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目前主要采用热红外遥感数据识别高温目标,研究发现短波红外数据也具有较好的高温目标识别能力。在高温目标混合像元中,高温地物的温度和面积是待求解的未知数,也是决定混合像元波谱特性的重要参数。首先基于能量守恒原理建立了地表高温目标混合像元的辐射能量方程,然后进行方程参数的敏感性分析。研究结果表明,高温目标面积百分比和常温地物反射率对高温地物的温度和面积反演最为敏感。以山西保德和陕西府谷研究区ETM+第7波段的数据为例进行了高温目标识别研究,所识别的火点像元辐射通量密度为背景的1.36~4.76倍。经野外验证,用马氏距离法识别高温目标的精度达到88%,表明短波红外波段的遥感数据可用于高温目标的识别。 相似文献
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机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法 总被引:2,自引:1,他引:1
机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机(SVM)是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明:相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。 相似文献
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根据影像中地物光谱曲线的小波特征点确定地物识别的合适光谱分辨率,通过融合原先若干窄波段生成具有适合地物识别光谱分辨率的宽波段数据,达到降维高光谱数据的目的。文中对hyperion影像进行坏线和Smile效应去除,经过FLAASH大气校正,得到155个波段。对提取的八类地物的样本平均光谱进行DB4小波分解,计算小波细节系数方差;以小波细节系数信息熵作为特征点,得出不可渗透表面、居民地、水田、裸土4类地物识别适宜光谱分辨率为80nm,其余地物识别适宜光谱分辨率为160nm。以窄波段间的活跃度为指标进行融合,生成降维后的宽波段分别是21个波段和11个波段。8类地物在3尺度和4尺度下的分类结果说明降维影像能满足应用需求,提出的降维方法可行。 相似文献
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自第一台计算机诞生以来,计算机技术迅速发展,并在各行各业中得到广泛应用。3维显示技术是随着计算机软硬件的快速发展而兴起的一个新的应用方向。它能在计算机中为用户提供一个3维的直观环境,通过视觉提高真实感。随着地理信息产业的快速发展,人们对3维地理空间支撑的需求越来越强烈,"数字城市"项目在各大城市如火如荼的发展,3维GIS进入了高速发展和广泛应用的新时期。这里探讨了综合运用3dsMax,Arc Map,creator,CAD,PhotoShop等软件制作3维地物模型的过程。 相似文献
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葛山运 《测绘与空间地理信息》2012,35(9):215-217
由于测量存在观测误差,故根据测得的矩形地物特征点坐标数据,绘制的地物图形都不能严格是矩形,即地物直角条件不能严格成立。虽然目前的数字测图软件(如南方CASS 7.0)已提供了直角纠正功能,但它是一种简单机械的直角化方法,而不是进行平差纠正。为此,研究了一种以实际测量的地物特征点坐标为观测值进行地物直角平差纠正的算法,并以C#语言实现了该系统。实验证明,该系统能够更方便、更合理地实现对地物的直角纠正处理。 相似文献