HJ-1卫星CCD影像的土地利用自动分类及精度分析——以广西钦北区为例

为研究环境一号小卫星影像在土地利用研究领域的应用潜能,本文以广西钦北区为例,对其进行计算机监督分类,在评定监督分类模板精度的前提下,参照第二次全国土地调查农村数据库,对计算机监督分类结果进行精度评定,最后利用计算机自动地将分类结果发送到实地进行野外验证,并对分类的结果进行全面、准确的评价,以此证明提升环境一号CCD影像自动分类精度和准确度能满足土地利用现状调查的要求。     

Quantification winter wheat LAI with HJ-1CCD image features over multiple growing seasons

Remote sensing images are widely used to map leaf area index (LAI) continuously over landscape. The objective of this study is to explore the ideal image features from Chinese HJ-1 A/B CCD images for estimating winter wheat LAI in Beijing. Image features were extracted from such images over four seasons of winter wheat growth, including five vegetation indices (VIs), principal components (PC), tasseled cap transformations (TCT) and texture parameters. The LAI was significantly correlated with the near-infrared reflectance band, five VIs [normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index (EVI), modified nonlinear vegetation index (MNLI), optimization of soil-adjusted vegetation index, and ratio vegetation index], the first principal component (PC1) and the second TCT component (TCT2). However, these image features cannot significantly improve the estimation accuracy of winter wheat LAI in conjunction with eight texture measures. To determine the few ideal features with the best estimation accuracy, partial least squares regression (PLSR) and variable importance in projection (VIP) were applied to predict LAI values. Four remote sensing features (TCT2, PC1, MNLI and EVI) were chosen based on VIP values. The result of leave-one-out cross-validation demonstrated that the PLSR model based on these four features produced better result than the ten features’ model, throughout the whole growing season. The results of this study suggest that selecting a few ideal image features is sufficient for LAI estimation.     

基于光谱阈值法和分裂合并聚类算法的“HY-1A”CCD云检测算法和应用

“海洋1号A”卫星(简称“HY-1A”)是我国第一颗海洋卫星,它搭载了水色扫描仪和CCD成像仪,其中CCD成像仪主要应用于海岸带地区.为了对海岸带地区进行准确的信息提取和分析,必须去除云的影响和干扰,因此本文针对“HY-1A”CCD数据的特点,对云检测算法进行了评估、遴选和改造,实现了业务化应用,这也是“HY-1A”卫星CCD成像仪海岸带应用示范系统的重要工作之一.云检测的方法众多,主要可以分为可见光/红外阈值法和聚类法两种,每种方法还可以辅以空间均匀性判识.     

我国“海洋1”号卫星(HY-1)CCD图像数据定量化条带消除研究

条带(striping)对于大量的航天和航空传感器来说是一种普遍存在的现象,任何使用多个探测器进行数据获取的遥感器图像数据中均存在条带.目前消除条带的算法主要是针对光机扫描仪,对于CCD相机工作做得比较少.针对HY-1CCD线阵推扫式多光谱相机的特点,以及发射前辐射定标的结果,对遥感器图像数据中的条带问题进行了预研,提出了一种定量化的消条带算法.该方法根据卫星数据特性求出各探测器间的均衡化曲线以反映探测器之间的差异,并据此来消除条带.实验结果表明该方法能够有效解决CCD相机的条带问题,而且可以保持数据原有的物理意义,并可与在轨辐射校正衔接,保证发射前后定标算法的一致性.     

中太平洋北部海盆沉积物中钙质超微化石溶解相与地层年代

本文通过对中太平洋北部海盆表层和柱状沉积物中钙质超微化石的分析鉴定,讨论了该调查区处在溶跃面以下表层沉积物中钙质超微化石的种数与水深变化的关系,推测出本调查区中Ⅰ区的碳酸盐补偿深度约5300米。根据地层中出现的标准化石,对柱状岩芯M_(14)进行了地层年代划分。最上部地层年代约为27万年前,向下1米处年代约为44万年前,3.66米处年代约为122万年前。     

基于嫦娥一号CCD数据空间特征的特定目标识别

基于嫦娥一号CCD数据的空间特征,开展月球表面陨石坑和线性构造目标识别的探索研究。利用图像边缘检测算法将影像分割成许多目标体;为了解决过度分割和错分问题,根据分割结果对分割后的目标体进行合并;为获取地质意义和语义信息更丰富的陨石坑和线性构造目标,将合并结果导入ArcGIS进行手动修改。最后,以影像数据的空间特征为基础,基于规则分类原理,根据研究需要设定不同的识别规则,进行陨石坑和线性构造的自动识别,取得了较好的效果。     

NVST多通道成像观测系统的数据同步采集

为了在1 m红外太阳望远镜多通道高分辨率成像观测系统中实现多个波段太阳图像的同步高分辨率统计重建,需要1 m太阳望远镜多个观测通道图像采集系统同步。研究了如何采用CCD相机外触发工作模式、计算机PCI总线硬件中断技术和全球定位系统时间相结合实现1 m太阳望远镜多个观测通道图像的同步采集,并在现有的Hα和Ti O两个成像观测通道上搭建实验平台。通过一系列的波形时序测试,数据记录和分析等实验证明本文所采用的这一数据同步采集技术能满足1 m太阳望远镜多个观测通道图像的同步采集要求。     

基于MODIS数据的湖北省油菜种植分布信息提取

MODIS归一化差值植被指数(MODIS-normalized difference vegetation index,MODIS-NDVI)时间序列产品能够连续反映植被的覆盖情况,是农作物遥感测量的重要数据源。为研究基于MODIS数据的油菜种植分布信息提取技术,选取湖北省为研究区,利用2008—2013年75个时相的MODIS-NDVI时序数据,结合农作物物候和地面调查样本等辅助资料,通过建立油菜种植面积提取模型,采用多次阈值比较方法提取了2009—2013年湖北省油菜种植分布信息,与统计数据比较,总体提取精度为85%左右。最后利用环境小卫星HJ-1A CCD数据进行精度验证,证明了MODIS-NDVI时序数据及本文方法在油菜种植面积提取中的可靠性,对掌握油菜种植面积和产量信息、加强农业生产管理、调整农业结构及辅助政府有关部门制定科学合理的农业政策具有重要意义。     

“天绘一号”卫星三线阵CCD影像自检校区域网平差

遥感卫星在空间环境运转过程中,星敏感器的姿态角、成像相机的镜头和CCD等几何参数会发生不可预估的变化,从而对卫星影像的定位精度产生影响。因此,对卫星影像进行自检校区域网平差处理是实现卫星影像精确定位的一项关键技术。本文以"天绘一号"卫星为研究对象,首先分析了"天绘一号"卫星三线阵立体测绘相机的镜头和CCD几何形变,并提出了适用于"天绘一号"卫星三线阵CCD影像的自检校模型;然后建立"天绘一号"卫星三线阵CCD影像的自检校区域网平差模型,对外方位元素和自检校参数进行整体平差,消除存在于外方位元素观测值和自检校标定值中的系统误差,以提高卫星图像定位精度。最后利用嵩山实验场对"天绘一号"卫星三线阵CCD影像进行了自检校区域网平差处理,验证了自检校模型和自检校区域网平差模型的正确性和有效性,并分析研究了不同数目的控制点条件对自检校区域网平差的影响。实验结果证实采用自检校区域网平差技术可以有效地消除系统定位误差,显著提高定位精度。     

一种发射车快速精确定位定向技术的研究

目前发射车的定位定向普遍采用GPS、惯导及寻北仪等测量方法或后方交汇解算方法。测量法易受干扰、精度低而且寻北时间长;而解算法没有研究经纬仪存在姿态倾角时测量点三维坐标及载体姿态角的求解问题。本文提出了一种新的导弹发射车快速精确定位定向的方法:首先利用捷联安装在车体上的光电探测器,分别探测地面上三个坐标位置已知的靶标,得到三组方位角和俯仰角,并结合车载导航设备给出的发射车概略坐标、姿态角信息解算出发射车更精确的坐标、姿态角。通过实验研究论证,表明此方法具有速度快、精度高、自动化及智能化程度高的特点,能够有效缩短发射车准备时间、提高导弹发射的反应速度。