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1.
MODIS 1B影像几何纠正方法研究及软件实现 总被引:24,自引:0,他引:24
MODIS影像是一种新型和重要的数据。对MODIS 1B影像几何畸变原因进行了深入分析,选择了一种合适的纠正方法。对于1km分辨率MODIS 1B影像,直接采用1km分辨率的空间坐标进行几何纠正;对于250m和500m分辨率的MODIS 1B影像,先用三次样条曲线对坐标进行插值生成同分辨率的坐标,然后利用坐标插值结果对其进行几何纠正。由于MODIS影像在空问分布上的特殊性,采用前向和后向映射相结合的方式确定纠正后某一像素点在原始影像中的位置。根据该位置的条带重叠度,可以确定参与计算像素个数、搜索窗口的大小以及窗口的精确位置;采用归一化反距离加权插值法计算纠正后像素点的属性值。上述优化算法不仅保证了纠正后影像的质量,而且提高了数据处理速度。作者在Visual C 6.0环境下开发实现了上述算法。从坐标插值和几何纠正结果分析,无论是数据处理速度还是纠正后的影像质量和精度均达到要求。 相似文献
2.
遥感技术与其全球变化的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
全球变化是当今地球科学研究的热点。具有全球观测能力的遥感技术成为全球变化研究的重要技术手段。本文对全球变化研究的主要内容进行了简要回顾 ,对遥感技术在全球变化研究当中的地位和作用进行了论述 ,并对一些新一代的传感器作了简要介绍 ,同时对我国遥感工作者在全球变化方面的一些工作作了介绍。 相似文献
3.
4.
5.
用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类 总被引:3,自引:0,他引:3
用模糊ARTMAP(fuzzy adaptive resonance theorymap)神经网络算法对CBERS-2数据进行了分类实践。首先介绍了模糊ARTMAP神经网络的算法原理和具体训练分类过程;然后用2004年9月新疆石河子地区的影像数据进行土地利用分类试验,并将分类结果与基于统计的最大似然法(MLC)、反向传播神经网络(BP)的分类结果作比较,总分类精度比MLC和BP算法分别提高9.9%和4.6%。结果表明,模糊ARTMAP对试验区CBERS-2影像上的裸地识别能力很强,对高分辨率的CBERS-2影像可获得很好的分类结果。 相似文献
6.
基于经验模型的Hyperion数据植被叶绿素含量反演 总被引:1,自引:0,他引:1
对于反演植被叶绿素含量而言,基于Hyperion等高光谱传感器数据、利用经验方法建模是一种快速准确的方法。利用多种植被的实测数据以及Hyperion模拟数据,分析植被反射率及其变化形式与叶绿素含量的相关性,并进一步针对红边参数、植被指数等分析植被反射率与叶绿素含量的关系,选取最准确的经验建模方法。经过对比,改进的简单比值指数(modified simple ratio,MSR)与叶绿素含量相关性最高,其回归模型能比较准确地反演出叶绿素含量。通过Hyperion图像、利用MSR指数与实测叶绿素含量得到回归模型,建立区域叶绿素含量分布图;并对张掖地区植被叶绿素含量进行了反演,反演结果具有较高精度,相对误差低于5%。 相似文献
7.
8.
“一带一路”区域可持续发展生态环境遥感监测 总被引:2,自引:1,他引:1
2013年9月和10月,习近平主席在出访中亚和东南亚国家期间,先后提出了共建"丝绸之路经济带"和"21世纪海上丝绸之路"(简称"一带一路")的重大倡议。要全面保护"一带一路"区域生态环境,实现2030年可持续发展目标,是一个具有挑战性的问题。遥感技术对生态环境监测与评价发挥着十分重要的作用。本研究利用多尺度、多源遥感数据,对2015年"一带一路"区域的生态环境状况进行监测和分析,旨在提供可持续发展目标生态环境遥感监测的本底。本文选取了几个重要的生态环境方面开展监测与分析,主要包括宏观生态系统结构和植被状况、太阳能资源分布、水资源平衡、主要生态环境限制因素对经济走廊建设的影响、主要城市生态环境质量等。监测区域覆盖亚洲、非洲、欧洲和大洋洲的陆上区域。研究结果为生态环境评价与保护提供了有效的决策依据,有助于"一带一路"建设积极推进。 相似文献
9.
人工建设用地(包括建筑物、道路、广场等社会服务设施)的识别一直是用来监测地区发展速度的一个有效途径。针对目前在人工建设用地识别领域中对在建建筑物的忽视问题,利用中性集、均值漂移以及绿度因子等概念将在建建设用地信息进行增强,进而将其成功识别出来。实验证明,该方法对高分辨率遥感影像的人工建设用地识别是可行的。通过分析2009—2013年期间北川新城的建设工地面积及分布的变化情况可以看出,北川新城在2010—2013年期间完工面积占2009—2010年新建工程总面积的98.17%,在北川新城拓展区又新建0.6 km2的工程,施工迅速,为受灾居民提供了良好的居住和生活保障。 相似文献
10.
基于MODIS数据的决策树分类方法研究与应用 总被引:23,自引:0,他引:23
介绍了目前国际上流行的两种决策树算法———CART算法与C4·5算法,并引入了两种机器学习领域里的分类新技术———boosting和bagging技术,为探究这些决策树分类算法与新技术在遥感影像分类方面的潜力,以中国华北地区MODIS250m分辨率影像进行了土地覆盖决策树分类试验与分析。研究结果表明决策树在满足充分训练样本的条件下,相对于传统方法如最大似然法(MLC)能明显提高分类精度,而在样本量不足下决策树分类表现差于MLC;并发现在单一决策树生成中,分类回归树CART算法表现较C4·5算法具有分类精度和树结构优势,分类精度的提高取决于树结构的合理构建与剪枝处理;另外在决策树CART中引入boosting技术,能明显提高那些较难识别类别的分类准确率18·5%到25·6%。 相似文献