Landsat TM/ETM+与HJ-1A/B CCD数据自动相对辐射处理及精度验证

全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究项目要求对两个基准年度(2000年,2010年)的全球覆盖30 m分辨率遥感数据进行辐射处理,转换到地表反射率,数据以Landsat TM/ETM+为主,HJ-1A/B CCD数据为补充。海量数据中有些不适宜进行绝对大气校正,为了保证全球覆盖,对这些数据设计开发了一套自动的相对辐射处理及精度验证流程算法,利用相邻数据重叠区域进行相对辐射校正的方式,将数据由Oigital Number(DN)值直接转换为地表反射率,精度验证以MODIS地表反射率产品MOD09GA作为参考,比较对应波段数据的相对一致性,算法采用了图像分块处理技术及OpenMP加速技术提高效率,实际应用结果表明该算法流程可以满足项目对辐射处理精度、速度及自动化程度的要求。     

HJ-1卫星数据质量及其在土地利用中的应用研究

通过对影像日视质量、光谱特性、噪声特征和几何纠正精度的分析,研究了HJ-1小卫星的数据质量;选择特征变量,优化训练样本,建立了分类模板,构建最大似然、最小距离和马氏距离3种分类器,对研究区域进行土地利用计算机自动分类,并对分类精度进行评价,研究了小卫星影像的土地利用分类精度.结果表明,HJ-1卫星数据质量较好,土地利用分类精度较高,可以在土地利用研究领域成为遥感数据更新的主体.     

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。     

基于FLAASH和ATCOR2模型的Landsat ETM+影像大气校正比较

利用FLAASH和ATCOR2模型对漓江流域的Landsat ETM+数据进行大气校正,以GLS(Global Land Survey)获得的同步高质量地表反射率影像作为参考数据,从目视效果、典型地物光谱特征和波谱一致性三方面对两种模型的校正结果进行对比分析。研究表明,两种模型均可以对ETM+影像进行有效的大气校正,FLAASH模型的校正精度优于ATCOR2模型。     

基于ETM+制作土地利用覆盖图以制作北京1∶5万土地利用覆盖图为例

简要介绍了基于LANDSAT7 ETM+影像,采用计算机非监督分类、监督分类与人工解译相结合的方法制作土地利用覆盖图的过程和所采用的     

TM/ETM+影像大气校正产品质量评价方法研究

对TM/ETM+的大气校正产品质量进行评价是改进影像质量的必要手段。提出采用已有高质量TM/ETM+表面反射率产品作为参考影像评价TM/ETM+的大气校正产品质量的方法。该方法设计了面向产品质量评价的影像光谱采样方案和多时相遥感影像PIFs(pseudo invariant features,PIFs)样本自动识别方法,能对多时相/季相TM/ETM+大气校正产品质量进行评价。试验表明该方法能准确识别PIFs地物,评价结果真实反映了遥感影像大气校正结果准确度。方法具有快速和低成本等特点,能开展规模化应用。     

地形抹平与半经验模型的Landsat TM/ETM+地形校正方法

地形校正可以减小地形起伏对地物光谱的影响,提高计算机分类在山区的精度。设计了针对全球土地覆盖分类的Landsat TM/ETM+数据地形校正方法 SCOS(Smoothed COS余弦),首先对地形的坡度角进行抹平处理,很大程度上削弱了地表非朗伯性对地形校正的影响,然后利用简单有效的余弦校正去除地形效应。该方法与其他常用地形校正算法的对比分析是通过对全球不同区域、不同地表覆盖的有代表性的6景Landsat TM/ETM+数据的试验,采用统计分析与目视判读的方式,从过度校正和类内均一性两个方面进行的。结果表明,该方法在目视效果和统计结果上优于常规方法,并且更加简单有效,无需复杂的大气参数及传感器参数,满足全球地表覆盖分类对地形校正的需求。     

联合HJ-1/CCD和Landsat8/OLI数据反演黑河中游叶面积指数

目前制约30 m分辨率地表参数遥感提取的主要因素是有限的观测个数,而联合多传感器观测是提高单位时间观测频次的一个有效途径。本文以黑河中游为研究区,利用HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器构建多传感器观测数据集。对多传感器观测数据集在观测周期内的有效观测个数、观测角度和双向反射分布函数BRDF分布特征、以及经过预处理后的多传感器数据一致性等问题进行分析。不同传感器观测数据质量差异是多传感器联合反演的主要问题,因此本文首先制定了多传感器数据质量控制方案,然后利用统一模型查找表反演单传感器叶面积指数LAI结果,对10天观测周期内经过质量筛选的单传感器反演结果采用平均方法合成LAI产品。结果表明,LAI有效反演像元占总反演像元比例由单传感器的6.4%—49.7%提高到多传感器的75.9%。利用地面测量数据进行验证分析,LAI反演结果与地面实测数据的均方根误差RMSE均值为0.71。利用30 m分辨率的HJ-1/CCD和Landsat 8/OLI传感器数据可以生产精度可信、时间分辨率连续的LAI产品。     

遥感影像在土地利用中的应用研究

利用ERDAS和ArcGIS等软件处理遥感影像的方法和手段,对研究区土地利用时空变化进行初步研究,结果表明农业用地逐渐减少、建设用地逐渐增加,对于加强土地资源管理,确保耕地总量动态平衡有着重要意义。     

HJ-1 CCD数据在海岛面积监测中的应用

针对一些海岛面积受潮汐、海流影响较大的情况,提出了利用环境减灾卫星HJ-1的CCD数据进行海岛面积监测,并以唐山曹妃甸龙岛监测作为实验,计算了其潮汐条件下的最大、最小面积,分析了过去5 a中该岛的面积变化。实验结果表明,环境减灾卫星数据对于海岛测绘尤其是跟踪监测的效果良好。     

北京地区HJ-1卫星CCD数据的气溶胶反演及在大气校正中的应用

与现有的大气卫星传感器相比,环境一号卫星(HJ-1)CCD相机具有较高的空间分辨率(30m),使得在城市地区找到光谱纯像元的机率大大增加。本文提出一种基于纯像元提取的城市地区气溶胶光学厚度(AerosolOpticalDepth,AOD)反演算法,利用像元纯净指数来提取CCD影像上的纯像元,并由HJ-1A星和B星的多时相CCD观测数据结合地表双向反射率模型确定纯像元的地表反射特性,在此基础上反演AOD。与AERONET地基测量数据的对比表明,该算法具有较高精度,相关系数为0.83,线性拟合斜率为1.091,截距为0.053。基于该方法的AOD反演结果作为输入,能较大程度提高HJ-1卫星CCD影像大气校正的精度。     

青藏高原深切割区GF-1土地利用分类精度研究

以青藏高原深切割地区为例,研究高分一号影像在深切割地区的分类方法。分别采用最大似然法、神经网络法和支持向量机分类法对影像进行分类,并对分类精度进行评价和分析。结果表明:1)高分一号区分地物的精度较高,可满足土地利用的遥感监测;2)支持向量机分类方法其总体精度为91.67%,Kappa系数为89.54%,均高于最大似然法和神经网络分类法。因此,支持向量机分类方法更适合于高分一号影像在深切割地区的分类。     

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。     

GF-1WFV与Landsat8OLI的NDVI交互比较与定量关系研究

为弥补、修正构建Landsat 8归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)长时间序列中因云层覆盖、影像质量与重访周期导致的数据缺失问题,交互比较高分一号(GF-1)与Landsat 8两类传感器的植被探测能力,并对其植被指数的定量关系进行研究,探讨以GF-1局部镶嵌或全局替换Landsat 8缺失数据构建时序NDVI的可行性。结果显示,Landsat 8与GF-1具有NDVI差异性,具体表现为Landsat 8探测地物信号更强,而GF-1获取地物信息量更多;相同空间分辨率(30 m)下两传感器NDVI数据呈现高度线性相关,经方程转换后,GF-1的NDVI拟合数据与Landsat 8的NDVI关系增强;同时,两传感器的NDVI数据存在区域差异性,且拟合数据可以有效减少差异程度。实验表明,此方法可实现Landsat 8高分辨率时序NDVI的构建,具有一定应用价值。     

基于ETM＋制作土地利用覆盖图——以制作北京1：5万土地利用覆盖图为例

简要介绍了基于LANDSAT7 ETM＋影像,采用计算机非监督分类、监督分类与人工解译相结合的方法制作土地利用覆盖图的过程和所采用的关键技术,给出了适用于规模化生产土地利用覆盖数据的工艺流程图。使用该方法制作的十一种分类要素的北京地区1：5万土地利用覆盖图,平均分类精度为84．85％,可以满足一般用户对土地利用覆盖图的要求。     

ASTER数据在吉林市土地利用调查中的应用

以吉林市土地利用调查为例,阐述了以ASTER数据为数据源生产土地调查图件的全过程.同时,简要介绍了土地利用调查的技术方法和工作流程.着重介绍了采用ASTER 15 m空间分辨率遥感影像,参考LandsatETM+30 m分辨率遥感影像,利用1:50 000土地利用现状图及1:50 000DLG地形图,进行影像解译及土地利用统计分类的工作方法.     

图像分层匹配的HJ-1A/B CCD影像自动几何精校正技术与系统实现

环境与灾害监测预报小卫星星座(环境一号卫星,HJ-1A/B)自发射以来,在环境监测、灾害评估、土地资源调查等领域发挥了重要的作用。但是HJ-1A/B卫星CCD图像的2级产品(HJ-1 CCD图像)几何精度低,实际应用中需要进行几何精校正。HJ-1 CCD图像具有宽覆盖、大视场角、几何变形复杂的特点,几何精校正难度大。针对该问题,本文提出了一个以Landsat TM全球拼接图像为基准,基于Forstner算子和模板匹配的分层配准方法。该方法使用分层匹配获得的大量高精度且分布均匀的控制点构建Delaunay三角网,有效地解决了HJ-1 CCD图像的几何精校正问题。在配准技术研究的基础上,研发了HJ-1 CCD图像几何精校正系统,系统具有全球HJ-1 CCD图像的自动批量处理能力。实验结果表明,本文提出的几何精校正方法精度高,实现了环境星图像的自动批量处理。     

基于多时像TM/ETM+影像的兖州市土地利用/覆盖变化

本文利用多时相Landsat TM/ETM+影像分析了兖州市1998年和2002年的土地利用/覆盖变化。综合考虑波段间相关系数和OIF指数,选择最佳波段组合进行图像解译,并在此基础上运用最大似然分类器(MLC)和支持向量机(SVM)的分类方法对遥感影像进行分类。进而利用SVM分类结果进行土地利用遥感动态监测,获取兖州市土地利用/覆盖变化信息,并与社会经济统计资料的统计结果进行比较。最后提取TM/ETM+影像的RDVI,基于线性混合像元分解模型分析了植被覆盖的变化。结果表明,基于多时相TM/ETM+影像分析的土地利用/覆盖变化与实际统计数据较吻合,适合动态监测土地利用变化,且精度较高。     

不同传感器线性光谱分解反演不透水面的对比——以Landsat ETM+和EO-1 ALI为例

利用线性光谱分解模型,对同日过境的Landsat ETM+和EO-1ALI影像的不透水面信息反演结果进行对比研究,从提取精度、盖度精度两方面对两种传感器影像的不透水面反演能力进行对比。结果表明,ALI反演不透水面的能力优于ETM+,其提取总精度和Kappa系数均高于ETM+高;其均方根误差和系统误差的绝对值都小于ETM+。两者产生差异的原因在于ALI的光谱分辨率和辐射分辨率均高于ETM+。