多时相TM影像相对辐射校正研究

多时相影像对应波段中地物波谱“准”不变特征点(Pseudo-Invariant Features,PIFs)的选取是相对辐射校正的前提,采用目视解译选取主观性较强,在一定程度上影响了校正精度。利用绍兴试验区两时相TM影像,通过样本点间差异阈值,主成份分析和回归分析方法控制选取影像对应波段间的PIFs,使得校正样本点的选取具有客观性。在此基础上获取增益和偏移量并对两时相影像进行相对辐射校正,取得了较好的校正效果,从而有利于土地利用/覆盖变化监测。     

美国陆地卫星三代光学传感器的辐射转换方程——以鄂尔多斯地区MSS/TM/ETM+影像为例

以鄂尔多斯地区的Landsat MSS/TM/ETM+3种不同影像数据为对象,利用伪不变特征(PIF)法建立辐射归一化方程,对3种传感器红光波段和近红外波段的反射率数据进行辐射归一化处理,并对辐射同化结果从均方根误差、NDVI差值以及动态范围3个方面进行了分析和验证。研究表明,3种传感器对应的波段具有极强的线性相关性(R20.92),利用研究得到的转换关系方程实现3种传感器对应波段的高精度转换(RMSE0.041),校正结果有效地减小了非地物变化引起的辐射差异,实现了多时相、多传感器数据的反射率同化,改善了动态监测效果。     

矿山环境遥感动态监测中的相对辐射校正方法研究

多时相不变特征集(TIC)方法是一种简单而有效的相对辐射校正方法,该方法通过反射率基本不随时间变化地物的高密度中心确定线性回归方程,与目前国内多采用的伪不变特征点(PIF)方法相比,在反射率基本不随时间变化的地物数量较少时,不受反射率发生变化地物的干扰。在植被覆盖程度高、城镇点较少的矿山环境中,反射率基本不随时间变化的地物较少,因此TIC方法适用于矿山环境遥感动态监测。以鄂东南多金属矿区为研究区,使用TM数据,采用TIC方法对不同时相的归一化植被指数(NDVI)进行了相对辐射校正,有效地减小了辐射差异,实现了多时相遥感图像的辐射归一化。     

Sentinel-2A与Landsat 8O LI逐像元辐射归一化方法研究

考虑不同传感器光谱响应函数差异及不同地物类型反射率光谱的差异,提出了一种逐像元辐射归一化方法,并以2017年7月17日内蒙古达里诺尔湖地区准同步过境的Sentinel-2A及Landsat 8数据为例,对两类数据可见-近红外波段（VNIR）地表反射率结果进行归一化。首先采用Sen2cor方法及NASA官方提供大气校正算法,分别对Sentinel-2A及Landsat 8 OLI影像进行大气校正并重采样到同一空间分辨率;然后基于光谱库计算匹配因子并构建图像与光谱库之间的匹配转换模型,实现像元尺度上从Sentinel-2影像到Landsat 8影像地表反射率相似波段之间的转换。结果表明,经逐像元归一化的影像相比原始影像及经HLS光谱归一化的影像,与Landsat 8 VNIR波段的相关性明显提高,辐射一致性增强。该转换模型为多源中高分辨率遥感图像高精度辐射归一化提供了新思路。     

大气辐射校正方法分析

阐述遥感影像的大气辐射校正的原因及目的,并以徐州地区的CBERS-02星影像数据为基础,应用软件MATLAB7.0,分析大气辐射校正的三种方法,即利用辐射传输方程求解的方法、基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正方法及利用波段特性进行大气辐射校正方法。其中,重点剖析利用波段特性进行大气辐射校正的方法。     

多时相遥感影像辐射归一化方法综述

多时相遥感影像的辐射归一化是进行变化检测或拼接不可缺少的步骤。本文从绝对辐射归一化和相对辐射归一化两个方面对现有的多时相遥感影像辐射归一化方法进行了总结。对各种辐射归一化方法进行了剖析,并指出了这些方法的优缺点和适应性。最后对多时相遥感影像辐射归一化方法未来的发展进行了展望。     

考虑地物类型的Minnaert地形校正模型优化方法EI北大核心CSCD

地形校正可以削弱地势复杂区域由于地形起伏导致的地表接收太阳辐射不均匀和地表反射率失真的问题,从而提升遥感影像质量和遥感信息提取的精度。但是,现有地形校正模型存在过校正、波段间校正效果不稳定以及校正效果不理想等问题。本文根据Minnaert地形校正模型系数k和地物二向性反射特性的相关性,对Minnaert模型进行改进,提出了一种考虑地物类型的Minnaert地形校正模型(简称为CMinnaert模型),并在地物预分类中采用《土地利用现状分类》一级分类标准和分植被疏密程度分类两种方式,用以验证CMinnaert模型的稳定性并筛选最佳地物类型划分方案。首先对待校正影像进行地物类型预分类,其次逐波段针对各地物类型分别进行系数k的拟合求解,然后使用各波段各地物类型的系数k对该范围的遥感影像进行Minnaert地形校正。以河南省商城县的Landsat 8/OLI影像为实验数据,选取余弦校正模型、SCS校正模型、Minnaert校正模型、分坡度的Minnaert校正模型作为对比模型,通过目视对比和统计数据分析的方式评估CMinnaert模型的地形校正效果。研究结果表明,本文提出的CMinnaert模型有效地削弱了地形效应对遥感影像辐射亮度值的影响,与原始影像和其他4种地形校正结果相比,进行地物一级分类的CMinnaert模型有效降低了各波段辐亮度与太阳入射角余弦的线性拟合R2,未出现过校正现象;分植被疏密程度分类的CMinnaert模型在第1、5波段存在过校正问题,但其余波段辐亮度与太阳入射角余弦的线性拟合R2是6种模型中最低的。以上结果证明两种地物预分类方式的CMinnaert模型校正效果都较稳定且明显优于其他四种地形校正模型,且本文建议在进行CMinnaert地形校正时采用地物一级分类的方式进行地物预分类。     

Landsat TM数据不同辐射校正方法对土地覆盖遥感分类的影响

本文主要是探索Landsat TM数据不同辐射校正方法对土地覆盖遥感分类的影响。介绍了使用的3种不同辐射校正方法(ATCOR3、FLAASH以及查找表)和两种分类算法。在分类实验部分,根据样本的地理坐标在3景校正影像中分别采集训练样本并训练各自的分类器,并交叉用于其他辐射校正影像的土地覆盖遥感分类。实验结果表明:(1)用于分类器训练的样本采集自待分类影像时的分类精度明显高于采集自其他影像的分类精度;(2)3种辐射校正影像的分类结果存在差异,其中使用ATCOR3和FLAASH方法校正后影像的分类结果有更相近的精度;(3)辐射校正对分类类别的影响不同,其中对森林类型影响最大,对裸地等其他类别影响相对较小。     

星载多相机拼接成像传感器在轨辐射定标方法

星载传感器在轨辐射定标是定量遥感的核心和基础,其定标精度将直接决定定量遥感产品的质量。但是对于多相机拼接成像传感器而言,现有在轨辐射定标方法无法实现各相机绝对辐射定标与相机间相对辐射校正的一体化处理。因此,本文以高分一号(GF-1)卫星宽视场(WFV)传感器为例,提出了一种基于改进型辐射区域网平差的在轨辐射定标方法。该方法首先利用传统的交叉定标方法获取WFV传感器各相机的辐射控制点信息,然后在同轨相邻相机影像重叠区域中提取辐射连接点信息,最后在考虑相机间相对辐射校正与绝对辐射定标之间的耦合关系后,采用整体平差的方式同时获取各相机在轨绝对辐射定标系数及辐射约束条件方程参数。试验结果表明采用该方法获得的各波段在轨绝对辐射定标系数的相对误差均优于9.34%,同时利用该定标系数能够实现同轨相邻相机影像间相对辐射校正处理,其重叠区域各波段表观辐亮度差异绝对值的平均值均小于1.63 W·m~(-2)·sr~(-1)·μm~(-1)。     

基于改进矩匹配算法的珠海一号高光谱卫星影像相对辐射校正

珠海一号高光谱卫星影像部分波段存在着噪声干扰,严重影响了数据的质量与信息利用.本文分析了珠海一号高光谱卫星数据噪声的特点,在矩匹配算法的基础上,使用移动窗格对影像进行分段处理,并采用距离加权计算与去除极端值统计数据的方法提高参考值的准确度,实现了基于影像的相对辐射校正.实验结果表明,与传统矩匹配法和傅里叶滤波法相比,本文方法能有效去除遥感影像中存在的噪声,并能较好保留原影像的辐射特征.     

基于NDVI城镇土地利用变化检测探讨

通过归一化植被指数（NDVI）结合影像差值,对经过辐射校正后的1993年和2005年武汉地区TM影像进行了土地利用变化检测,与监督法分类进行比较,得出NDVI更宜于实现变化信息探测和提取。     

一种基于最佳指数模型的TM遥感影像最佳波段组合计算方法

如何通过定量计算选择最佳波段组合一直是TM等多波段遥感影像信息提取的研究热点。本文综合利用Erdas提供的可视化空间建模工具(Spatial Modeler)和面向对象的编程技术,提出了一种基于最佳指数(Optimum Index Factor,OIF)的定量计算与定性分析相结合的TM遥感影像最佳波段组合方法。实验证明,该方法快速有效,极大提升了TM等多波段遥感影像最佳波段组合的计算过程。     

遥感图像分类自动选取最优波段组合的方法研究

在遥感影像计算机自动识别与分类中,选取最佳的波段子集对地物进行分类对提高分类精度至关重要。根据统计学原理,遥感影像中属于某类别地物的特征向量服从正态分布,训练样本的正态性检验是关键,基于此理论,本文利用TM影像数据,通过检验所选取的训练区的正态性与否,让计算机自动的选取最优的波段组合,并对分类的精度进行评估。研究表明,计算机自动选取最佳波段组合后对分类精度的预先评估,较常规分类后再进行数据检验精度评估方法方便,快捷,省时,省力。     

一种基于最佳指数模型的 TM 遥感影像最佳波段组合计算方法

如何通过定量计算选择最佳波段组合一直是TM等多波段遥感影像信息提取的研究热点。本文综合利用Erdas提供的可视化空间建模工具（ Spatial Modeler ）和面向对象的编程技术,提出了一种基于最佳指数（ Opti-mum Index Factor ,OIF）的定量计算与定性分析相结合的TM遥感影像最佳波段组合方法。实验证明,该方法快速有效,极大提升了TM等多波段遥感影像最佳波段组合的计算过程。     

基于TM影像的城市绿地信息提取方法研究

基于TM遥感影像,运用ERDAS,对某地城市绿地专题信息进行了提取。实验过程中首先对图像进行预处理,然后通过四种绿地信息提取方案进行比较分析,这四种方案分别为:原始波段合成法、主成份分析法、归一化植被指数(NDVI)法和实验波段组合法。将以上几种方案的图像进行反复比较,根据研究对象的实际情况,植被景观目视效果最好的是NDVI植被指数法。对以上四种方法的彩色合成图像进行监督分类,利用目视判读的方法对TM影像的分类结果进行精度检验,由此可以看出实验波段组合法的精度最高,该方法是一种有效的绿地提取的方法。     

基于TM和SRTM正射校正CBERS精度分析

利用中巴资源卫星(CBERS)遥感影像,建立自主版权的基准遥感影像数据库.在建库之前,需要对CBERS影像进行正射校正,拟采用国外公开的正射TM影像作为控制点选取影像,采用国外公开的SRTM作为DEM数据源.利用以上数据,对丘陵和平原的CBERS影像进行正射校正试验.为验证试验结果的可靠性,利用西安80坐标系转换到WGS-84坐标系下的地形图来检验正射校正精度.试验结果证明其正射校正的精度在1.5个像元以内.     

基于辐射传输模型的南极中山站影像大气校正

在分析了大气对遥感影像产生的各种影响的基础上,利用大气辐射传输模式(6S), 对ASTER L1A的可见光波段的影像进行大气校正.通过定性、定量分析,验证平面-平行大气模型应用于南极高纬度地区的可行性及其大气校正的必要性.     

遥感影像GCP选取方法研究

研究了一种遥感影像GCP的选取方法。为减少人为因素的影响,提高GCP的单点定位精度,采用基于GrabCut分割的方法辅助人工选点;为得到均匀分布的GCP,将Voronoi图应用于GCP的选取中,同时检验GCP总RMS和几何校正精度以确定GCP的数目。实验以0.5m分辨率的航空影像作为基准影像,通过上述方法选取GCP,人工在2.5m分辨率的ALOS影像上选取同名点,得到GCP单点控制范围为87-130km2,该结果在2.5m卫星遥感影像几何校正的实际生产中具有一定的参考意义。     

决策树算法在西藏遥感影像分类中的应用研究

将决策树算法引入到遥感影像分类中,以提高分类的精度。首先对影像进行预处理,然后利用C5.0算法在分析地物光谱特征、纹理特征、归一化植被指数的基础上,自动提取分类规则,构建决策树,实现地物的自动分类。为验证该算法的有效性,选取西藏某地区TM影像作为实验数据,与监督分类的精度进行对比,实验结果表明,决策树分类方法能取得较好的分类效果。     

遥感技术在黄土高原土地利用现状调查中的应用研究

本研究选取黄土高原典型丘陵沟壑区——陕西省米脂县为试验区,用TM磁带、TM假彩色合成影像、SPOT多光谱影像和彩色红外航空像片同时对试区进行土地利用现状分类与制图的比较研究。通过对土地利用现状分类系统、TM图像计算机增强处理与自动分类、TM最佳波段组合、三种影像的目视判读与制图、以及遥感信息源的综合评价等多方面的试验研究,为遥感技术在黄土高原1:5万土地利用现状调查制图中的应用提供了一套技术数据及可行的方法。