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为研究不同波段宽度遥感数据对监测水体叶绿素a含量的影响,以太湖水体实测高光谱遥感反射率数据为基础,分析计算不同波段宽度下遥感反射率的归一化值与叶绿素a浓度之间的相关系数。随着波段宽度在75.93nm范围内不断递增,最大相关系数逐渐减小,最大正相关波段向长波方向移动,最大负相关波段向短波方向移动。而波段宽度在31.6nm范围内变化时,最大正相关波段和最大负相关波段都会保持相对稳定。通过对不同波段处相关系数平均值和标准差的对比分析认为,718.77~34.58nm为叶绿素a遥感监测的最佳波段范围。这将对遥感传感器的波段设置,以及实际水体叶绿素a遥感监测时的波段选择,具有重要的参考价值。 相似文献
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基于高光谱遥感反射比的太湖水体叶绿素a含量估算模型 总被引:19,自引:1,他引:19
旨在寻找叶绿素a的高光谱遥感敏感波段并建立其定量估算模型。通过对太湖水体的连续监测,获得了从2004年6月到8月3个月的太湖水体高光谱数据和水质化学分析数据。利用实测的高光谱数据分析计算太湖水体的离水辐亮度和遥感反射比;然后,通过相关分析寻找反演叶绿素a浓度的高光谱敏感波段,进而建立反演太湖水体叶绿素a浓度的高光谱遥感定量估算模型,并用相关数据对模型进行精度分析。研究发现,水体的遥感反射比光谱在719nm和725nm存在两个峰,其中719nm处的峰更明显且稳定。通过模型的对比分析,发现用这两个峰值处的遥感反射比参与建模可以提高叶绿素a的估算精度;并且认为由反射比比值变量R719/R670所建立的线性模型对叶绿素a浓度的估算精度最理想。 相似文献
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针对海洋遥感数据多源、异构特点显著、采用传统文件型或关系型数据库难以有效集成管理的问题,该文提出了面向海量多源影像数据集成管理的多传感器影像建模技术。在系统分析各类数据存储、组织结构的基础上,分别构建元数据模型和数据模型;数据模型由惟一标识ID、元数据信息、快视图、空间特征和影像数据实体构成,并由ID进行关联;提出了元数据的自动提取与匹配方法,实现了多源遥感影像数据元数据和快视图的自动提取,以及元数据与数据文件、空间特征和快视图的自动匹配,构成了海量多源遥感影像数据统一入库和集成管理的基础。该文提出的方法在我国海洋部门遥感影像数据管理系统中得到了成功应用,有助于提升现有海洋遥感影像数据集成管理和信息化的服务能力。 相似文献
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针对对数比例变换法和多波段模型法两种操作简便的水深反演方法的优劣进行对比,旨在探讨二者对于大量浅海水深快速反演流程化工作的适用性。基于水深参考数据,随机选取138个样本点分别构建反演模型,并分层随机抽取100个验证点进行精度评价。从模型决定系数R2、反演精度,以及方法鲁棒性和适用性3个方面进行对比分析。结果表明,多波段模型法的决定系数R2(0.912)优于对数比例变换法(0.776);多波段模型法的反演平均绝对误差为1.47m,平均相对误差11.67%,均略低于对数比例变换法(1.45m,11.49%),但后者在小于1m的水深范围内的反演结果存在大范围错误,精度明显低于前者;多波段模型法可通过对回归方程和回归系数的显著性检验而不断优化,鲁棒性和适用性亦明显优于对数比例变换法。因此,本研究认为多波段模型法更适用于大量浅海水深快速反演流程化工作。 相似文献
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针对海岸线人工解译提取的复杂性,研究了高分辨率遥感数据的海岸线自动提取技术。以WorldView-2影像为例,对研究区内的人工、砂质和基岩3种类型海岸水边线分别建立了遥感解译标志,分析不同水边线两侧地物的光谱特性,根据二者的光谱差异构建有效的特征波段,然后利用阈值法实现各类型海岸水边线的自动提取,进而通过进行潮位校正获得海岸线,大大提高了海岸线提取的精度和效率。 相似文献
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