面向GF-1 WFV影像的城市建设用地指数构建

针对GF-1 WFV影像缺少中红外波段,无法使用大多数建设用地指数提取建成区的问题,利用Fisher线性判别分析"类内聚合,类间分离"的投影准则,本文提出一种针对GF-1 WFV影像城市建设用地指数UBIWFV。该指数利用蓝光和绿光波段线性组合运算分离和增强建设用地信息。利用该指数提取了福州、石家庄和武汉3个不同研究区城市建设用地,并与建筑用地指数RBI提取结果进行比较。结果表明,该指数在不同研究区提取结果总体精度达到85%,Kappa系数达到0.7以上,提取结果空间连续性和完整性更好,指数阈值选取较容易。该指数相比RBI指数抑制裸土信息效果更明显。UBI_(WFV)指数对于城市建设用地提取具有一定的可行性和适用性。     

GF-1卫星WFV影像几何定位稳定性研究

针对GF-1卫星WFV传感器高分辨率与大视场相结合的特点,本文将ZY-3卫星传感器校正产品作为参考,通过分析同名点对的地理信息,对北京地区WFV传感器4台相机影像相对几何定位精度进行长时间序列评价,分析其误差特征。试验结果表明,单景影像均出现了明显的系统几何定位误差,但是不同时相影像的几何定位误差方向并无明显规律。针对该现象本文基于相机成像原理,从理论上证明了仅利用某一时相影像的有理函数模型补偿参数是无法有效消除其他不同时相影像系统误差的。     

利用Landsat 7与GF-1 WFV影像反演地表温度

地表温度在地气循环系统中具有重要作用,是目前地理学研究的重点。然而目前的国产高分辨率影像缺少热红外波段,且具有热红外波段的影像分辨率较低。基于此,本文利用低分辨率影像降尺度方法反演高分辨率影像的地表温度。首先通过Landsat 7影像的热红外波段,提取典型地物的地表温度;对GF-1 WFV影像进行预处理后,利用全约束最小二乘法对高分辨率影像进行混合像元分解;根据平均温度模型,得到高分辨率影像的地表温度,并进行降尺度,通过Landsat 7影像进行精度验证。验证结果显示,均方根误（RMSE）为1.40℃,平均绝对误差（MAE）为0.44℃,精度较高。     

GF-1卫星WFV影像间匀色方法

影像匀色方法是决定拼接后影像能否进一步用于遥感定量化应用的重要环节之一。本文针对我国高分辨率对地观测系统的首发星——GF-1卫星宽覆盖WFV传感器4相机拼接成像特点,提出了一种基于交叉辐射定标的影像间匀色方法。该方法首先利用传统的交叉定标方法获取某一台WFV相机在轨绝对辐射定标系数,然后采用统计分析和仿真模拟方法建立了相邻相机影像间DN值、表观辐亮度的相关模型,在完成相机间绝对辐射性能传递的同时,实现了影像间匀色处理。试验结果表明利用本文获取的交叉辐射定标系数能够有效地消除相邻相机影像重叠区域辐射不一致性的问题,实现WFV影像间匀色。该匀色方法可为其他类似卫星传感器影像间匀色提供参考依据。     

月尺度农作物提取中GF-1 WFV纹理特征的应用及分析

农作物种植结构包含农作物种类、数量结构和空间分布特征等信息,是农业科学管理的基础.在不考虑农作物时间序列最佳窗口期的前提下,以石津灌区为研究区,基于高分一号(GF-1)WFV影像计算并分析纹理特征在农作物分类识别中的能力.并在纹理特征分类效果相对较差的时相内引入植被指数,从而弥补纹理在农作物表达上的缺陷.经过对比各组分...     

不同大气校正模型对GF-6 WFV影像清晰度的影响评价研究

为探讨不同大气校正模型对高分六号(GF-6)WFV影像清晰度的提升,利用主客观相结合的方法对大气校正后的影像清晰度进行评价。结果表明:1)不同大气校正模型对影像清晰度提升的效果不同。从基于地理视觉要素的主观评价来看,大气校正后的GF-6 WFV影像纹理特征更为明显,清晰度得以提升。2)基于影像特征的定量评价结果表明,不同的大气校正模型对GF-6 WFV影像清晰度提升程度不同,快速大气校正对影像提升效果最为明显。3)从基于色彩保真度的定量评价结果可知,不同大气校正结果对不同地物反射率影响较为明显,FLAASH大气校正结果更适合于植被遥感应用研究,快速大气校正模型的适用范围更广。     

利用GF-1 WFV影像和FY-3D MERSI火点产品提取过火区的方法

利用遥感技术获取过火区信息对生态环境监测具有重要意义,其中高分辨率数据更适合提取小范围过火区。目前已有多种利用国外火点产品结合遥感影像提取过火区的研究。为了增强国产遥感数据火情监测能力,提高小范围过火区的提取效率和精度,基于过火前后2幅GF-1 WFV影像和多时相FY-3D MERSI火点产品开展过火区提取研究。2处研究区分别位于四川省凉山彝族自治州木里藏族自治县和西昌市。首先根据火点与过火区形成的关系,结合火点的时间、空间和光谱特征,筛选并扩充火点像元,确定过火区粗略范围;然后确定每种地表类型的分割阈值,分类过火像元和非过火像元;最后剔除周边小斑块,得到过火区提取结果。以人机交互方式获得的过火区参考真值作验证,并与神经网络分类法提取过火区的结果作对比。结果表明本文方法的过火区提取结果精度要明显高于神经网络分类法,Kappa系数达到0.82。该方法可以充分结合GF-1 WFV影像和FY-3D MERSI火点产品数据的优势,降低样本像元选择时间成本和不确定性,快速准确地提取小范围过火区。未来可考虑通过选择更高精度的火点产品,结合实地考察验证对该方法改进完善。     

高分一号WFV影像的深圳市水库CODMn浓度时空分布特征

COD_Mn是反映水体有机污染程度的一个重要水质参数。地表水有机污染遥感监测主要面临两个挑战：技术方法大多基于经验模型,依赖大量实测数据;有机污染评价的综合性指标,水质参数不明确。针对上述问题,本文从辐射传输机理出发,基于研究区水体特征,考虑悬浮泥沙、叶绿素、耗氧性有机物3大水质因子,提出一种反演机理清晰、参数意义明确的像元反射率与COD_Mn浓度的物理模型。通过深圳市3大水库COD_Mn浓度反演与验证,决定系数R²达到0.832,模型方法可靠明。对3大水库COD_Mn浓度时空分布特征研究,结果表明：(1) 3大水库总体COD_Mn浓度不高,受到轻度有机污染。(2)浓度高值区多在库角居民区附近,水库连接处未出现污染扩散。(3) 2018年3月—2019年5月,库区水质改善,与2018年深圳市治水专项活动背景保持一致,建议水库水质保护核心是控制外源污染,避免丰水期污染源的输入。本文的模型方法是基于广东省典型水体光学参数,而水体固有光学特征具有季节差异,未来将进一步研究...     

基于GF-1 WFV和Landsat-8 OLI提取植被信息方法比较研究

针对GF-1 WFV和Landsat-8 OLI两种传感器的参数特点,选取归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和修正的土壤调整植被指数(MSAVI)5种植被指数,采用同一时期的两种传感器数据对四川省茂县进行植被信息提取,并结合像元二分模型估算植被覆盖度,计算分析两种数据源下不同植被指数的差异性。结果表明:GF-1数据提取的NDVI植被效果最好,其中2013年分类总精度为94.55%,Kappa系数为0.88;2015年分类总精度为90.47%,Kappa系数为0.85。对于Landsat-8数据提取的SAVI的结果最佳,其中2013年分类总精度为94.38%,Kappa系数为0.86;2015年分类总精度为95.83%,Kappa系数为0.88。根据统计指标分析表明:在高原山区地形环境下,利用植被指数估算植被覆盖度,GF-1卫星采用NDVI、Landsat-8卫星采用SAVI比较合适,且GF-1数据的估算精度要高于Landsat-8数据。     

基于GF-6的植被覆盖度遥感估测研究

GF-6号卫星是近年来投入运行的国产卫星,其遥感影像的空间分辨率、时空分辨率较高,但基于该卫星数据的应用研究并不多见.本次研究以GF-6号卫星WFV数据为数据源,基于归一化植被指数和像元二分模型对甘肃民勤典型干旱地区的植被覆盖度进行遥感估测,利用置信度法获取像元二分模型的关键参数对植被覆盖度遥感提取结果的影响进行分析....     

京津冀地区高分一号宽覆盖正射影像生成

针对高分一号宽覆盖1A级影像的大区域正射影像生成后,相邻影像接边精度不高的问题,提出利用数字高程模型(DEM)作为高程约束的平面区域网平差方法提高其对地目标定位精度。通过京津冀地区的高分一号宽覆盖影像的平面区域网平差并进行正射纠正试验,在GOTOPO30 DEM的支持下,采用的区域正射纠正方法和处理流程取得了较好的效果。     

GF-1星WFV相机的快速大气校正

高分一号卫星(GF-1)WFV相机是中国新型高分辨率传感器,为了更好地进行定量应用,需完成高精度大气校正,但需要解决数量大,辅助数据不足等关键问题。针对WFV相机构建了快速大气校正模型,(1)采用交叉定标方法借助Landsat 8数据完成辐射定标;(2)从WFV相机的辅助数据出发,计算得到太阳天顶角、观测天顶角等辅助信息;(3)考虑不同海拔大气分子散射的不同,完成基于海拔数据的分子散射校正;(4)采用深蓝算法,从第一波段(蓝光)反演得到气溶胶信息;(5)计算每个像元的大气校正参数,进而获取地表反射率,完成大气校正。在此基础上,利用IDL语言建立相应的大气校正模块,以过境华北地区的3景WFV数据为例进行大气校正实验。结果表明,模型能够快速完成大气校正,并能较好的去除大气分子与气溶胶影响,较好地还原植被、裸土等典型地表类型的光谱反射曲线,校正后的NDVI更好地反映了各地物的特征。     

Atmospheric Correction Methods for GF-1 WFV1 Data in Hazy Weather

Increasing hazy weather in the eastern area of China limits the potential application of high-resolution satellite data and poses a huge challenge for the atmospheric correction of remote sensing images. Consequently, it is necessary to find the most suitable atmospheric correction method under hazy condition. In this study, five kinds of atmospheric correction models, including 6S, COST, FLAASH, QUAC, and ATCOR2, are applied to the GaoFen-1 Wild Field Camera (GF-1 WFV1) data in the eastern area of China, and examined by both quantitative and qualitative analyses using the measured spectrum data. Experimental results indicated that ATCOR2 achieves the best performance among the atmospheric correction methods qualitatively and quantitatively. Hence, specifically for the study area and GF-1 WFV1 dataset, ATCOR2 is the most suitable atmospheric correction approach under hazy in the eastern area of China.     

基于植被指数的多光谱影像真彩色合成方法

福建省多丘陵、山地,植被覆盖度高,若采用直接真彩色合成或整幅波段加权后真彩色合成效果都不佳,尤其是植被区部分,可以利用植被指数对植被区单独进行波段加权处理后再进行真彩色合成,从而达到理想的效果。最后通过对ALOS和QB数据的试验,分别采用定性和定量比较方法,认为该方法效果最好,并且具有很好的实用性和可操作性。     

结合随机森林的高分一号分类最优组合研究

选取高分一号(GF-1)PMS多光谱影像,提取该数据的指数、共生矩阵纹理等特征与原始多光谱影像叠加,对叠加后影像进行随机森林分类并提取各波段重要性系数。根据重要性系数进行最优波段组合初选择,在此基础上利用最佳指数法(OIF)选取土地覆盖分类最优波段组合,利用随机森林分类器对该组合进行土地覆盖分类,与传统的OIF最优波段选取结果进行分类精度对比。结果表明,提出的方法能够有效提取最优波段组合,最优波段组合为B2-B5-CON,与传统方法相比,在随机森林分类中总精度要高出20.49%。     

基于GF-1与Landsat-8影像的山区苹果园地信息提取

GF-1卫星影像具有空间和时间分辨率高、纹理信息丰富等优势,而Landsat-8卫星影像具有多波段、光谱信息充足等优势。针对两种影像的特点,本文分别用面向对象分类方法进行苹果园地信息提取研究,结果表明:两种影像的分类精度都比较高,但由于研究区域属于山区,地块分布不均匀,GF-1影像发挥其空间分辨率较高的优势,苹果园地面积提取精度比Landsat-8高1.19%。     

基于高分一号与Landsat-8影像的水体浊度反演比较

为分析高分一号WFV传感器16 m遥感影像在水质反演方面的能力,本文选取南四湖为研究区,以高分一号卫星影像与Landsat-8卫星OLI影像为数据源,结合地面同步实测水体浊度数据,建立反演水体浊度的原始光谱反射率模型、归一化反射率模型和波段比值模型,并对各模型进行精度评价,分别比较两个传感器在浊度反演能力方面的差异。结果表明:利用高分一号WFV 16m遥感影像进行水质反演具有较高的精度,且具备更高的空间分辨率和更短的重访周期,可以替代Landsat-8多光谱数据。