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高光谱遥感可以得到地物连续光谱信息,实现地物精细分类、目标高精度探测以及地物生化参量的定量化应用。传统的高光谱遥感器由于固定辐射动态范围,存在大量无效且冗余数据,给卫星载荷造成了巨大的存储压力。智能高光谱卫星关键技术之一在于利用前视相机预判辐射动态变化范围的方式辅助主相机成像模式调整,本文在智能遥感卫星系统概念的基础上,重点开展前视相机倾斜角设计、波段设置和辐射动态范围预测研究。研究表明:前视相机倾斜角需要综合考虑星上响应时间、单次成像距离和空间分辨率;考虑到云检测、气溶胶光学厚度和水汽含量反演等指标的实现,前视相机需要设置0.49μm、0.66μm、0.87μm、0.94μm、2.1μm等5个波段;0.4—1.0μm波段范围最大最小值辐亮度可以由有限波段进行预测。基于ENVI光谱库76条光谱数据,通过MODTRAN辐射传输模型模拟各类地物(植被、矿物、人造地物、土壤)在不同观测条件下的表观辐亮度,建立了在0.4—1.0μm波段内各类地物辐射动态最大值和最小值模拟模型,利用光谱库中其他光谱数据验证了各类地物辐射动态最大值和最小值模拟模型,各类地物最大值和最小值预测模型验证的拟合优度(R2)分别大于98%和75%,模型验证相对误差分别小于5%和25%;同时利用Hyperion影像,验证了植被类预测模型,最大值模拟模型验证相对偏差在5%内,最小值模拟模型验证相对偏差在10%内。以上研究为智能高光谱卫星主相机的辐射动态范围调整提供了重要依据。 相似文献
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航拍场区高分辨率遥感影像的自动化处理是遥感影像处理和计算机视觉中最关键的瓶颈问题。在简要分析航拍场区高分辨率遥感影像自动匹配面临问题的基础上,设计并实现了一套区域遥感影像的全自动匹配方法:在建立场区多幅高分辨率影像之间拓扑框架的基础上,优化了SURF匹配算法的匹配和搜索策略,设计了多幅影像间数值拓扑关系模型和自动扩散传递方法,并推导了全局拓扑约束关系与局部影像对之间匹配预测关系的转化,实现了航拍场区高分辨率遥感影像全自动匹配和全局修复。大量试验表明,本文方法的稳健性强,可靠性高,实现了场区多幅高分辨率遥感影像的高精度全自动匹配。 相似文献