航空高光谱热红外数据的两种发射率反演方法对比

本文在介绍航空高光谱热红外的两种发射率反演算法——ARTEMISS算法和ASTER TES算法基础上,以甘肃柳园地区的热红外高光谱TASI数据为基础,对实验区进行了发射率反演,结合野外实测结果,对两种算法的图像质量和精度进行了对比分析。结果显示,两种算法均能满足反演精度要求,ASTER TES算法图像质量好,精度较高;ARTEMISS步骤简单,反演结果能很好地体现出岩性差异。在实际应用中应结合不同的应用要求来选择不同的反演算法。     

利用ASTER数据融合的SRTM空值填补方法

由于雷达干涉采集误差导致SRTM数据出现高程空值,为了保证数据完整性,需要对其进行空值修补。本文总结了国内外对SRTM数据空值的填补方法,提出了一种在内插的基础上利用ASTER数据进行数据融合的空值填补方法。该方法首先对ASTER数据进行预处理,以消除两者之间的高程差异,然后利用处理后的90m间隔ASTER数据对SRTM数据进行融合,从而实现了SRTM数据的空值填补。实例验证了该方法是一种获取完整地形数据的有效途径。     

基于ASTER热红外数据的SiO_2含量反演在某矿田信息提取中的应用

以华南某花岗岩型铀矿田为例,利用ASTER热红外数据进行了辐射定标、大气校正、温度/发射率分离及SiO2含量的定量反演,在反演图上识别出了研究区内明显的硅化断裂带、花岗岩及红层分布区,识别结果得到了实地验证。     

Reference 3D、ASTER DEM在公路勘察设计中的应用探讨

Reference 3D是法国Spot立体卫星影像生成的DEM、ASTER DEM是高分辨率卫星成像设备—ASTER获取的立体影像生成的DEM,它们全球覆盖范围广、数据获取快、质量稳定。针对我国缺乏1:10000或1:5000基础地形资料的地区、难以获取资料的海外交通建设地区,本文探讨基于这两种DEM进行公路勘察设计。工程实践表明:Reference 3D相比ASTERDEM有着更高的精度,质量更加稳定可靠,可以满足公路勘察设计中规划、工可等阶段的需要,从而提高工作效率,缩短外业周期,降低成本。     

Self-organizing feature map neural network classification of the ASTER data based on wavelet fusion

Remote sensing classification methods can be classified as supervised and unsupervised catalogs. The maximum likelihood method (MLH) is a super-vised classification method,which is widely used in the remote sensing data classification and produces good results[1]. In the MLH, the parameters are esti-mated, assuming that the samples are normally dis-tributed in spectral space, to determine the mean vec-tor and covariance matrix of all classes. In most cases, however, the samples are not norma…     

Spectral discrimination of hydrothermally altered materials using ASTER short-wave infrared bands: Evaluation in a tropical savannah environment

ASTER short-wave infrared bands were used to investigate the spectral discrimination of hydrothermally altered materials, based on the presence of minerals with diagnostic spectral features in wavelengths around 2200 nm (e.g. kaolinite and K-micas). Due to the presence of widespread albitized-greisenized materials, the Serra do Mendes granitoid, located in area of tropical savannah environment in Central Brazil, was selected for this study. The Spectral Angle Mapper (SAM) technique was used as an attempt to detect the presence of hydroxyl-bearing minerals in the domain of the hydrothermally altered materials. Results indicated that areas of altered materials were discriminated from the surrounding mainly due to the high overall reflectance of the whitish lithosols in these areas. The detection of hydroxyl-bearing minerals was blurred by the presence of a sparse grass cover in the alteration zone, which caused a slight increase in the SAM classification angles. As a consequence, the remote detection of hydroxyl-bearing minerals was restricted to a small number of pixels from barren areas. Results indicate that, for the environmental conditions of the study area, ASTER data are more efficacious for spectral characterization of rock–soil-vegetation associations than for the detection of alteration-derived minerals.     

针对ASTER数据的单窗算法

在对地观测卫星ASTER传感器的15个波段中，有5个(10～14波段)是热红外波段，特别是其中的第13和14波段可以被用来反演地表温度。文中把针对TM影像的单窗算法改进成适应于ASTER传感器的单窗算法，即先对ASTER的13波段(10．25～10．95μm)和14波段(10．95～11．65μm)的，Planck方程进行线性简化，然后用单窗算法分别对ASTER的第13和14波段建立方程，从而形成了针对ASTER传感器的单窗算法，并对参数的获取做了简要的介绍。最后分析了算法的有关应用。     

基于CART决策树的双尺度流域单元地貌分类研究——以北回归线(云南段)地区为例

针对当前单一地貌划分单元造成的分类结果破碎或漏分问题,该文引入双尺度流域单元划分方法,即采用两种不同大小流域单元的组合作为地貌划分基本单元,以提高地貌划分的细分性和完整性。以30 m ASTER GDEM数据为数据源,基于最佳地形因子组合(高程、地势起伏度、坡度、坡度变率、光照模拟值)、双尺度流域单元、CART决策树算法,实现了北回归线(云南段)地区平原(2类)和山地(7类)共9类地貌的划分,双尺度流域单元划分的最佳流量阈值分别为500、2000。通过平均值、标准差、Moran′s I和人工判读结果对分类结果进行检验,发现基于CART决策树的双尺度流域单元地貌分类方法在北回归线(云南段)地区总体精度可达82.1%,Kappa系数为0.793,总体能够准确识别出研究区的地貌类型空间分布特征,是地貌类型划分的一种可行方法。     

基于ASTER数据的归一化差异水体指数的建立及其应用

在分析归一化差异水体指数的基础上,根据ASTER数据不同地物的光谱特征,提出了基于ASTER数据的归一化差异化水体指数NDWIASTER1、4。并且利用这一指数进行水体信息的提取,发现这是一种简单易行结果客观有效的提取水体的方法。     

基于ASTER数据的冰川提取方法研究

利用高空间分辨率的Aster遥感影像数据进行冰川的提取,在提取过程中,根据以前的冰川提取的工作方法,结合本次实验数据的具体情况,设定了一套冰川提取的工作流程,经过检查对比,证明本次提取的工作精度是很高的,达到了实验数据的要求,并对冰舌末端的冰碛物的分类进行了研究,能够取得不错的效果。最后对本文的方法进行了总结及展望。