料搜集和整理,系统总结了亚洲钾盐资源分布特征,进行了亚洲钾盐勘探开发战略选区研究.建议加强"一带一路"沿线亚洲国家(地区)钾盐资源潜力的综合评价,优先考虑勘探开发老挝、泰国、土库曼斯坦、乌兹别克斯坦、哈萨克斯坦等中国周边国家的钾盐矿. 相似文献
100.
An Antarctic sea ice identification algorithm on the HY-2A scatterometer(HSCAT) employs backscattering coefficient(σ0) and active polarization ratio(APR) for a preliminary sea ice identification.Then standard deviation(STD) filtering and space filtering are carried out.Finally,it is used to identify sea ice.A process uses a σ0,STD threshold and an APR as sea ice indicators.The sea ice identification results are verified using the sea ice distribution data of the ASMR2 released by the National Snow and Ice Data Center as a reference.The results show very good consistence of sea ice development trends,seasonal changes,area distribution,and sea ice edge distribution of the sea ice identification results obtained by this algorithm relative to the ASMR2 sea ice results.The accuracy of a sea ice coverage is 90.8% versus the ASMR2 sea ice results.This indicates that this algorithm is reliable. 相似文献