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摘要:2004年和2005年开展了遥感邻近效应的理论研究,2次卫星、1次航空遥感同步试验测量和测量数据分析,在获取了邻近参数的基础上实现了对图像的邻近效应校正。本文介绍了2005年7月25日在官厅遥感实验场沙漠的卫星同步测量实验结果和2005年5月11日奥运场馆建设预留裸土地的ADS40航空遥感同步实验测量数据分析。改进测量方案和测量装置,并且对测量结果进行了对比分析。在两个相邻像元邻近效应分析的基础上,增加了9个点邻近像元效应分析和建立计算公式;在满足高斯条件和影像平坦性要求的前提下,直线高斯相邻点(d=2R)条件下亮度分布交叉点在(d=R),像元分辨率相互影响约为12.5%,实际测量中亮度分布交叉点和相互影响偏向于亮度值相对低的像元。
摘要:本研究建立了一个反映植被辐射传输和几何光学特性的混合模型,以模拟半干旱地区天然草地的多波段反射率值。该模型引入一个几何相似性参数,用以描述植株冠层的几何形状对叶/枝角分布、阴影地面比例、冠层和地面各光学分量、冠层反射率和总反射率的影响。模型模拟值与研究区3个不同退化程度羊草草地的实测值较为吻合,而且退化程度越轻的草地,模拟效果也越好。对于中度退化草地,在高度与冠幅之比(chw)不变的情况下,当45°≤太阳天顶角sza≤75°时,不同几何形状植株的总反射率之间无显著差异;当0°≤sza〈45°或75°〈sza≤90°时,锥体与球体和柱体植株的总反射率之间有较显著差异;而球体和柱体植株的总反射率之间始终无显著差异。当chw由小到大变化时,以上结论基本不变。
摘要:遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元(Endm ember)个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高。本文基于fuzzy ARTMAP神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型。首先利用混合像元与纯净端元之间的光谱相似性,判断出混合像元包含的端元个数及类别,然后结合fuzzy ARTMAP神经网络进行分解。实验结果表明:本文提出的方法比传统的线性混合模型及fuzzy ARTMAP神经网络模型的精度要高,而且更加符合实际情况。
摘要:提出一种基于线特征的道路网变化检测算法。首先根据边缘的梯度信息从多时相遥感图像中提取变化的线特征;然后根据变化线特征的局部特性,检测出与道路模型相符合的变化道路段;最后通过道路网的全局约束条件,进行变化道路段的连接,实现变化道路的检测。提出的道路网变化检测算法将边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了道路的匹配与比较工作,降低了变化检测算法的复杂度,具有很强的实用性。将本文提出的方法用于多时相遥感图像的道路网变化检测,从实验结果可以看出该方法的有效性。
摘要:运用模拟退火算法对由20-30根天线组成的二维圆周综合孔径阵列进行优化排列,得到优化排布结果。在此基础上依据综合孔径成像的基本原理,分析了毫米波的成像算法,在u-v域运用了栅格化处理(Gridding方法)和线性插值方法。运用该成像算法对已优化排布的阵列进行了仿真,并进一步讨论了天线数目、插值方法等因素对成像特性的影响。
摘要:基于希尔伯特-黄变换,发展了合成孔径雷达内波参数提取的新方法,解决了传统的傅里叶变换不能提取非线性内波群各个孤立子波信息的问题。利用该方法对巴士海峡附近的一幅ERS-1 SAR内波图像进行了内波参数提取。希尔伯特-黄变换对内波剖面数据进行了尺度分解,根据归一化方差最大来提取内波分量。该方法具有自适应性。结果表明,该方法获取的内波平均波长与傅里叶变换和小波分析具有较好的一致性,提取得到的反映各个孤立子波信息的波形比小波分析的要清晰,提高了数据的质量。通过提取的内波信号,利用极值序列计算了剖面线前后段平均波长大小,消除了谱分析当中的180°模糊问题。计算了明暗点的间隔,反演得到各个孤立子波的半振幅宽度。利用CTD数据获得的跃层深度,反演前导波振幅,与验证算例结果在量级上一致。
摘要:相对传统的中低分辨率遥感数据而言,高空间分辨率遥感影像同一地物内部丰富的细节得到表征,空间信息更加丰富,地物的尺寸、形状以及相邻地物的关系得到更好的反映,但其光谱统计特性不如中低分辨率影像稳定,类内光谱差异较大,而传统分类方法仅依据像元的光谱值,因此在高分辨率影像分类中,传统方法往往不能获得好的结果。在此背景下,提出了一种多尺度空间特征融合的分类方法,旨在利用不同尺度的空间邻域特征弥补传统方法的不足。其基本过程是:首先针对不同尺度特点,用小波变换压缩空间邻域特征,并结合支持向量机得到不同尺度下的分类结果,然后根据尺度选择因子为每个像元选择最佳的类别。文中QuickBird和IKONOS影像实验证明该算法能有效提高高分辨率影像解译的精度。
摘要:文章提出基于经验模态分解(Emp iricalMode Decomposition,EMD)的特征层影像融合模型。对多光谱波段影像进行IHS变换获得强度影像,采用行列分解实现一维经验模态分解的二维拓展,并用于分离高分辨波段影像与强度影像的细节特征信息,对高分辨率波段影像的高频与强度影像波段的低频进行重构获得融合后的强度影像,再通过IHS反变换获得融合影像。文章介绍了经验模态分解的基本原理,定义了经验模态分解的多尺度分解与合成结构,提出融合模型的技术路线。选择UICKB IRD影像的全色波段与多光谱波段进行融合实验,根据典型行(列)的EMD分析,确定经验模量的取舍尺度,按提出的融合路线获得融合影像,并与小波融合,IHS融合,Brovey融合模型获得的影像进行视觉及量化比较。选择信息熵、标准差指标对融合影像的空间细节信息进行评价,同时选择平均灰度值、相关系数、偏差指数评价融合影像的光谱扭曲程度,结果表明本融合模型最优。
摘要:在遥感图像处理中,由于应用的需要,已经有很多算法可以用来融合高分辨率的全色影像和低分辨率的多光谱影像。本文阐述了小波变换的Mallat算法和a′Trous(多孔)算法,在此基础上,作者提出了一种基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法(MRAGM算法),以SPOT全色影像与TM多光谱影像融合为例,详细给出了算法和解算步骤,最后分别用三种方法对SPOT高分辨率全色影像和TM低分辨率多光谱影像进行了融合,并且对融合后的影像从定性和定量方面都进行了评价,可以得出MRAGM方法比Mallat算法和a′Trous(多孔)算法的融合效果要好。
摘要:本文利用OM IS高光谱数据,研究了决策树算法(Decision Tree,DT)特征选择的特点以及特征选择对决策树分类结果的影响。设计了三种特征选择方法:SEP,MDLM和RELIEF,将它们与DT特征选择的结果以及特征选择后的分类精度(考虑了三种分类器:最大似然法、后向传播神经网络、最邻近法)进行对比,并分析了这三种特征选择方法对决策树结构和分类精度的影响。结果显示,DT是一种比较好的特征选择方法;经过特征选择后再生成的决策树比直接生成的决策树,用到更少的特征(平均减少了43.36%)、有更多的节点(平均增加了18.61%)和更高的分类精度(平均提高了0.35%),当样本数量少时,分类精度的提高幅度最大,而树的大小却基本没有增加。
摘要:选取多光谱遥感数据(ETM)对新疆北山西段中坡山笔架山一带进行了遥感蚀变信息提取方法研究。根据光谱角制图信息增强方法的优缺点,通过对光谱照度的研究,提出了结合光谱角分类方法进行沿光谱照度方向距离分类的信息提取方法。实验表明,该方法应用于ETM数据,增强了目标信息,同时剔除掉因照度所产生的大量非目标信息,为优化信息提供了一种有效的方法。在地形比较平坦的研究区取得了很好的应用效果。
摘要:NDSI算法提取MSS雪盖面积时,受到MSS影像缺少短波红外波段的局限。为充分精确提取MSS影像的雪盖面积,本文探索一种以NDVI为背景场的雪盖制图新思路。该方法首先在辐射校正时利用6S模型反演地表反射率,然后根据各地物的光谱特性差异和NDVI特性差异,在ENVI软件SPECTRAL模块中创建冰雪光谱阈值查找表。通过ETM+和TM影像的三个例证,详细阐明该算法流程以及查找表的创建,并以NDSI对其雪盖制图进行精度验证。结果一致表明,与常规的分类方法(最大似然法)相比较,本文探索的NDVI背景场算法有更高的总体精度和Kappa系数。
摘要:组分温度分布是决定农作物冠层热红外辐射方向特性的重要因素之一,为了分析小气候参数对冠层组分温度的影响,并分析其不确定性,对一个典型的土壤-植被-大气传输(SVAT)模型CUPID进行了组分温度模拟的敏感性和不确定性分析,并用实测温度分布信息进行了验证。详细描述了模拟和验证过程,结果表明:土壤组分温度不确定性较大,冠层组分温度不确定性较小(约2%),气温和土壤湿度对总体不确定性贡献最大;模拟组分温度与实测温度分布趋势一致。
摘要:20世纪80年代以来东亚飞蝗在中国再度猖獗,及时、准确地监测东亚飞蝗的危害程度,对于东亚飞蝗的有效防治有重要意义。本研究以河北省黄骅市为研究区,利用地面高光谱数据,分析和比较了正常生长芦苇和受蝗虫危害芦苇的冠层反射光谱和高光谱特征参数的差异,并建立了高光谱特征参数与芦苇叶面积指数(LAI)的关系模型。结果表明,其中的虫害光谱指数(DSI)最适用于反映研究区芦苇受蝗虫危害的程度。在此基础上,利用DSI对研究区蝗虫的危害程度进行了划分,即:DSI〉62.856未受危害;41.254≤DSI≤59.496轻度危害;DSI〈41.254严重危害。
摘要:从资源卫星(可见光)遥感数据获取任务调度的影响因子分析入手,在研究国外相关遥感任务调度算法的基础上,提出了基于目标的卫星遥感任务调度算法规则,并依据该规则研究建立了算法实现流程,以解决用户需求和星地资源使用约束之间的冲突,从而有效地满足用户对遥感数据的需求。
摘要:快速有效地评估城市化过程带来的生态环境后果,对于优化城市土地利用格局、降低和防范城市生态环境风险,非常必要。因此本文综合利用DMSP/OLS夜间灯光数据和SPOT/VGT时间序列数据等多源遥感信息,以NDVI与时间的积分值来表征一定时间段内的植被初级生产力,探讨了环渤海城市群地区城市化过程对植被初级生产力的季节性变化影响。发现:(1)研究区全年总的平均初级生产力总体表现为城市地区低于非城市地区的特征。(2)研究区平均初级生产力一般是在8月份最高,而在1月份最低;同时,一个生长季内,平均初级生产力总体呈现为4-11月城市地区低于非城市地区,而12月到次年3月则是城市地区要高于非城市地区的趋势,但这种趋势在各土地覆盖类型间也存在很大的不同。(3)研究区全年总的平均初级生产力,城市地区NDVI为110.23d/km^2,而非城市地区为123.94d/km^2,两者相差13.71d/km^2,即城市化过程已经在一定程度上减弱了研究区的植被初级生产力。
摘要:土壤有机碳含量的估算是当前全球碳循环研究的热点之一,但不同学者之间的估算值差异较大。从估算方法看,主要有基于土壤剖面的直接估算法和基于生态系统碳循环过程模型的间接估算法,这两种方法各有优缺点。直接估算法由于只反映了不同土壤或植被类型的土壤有机碳含量平均值的差异,因而空间分辨率较低。而间接估算法由于参数的简化,影响了土壤有机碳估算的空间精度。作者将遥感的高时空分辨率特征、反映生态系统碳循环动态变化的过程模型、实际测量的土壤有机碳结合起来,以求提高土壤有机碳估算的空间分辨率。考虑到受温度、水分的影响,土壤呼吸与土壤有机碳含量的关系并不好,而土壤基础呼吸由于剔除了温度和水分的影响,从而使其与土壤有机碳的关系非常密切,其测定系数R^2可达0.78。采用了结合遥感和碳循环过程的CASA模型及Van't Hoff土壤呼吸模型,首先估算了8km分辨率的土壤基础呼吸的空间分布,在此基础上结合实测的土壤有机碳估算了8km分辨率的土壤有机碳的空间分布。
摘要:继叶绿素a反演的“蓝绿比值法”后,叶绿素a荧光遥感成为海水叶绿素a浓度反演的重要方法,对提高二类水体和赤潮水体的叶绿素a浓度的反演精度效果明显。本文回顾了人们对水体叶绿素a荧光的认识、测量和研究的历史过程,介绍了荧光产生的生物学机理以及它随叶绿素a浓度的正相关和“红移现象”等主要光谱特征。本文还总结了荧光量子产量、不同藻种生理状态、水体其他物质及大气的吸收等多种因素对叶绿素a荧光遥感的影响。基于对叶绿素a荧光光谱特征和影响因素的认识,人们相继建立了两种荧光遥感方法———基线荧光高度法和归一化荧光高度法。对于前景广阔的叶绿素荧光遥感领域,人们正进行着更深入的研究与探索,积累更多的现场数据和卫星同步数据,逐步完善和改进反演模型。