高光谱遥感的物质组分和物质成分反演的应用分析

高光谱遥感的最大特点是可以提取和重建像元光谱,从而依据光谱特征直接识别地物类型、地物组成,乃至地物的成分,反演地物的物理、化学参量。本文阐述了高光谱的光谱识别方法所能探测的岩石、土壤、植被和人工建筑物的物质组分或成分;另外,与多光谱相比较的角度,讨论了高光谱图像地物特征识别和物质成分反演等技术方法的应用。     

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甘肃省席芨水地区遥感蚀变信息提取及找矿远景分析

在地质工作程度较低、基岩出露较好的地区,充分重视遥感数据的使用,可有效地缩小工作靶区,提高找矿效率。该文以甘肃省席芨水地区为研究区,基于ETM+遥感数据,利用多元数据分析、准归一化、掩膜分析、主成分分析、密度分割等方法,从Landsat7ETM+数据中提取金矿化蚀变信息。在遥感地质解译的基础上,充分分析提取的羟基异常和铁染异常,结合区域地质特征、区域成控矿条件及区域物化探异常特征等,尽可能去掉假、弱异常。结果表明:该方法能有效消除植被、水系、阴影等干扰信息的影响,从遥感数据载体中提取微弱的金矿化蚀变信息。提取的矿化蚀变信息与断裂构造具有较好的相关性,主要分布于断裂构造交会处、断裂与岩体交会处等成矿优势部位,对今后的找矿工作具有一定的指导意义。     

用曲面插值方法建立海洋局部地磁场模型

地磁场模型是地磁场的数学表达式,国内外已有多种建立地磁场模型的方法,对于局部地磁场模型来说,应用比较多的是多项式方法和曲面样条函数方法。讨论了基于曲面样条函数建立局部地磁场模型的原理和方法,并在实测数据基础上对模型的精度进行了验证。     

海洋磁力测量中多站地磁日变改正基值归算

海洋磁力测量多站日变改正时,为了减小磁场水平差异的影响,需要进行地磁日变基值归算。分析了地磁日变化时空分布特点,研究了地磁日变基值对多站地磁日变改正时磁测的影响,提出了多站地磁日变基值归算方法。经地磁日变同步观测数据验证表明：一定空间范围内,各站地磁日变数据日平均值基本上呈同步变化,利用此方法归算得到的分站地磁日变基值稳定。     

CBERS-02B星数据融合方法评价

CBERS—02B星(以下简称02B星)多光谱CCD数据与全色HR数据空间分辨率相差较大,给图像融合带来一定困难。在对IHS变换、主成分分析变换、Brovey 变换、GS变换等融合算法分析的基础上,利用02B星数据进行了融合试验。通过对试验结果的目视评价与定量分析发现,PC变换和GS变换方法融合图像纹理信息较清晰,光谱保真度较好。在GS变换融合中,可利用02B星CCD相机第5波段模拟GS变换的低分辨率输入,融合结果统计值优于PC变换。     

地磁匹配导航算法研究

提出一种MonteCarlo方法和均方差算法（MSD）相结合的匹配算法,并将本算法用于地磁匹配导航中。该方法根据惯性导航系统指示的位置从地磁图上提取参考地磁数据,将地磁测量数据进行若干次随机干扰后和参考地磁数据使用MSD算法进行匹配,得到若干个匹配位置,取其均值作为最终匹配位置。仿真结果表明本算法可行。     

3D-GIS中方向关系定性推理规律研究

GIS中的方向关系描述一个物体与另一个物体的相对方位位置。方向关系的定性推理是研究方向关系的一个重要方面,方向关系定性推理的规律性研究是研究方向关系的提升。本文提出了X-Y方向关系和Z方向关系,根据方向关系的定义,用代数法详细研究了X-Y方向关系的推理规律和Z方向关系的推理规律,3D方向关系的推理规律是X-Y方向关系的推理规律和Z方向关系的推理规律的复合。     

基于主成分分析的ENVISAT ASAR数据在福建省漳州市香蕉园地提取中的应用(英文)

Banana is one of the main economic agrotypes in Zhangzhou, Fujian Province. The multi-temporal ENVISAT ASAR data with different polarization are used to classify the banana fields in this paper. Principal component analysis (PCA) was applied for six pairs of ASAR dual-polarization data. For its large leaves, banana has high backscatter. So the value of banana fields is high and shows very bright in the 1st component, which makes it much easier for banana fields extraction. Dual-polarization data provide more information, and the VV and VH backscatter of banana show different characters with other land covers. Based on the analysis of the radar signature of banana fields and other land covers and the 1st component, banana fields are classified using object-oriented classifier. Compared to the field survey data and ASTER data, the accuracy of banana fields in the study area is 83.5%. It shows that the principal component analysis provides the useful information in SAR images analysis and makes the extraction of banana fields easier. Supported by the Program for New Century Excellent Talents in University (NCET-05-0573), Fujian Science and Technology Project (No.2006I0018), the Science Project of the Education Department of Fujian Province(No. 2006F5022).