采用多准则决策算法的耕地适宜性评价

针对空间数据属性值的不精确对评价因子总体排序的影响的问题,该文提出了ELECTRE TRI算法与GIS结合的耕地适宜性评价方法。该方法可以抵消空间数据属性值的不精确对评价因子总体排序的影响,使评价结果更客观真实。在ELECTRE TRI算法的两种分类方法中,悲观分类法的阈值比较按照从高到低排序容易造成属性值的不精确,影响排序结果,而乐观分类法能较好地避免出现类似情况。两种评价结果的评价单元数在三种相应等级下重合评价单元较多。评价结果表明评价结果较为相近,具有一定准确合理性。研究结论对区域耕地利用结构调整、划定基本农田保护区以及促进耕地差别化管理具有一定的参考价值。     

基于动态阈值的HJ-1B图像云检测算法研究

针对环境与灾害监测预报小卫星星座1B星(HJ-1B)的传感器波段特征,通过对云检测阈值的年度波动性分析,提出了一种基于波谱标准差异常的“动态阈值云检测算法”.该算法的实现主要是采用图像配准、波段运算、线性回归和误差分析等方法,获取云异常区域,进而剔除图像中的云像元.研究结果表明,该算法可以很好地检测出不同时相、不同类型下垫面上空的云像元,为有效利用HJ-1B数据并提高其图像分类精度发挥作用.     

内蒙古辐射校正场特性评价与应用潜力分析

利用2010年6月在内蒙古贡格尔辐射校正场(简称内蒙古辐射校正场)实测的地表反射率和大气气溶胶数据,分析了该辐射校正场的地表反射率和大气气溶胶特性,并与敦煌辐射校正场相关数据进行了对比分析.结果表明:内蒙古辐射校正场地表反射率的相对方差小于5％,表现出较好的均一性;在天气晴朗的情况下,各通道的大气气溶胶光学厚度可达0....     

基于多光谱分析的HJ-1B数据云检测算法

云检测是遥感数据预处理中的一个重要环节。本文通过分析云及典型地物光谱特性,结合HJ-1B传感器波段设置,提出了一种基于多光谱分析的云检测算法。该方法针对不同下垫面类型,选取合适的波段组合逐一建立云掩模。利用该算法对多幅影像进行去云处理,结果表明,该方法能够很好地检测出不同时期不同背景上空的云像元。