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气溶胶在大气污染事件中扮演重要角色。光学厚度作为大气气溶胶的一个重要光学属性,常作为其他相关科学研究的重要参数。本文以ENVI5.0为平台,利用经典的暗像元算法,对2011年8月5日北京地区的MODIS卫星遥感影像数据进行了气溶胶光学厚度(AOD)反演,并对其空间分布进行了分析,为环境监测部门提供了大气污染治理依据。 相似文献
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利用风云三号A星MERSI数据,基于ENVI ZOOM软件平台采用面向对象的多尺度影像分割技术,并结合监督分类技术提取云层边缘线,继而对影像进行反演处理时剔除云层覆盖区域的干扰。研究表明,与同时段彩色卫星云图进行视觉对比,分类结果较理想,该分类方法易于操作,可有效提高解译精度。 相似文献
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海岸带地区SPOT-5遥感影像无控制点正射校正方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用ENVI遥感软件处理平台,针对海岸带地区影像特点,对传统的SPOT-5遥感影像正射校正流程进行改进,主要有:增加SPOT传感器辐射校正;在影像融合前,使用伪正射校正代替几何校正;利用GDEM数据代替传统的DEM测量数据及野外测点数据;使用Google Earth Bridge功能检验校正结果精度。结果表明:经过改进的无控制点正射校正流程可有效减少人为误操作产生的误差,降低了正射校正的难度,提高了影像处理的效率,拓宽了影像检验的思路。正射校正影像精度符合研究要求,取得较为满意的结果。 相似文献
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对于缺失RPC文件的卫星遥感影像可以通过ENVI平台,根据地面控制点(GCP)或外方位元素(XS,YS,ZS,Omega,Phi,Kappa)建立通用的RPC文件,并结合数字高程模型(DEM)和控制点对影像进行正射校正。实践表明,其建立的RPC模型文件不仅能满足相机或卫星模型的参数要求,而且能获得比较高的校正精度。 相似文献
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基于专家知识的决策树分类 总被引:1,自引:0,他引:1
基于ENVI运用专家知识的决策树分类、监督分类、非监督分类手段来实现对于Landsat TM影像和快鸟影像数据的图像分类处理,简单介绍了决策树的建立过程,以及如何进行预处理、分类后处理、精度评价。通过3种分类方式的比较,基于专家知识的决策树分类法具有分类判别规则十分灵活、分类决策树看起来很直观、分类条件清晰、分类效果好、运算效率高等特点。实验中,其分类方式的缺陷表现为分类过多、过于复杂,可能会产生错误的速度加快;决策树判别规则复杂,树形分枝多导致用户难以识别、理解、应用。 相似文献
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