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CBERS-02B星HR与多光谱影像融合及评价 总被引:4,自引:0,他引:4
CBERS-02B星搭载了高分辨率全色相机HR和多光谱传感器CCD,HR影像可以与CCD影像融合,优势互补形成新的影像,既保持HR的高空间分辨率又保持CCD的光谱分辨率,HR影像同样可以与其它传感器影像融合形成新的影像。本文使用6种不同的融合方法融合HR与多光谱CCD以及SPOT5多光谱影像,并对融合结果进行了定性和定量评价,得到了HR与SPOT5多光谱影像融合较好的方法,表明了HR与其它传感器影像融合的潜力,同时也对HR和SPOT5多光谱融合影像及与CCD融合影像进行了初步的对比分析。 相似文献
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基于支持向量机的CBERS-02卫星影像信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
CBERS卫星是由中国空间技术研究院与巴西空间研究院联合研制的地球资源遥感卫星,CBERS-02卫星数据总体质量比CBERS-01卫星有所提高,本文利用支持向量机方法对CBERS-02卫星影像信息进行提取。研究中首先用6S模式对影像进行大气校正,然后选择RBF为支持向量机方法的核函数,并用交叉验证方法得到影响RBF核函数的两个最佳参数值进行学习完成信息提取,最后将提取结果制作成矢量图。通过研究得出用大气校正后的数据进行信息提取分类精度有所提高;与最大似然法和最小距离法相比,支持向量机方法分类精度较高。通过将研究结果与ETM+影像进行比较得出,CBERS-02卫星影像精度能够满足应用需求并能代替TM/ETM+数据开展研究工作。 相似文献
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用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类 总被引:3,自引:0,他引:3
用模糊ARTMAP(fuzzy adaptive resonance theorymap)神经网络算法对CBERS-2数据进行了分类实践。首先介绍了模糊ARTMAP神经网络的算法原理和具体训练分类过程;然后用2004年9月新疆石河子地区的影像数据进行土地利用分类试验,并将分类结果与基于统计的最大似然法(MLC)、反向传播神经网络(BP)的分类结果作比较,总分类精度比MLC和BP算法分别提高9.9%和4.6%。结果表明,模糊ARTMAP对试验区CBERS-2影像上的裸地识别能力很强,对高分辨率的CBERS-2影像可获得很好的分类结果。 相似文献
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中酸性小岩体易被地质填图遗漏,严重制约了该类型矿化的发现。在新疆西准噶尔谢米斯台地区找矿工作中,首先利用ETM+数据进行小岩体扫面,进而选取重点区采用ETM+和中巴资源卫星02B HR数据进行分辨率融合后解译、识别中酸性小岩体,并利用主成分分析法提取蚀变遥感异常,结合地质、化探信息综合分析后确定重点检查区域。利用此方法共解译出14个钾质花岗岩和3个黑云母花岗岩小岩体,这些小岩体大多被野外检查所证实。经野外检查发现了5处铜、金矿化点,证实了该方法的有效性。本研究中采用的方法可以为西部地区地质填图和中酸性小岩体型矿产资源勘查提供借鉴。 相似文献
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多目标珊瑚岛礁地貌遥感信息提取方法——以西沙永乐环礁为例 总被引:1,自引:0,他引:1
南海珊瑚岛礁资源极为丰富,实时、快速、高效、准确地获取大范围珊瑚岛礁地貌遥感信息具有现实意义.研究提出了一种双尺度转化下的模型与数据混合驱动的岛礁地貌信息提取框架,并设计了珊瑚岛礁地貌分类体系及相应技术流程:首先采用自上而下模型驱动的GVF Snake模型进行宏观地理分带的粗分割,然后采用自下而上数据驱动的云影极值抑制下多阈值OTSU分类算法进行微观地貌类型的精细分类,最终利用区域生长算法提取离散分布的暗沙、暗滩等浅水地貌单元.针对西沙永乐环礁利用CBERS-02B数据进行实验,精度验证表明:珊瑚岛礁地貌遥感信息提取方法总体精度优于经典数据驱动的监督分类算法,且具有抗噪能力强、顾及空间拓扑关系、自动灵活等特点. 相似文献
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CBERS-02B卫星遥感影像的区域网平差 总被引:2,自引:1,他引:1
针对中巴资源一号卫星(CBERS-02B)卫星遥感影像姿态角误差较大的特点,提出了利用区域网平差方法提高其对地目标定位精度的策略和具体计算过程。首先对参与平差的每景影像选取4个地面控制点进行影像姿态角常差检校,然后采用与地形无关方案解求各自的RPC参数,最后选取带仿射变换项的有理函数模型(RFM)进行多重覆盖影像的区域网平差。对两个地区的0级CBERS-02B单条CCD立体影像对的区域网平差试验表明,对地目标定位的平面和高程精度均达到了±3个像元的水平,且高程精度明显优于平面精度。相对于常规的卫星遥感影像区域网平差方法,平面和高程精度均有明显提升,几乎达到国外同等高分辨率卫星遥感影像的几何定位精度。这说明中国卫星遥感影像亦具有较好的几何定位潜力,在区域网平差之前进行系统误差预改正是必要和可行的。 相似文献
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城市建设用地遥感信息提取方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
本文利用CBERS-02B影像,通过分析各个地类的光谱特征,发现了长沙市城市建设用地和其他背景地物的区别,并在此基础上选取了土壤调节植被指数(SAVI)、归一化水体指数(NDWI)和比值居民地指数(RRI)作为三个指数波段,重新进行波段组合,从而减少了波段数据的冗余,最后采用最大似然法分类,提取出城市建设用地信息,其正确率达到85.6%。 相似文献