基于FLAASH与QUAC模型的SPOT 5影像大气校正比较

卫星遥感影像的大气校正是定量遥感研究的前提与难点之一,大气校正有多种方法和模型。采用FLAASH与QUAC模型对覆盖长株潭地区的SPOT 5遥感影像进行大气校正,进而对校正前后的影像进行视觉、地物光谱曲线对比分析。结果表明,两种模型有其特定的适用范围,均能基本消除大气的影响,能较好地恢复各类地物光谱的典型特征;采用FLAASH模型的精度较QUAC模型的精度高;应用QUAC模型较FLAASH简便,它对输入参数和仪器标定精度的依赖性小。     

西北地区典型地物光谱数据库建设

使用FieldSpecProFR2500便携式光谱仪,在甘肃典型区域,测定了一些特色农作物和典型植被的反射光谱。利用计算机编程技术,建立了西北地区典型地物光谱数据库。文章主要介绍了光谱数据的采集,数据库系统的建立过程以及数据库的应用和存在的一些问题。     

农村地籍测绘成图方法探讨

地籍以地形，地物和土地权属为依据。本文从地籍的角度，论述农村地籍图式中，权属界线，地类界线与地形，地物的关系，提出了农村地籍地形测绘成图的要求。     

电子地图线状流动注记的实用算法

在制作<北京市电子地图集>和<中国区域发展分析系统>等项目中对动态可视化电子地图的实用算法研究的基础上,以线状流动注记为例,使用数值计算的方法来求得注记在点位选取和冲突检测上的最优解.经过实际使用,达到了很好的应用效果.在对动态地图可视化的实用算法研究的基础上,探讨线状地物的流动智能注记的实用算法模型,使用数值计算的模型(DDA)来求得注记在点位选取和冲突检测上的最优解.经过实际在<北京市电子地图集>和<中国区域发展分析系统>等电子地图系统中应用试验,达到了很好的技术效果.     

主要地物点图上平面位置误差的探讨

本文分析探讨了工程测量主要地物点,在地形力原图上平面位置的中误差根据这一分析,对现行《工程测量规范》所规定的,地形力上主要地物点平面位置中误差的限值,提出了一些修改意见,供同行们参考。     

新疆C波段多普勒雷达地物回波识别方法应用研究

地物回波直接影响雷达定量探测降水物质以及雷达资料同化的应用，基于回波纹理变化以及径向速度参数开展新疆C波段多普勒雷达地物回波识别方法应用研究。通过雷达探测范围内第一层至第三层仰角地形遮挡与FY-2H总云量信息，对不同天气条件下新疆伊宁、喀什两部雷达低层仰角的地物回波识别方法效果进行定性分析，结果表明：晴空天气条件下，该方法不仅能够有效识别雷达站附近的地物回波，同时对因地形遮挡引起的地物回波也能进行有效识别；在降水天气条件下，能够有效识别地物回波且未对降水回波造成误判；高分辨率的地形数据以及卫星产品对雷达地物回波的识别有一定指导意义，可作为判定因子进一步改进雷达质控方法。     

超像素在多极化SAR数据分类中的应用——以ALOS PALSAR为例

针对已提出的极化合成孔径雷达数据地物分类方法较难同时获得地物边界及相邻信息的问题，并为了减少图像处理的消耗时间，本文引入一种超像素生成算法——线性迭代聚类方法，对日本先进对地观测卫星多极化SAR数据进行地物分类研究。本文以四川省彭州市与什邡市交界地区为研究区，先采用Pauli分解生成RGB假彩色图像并进行滤波，再以此为基础使用线性迭代聚类方法生成超像素，最后用支持向量机分类方法，合理选取极化熵、各向异性度及平均散射角等极化特征组合在一起作为分类参数，对基于像素超像素的极化SAR图像的分类结果进行对比分析。使用超像素比其他基于像素的分类方法能够获得更好的结果，基于超像素分类的总体精度为95.23%，Kappa系数为92.58%。     

一种地物点云数据栅格化分类新方法

激光技术的不断发展对利用点云数据进行地物分类的方法提出了更高的要求。基于此提出了一种结合遥感领域地物分类特点,利用地物反射率的不同来实现地物分类的方法。该方法首先提取数据的反射率信息,然后将其作为栅格化后的属性值,最后利用监督分类、非监督分类和支持向量机分类方法对栅格化后的栅格影像进行地物分类。通过实验表明,支持向量机方法在保持较高训练和分类速度的同时还具有较高的分类精度,总精度和Kappa系数达到了88.69%和0.86,为点云数据分类提供了一种新的途径。     

野外波谱测量的影响因素研究

地物的光谱特征研究是现代遥感技术的重要组成部分,野外地物波谱测量对航天航空传感器定标、遥感数据解译、遥感应用潜力研究都具有重要意义。在野外采集准确的地物波谱需要熟悉光照条件、大气特性和稳定性、仪器视场角、观测和光线照射的几何角度、仪器扫描速度以及目标的时空变化等各种因素对测量结果的影响。该文从实践角度探讨了地物波谱测量的原理以及各种外界因素对地物光谱测量的影响。     

星载SAR图像的稻田耕地系数实验研究

农田线性地物在SAR图像上的夸大表现,对基于SAR图像进行的农作物面积精确量算会产生一定的影响。本研究利用SAR图像提取了稻田沟渠、道路及田埂等线性地物,在实地和图像上分别进行了大量的测算,分析了图像上的夸大与相对方向角之间的关系,计算了线性地物半波亮度宽度的概率分布,以及稻田线性地物的耕地系数,为精确量算稻田面积提供了科学依据,并对进一步研究提出了建议。