HDF-EOS数据格式及其数据导入

HDF-EOS作为NASA存储和发布EOS数据的标准，专门用于处理各种EOS产品。掌握HDF-EOS数据格式和数据导入是能够充分开发和应用EOS数据信息的关键。文中介绍HDF数据文件中图像模块、科学数据、Vdata模块(表格数据)的结构，HDF-EOS数据文件中点、条带、网格数据和元数据的的数据格式，以及打开HDF格式数据实现对HDF-EOS数据导入浏览的相关软件。     

Landsat7 ETM＋影像的融合和自动分类研究

利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究，并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点，并具有最高的平均分类精度；MB变换具有最高的高频空间信息融人度；MLT变换也具有较高的分类精度；只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明，源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差，所以能够明显地提高影像的自动分类精度。     

基于小波统计特性的遥感图像像素与特征联合最优融合方法

遥感影像的IHS融合方法由于匹配误差导致光谱畸变和退化,而小波变换在变换域具有良好的分频特性,小波系数的统计特性反映了遥感影像的边缘、线和区域等显著特征。提出了基于小波统计特性的遥感影像的像素和特征联合最优融合方法,在IHS空间,对强度分量I的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明了该方法的有效性。     

基于àtrous小波分解的贝叶斯SAR图像滤波

合成孔径雷达(SAR)在成像过程中由于回波的相干性而产生斑点噪声,严重干扰了图像的自动解译。根据SAR图像斑点噪声的特殊性,首先对影像进行对数变换,并使用àtrous运算法则对变换后的影像进行分解,然后通过贝叶斯原理估计修正小波系数。与自适应局域统计滤波和基于M allat分解的滤波算法进行分析比较,结果表明,该方法在噪声滤除和边缘保持方面效果较好。     

遥感图像几何纠正后局部变形改正

本文对纠正后的遥感图像存在的局部变形，提出了一种采用将多边形的内部变形分解为多个三角形的变形，从而按照三角形几何变形纠正原理进行改正，可以做到遥感图像的进一步精纠正，提高成图质量。     

少量地面控制点的遥感图像精纠正与定位技术探讨

本文主要讨论了利用空间投影一空间斜墨卡托（SOM）投影进行卫星遥感图像精纠正与定位，解决缺少控制点地区卫星遥感图像精纠正与定位问题，并根据正反算公式讨论了卫星遥感图像纠正的空间投影数学基础。     

CTL-713C型天气雷达基本组成、工作原理及研究应用

天气雷达是短时和临近预报的主要工具 ,它对防汛、防雹、人控和有偿专项服务起着很大的作用。中国气象局于 2 0 0 1年 3月对内蒙古气象台原有71 3测雨雷达进行了大修改造。新改进的雷达除天线外 ,大部分都进行了更新换代 ,引进了桂林市 72 2厂 CTL系列天气雷达数据处理系统 ,现已投入了业务使用。1　 CTL - 71 3C型天气雷达系统的用途、基本组成和工作原理1 .1　雷达系统的用途CTL - 71 3C型天气雷达系统为固定式 5 cm波段数字化天气雷达系统 ,主要用于探测 40 0 km范围的云体、降水、雷暴、冰雹和台风等气象目标 ,测量其空间位置、强…     

遥感植被分类方法的概述及发展

卫星遥感技术的发展为大范围作物的识别分类提供了新的方法，90年代以来国外主要使用卫星遥感结合植物表面温度、地形等非遥感要素对地面植被进行判识分类，我国自80年代以来应用图像纹理、植被指数变化、植被指数的动态聚类及经验正交函数等方法对大范围植被分类进行了研究。近年来，为提高植被分类精度已在提高资料的空间分辨率、利用微波遥感，综合应用“3S”技术等方面做了努力。     

雷达遥感在澜沧江中下游地区锰矿调查评价中的应用

澜沧江吓游地区地处热带-亚热带，植被及第四系覆盖严重，应用雷达遥感技术可以初步揭露植覆盖，利用SAR图像识别主要岩石类型和构造形式，并圈定了主要含锰岩系，进而确定了成锰有利地段。     

利用卫星影像和航空影像更新基础地理信息方法研究

基础地理信息的更新,是保证地理信息系统现势性的充要条件.卫星遥感影像数据具有周期短、信息丰富、现势性强等特征.利用卫星影像数据来更新基础地理信息数据是一种行之有效的方法.如何利用遥感数据融合技术,将多传感器获取的各种影像数据中所含的信息优势有机地结合起来,更是成为目前研究的热点.利用航空影像和Landsat多光谱波段影像进行数据融合,能够有效地提高影像空间分辨率,以获取更高质量的信息.