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提出了一种用于处理多高光谱卫星数据的UPDM分析方法。研究结果证明．该方法应用干Landsat／TM(ETM^-)、Terra／MODIS和ADEOS—II／GLI等高光谱卫星传感器时．光谱重构均方根误差小于0．029适用于研究高光谱卫星遥感数据。 相似文献
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文物是人类文明发展过程中历史、艺术及科学价值的结晶,蕴含着丰富的历史文化信息,文物数字化是对文物进行保护、修复和重建的重要环节。作为传统文物数字化手段的重要补充,高光谱遥感技术能够快速无损地获取文物材质、颜料和加工痕迹等信息,可为文物资源数字化提供文物表面物理、化学属性信息。本文首先对文保领域高光谱信息采集设备和方式进行了总结分析;然后对文保领域高光谱信息处理关键技术进行了回顾,总结为信息增加、信息提取、信息分类和可视化4个方面,对常用方法进行了对比分析,在此基础上总结了目前高光谱技术在文保领域的典型应用,包括颜料种类分析识别、隐藏信息提取和修复痕迹识别3个方面;最后,对高光谱文物应用未来的研究方向进行了展望。 相似文献
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天宫一号高光谱成像仪是目前中国空间分辨率和光谱综合指标最高的星载光谱成像仪.针对天宫一号高光谱数据,提出了一种基于波段相关检测的蚀变信息提取方法.该方法在对天宫一号高光谱数据进行波段相关检测提取蚀变异常特征波段的基础上,结合异常探测、端元提取和光谱匹配等方法的各自优势进行天高一号高光谱数据的蚀变信息提取.利用该法成功提取了天宫一号高光谱数据中的Al-OH矿物蚀变异常及4种蚀变矿物,结果表明该方法可以有效提取天宫一号高光谱数据中的蚀变信息,有助于天宫一号高光谱数据在地质矿产资源调查中发挥巨大的应用潜力. 相似文献
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高光谱遥感目标探测主要利用目标和背景的光谱特征差异进行目标识别。一般情况下,影像的空间和光谱分辨率越高,探测效果越好。但多数情况下空间和光谱分辨率难以同时满足需求。针对该问题,本文利用Field Imaging Spectrometer System(FISS)地面高光谱成像仪器,通过在稀疏草地上布设人工绿色目标,研究了目标和背景光谱相似情况下,单一均匀背景下小目标探测问题,提出空间和光谱尺度定量分析方法,得到目标探测适用的空间和光谱尺度。结果表明:(1)利用FISS高光谱仪器进行人工目标探测,所需的空间分辨率约为目标尺寸的2倍以内;(2)当光谱分辨率优于40 nm时,目标和背景的两个主要特征:反射峰的位置和波段趋势差异均可被描述,在原始空间分辨率5倍(0.85 cm)以内,探测精度可以达到0.94以上。由于反射峰间距20 nm,当光谱分辨率低于40 nm时,该特征消失,造成探测精度的下降;(3)当光谱分辨率低于40 nm时,选取目标、背景光谱特征差异较大的波段可提高探测的有效性,在舍弃目标背景相似波段后,探测精度上升,得到本实验的最佳波段组合为红、绿、蓝、黄及红边波段。 相似文献
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地面成像光谱数据的田间杂草识别 总被引：5，自引：0，他引：5
地面成像光谱数据兼具高光谱分辨率与高空间分辨率,在田间杂草识别中具有很好的应用前景。目前基于机器视觉的杂草识别方法以形状特征为主,当作物杂草形态相似时识别的困难和利用高光谱特征以像元为单元识别时效率较低,不利于实时自动化除草,因此,本文提出一种综合面向对象与高光谱特征匹配的杂草识别方法,在对作物杂草对象样本的形状特征和光谱曲线提取分析的基础上,建立基于形状特征规则与光谱角匹配的植物对象识别决策树,用于识别实验田中的作物杂草对象。实验结果表明,当场景中某些不同种类植物对象的形态相似时,基于形状特征规则与光谱角匹配的杂草识别方法可借助高光谱特征精细区分植物对象的种类,且在形状特征规则约束下使用高光谱特征匹配法识别植物对象,可克服"同物异谱"和"同谱异物"现象带来的不确定性,该方法识别精度可优于仅使用光谱角匹配法的情况,并优于使用颜色和形状分析技术的情况。 相似文献
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利用机载热红外成像光谱仪（TASI）获取的热红外图像,进行了温度与比辐射率分离,然后采用多标度分形模型进行阈值分割,建立了一种新的热红外影像目标探测方法。实验结果表明,温度的空间分布具有多标度分形特征,即对lgL（r）与lgr进行分段拟合。利用多标度分形模型提取的温度阈值进行城市热红外影像的精细目标识别,并成功提取了建筑物目标。 相似文献
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卫星传感器波段平均太阳辐照度计算及可靠性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
地球大气层外太阳光谱辐照度(extraterrestrial solar spectral irradiance,ESSI)数据是计算卫星传感器波段平均太阳辐照度(band mean solar irradiance,BMSI)的重要参数。为了探求利用何种来源的ESSI数据计算传感器BMSI更为准确,分别采用SBDART软件模拟的太阳光谱曲线数据、MODTRAN4.0 oldkur.dat文件数据、Thuillier太阳光谱曲线数据和WRC太阳光谱曲线数据计算了HJ-1A CCD1(B1—B4),CBERS-02 CCD(B1—B5),Landsat5TM(B1—B4)和ASTER(B1—B8)4种传感器的BMSI,并与传感器运营商公布的数据进行了比较。结果表明:利用SBDART和WRC太阳光谱曲线数据计算的结果误差较小;利用MODTRAN4.0 oldkur.dat数据计算的结果误差次之;利用Thuillier太阳光谱曲线的计算结果误差较大。 相似文献
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卫星遥感技术为我们研究全球变化提供了时间、空间、光谱多维度的海量遥感大数据,目前还没有一种针对遥感数据的多维度的特性设计的一体化存储结构。本文提出了一种多维遥感数据的组织方式,设计了SPAtial-Temporal-Spectral(SPATS)时空谱多维遥感数据一体化存储结构,定义了5种多维数据存储格式:Temporal Sequential in Band(TSB)、Temporal Sequential in Pixel(TSP)、Temporal Interleaved by Band(TIB)、Temporal Interleaved by Pixel(TIP)和Temporal Interleaved by Spectrum(TIS),设计了Multi-dimensional Data Analysis(MDA)多维数据分析模块,实现了长时间序列遥感影像的时空谱多维一体化存储,并能够进行不同维度的数据分析与显示,构建了基于不同光谱指数的时间谱影像立方体,为时空谱多维遥感数据的综合与表征提供数据组织解决方案。 相似文献
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为了更有效地组织和管理海量遥感数据,在分析已有的影像数据组织和管理方式的基础上,分析了遥感影像本底数据库的功能需求,将数据库系统划分为四大功能模块,采用分布式三层C\S结构为系统结构。根据确定的能满足系统查询检索需要的影像元数据信息,设计了影像数据表。以Oracle数据库为数据库平台,利用SuperMap Objects组件式地理信息系统开发平台,通过内置于SuperMap Objects的Supermap SDX+空间数据库引擎访问数据库,使用C#2.0作为开发语言,开发实现了矿产资源遥感影像数据库系统,在数据入库过程中系统自动为影像数据建立金字塔和默认的空间索引。该数据库系统支持海量、多源数据管理和多尺度查询,实现了数据类型、数据完整性的检查和不同数据类型的导入,按照数据源、数据获取时间、影像名称和经纬度4种方式查询数据,根据需要导出影像、影像的快速浏览、用户管理、数据的安全管理、数据库维护、数据扩充等功能。 相似文献