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基于控制点影像库的合成孔径雷达图像几何校正 总被引:2,自引:0,他引:2
近年来,多谱段和高分辨率合成孔径雷达(SAR)成像技术已取得巨大进步,人们也高度重视其潜在的应用前景.但是,因为雷达斜视成像性质和地形起伏影响,SAR图像在山区的几何畸变非常复杂,采用常规方法不能达到正射校正的结果,所以目前SAR图像的应用情况并不尽人意.实际应用的雷达图像正射纠正方法,特别是密集三角形格网的数字微分纠正方法需要大量纠正控制点,但是,雷达图像噪声和目标边缘模糊使自动匹配的选点算法难以成功.提出了一种基于控制点影像库的纠正控制点选点方法,用以提高点位精度和工作效率.该方法包括纠正区域控制点影像建库、灵活交互操作机制设计和点匹配操作.对不同空间分辨率雷达图像的实验处理结果表明,该方法具有较好的应用价值. 相似文献
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首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性。然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案。根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理。通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性。 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
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风云卫星遥感数据高精度地理定位软件系统开发研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了适应风云气象卫星遥感数据高精度地理定位要求,在研究和比较分析现有环境气象卫星遥感数据地理定位方法,尤其对其中关键的轨道计算模型进行对比研究之后,我们使用变阶变步长多步卫星轨道数值计算模型(DE/DEABM)进行气象卫星轨道计算,研制开发了新一代卫星轨道计算及遥感数据地理定位软件系统.该软件系统中卫星轨道数值积分计算模型包含了多项摄动因素计算,特别是对低轨卫星影响较大的因素,其中地球的球形引力项使用了高精度高阶EGM-96地球引力场模型,提高了非球形引力摄动计算精度,另外还考虑了太阳、月亮引力项,辐射光压摄动和大气摄动因素,使得轨道计算精度大大提高.在遥感数据定位算法开发工作中,以中国2002年5月发射的风云1号D星10通道扫描辐射计和计划2008年上半年发射的风云3号A卫星中分辨率光谱成像仪等遥感仪器为对象,比较详细地分析和研究了探测器、焦平面、主光学系统和扫描镜等遥感仪器几大关键部件的光学几何关系,提高了坐标转换系统计算精度.经过对风云1号D星多天逐日的轨道计算和定位计算试验,结果表明该软件系统24h风云1号D星轨道计算卫星矢径精度可达到几十厘米至几十米,较原来平根数分析解方法1000m左右精度有显著量级的提高.同时,风云1号D星遥感数据地理定位精度达到星下点1个像元. 相似文献
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基于相关系数匹配的混合像元分解算法 总被引:2,自引:0,他引:2
遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果. 相似文献
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