基于FLAASH的高光谱遥感数据大气校正应用

星载传感器接收到的电磁波,必经大气吸收和散射的影响。高光谱分辨率遥感影像具有大量光谱信息,为了精确提取高光谱遥感信息,对大气校正是必不可少的。对于Hyperion遥感影像而言,其信噪比较低,在反演地表反射率过程中,此项工作尤为重要。基于FLAASH对Hyperion影像进行了大气校正,分析了不同地物校正前、后的光谱特征,与标准库对比后,取得了比较理想的校正效果。结果说明,通过大气辐射传输模型理论进行大气校正是可行的。     

多角度高光谱CHRIS/Proba植被模式数据大气校正

遥感数据大气校正是进行定量遥感的前提,大气校正的好坏直接影响到后期的定量分析、信息提取和遥感应用.选择长白山地区2008年8月30日的多角度高光谱CHRIS/Proba数据为研究对象,根据多角度高光谱CHRIS数据植被模式的特点,利用滤波进行条带噪声去除;根据MODTRAN模型原理进行多角度高光谱CHRIS/Proba...     

EO-1Hyperion高光谱数据FLAASH模块大气纠正

EO-1Hyperion高光谱遥感影像在实际应用中,需对图像进行大气纠正及补偿等预处理,以便获得较好质量的图像,为进一步分析和应用提供保障.笔者运用FLAASH大气校正模型对中国云南香格里拉地区的Hyperion卫星影像进行大气校正,利用图像MNF转换法对光谱曲线进行去噪平滑优化,再对校正前后影像进行遥感影像和典型地物光谱曲线对比分析.结果表明,影像经FLAASH大气校正和MNF平滑后,较好地消除了大气影响和Hyperion高光谱遥感图像的光谱噪声.     

火星快车OMEGA高光谱探测矿物组成的新进展

主要介绍"火星快车(Mars Express)"搭载的"可见光及红外矿物制图光谱仪(OMEGA)"及其采集数据的特点、大气校正方法和矿物识别研究的新进展."经验传输函数法"(ETF)是目前O-MEGA数据大气校正普遍采用的方法.OMEGA数据已经成功揭示了火星表面矿物和组成的多样性和复杂性.OMEGA检测到与水蚀变相关的层状硅酸盐矿物绿脱石、绿泥石和蒙脱石等主要分布于古老的诺亚期的露头上,这些层状硅酸盐矿物可能是火成岩矿物长期持续与液态水系统作用的结果.含水硫酸盐类矿物石膏、水镁矾和多水硫酸盐等水合化学沉积矿物在亮色调层状地层区的发现,表明火星表面有大量与水作用相关的蒸发盐的存在.火星表面缓慢风化形成的无水铁氧化物主要分布于北半球铁镁质含量低的低地(lowland)地区.OMEGA可以识别辉石和橄榄石,能够区分高钙辉石和低钙辉石.高钙辉石主要分布于Hesperian期的低反照率的火山岩分布地区、黑色沙丘和撞击坑喷射物分布区;低钙辉石主要分布于老的诺亚期的亮色调露头分布区.OMEGA在反照率变化大的极地冰盖地区可以识别水冰和CO2冰.水冰主要利用1.08 μm、1.25 μm、1.51μm和2.0μm特征吸收波段来识别.水冰各吸收特征波段的吸收强度与水冰的粒度呈正相关.CO2冰主要利用1.43 μm、2.0 μm和2.6 μm特征吸收波段来识别.     

内蒙古本巴图铀资源勘查远景区航空高光谱数据不同大气校正方法评价及应用

航空高光谱遥感在岩石矿物精细识别和填图方面具有显著优势和应用前景。大气校正是实现航空高光谱影像中矿物反射光谱重建的关键技术,现有的大气校正模型方法需进一步评价和开发,以适应地质矿产勘查领域中的实用化需求。文章以内蒙古巴丹吉林盆地东部的本巴图铀资源勘查远景区为试验区,基于4种经典大气校正模型开发了航空高光谱数据大气校正批处理软件,对试验区SASI航空高光谱影像开展大气校正不同方法的试验评价。以试验区5种典型蚀变矿物的反射光谱重建作为评价对象,通过与USGS标准矿物光谱进行对比,结果表明：经过FLAASH模型、6S模型、快速大气校正模型和经验线性模型校正后的SASI影像均能较准确地反映矿物的诊断性光谱特征,吸收峰波长位置未发生明显偏移。相对而言,经验线性法更好地保持了矿物的光谱形态,作为试验区航空高光谱数据大气校正的优选方法。最后,在航空高光谱大气校正的基础上,完成了本巴图铀资源勘查远景区矿物填图,为分析和评价该地区铀成矿潜力提供了技术支撑。     

大气校正方法及其在高光谱影像Hyperion中的应用

利用遥感影像反演地物反射率,大气校正必不可少。对于高光谱影像,其信噪比与多波段遥感影像相比非常低,消除大气的影响显得尤为重要。在大气辐射传输模型Modtran4.0基础上,给出了一种直接、有效的大气校正参数计算方法。结合MODIS/TERRA大气温湿度廓线产品,使用此方法计算了高光谱影像Hyperion大气校正参数,并用于Hyperion影像的部分波段的反射率反演,与卫星过境时地面同步实测的典型地物反射率以及高光谱大气校正软件ACORN的计算结果进行比较,获得了比较好的结果。研究表明,大气辐射传输模型和卫星遥感大气参数产品相结合用于遥感影像的大气校正是可行的。     

高光谱分辨率遥感在地质应用中的关键技术及前景

遥感技术应用于地质中的目的之一是分辨和识别出不同的岩石和矿物等地质体。宽波段遥感只能分辨不同岩石类型，而难以识别含不同成分的岩石和矿物。高光谱分辨率遥感则可通过诊断性光谱特征对岩石或矿物成分及结构进行识别。通过对高光谱分辨率遥感应用于地质中的关键技术进行分析，对未来高光谱分辨率遥感在地质中的应用进行了预测。     

高光谱遥感油气探测信息提取软件设计与实现

基于烃微渗漏机理实现高光谱油气资源探测, 从数据处理和信息提取角度, 利用IDL设计并实现了高光谱油气探测信息提取软件模块。软件具备波段剔除、坏线修复等预处理功能, 以及波谱特征分析和信息异常填图等功能; 同时, 能够处理GB量级数据。研究成果可为高光谱油气资源探测信息提取提供参考。      

高光谱遥感油气探测技术

高光谱遥感探测技术已成为探测油气藏的前沿新技术之一.研究以油气微渗漏地表共生异常理论为基础, 采用基于小波主成份分析(principal component analysis, PCA)最大似然分类、端元提取分类、光谱库典型蚀变光谱分类和植被指数决策树分类方法, 对榆林典型稀疏植被地区的进行油气勘探, 提取了与烃异常相关的粘土、碳酸盐、植被异常等相关的专题信息产品, 得出综合异常区图.对照分析已知气井与油气异常区分布, 证明了油气微渗漏信息的提取与识别方法的有效性.      

面向高空间分辨率遥感影像的山区地形校正方法

山区地形复杂,遥感影像地形效应明显,易造成"同物异谱"、"同谱异物"现象,增大了遥感地质填图的难度.但前人对适用于复杂地形条件下地质填图的地形校正模型讨论较少,特别是校正高空间分辨率遥感影像时多缺少对应高精度数字高程模型,校正结果易受地形异常影响.在Richter"山区"校正模型基础上引入地形抹平模型,提出"Smoothed山区"校正方法,并与另14种地形校正模型在GF-1、GF-2、SPOT6山区影像上进行对比实验.结果显示,"Smoothed山区"校正模型在山区高空间分辨率遥感影像的校正效果明显优于其他模型,校正结果地形效应减弱,影像信息丰富不失真,并且直接获取地表反射率数据,可为进一步的遥感蚀变提取等工作提供基础数据.该模型适用于复杂地形山区的遥感地质填图.      

Remote Sensing Monitoring Methods and Applications of Atmospheric Constituents

Accurate and timely monitoring of atmospheric constituents is the prerequisite for mastering the distribution characteristics of atmospheric constituents, studying the genetic mechanism of the forming of atmospheric pollution, and effectively preventing and controlling air pollution. Among various observation methods of atmospheric constituents, remote sensing monitoring technology can provide the long-distance and real-time observation, have the ability of rapid analysis of diverse atmospheric mixtures, and obtain stereoscopic spatiotemporal distribution of target constituents without sampling. There are various methods and instruments for remote sensing monitoring of atmospheric constituents, and each of them has its unique advantage, covering a multiple gases and aerosol. According to the difference of the height of the remote sensing platform, it can be divided into ground platform, aviation platform and space platform. Remote sensing technology is widely applied in the field of atmospheric constituents monitoring, and meets the observational requirements for a variety of purposes. This paper introduced the remote sensing monitoring methods and platforms of atmospheric constituents and summarized their application examples for different purposes. It also outlined the future development direction of remote sensing methods in atmospheric constituents’ observation.     

高光谱遥感岩矿识别方法对比研究

高光谱遥感作为全新的遥感技术,在我国目前处于探索研究阶段。本文在高光谱遥感图像处理基础上,对美国Cuprite矿区岩矿开展了基于像元统计和基于波谱特征的分类识别实验研究,提取了八类岩矿分布信息,并应用混淆矩阵评价了不同分类方法、不同岩矿种类的分类精度,研究成果表明:岩矿空间分布越集中,波谱特征越明显,其分类精度越高;分类方法上,基于波谱特征的分类法优于基于传统统计分析的分类法,这为高光谱遥感技术在遥感地质矿物填图的应用提供理论依据。     

高光谱分辨率遥感在植被监测中的应用综述

高光谱分辨率遥感技术是近20年来人类在对地观测方面所取得的重大技术突破之一,也是当前及未来几十年内的遥感前沿技术。由于其具有光谱分辨率高,数据丰富等独特性能,因而在环境保护、地质找矿、植物生长监测等许多方面有着广泛的应用。高光谱分辨率遥感在植被监测中有两个方面的应用：（1）叶面积指数（LAI）和“红边”光学参数的计算。（2）利用导数光谱技术消除植被环境前景影响。     

高光谱热红外遥感技术在地质找矿中的应用

高光谱热红外遥感技术用于地质找矿,目前国内外都在探索,由于热红外发射光谱的混合为线性混合,利用线性解混技术可以对硅酸盐类矿物,如石英进行识别和提取。这是其优于可见光—近红外和短波红外之处。大多数金属矿床与石英脉—硅化带的关系密切。另外,石英脉与硅化带的控矿作用又有差异。因此,利用高光谱遥感技术提取石英脉—硅化带,并将二者区分开来,对于金属矿的找矿具有极其重要的意义。航空高光谱热红外遥感技术由于可以获取高空间分辨率(亚米级)的高光谱热红外数据,可以进行热红外矿物精细填图,提取规模小的石英脉或硅化带,从而更具地质找矿价值。本文利用核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室的航空热红外成像系统(TASI),在甘肃北山柳园—方山口和新疆雪米斯坦地区获取了高空间分辨率的高光谱热红外遥感数据,从开展实用化热红外大气校正与光谱重建技术入手,探索了石英脉—硅化带提取与区分,解决了地质找矿中石英脉—硅化带的提取与区分这一具普遍性的关键技术难题,并通过示范应用,取得了明显的找矿效果。     

高光谱遥感技术及资源勘查应用进展

高光谱遥感技术在可见光、近红外、中红外和远红外波段范围内可获取上百个窄光谱波段, 包含了丰富的空间、辐射和光谱3重信息.极高的光谱分辨率特性可以定性、定量探测在多光谱、宽波段遥感中不能被识别的物质.介绍了当前宽幅高光谱成像仪载荷研制最新进展以及星载高光谱成像数据模拟、定标与处理技术进展, 并在矿产资源和油气资源调查方面进行典型应用.高光谱遥感技术在资源勘查中的应用积累、技术研究以及全流程业务化信息系统平台开发对高光谱数据在资源能源勘查中的推广有重要意义.      

基于改进的SVM技术和高光谱遥感的标准矿物定量计算

基于支持向量机(SVM)统计理论,并对其从核函数构造方面进行改进,通过主成分分析、包络线去除、光谱导数变换等对原始Hyperion高光谱数据进行降维、变换与特征提取,分析比较了这些变换后不同的回归效果,并将其应用在内蒙古霍林郭勒地区岩石中氧化物质量分数的反演中。同时,鉴于某些重要矿物本身并没有明显的特征光谱曲线,提出一种新的矿物定量方法。首先,基于高光谱遥感数据,利用改进的SVM回归技术反演矿物中的化学成分,然后通过标准矿物计算（CIPW）推导岩石中标准矿物的质量分数。研究结果表明：基于改进核函数后的SVM回归精度有所提高,其中导数变换后的反演精度达74.87%,比原始光谱反演精度提高了4.11%。CIPW应用于高光谱遥感地质填图效果良好,为岩性鉴定和评价提供了科学依据。     

Hyperspectral Remote Sensing of Forests: Technological advancements,Opportunities and Challenges

In real world what we are able to see is just because of light or energy reflected or emitted from the viewing object is falling upon retina of human eye. The variations in intensity of light reflected back from any object in different wavelengths are sensed and provide ability of discriminating different objects having similar size and shape. In the same way, in spectroscopy we sense the reflected light through artificial sensors and record as image (in airborne and satellite spectroscopy) or as spectrum (in field spectroscopy). In remote sensing discrimination of different object mainly depends on difference in reflection of energy in different wavelength region of light. Considering this behaviour of light, in hyperspectral remote sensing the reflected light coming from object is split into multiple continuous and small-small wavelength bands and are sensed in each wave band separately. Therefore we are having reflection response of object in multiple and narrow wavelength regions, which can be used in discrimination of different objects that are not separable in multispectral remote sensing due to less number of broad range wave bands. Collection of data is one aspect of the technology but as soon as these data are collected, a question arises how to and where to use this data? To answer where to use, a list of applications like discrimination, mapping and monitoring of different features and process of landforms in ecosystem have been reported, and forestry is one of them. And question of how to use these data in each applications involve converting the raw data into useful information using a multistep process of atmospheric, radiometric and geometric correction, removal of bad data and data redundancy, transformation and extraction of most useful data, data segmentation and extraction of useful information. For this purpose variety of data processing techniques, algorithms, concepts and schemes have been reported from time to time. In this review article we have summarized the available technical developments in hyperspectral remote sensing during the last three decades and tried to discuss the opportunities and challenges in hyperspectral remote sensing applications in the forestry sector.     

Airborne Hyperspectral Remote Sensing Technology for Polymetallic Ore and Uranium Deposits Exploration in East Junggar

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