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地形校正可以减小地形起伏对地物光谱的影响,提高计算机分类在山区的精度。设计了针对全球土地覆盖分类的Landsat TM/ETM+数据地形校正方法 SCOS(Smoothed COS余弦),首先对地形的坡度角进行抹平处理,很大程度上削弱了地表非朗伯性对地形校正的影响,然后利用简单有效的余弦校正去除地形效应。该方法与其他常用地形校正算法的对比分析是通过对全球不同区域、不同地表覆盖的有代表性的6景Landsat TM/ETM+数据的试验,采用统计分析与目视判读的方式,从过度校正和类内均一性两个方面进行的。结果表明,该方法在目视效果和统计结果上优于常规方法,并且更加简单有效,无需复杂的大气参数及传感器参数,满足全球地表覆盖分类对地形校正的需求。 相似文献
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对PALSAR-2影像进行正射校正来评估新一代L波段的传感器的应用潜力有重要的意义。校正过程中的轨道参数误差会影响最终的校正精度。基于此,给出一种基于轨道参数修正和RD模型简化解算的PALSAR-2影像校正方法,利用模拟SAR与真实SAR影像的配准,修正轨道参数,再利用修正后的轨道参数与RD模型简化解算,完成校正工作。将该方法同时应用于PALSAR-2和PALSAR影像,并与没有经过轨道参数修正的方法进行比较,结果表明该方法可操作性强,相比于没有经过轨道参数修正的方法有较高的精度,且新一代L波段传感器影像的校正精度更高,这也进一步证实了新一代L波段传感器有更强的性能指标,应用潜力更大。 相似文献
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全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究项目要求对两个基准年度(2000年,2010年)的全球覆盖30 m分辨率遥感数据进行辐射处理,转换到地表反射率,数据以Landsat TM/ETM+为主,HJ-1A/B CCD数据为补充。海量数据中有些不适宜进行绝对大气校正,为了保证全球覆盖,对这些数据设计开发了一套自动的相对辐射处理及精度验证流程算法,利用相邻数据重叠区域进行相对辐射校正的方式,将数据由Oigital Number(DN)值直接转换为地表反射率,精度验证以MODIS地表反射率产品MOD09GA作为参考,比较对应波段数据的相对一致性,算法采用了图像分块处理技术及OpenMP加速技术提高效率,实际应用结果表明该算法流程可以满足项目对辐射处理精度、速度及自动化程度的要求。 相似文献
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Landsat 5卫星较低的时间分辨率(16天)使得其很难获得大区域的、时相一致的清晰影像数据集。本文发展了一种基于半物理模型的时空融合算法-即乘性调制融合算法,并借助多时序的MODIS反射率数据来生成多时相的Landsat TM/ETM+反射率合成影像,经镶嵌后得到区域尺度的高时空分辨率地表反射率数据集(Landsat TM/ETM+)。本文利用吉林省2006年—2011年的Landsat 5 TM地表反射率数据以及500 m的MOD09A1反射率产品来生成3个时相的Landsat 5 TM反射率合成数据,从而获得研究区在上述时相下地表反射率数据的镶嵌图。初步分析表明,所生成的Landsat 5 TM反射率数据的光谱分布特征与MOD09A1反射率数据较为一致,且图像在整体上光谱特征的连续性较好。 相似文献
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全球变化研究需要将多种传感器光谱波长接近的图像波段一起使用,以满足遥感应用对时间分辨率和区域覆盖的要求,这给遥感图像处理提出了新要求,涉及多传感器多时相数据几何定位一致性问题、辐射归一化问题及地类属性标识一致性问题以及高度自动化处理的问题。针对上述几方面问题,提出了一个基于"不变特征点集"IFPs(Invariant Feature Points set)作为控制数据集的区域级遥感图像自动化处理框架,将图像的几何空间、辐射值空间和类别属性值空间的时空对齐问题纳入到统一框架,提供了一种间接快速处理的手段和理念,并对构建IFPs的关键技术进行了综述。 相似文献
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以高分四号(GF-4)卫星L1级标准分幅数据产品提供高精度的云检测产品为目的,研究针对地球同步轨道卫星数据的云检测算法,改进自动阈值以适应同日不同时刻成像数据的辐射亮度与地表反射特性的变化差异。利用GF-4卫星凝视成像方式获取的同区域序列图像以及云在不同图像上的运动特性,结合自动阈值与SavitzkyGolay(SG)滤波修正检测结果中的误检。算法的两个关键预处理,一是通过自动的几何配准解决未经几何校正的分幅数据之间像素位置对应的问题,二是通过基于典型相关变换自动提取序列图像之间的伪不变特征点集,进而利用相对辐射归一减小了不同时刻成像数据之间的辐射差异。通过内蒙古自治区东部及长江中下游区域70余组数据对算法进行验证,整体上获得了稳定的结果与精度,并且基于序列图像的云检测算法在云边界、高亮地表及薄云区域的检测精度整体优于单幅自动阈值的检测结果。结果表明算法精度上满足GF-4云检测数据产品需求,且算法自动化程度高,便于工程化的数据生产。 相似文献
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环境与灾害监测预报小卫星星座(环境一号卫星,HJ-1A/B)自发射以来,在环境监测、灾害评估、土地资源调查等领域发挥了重要的作用。但是HJ-1A/B卫星CCD图像的2级产品(HJ-1 CCD图像)几何精度低,实际应用中需要进行几何精校正。HJ-1 CCD图像具有宽覆盖、大视场角、几何变形复杂的特点,几何精校正难度大。针对该问题,本文提出了一个以Landsat TM全球拼接图像为基准,基于Forstner算子和模板匹配的分层配准方法。该方法使用分层匹配获得的大量高精度且分布均匀的控制点构建Delaunay三角网,有效地解决了HJ-1 CCD图像的几何精校正问题。在配准技术研究的基础上,研发了HJ-1 CCD图像几何精校正系统,系统具有全球HJ-1 CCD图像的自动批量处理能力。实验结果表明,本文提出的几何精校正方法精度高,实现了环境星图像的自动批量处理。 相似文献
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Landsat TM数据不同辐射校正方法对土地覆盖遥感分类的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
本文主要是探索Landsat TM数据不同辐射校正方法对土地覆盖遥感分类的影响。介绍了使用的3种不同辐射校正方法(ATCOR3、FLAASH以及查找表)和两种分类算法。在分类实验部分,根据样本的地理坐标在3景校正影像中分别采集训练样本并训练各自的分类器,并交叉用于其他辐射校正影像的土地覆盖遥感分类。实验结果表明:(1)用于分类器训练的样本采集自待分类影像时的分类精度明显高于采集自其他影像的分类精度;(2)3种辐射校正影像的分类结果存在差异,其中使用ATCOR3和FLAASH方法校正后影像的分类结果有更相近的精度;(3)辐射校正对分类类别的影响不同,其中对森林类型影响最大,对裸地等其他类别影响相对较小。 相似文献
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全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究项目要求对两个基准年度(2000年、2010年)全球30 m分辨率的多光谱遥感数据进行辐射处理和几何精纠正处理,为地表覆盖制图完成数据准备。数据以Landsat TM/ETM+为主,HJ-1A/B CCD数据为补充,共计2万多景影像需要进行辐射处理,有1000多景HJ-1A/B CCD影像需要几何精纠正。如此大规模的数据处理,自动化处理是必然的选择。本文介绍了HJ-1A/B CCD图像几何精纠正自动化实现中关键问题的解决方法和精度评价结果,Landsat TM/ETM+和HJ-1A/B CCD图像自动化辐射校正中关键问题的解决方法和精度评价结果,以及大规模的数据处理活动引发的一些思考。 相似文献