基于ETM~+和ASTER数据的矿化蚀变信息提取

选用ETM+和ASTER影像作为数据源,以西藏某矿区为例,在分析影像波谱特征的基础上,运用比值法、主成分分析等方法进行了矿化蚀变信息提取研究;对不同数据源提取的蚀变信息结果进行空间叠加分析,定量化地分析叠加蚀变信息,从而确定基于不同数据源、不同蚀变信息提取方法的综合蚀变异常信息,提高了矿化蚀变信息提取的准确性与可靠性。     

ASTER数据的煤矿区水体信息提取

为实现多光谱数据对煤矿区水体信息提取,以萍乡市芦新岭及周边煤矿为试验区,在国内外学者对水体指数法提取水体信息和应用的启发下,对试验区不同地物的波谱特征进行分析。本文首先利用数学统计方法建立一种ASTER数据综合归一化差异水体指数模型SWI ASTER_xy,然后利用这一模型对试验区进行水体信息提取。试验表明,该模型能够有效地提取矿区各类水体,还可以运用在ASTER数据（或其他多光谱数据）对不同区域不同地物的提取,在遥感地物定量提取上具有很好的效果和潜力,具有一定的推广价值。     

ASTER与Landsat ETM~+热红外传感器数据的比较研究

利用3对同日过空的ASTER和ETM+影像对,开展了ETM+和ASTER热红外影像的定量比较,求出了二者的关系转换方程。定量研究结果表明,ASTER和ETM+热红外数据具有极显著的正相关关系,所求出的转换关系方程有很高的精度。但二者仍有一定的差异,表现在ASTER数据反演的传感器处温度要比ETM+平均高0.66℃~0.82℃,其所表现的热信息量也要比ETM+丰富且连续。     

基于ASTER数据的归一化差异水体指数的建立及其应用

在分析归一化差异水体指数的基础上,根据ASTER数据不同地物的光谱特征,提出了基于ASTER数据的归一化差异化水体指数NDWIASTER1、4。并且利用这一指数进行水体信息的提取,发现这是一种简单易行结果客观有效的提取水体的方法。     

基于ETM~+的遥感蚀变信息提取方法对比研究

为从微观到宏观了解、掌握和运用围岩蚀变的特征与原岩特征,寻找大型矿床或大型矿集区,在总结常用遥感蚀变信息提取模型的基础上,结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法,建立了基于“掩模处理-主成分分析-支持向量机( MASK - PCA - SVM,MPs)”的遥感蚀变信息提取模型.在新疆哈图地区进行的基于ETM+的不同蚀变信息提取模型应用对比研究表明,使用常用模型提取出的蚀变信息和矿点吻合效果较差,而基于MPS模型提取出的蚀变信息与已知矿点的吻合率可达86.51％;结合地质专家知识、地质图和一个已知异常点的分析结果表明,基于MPS模型的蚀变信息提取精度较高,在研究区地质应用中效果较好,为今后该区的遥感蚀变信息提取工作提供了一种新思路.     

基于TM/ETM+影像的不同水体指数对比研究

本文以草海国家级自然保护区为例,基于Landsat ETM+影像从区分度、水体错提率和面积精度3方面对比研究了NDⅥ植被指数和NDWI、MNDWI、RNDWI、NWI、NEW 5种归一化水体指数提取湿地水体信息的准确度.结果表明,NDⅥ提取水体效果较差,5种水体指数均能对水体进行有效提取,其中NWI法综合精度最高,其次是MNDWI、NEW,较差的是RNDWI和NDWI,从而为水体的快速提取提供了参考.     

图谱迭代反馈的自适应水体信息提取方法

提出图谱迭代反馈模型,结合空间聚合图特征和非线性谱映射结果的优点,设计图谱迭代反馈机制,并通过自适应信息计算方法自动地调整提取参数,逐步地计算逼近正确的专题区域边界。结合水体提取案例,在分析当前较为有效的水体提取方法基础上,选取ETM影像作为数据源,提出图谱迭代反馈的自适应水体信息提取（WERSTP）理论与方法。试验比较表明,该方法能充分结合基于指数和基于光谱分类提取方法的优势并成功融入水体空间分布特征,获得较好的提取效果。     

近红外波段ETM~+影像的积雪提取方法

针对提高积雪信息提取精度的要求,为了消除积雪覆盖的结冰水体、薄雪覆盖区以及山体阴影等对于积雪提取的影响,以Landsat-7ETM+为数据源,对近红外波段在积雪信息提取中的优越性进行了探索,提出了一种基于近红外波段和归一化差分积雪指数的积雪提取方法。对典型实验区进行了对比实验分析,结果表明,本文算法能有效减少在结冰水体、薄雪覆盖区以及山体阴影等区域的漏分、误分像元数,获得比SNOMAP算法更佳的积雪识别效果,提高积雪提取的准确性。     

基于TM数据的水体信息提取试验

由对水体在TM图像中的波谱特征分析可知,一般水体在TM4图像上的亮度值是小于TM2波段的。以贵州黔西地区为例,采用了多种方法来提取遥感数据中的水体信息。经过分析比较,最终认为LOC方法提取水体的效果最佳。     

基于ASTER遥感影像的西昆仑岩性信息提取方法研究

基于西昆仑西段布伦口地区各岩性段内岩石样品的矿物组成及其光谱特征分析,提取代表各岩性单元的岩性端元波谱曲线;对研究区内ASTER可见光(VNIR)和短波红外(SWIR)数据进行匹配滤波处理,成功提取了研究区内9种重要的岩性单元(包括古元古界布仑阔勒群的黑云石英岩、黑云斜长片麻岩、黑云石英片岩和黑云角闪斜长片麻岩,志留系温泉沟群的绿泥石绢云母板岩、黑色千枚岩和绢云母石英片岩,以及石英闪长岩和英云闪长岩)。经已知地质资料和野外查证资料分析证明,用上述方法提取岩性信息的结果可靠,能为岩性填图及矿床勘查工作提供参考。     

利用景观格局指数的空间分辨率对水域面积提取影响的分析

对8个不同地区对应的同一时间的ETM+数据和MODIS数据,利用谱间关系法得到30 m和250 m分辨率具有不同景观格局分布的水体专题图,研究分辨率对不同景观格局分布的水体提取的影响。通过比较发现,区域内水体边缘密度很小时,ETM+和MODIS提取结果的误差很小;当区域内水体边缘密度很大时,ETM+和MODIS提取结果的误差相应就变大。通过引入景观格局指数与两种分辨率的提取结果进行回归分析发现,对于不破碎区域的水体,MODIS和ETM+可以得到相近的精度;而对于中度破碎的水体,引入景观格局指数信息能显著地提高中度破碎水体的精度;但对于高度破碎的水体,通过引入景观格局指数信息的多元回归几乎不能提高精度。     

基于主成分分析和分形模型的ASTER蚀变异常信息提取

遥感蚀变异常信息在一定程度上可以反映出围岩蚀变情况.为了利用遥感数据提取围岩蚀变异常信息,通过分析蚀变矿物的波谱曲线,首先得出其在ASTER各波段的吸收、反射特征;然后选择特征明显的波段做主成分分析,并依据其光谱特征与特征向量的对应关系,确定出主要包含围岩蚀变信息的主分量;最后对该分量用分形模型计算其异常灰度的阚值,来...     

从ASTER和Landsat／TM卫星数据反演日本千叶地区地表反射率和气溶胶光学厚度分布

在卫星遥感大气研究中，已有的精确反演海洋表面反射率和其上空气溶胶光学厚度分布的算法，由于陆地地表像元反射率的不均一性，使得这些方法在应用于陆地表面反射率的反演中具有一定的局限性。而利用三步校正法可以去除地表邻近像元的影响，从而消除这种局限性。文中介绍了三步校正的算法，并对日本千叶地区ASTER卫星数据进行了大气和地表邻近像元的影响校正，精确地反演了该地区的地表反射率，通过地表反射率和气溶胶光学厚度之间的关系计算得到了气溶胶光学厚度的分布。同时证明了在洁净天反演的地表反射率可以应用于反演同一季节中非洁净天的气溶胶光学厚度分布，这样不但减小了气溶胶模式选择的影响，而且实现了在缺少太阳辐射计数据情况下获得气溶胶光学厚度分布的目的。     

基于知识的水体信息提取研究

随着遥感技术的不断发展,使用遥感手段自动提取地表水体信息已成为全球信息提取研究方面的热点,其研究具有重要的现实意义。本文利用基于知识的遥感信息提取方法对地貌复杂的ETM遥感影像进行水体信息提取:首先,对其进行几何校正和目视解译,进行光谱特征分析和纹理分析;然后,利用光谱间关系和NDWI法,在ERDAS和ENVI软件的支持下,将基于各种知识形成的判决规则进行概念化描述,构建数据模型,对遥感影像进行自动分类,并取得了较好的分类结果。经精度评价,分类总精度为98.05%,Kappa系数为0.808 2,证明该方法具有可行性。同时,灵活地运用纹理特征等专家知识可以有效地弥补单纯使用光谱特征进行自动分类的不足,提高分类的精度。     

Fusion of TerraSAR-x and Landsat ETM+ data for protected area mapping in Uganda

TerraSAR-X satellite acquires very high spatial resolution data with potential for detailed land cover mapping. A known problem with synthetic aperture radar (SAR) data is the lack of spectral information. Fusion of SAR and multispectral data provides opportunities for better image interpretation and information extraction. The aim of this study was to investigate the fusion between TerraSAR-X and Landsat ETM+ for protected area mapping using high pass filtering (HPF), principal component analysis with band substitution (PCA) and principal component with wavelet transform (WPCA). A total of thirteen land cover classes were identified for classification using a non-parametric C 4.5 decision tree classifier. Overall classification accuracies of 74.99%, 83.12% and 85.38% and kappa indices of 0.7220, 0.8100 and 0.8369 were obtained for HPF, PCA and WPCA fusion approaches respectively. These results indicate a high potential for a combined use of TerraSAR-X and Landsat ETM+ data for protected area mapping in Uganda.     

Comprehensive study of the biophysical parameters of agricultural crops based on assessing Landsat 8 OLI and Landsat 7 ETM+ vegetation indices

For three agricultural crop types, winter wheat (Triticum aestivum L.), barley (Hordeum vulgare L.), and canola (Brassica napus L.), we estimated biophysical parameters including fresh and dry biomass, leaf area index (LAI), and vegetation water content, for which we found the equivalent water thickness (EWT), fuel moisture content per fresh weight (FMC_FW), and fuel moisture content per dry weight (FMC_DW). We performed these estimations using data from the newly launched Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) sensor, as well as its predecessor the Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+). Progress in the design of the new sensor (i.e., Landsat 8), including narrower near-infrared (NIR) wavebands, higher signal-to-noise ratio (SNR), and greater radiometric resolution highlights the necessity to investigate the biophysical parameters of agricultural crops, especially compared to data from its predecessor. This study aims to evaluate vegetation indices (VIs) derived from the Landsat 8 OLI and the Landsat 7 ETM+. Both the Landsat 8 OLI and Landsat 7 ETM+ VIs agreed well with in-situ data measurements. However, the Landsat 8 OLI-derived VIs were generally more consistent with in situ data than the Landsat 7 ETM+ VIs. We also note that the Landsat 8 OLI is better able to capture the small variability of the VIs because of its higher SNR and wider radiometric range; in addition, the saturation phenomenon occurred earlier for the Landsat 7 ETM+ than for the Landsat 8 OLI. This indicates that the new sensor is better able to estimate the biophysical parameters of crops.