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1.
以北京顺义区32通道成像光谱数据为例,从数据的统计参数入手,分别从数据的方差、动态范围、相关性、直方图等方面分析研究噪声及特点,在此基础上提高局部邻域自动噪声查找与消除算法。  相似文献   
2.
地表温度与地表比辐射率是陆地表层系统的两个重要特征物理量,它们反演的精度将在很大程度上影响间接导出的地表参量的准确性和相关遥感应用的有效性。多光谱热红外反演温度和比辐射率受到陆地表面类型复杂而观测信息不足的限制,很难同时反演出精确的地表温度数值和地表比辐射率数值。高光谱热红外传感器的出现,为更好地解决这一难题带来了机遇。利用高光谱热红外数据的优势和特性,提出了一种基于大气下行辐射残余指标(DRRI)的方法,实现了地表温度与地表比辐射率的准确分离。通过高光谱热红外模拟数据的反演实验表明DRRI方法具有运算速度快、结果精度高、抗噪声干扰能力强等优点。该方法能够应用于野外测量的高光谱热红外数据以及经准确大气校正后的星载高光谱热红外数据。  相似文献   
3.
星载高光谱Hyperion数据在海滩涂调查应用中的分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
以江苏苏北地区为研究区,较系统地分析了目前世界上星载传感器中光谱分辨率最高的EO-1卫星Hyperion数据的基本特点和处理方法,研究了将图像的灰度值转变为辐射能量值和反射率的方法和步骤,并选取了15类典型地物,进行了样本采集、辐射亮度和反射率反演,最后对典型地物的光谱曲线进行综合分析研究,并概括了苏北沿海滩涂典型地物的基本光谱特征。  相似文献   
4.
传感器交叉辐射定标综述   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
 当前遥感应用逐渐从定性向定量化发展的趋势对辐射定标的可靠性提出了更高的要求。传统的场地替代定标法虽然定标精度较高,但是其对场地及测量过程有很严格的要求,能够提供的数据非常有限。交叉定标是国际上新近发展起来的一种无场地定标技术,它的应用弥补了场地定标的不足。对光线匹配交叉定标、光谱匹配交叉定标、基于辐射传输模型交叉定标以及基于瑞利散射交叉定标4种交叉定标方法原理进行了详细介绍,并针对每种方法分析了其适用性。  相似文献   
5.
波段宽度为纳米级的成像光谱数据,具有几十乃至几百个光谱通道,它们各有不同的特点。如何根据具体的应用目的,在这众多的波段中选择出最佳波段,对于有效地进行成像光谱数据的处理、分析及信息提取是至关重要的。本文以北京顺义区成像光谱数据为例,首先根据所有通道的相关性,将其分为若干组,然后通过全面分析成像光谱数据的光谱信息特征,在综合考虑各波段的信息含量、波段间的相关性、波段的可分性以及地物光谱的吸收特性等因  相似文献   
6.
本文介绍了新疆典型流域多卫星积雪遥感监测信息系统的设计与实现。除了系统的构成和主要功能外,也较为详细的介绍了不同类型数据的处理,转换的综合分析的方法。在文章的最后,举例说明了系统的几个应用方面。  相似文献   
7.
作物需水量研究进展的回顾与展望   总被引:10,自引:0,他引:10  
国内外有关作物需水研究的进展情况和相关估算方法,包括研究内容、定量估算方法和数学预测方法,通过其分析论述了各方法的主要原理、特点及局限性,并指出了日前作物需水研究领域存在的主要问题是在非均一下垫面条件下,植被与环境以及植被间的相互作用要比均一下垫面复杂得多。目前的计算模式存在着许多假设,普适性不够,难以推广应用,今后需进一步研究的课题与采取的研究思路主要是改进蒸散计算方法。最后简要介绍了一种利用遥感蒸散模型率定通用陆面模式CoLM来估算区域陆面蒸散量以及陆地耗水量的思路。  相似文献   
8.
阿克苏河流域土壤资源定量评价方法及评价结果   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文着重讨论了阿克苏河流域土壤资源定量评价所采用的方法:在对各土壤评价单元的评价因素量化基础上,借助建立的定量评价模型,确定各评价单元中的土壤是否适宜农、林、牧及其适宜等级,并判断出不同适宜性的限制因素及其限制程度。另外,还简单介绍了所得的评价结果.  相似文献   
9.
遥感植被指数对多时相AVHRR数据主成分分析的影响   总被引:9,自引:1,他引:9  
对中国全年36个旬NOAA-AVHRR的1km覆盖数据进行两步处理:分别采用比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、土壤调整植被指数SAVI和修改型土壤调整植被指数MSAVI最大值合成方法从每3旬数据合成每月数据;对每一种处理后的原始数据计算四种植被指数,并对这16种数据进行了主成分变换,分析不同处理方式对主分量积累方差和各主分量所分映生物学规律的影响。  相似文献   
10.
利用时间序列傅立叶分析重构无云NDVI图像   总被引:14,自引:0,他引:14  
利用基于傅立叶变换的HANTS算法,对中国地区(不包括南海诸岛)AVHRR NDVI时间序列数据进行简化和压缩,将植被的动态变 化情况通过NDVI在时间和空间上量化,实现了时间序列图像中云和错误信息的检测、去除和替代。利用HANTS算法提取时间序列的傅立 叶分量(幅值分量、频率分量),并由这些分量得出NDVI时间序列拟合曲线,依照曲线进行时间上的插值,从而重构无缝的时间序列图 像。  相似文献   
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