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996.
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997.
998.
首先分析了地形起伏引起的像点位移原理,在此基础上,针对一般多项式只适用于平坦地区卫星影像正射纠正的不足,根据地形起伏引起的像点位移的数学推导公式,在多项式纠正方法中引入投影差改正,实验表明,该模型较一般多项式模型在x方向上精度有所提高,适用于高山地影像的正射纠正。 相似文献
999.
首先介绍了基于无几何相位组合、伪距相位组合以及LAMBDA算法进行三频周跳探测与修复的原理。然后对比了不同采样间隔下无几何相位组合和伪距相位组合周跳检验量的精度。无几何相位组合不受伪距噪声及多路径的影响,其周跳检验量的精度明显高于伪距相位组合的精度,周跳探测效果较好。最后从耗时和成功率两个方面对比分析了3种周跳修复方法的效果,结果表明无几何相位组合修复周跳时采用了搜索算法且搜索步长为经验值,其耗时和成功率都是最差的;伪距相位组合修复周跳时无需搜索,耗时最短,但其易受伪距噪声及多路径的影响,导致部分周跳修复失败;使用LAMBDA算法能有效减小搜索空间,并能在一定程度上控制历元间差分残留误差的影响,速度快且成功率高。综合考虑,建议使用筛选的两个无几何相位组合进行周跳探测,确认发生周跳后再使用LAMBDA算法进行修复。 相似文献
1000.
Canopy shadowing mediated by topography is an important source of radiometric distortion on remote sensing images of rugged terrain. Topographic correction based on the sun–canopy–sensor (SCS) model significantly improved over those based on the sun–terrain–sensor (STS) model for surfaces with high forest canopy cover, because the SCS model considers and preserves the geotropic nature of trees. The SCS model accounts for sub-pixel canopy shadowing effects and normalizes the sunlit canopy area within a pixel. However, it does not account for mutual shadowing between neighboring pixels. Pixel-to-pixel shadowing is especially apparent for fine resolution satellite images in which individual tree crowns are resolved. This paper proposes a new topographic correction model: the sun–crown–sensor (SCnS) model based on high-resolution satellite imagery (IKONOS) and high-precision LiDAR digital elevation model. An improvement on the C-correction logic with a radiance partitioning method to address the effects of diffuse irradiance is also introduced (SCnS + C). In addition, we incorporate a weighting variable, based on pixel shadow fraction, on the direct and diffuse radiance portions to enhance the retrieval of at-sensor radiance and reflectance of highly shadowed tree pixels and form another variety of SCnS model (SCnS + W). Model evaluation with IKONOS test data showed that the new SCnS model outperformed the STS and SCS models in quantifying the correlation between terrain-regulated illumination factor and at-sensor radiance. Our adapted C-correction logic based on the sun–crown–sensor geometry and radiance partitioning better represented the general additive effects of diffuse radiation than C parameters derived from the STS or SCS models. The weighting factor Wt also significantly enhanced correction results by reducing within-class standard deviation and balancing the mean pixel radiance between sunlit and shaded slopes. We analyzed these improvements with model comparison on the red and near infrared bands. The advantages of SCnS + C and SCnS + W on both bands are expected to facilitate forest classification and change detection applications. 相似文献