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171.
数学形态学着重于分析和处理图像的几何结构信息。根据这一原理,在图像分类预处理过程中,对各种地物区域的几何结构特点进行分析,构造相应的结构元素,然后对图像进行形态迭代分解法(IMD,Iterative Morphological Decompostion)变换。在变换结果中,地物区域的灰度信息进行了归一化处理,同时区域的几何结构特点和独立地物得到了有效保留。将多光谱图像的IMD变换结果进行分类实验的结果表明,该方法可以有效提高多光谱图像分类的精度和效率,具有较强的适用性。 相似文献
172.
高分辨率遥感影像的精纠正 总被引:10,自引:1,他引:10
论述了对高分辨率遥感影像进行精纠正获得正射影像的关键技术。若干实际不同分辨率的高分辨率遥感影像被用于相应的实验,实例证明了本文算法的正确性。 相似文献
173.
174.
基于FFT的快速SAR分布目标回波模拟算法 总被引:10,自引:0,他引:10
大面积分布目标的合成孔径雷达 (SAR)回波模拟需要大量的运算 ,文中提出了一种合成孔径雷达回波模拟的快速算法 ,算法利用时域插值和FFT来缩减运算量 ,对于大面积目标回波模拟时 ,该算法有很高的效率。文中详细分析sinc函数插值所带来的误差以及补偿方法 ,并在次基础上提出了一种利用增采样插值方法 ,该方法以增加少量运算为代价 ,使得模拟精度的大幅度提高。文中比较了传统方法和基于FFT的快速SAR分布目标回波模拟算法的模拟结果 ,证明了这种快速算法确实行之有效 相似文献
175.
176.
应用高光谱遥感数据估算土壤表层水分的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
土壤水分是土壤的重要组成部分,它在陆地表层和大气之间的物质和能量交换方面扮演着重要角色,寻求快速而准确的方法估算土壤水分具有重要意义。通常,从可见光一近红外对土壤表层水分的估计多是建立在土壤水分与反射率的关系之上的。而在土壤水分含量不高时,土壤水分的增加使土壤光谱反射率在整个波长范围内降低,尤其在760nm,970nm,1190nm,1450nm,1940nm和2950nm等水分吸收波段,而在土壤水分含量较高时,土壤水分的增加会使土壤光谱反射率在某些光谱波段升高。而土壤水分的估计往往是基于土壤水分与土壤水分吸收波段的吸收强度之间的线性关系上,虽然这些经验的方法对于估算某些土壤的表层水分含量是有效的,但这些关系应用于其它条件(如不同种类土壤、土壤湿度变化范围很大的情况)时却面临很多困难,这与土壤的光谱反射率是由土壤的组成成分(土壤水分、有机质、氧化铁和粘土矿物等)的含量和它们在土壤中的分布密切相关。微分技术处理“连续”的光谱是遥感中常用的数学方法,微分技术能部分消除低频光谱成分的影响。现在微分光谱已广泛地应用于研究植被的生物物理参数、矿物和有机质等。然而利用微分光谱对土壤水分反演的研究却鲜见报道。本文通过对实验室中多种不同类型的土壤进行光谱与土壤表层水分含量进行观测,探讨了通过土壤反射率与微分光谱对土壤表层水分的反演方法。4种类型的土壤光谱数据(反射率(R),反射率倒数的对数(log(1/R)),反射率的一阶微分光谱(dR/dλ),反射率倒数的对数的一阶微分光谱(d(log(1/R))/dλ))与土壤表层水分之间的关系在本文中得到分析,R与log(1/R)对于不同土壤类型与土壤表层水分都很敏感,说明通过R与log(1/R)反演土壤表层水分受土壤类型的影响很大,而dR/dλ,d(log(1/R))/dλ)对土壤类型却不敏感,对土壤表层水分较为敏感,说明dR/dλ和d(log(1/R))/dλ)对于反演不同类型土壤具有很大的潜力,微分光谱与土壤水分在某些波段具有显著的相关性。通过随机对9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据建立反演土壤水分的模型,并其他9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据进行验证模型,结果表明,dR/dλ和d(log(1/R))/dλ)能够显著提高R与log(1/R)对于不同土壤类型土壤表层水分的反演精度,由于吸收过程是非线性的,在四种类型的土壤光谱数据中,总体来说,d(log(1/R))/dλ)具有最好的能力预测不同类型土壤的表层水分含量。 相似文献
177.
178.
提出一种基于高度和彩色纹理信息的目标识别方法 ,其目的是提取具有相对高度的地物。由于传统二维纹理分析的方法往往不能有效地提取这类目标 ,本文把高度、色彩和纹理信息有机地结合起来 ,提高了识别率。依据影像提取结果 ,探讨了树林对森林覆盖地区自动空中三角测量选点的负面影响 ,同时建议采用数据分组的方案来改善森林覆盖地区自动空中三角测量的精度 ,并用对比实验证明了其有效性。 相似文献
179.
采用Atkinson方法,基于遗传算法,利用呼和浩特数字地震台网7个子台记录的9次质量较高的地震事件资料,计算了内蒙古中西部地区的品质因子Q值和非弹性衰减系数c(f)。在所研究的频率范围内,前者和频率.厂有很好的线形关系:Q(f)=116.8f^1.000后者与频率.厂的变化关系不明显。在此基础上采用Moya方法反演了7个地震台的场地响应和地震的震源参数,并对它们之间的相互关系进行了讨论。结果显示在所研究的频率域内7个基岩台站的场地均不同程度的存在放大作用,其次震源参数间具有较好的线性关系。本文还详细介绍了Atkinson方法和Moya方法的原理和计算步骤。 相似文献
180.