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本文讨论了IKONOS立体像对提取南极菲尔德斯半岛地区的DEM及其精度情况。由于IKONOS不提供基于共线模型所需的卫星星历参数,而提供基于有理函数(RPC)的近似模型,因此点位精度和高程精度主要由RPC模型精度来决定。直接使用RPC模型对参考级(Reference)产品进行DEM提取,其点位精度和高程精度为25m(CE90)、22m(LE90),这种精度不能满足高精度制图的要求。为了提高精度,利用中国第23次南极考察队(2006/2007)采集的控制点对RPC模型进行修正。通过对比分析表明DEM精度明显提高,影像和DEM分别能满足1∶5000比例尺遥感平面图制图要求和1∶10000比例尺地形图制图要求。 相似文献
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73.
应用不同的方法对IKONOS遥感影像进行处理,提取城市生态环境要素,研究高分辨率遥感影像在城市生态环境监测中的典型应用及采用的技术手段. 相似文献
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近年来,随着我国社会和经济的快速发展,土地利用现状发生了很大变化,原有土地利用资料已难以满足土地管理的需求。为了提高土地管理效率和水平,实现科学化管理,结合地方规划与国土资源管理现状,采用现代"3S"技术,建立集遥感信息以及土地利用信息于一体的土地利用数据库,为地方经济发展提供现势、详实、准确的科学依据,为国土资源规划、保护、管理和合理利用奠定坚实的基础。结合银川市土地利用现状更新调查项目,论述利用高分辨率卫星影像数据——地面分辨率达1m的IKONOS影像进行土地利用现状更新调查的技术方法。 相似文献
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以IKONOS影像为例,从常用的五类融合方法的缺点出发,通过分析植被对融合质量的影响,提出了顾及植被影响的基于变换融合和滤波融合的组合融合模型,并总结出影响融合质量的三个因素,进而有针对性地设计并集成了改进方法,以提高融合质量。结合真实影像融合实验,比较了不同的改进组合融合方法。结果表明,相对于常用方法,基于组合模型的融合方法具有很大的优越性,同时采用改进植被指数固定阈值植被分离法、变换融合改进方法和滤波融合改进方法的组合融合方法具有最优的融合效果,是一种能有效提高IKONOS影像融合质量的实用方法。 相似文献
76.
文中探讨了IKONOS卫星影像在地震灾害评价中应用的可行性 ,认为高分辨率卫星影像在城市基础数据获取与更新、震害的快速评估和地震应急决策中有广阔的应用前景。在IKONOS卫星影像上 ,可以轻易分辨出城市防震减灾工作中需要的基本要素、如建筑物、构筑物、道路和桥梁。利用遥感图像处理软件可以从IKONOS数字影像中自动提取地物的形状、位置和属性等信息 ,从而节省大量的人力和财力。由于IKONOS卫星影像的更新速度远远高于城市地震灾害评价所需要的航空相片或大比例尺地形图 ,因此可以保证数据的实效性 ,从而解决“九五”震害预测与减灾对策研究中的数据老化问题。IKONOS卫星影像的重复周期为 3天 ,在理想的天气状况下 ,地震发生后的 3天之内 ,用户就可以得到震区影像 ,因此可用于震害的快速评估 ,还可取代航空相片用于地震现场调查 相似文献
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78.
Light detection and ranging (LiDAR) data are increasingly used to measure structural characteristics of urban forests but are rarely used to detect the growing problem of exotic understory plant invaders. We explored the merits of using LiDAR-derived metrics alone and through integration with spectral data to detect the spatial distribution of the exotic understory plant Ligustrum sinense, a rapidly spreading invader in the urbanizing region of Charlotte, North Carolina, USA. We analyzed regional-scale L. sinense occurrence data collected over the course of three years with LiDAR-derived metrics of forest structure that were categorized into the following groups: overstory, understory, topography, and overall vegetation characteristics, and IKONOS spectral features – optical. Using random forest (RF) and logistic regression (LR) classifiers, we assessed the relative contributions of LiDAR and IKONOS derived variables to the detection of L. sinense. We compared the top performing models developed for a smaller, nested experimental extent using RF and LR classifiers, and used the best overall model to produce a predictive map of the spatial distribution of L. sinense across our country-wide study extent. RF classification of LiDAR-derived topography metrics produced the highest mapping accuracy estimates, outperforming IKONOS data by 17.5% and the integration of LiDAR and IKONOS data by 5.3%. The top performing model from the RF classifier produced the highest kappa of 64.8%, improving on the parsimonious LR model kappa by 31.1% with a moderate gain of 6.2% over the county extent model. Our results demonstrate the superiority of LiDAR-derived metrics over spectral data and fusion of LiDAR and spectral data for accurately mapping the spatial distribution of the forest understory invader L. sinense. 相似文献
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Slope Instability on Pyroclastic Deposits： Landslide Distribution and Risk Mapping in Zacapoaxtla, Sierra Norte De Puebla, Mexico 总被引：2，自引：1，他引：1
Introduction The impact produced by landsliding in diverse regions of the world has given rise to the development and implementation of different methods, techniques and tools to understand the mechanisms of movements involved, as well as to create maps o… 相似文献
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