多源遥感数据融合技术研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

侯淑涛  王洪成 《测绘与空间地理信息》2008,31(4)

首先应用遥感图像处理软件对台湾的福卫全色图像进行增强处理,然后对SPOT5多光谱图像进行自然色彩变换,使其具有较好的色彩表现力,最后两种处理数据经过配准、融合.  相似文献   

闽东南沿海地区景观指数粒度效应的高分辨率遥感分析     

冉建波  陈兴伟 《地球信息科学学报》2016,18(6):824-832

以闽东南沿海地区3个流域SPOT 5影像解译所得的土地覆被类型分布图为原始矢量数据,通过优势规则聚合为一系列不同粒度大小的栅格类型图,统计各粒度下28种常用景观指数值;采用尺度检测图分析各种景观指数的粒度变化响应规律,对比中分辨率数据与高分辨率数据所建立尺度函数的差异,评价预测响应型指数尺度下推的相对误差。结果表明：闽东南沿海地区景观指数的粒度效应明显,可分为预测响应型、分段预测型、阶梯变化型和波动变化型4类,其中分段预测型指数由已有报道的预测响应型分化而来,其尺度转折点位于5 m 、7.5 m或10 m等粒度下,即高分辨率影像对景观指数粒度效应的分类有重要影响。在预测响应型指数中,高分辨率影像对ED、SHAPE_MN、CONTIG_MN和AI 4种指数的尺度函数影响较大,由中分辨率数据所建立的尺度函数进行尺度下推,会带来较大误差;这些指数的区域差异性也较大,对同一指数来说,不同区域可选用不同的尺度函数进行尺度下推。  相似文献   

基于自适应区间二型模糊聚类的遥感土地覆盖自动分类   总被引：2，自引：0，他引：2       下载免费PDF全文

贺辉  胡丹  余先川 《地球物理学报》2016,59(6):1983-1993

遥感影像土地覆盖分类面临"类别密度差异显著"、"同谱异物"和"同物异谱"等不确定性问题,传统的分类方法(如FCM)因不能描述高阶模糊不确定性,无法完成准确建模,使分类误差较大,而二型模糊集恰是处理此类不确定性的有效工具.在引入二型模糊集新概念和自适应降型新方法的基础上,提出一种自适应二型模糊分类方法(A-IT2FCM):(1)基于样本集模糊距离度量构建面向分类的区间二型模糊集,以尽可能降低对先验知识和预设参数的依赖,从而满足自动分类的要求;(2)给出一种自适应探求等价一型代表(模糊)集合的高效降型方法,在此基础上进行自适应区间二型模糊聚类.实验数据为珠海横琴和北京颐和园的SPOT5影像数据,对比方法有AIT2FCM、基于Karnik-Mendel算法降型和基于Tizhoosh提出的简易降型方法的区间二型模糊C均值聚类以及作者前期研究提出的区间值模糊C-均值算法(IV-FCM).实验结果表明,A-IT2FCM方法分类效果佳,在类别具有较大密度差异和多重模糊性时能得到比FCM及IV-FCM更精确的边界和更连贯的类别,适于处理遥感影像土地覆盖类别的深层不确定性;同时在"光谱混叠"现象严重时,可以获得比对比方法更稳健、精度更高的影像自动分类结果,且时间复杂度明显低于基于Karnik-Mendel方法.  相似文献   

基于SPOT 多光谱影像的耕地质量评价 ——-以山东省即墨市为例   总被引：7，自引：0，他引：7  

方琳娜  宋金平 《地理科学进展》2008,27(5):71-78

基于2004 年SPOT 多光谱影像、2004 年耕地地力调查数据等, 以山东省即墨市为例, 开展耕地质量评价 研究。采用RS 技术, 从SPOT 多光谱影像中提取耕地质量评价因子, 如反映土壤肥力状况、水分状况、土壤退化状 况等不同信息的NDVI、DVI、RVI, 结合坡度信息、土地利用程度等, 构建了基于RS 技术的耕地质量评价指标体系。 根据压力- 状态- 响应框架( PSR) , 构建评价模型, 旨在开展遥感技术在耕地质量评价中的应用研究。评价结果表明, 即墨市耕地质量普遍较好。研究将该市耕地分为六个等级, 并针对不同等级因地制宜地提出了耕地资源保护的政 策建议。  相似文献   

基于灰度共生矩阵的Grove山地区冰裂隙探测          下载免费PDF全文

周春霞  鄂栋臣  王泽民 《极地研究》2008,19(1):23-35

冰裂隙是内陆冰盖野外考察最危险因素之一。冰裂隙的识别保证了野外科学考察安全路线的选择,同时为研究冰体的运动提供了参考信息。本文基于SPOT5光学影像,利用灰度共生矩阵对东南极Grove山地区冰裂隙进行初步识别,并结合野外考察导航路线对结果进行分析,为野外考察提供参考。  相似文献   

基于SPOT-5图像的城市水体自动提取模型研究   总被引：6，自引：3，他引：6  

曹凯  江南  李新国  吕恒 《国土资源遥感》2005,(4):24-27,37

以南京市主城区为对象,研究基于SPOT-5图像的城市地区水体信息的提取方法.分析表明,对SPOT-5的SWIR波段进行简单的阈值处理,可以清晰地将水体与阴影提取出来.在分析水体和阴影光谱特征和空间特征（形状指数等）的基础上,建立了基于SPOT-5图像的城市地区水体的自动提取决策树模型.精度验证表明,该模型的水体提取精度较监督分类的提取精度提高2.5%,尤其在具有许多建筑物阴影的局部区域,本模型的水体提取精度提高11.6%.此外,本模型还具有很好的移植性,只是在阈值大小的确定上会有部分差异.  相似文献   

基于亮度相关矩的MODIS和SPOT影像融合研究   总被引：4，自引：0，他引：4  

陈少辉  张秋文  王乘  周建中 《遥感学报》2006,10(1):90-96

针对MODIS影像空间分辨率较低的问题，提出了一种基于亮度相关矩的多分辨率图像融合方法。该方法首先对SPOT影像进行小波分解，将MODIS影像构成的RGB颜色系统变换到IHS颜色系统；然后，根据强度分量和SPOT影像低频分量的均值和方差来定义图像亮度相关矩；最后，IHS逆变换和小波逆变换得到包含更多信息和有效特征的融合图像。试验结果证明该方法得到的融合图像在保留地物光谱信息和提高空间分辨率上都具有很好的效果。  相似文献   

Quantitative assessment of remotely sensed global surface models using various land classes produced from Landsat data in Istanbul     

Naci Yastikli  Umut G. Sefercik  Fatih Esirtgen 《中国地理科学(英文版)》2014,24(3):307-316

Digital elevation model(DEM) is the most popular product for three-dimensional(3D) digital representation of bare Earth surface and can be produced by many techniques with different characteristics and ground sampling distances(GSD). Space-borne optical and synthetic aperture radar(SAR) imaging are two of the most preferred and modern techniques for DEM generation. Using them, global DEMs that cover almost entire Earth are produced with low cost and time saving processing. In this study, we aimed to assess the Satellite pour l'observation de la Terre-5(SPOT-5), High Resolution Stereoscopic(HRS), the Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer(ASTER), and the Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) C-band global DEMs, produced with space-borne optical and SAR imaging. For the assessment, a reference DEM derived from 1∶1000 scaled digital photogrammetric maps was used. The study is performed in 100 km2 study area in Istanbul including various land classes such as open land, forest, built-up land, scrub and rough terrain obtained from Landsat data. The analyses were realized considering three vertical accuracy types as fundamental, supplemental, and consolidated, defined by national digital elevation program(NDEP) of USA. The results showed that, vertical accuracy of SRTM C-band DEM is better than optical models in all three accuracy types despite having the largest grid spacing. The result of SPOT-5 HRS DEM is very close by SRTM and superior in comparison with ASTER models.  相似文献   

Semi-supervised support vector regression model for remote sensing water quality retrieving   总被引：1，自引：0，他引：1  

Xili Wang  Li Fu  Lei Ma 《中国地理科学(英文版)》2011,21(1):57-64

This paper proposed a semi-supervised regression model with co-training algorithm based on support vector machine, which was used for retrieving water quality variables from SPOT5 remote sensing data. The model consisted of two support vector regressors (SVRs). Nonlinear relationship between water quality variables and SPOT5 spectrum was described by the two SVRs, and semi-supervised co-training algorithm for the SVRs was established. The model was used for retrieving concentrations of four representative pollution indicators—permanganate index (CODmn), ammonia nitrogen (NH₃-N), chemical oxygen demand (COD) and dissolved oxygen (DO) of the Weihe River in Shaanxi Province, China. The spatial distribution map for those variables over a part of the Weihe River was also produced. SVR can be used to implement any nonlinear mapping readily, and semi-supervised learning can make use of both labeled and unlabeled samples. By integrating the two SVRs and using semi-supervised learning, we provide an operational method when paired samples are limited. The results show that it is much better than the multiple statistical regression method, and can provide the whole water pollution conditions for management fast and can be extended to hyperspectral remote sensing applications.  相似文献