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地物波谱特性是利用遥感进行建模反演和地物目标探测识别的理论基础，波谱数据库对于提高遥感应用水平有重要作用。为规范和丰富中国波谱数据库并促进其在测绘等领域的应用，依托国家科技性基础专项,建立了“测绘地物波谱本底数据库”，在数据规范编制、波谱数据采集实验与整编入库、地物波谱数据库建设和应用示范初步探索方面取得重要进展。在波谱数据采集和处理的标准规范方面，建立完善了测绘地物波谱与配套非波谱数据收集与汇总标准、测绘地物波谱和配套非波谱参数测试技术规范、测绘地物波谱库地物分类编码规范。依照项目制定的数据规范标准，对现有波谱数据进行了整编和入库，共计整编数据1.4万余条；组织实施了全国范围的典型地物波谱采集实验以及相应配套参数测量实验，主要试验类型包括典型地物波谱测量试验、定点时间序列测量试验、多尺度测量试验、全波段测量试验、参数控制测量试验和无人机观测试验等，共计获取地物波谱1.7万余条。特别是在华北和东北进行了全波段观测试验（可见光—近红外波（0.35—2.5 μm）、红外波段（3—15 μm）、微波波段（Ka、K、X、C、L波段）），获取冰雪、土壤、植被冠层、人工目标的全波段数据。为方便波谱数据的应用和共享，项目建设了包含3万余条数据的测绘地物波谱本底数据库（GOSPEL）及数据共享平台。依据地物波谱数据的类型和应用需求，形成了全波段典型地物波谱数据集、多角度光谱反射率数据集、多尺度典型地物反射率数据集、长时间系列波谱数据集等共25个特色数据集。基于测绘地物波谱本底数据库进行了地物分类、遥感机理模拟、遥感定量反演、遥感产品验证等方面的应用示范。 相似文献
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目前普遍采用的分类器通常都是针对单一或小量任务而设计的,在小数据量的处理中能取得比较满意的结果。但对于海量遥感数据的处理,其在处理时效和分类精度方面还有待研究。本文以遥感图像场景分类任务为例,着重对遥感数据分类问题中几种典型分类方法的适用性进行比较研究,包括K近邻(KNN)、随机森林(RF),支持向量机(SVM)和稀疏表达分类器(SRC)等。分别从参数敏感性,训练样本数据量,待分类样本数据量和样本特征维数对分类器性能的影响等几个方面进行比较分析。实验结果表明:(1)KNN,RF和L0-SRC方法相比RBF-SVM,Linear-SVM和L1-SRC,受参数影响的程度更弱;(2)待分类样本固定的情况下,随着训练样本数目的增加,SRC类型分类方法的分类性能最佳,SVM类型方法次之,然后是RF和KNN,在总体分类时间上呈现出L0-SRCL1-SRCRFRBF-SVM/Linear-SVMKNN/L0-SRC-Batch的趋势;(3)训练样本固定的情况下,所有分类方法的分类精度几乎都不受待分类样本数目变化的影响,RBF-SVM方法性能最佳,其次是L1-SRC,然后是Linear-SVM,最后是RF和L0-SRC/L0-SRC-Batch,在总体分类时间上,L1-SRC和L0-SRC相比其他分类方法最为耗时;(4)样本特征维数的变化不仅影响分类器的运行效率,同时也影响其分类精度,其中SRC和KNN分类器器无需较高的特征维数即可获得较好的分类结果,SVM对高维特征具有较强的包容性和学习能力,RF分类器对特征维数增加则表现得并不敏感,特征维数的增加并不能对其分类精度的提升带来更多的贡献。总的来说,在大数据量的遥感数据分类任务中,现有分类方法具有良好的适用性,但是对于分类器的选择应当基于各自的特点和优势,结合实际应用的特点进行权衡和选择,选择参数敏感性较小,分类总体时间消耗低但分类精度相对较高的分类方法。 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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快速、准确地从卫星遥感影像上获取水体信息已成为水资源调查及监测、湿地保护、洪涝灾害评估等领域的重要技术手段。本文以GF-4卫星的PMS传感器影像为数据源,提出了一种改进光谱角匹配（MSAM）的水体信息提取方法,以内蒙古中东部和长江中下游两个试验区为研究对象,对比分析了MSAM与单波段阈值法、NDWI阈值法、支持向量机和光谱角匹配等传统方法的水体信息提取结果,并进行了精度评价。试验结果表明,本文提出的MSAM方法不仅能准确地提取水体信息,而且能很好地区分水体与云阴影,对细小水体的提取也具有很好的效果。在内蒙古中部和长江中下游两个试验区的水体提取精度分别达到99.86%和98.37%,在5种水体提取方法中的精度最高,可以有效地提取水体信息。 相似文献
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中巴02B卫星多光谱影像中LBV数据变换方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对实际获得的多光谱影像的光谱特征分析,提出了可用于中巴02B卫星多光谱影像的LBV数据变换公式,使得LBV数据变换方法在国产中巴02B卫星数据上的应用成为可能;运用该变换公式处理得到的中巴LBV数据变换图像比中巴原始数据假彩色合成图像颜色更鲜艳,地物类别更易区分,具有更好的目视解译效果。将LBV变换图像与中巴数据假彩色图像分别用最大似然法进行分类,分类图像和精度检验结果表明:用LBV变换公式得到的LBV结果图像能很好地提高图像计算机分类的精度,该变换方法在中巴02B卫星数据的应用中具有很大潜力。 相似文献
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基于LBV数据变换方法的海岸带多光谱影像分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在传统的海岸带多光谱影像分类方法的基础上,提出了运用LBV数据变换方法对海岸带多光谱影像进行地物分类识别的方法,通过图像数据变换能够分别提取出表示地物总辐射水平、可见光-近红外辐射平衡和表示波段辐射变化矢量(方向和速度)L、B、V的值.通过应用青岛海岸带TM多光谱影像,提取LBV变换图像并与原始假彩色合成图像比较,分别进行监督分类试验.运用LBV数据变换方法获得的图像信息量更丰富,地物类别更鲜明,有利于图像的目视解译,分类精度提高约3.12%. 相似文献
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