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LAS格式解析及其扩展域的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
激光雷达是近年来兴起的一种快速获取地物目标三维信息的主动遥感技术。其采集的离散激光点具有数据量大,信息丰富等特点。目前常用的LIDAR数据存储格式,在存储LIDAR数据时存在种种不足,且数据交换和共享困难。LAS格式是ASPRS制定的标准LIDAR数据交换格式,能较好地解决多属性离散激光点数据的存储问题,具有结构严谨,便于扩展等优点。本文在对LAS格式进行解析的基础上,针对LAS变长记录的扩展域,介绍了一些实际的应用。 相似文献
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与卫星测控中心的卫星轨道参数相比,地球同步卫星定位系统中轨道计算子系统所计算出的卫星星历数据具有实时性强、精度高的特点,如何有效利用该星历数据来分析卫星轨道运行情况是该领域的一个热门研究课题。在介绍卫星轨道测定法的基础上,提出了以卫星速度变化率和卫星星下点为主要监视内容的卫星轨道监视系统,通过系统的试运行结果可以看出,该系统能够有效地监视卫星的瞬时和长期运行情况,为卫星的在轨运行管理提供了一种直观、形象的监视方法。 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献