HJ1B-CCD影像的质量评估及分析

采用了2009年10月21日同一天获取的浙江中部同一地区的TM与HJ1B-CCD(环境星)的数据,利用主观质量评价和客观质量评价两种图像质量评价方法,对HJ1B-CCD图像与TM1-4波段图像进行了对比评价。主观质量评价方法选取清晰度、反差、地物识别度、地面分解力4个评价指标;客观质量评价方法选取了辐射精度、清晰度、信息量、信噪比、地面分解力5个数据质量评价指标。研究结果表明:HJ1B-CCD图像与TM图像在清晰度、信息量及地面分解力方面能力近似,在辐射精度及信噪比方面低于TM图像。结合NDVI指数对比,相对于HJ1B与TM3、TM4的结果评价,HJ1B图像第3、4波段质量要好,HJ1B在植被识别等应用方面有较好的应用前景。     

一种构建多光谱全色波段与小波变换相结合的遥感影像融合方法

对于多光谱和全色波段遥感影像融合而言,影像问光谱响应范围的差异是造成融合结果光谱畸变的重要原因。方法通过对遥感影像成像过程中的参数进行合理地近似,将多光谱影像有机地结合为光谱响应范围与全色波段接近的、低分辨率的“多光谱全色波段”。利用特定的小波融合法则,将全色波段中适量的空间信息融入到“多光谱全色波段”中,并根据构建“多光谱全色波段”时各多光谱影像所占的权重,将融入的空间信息逐像元地分解到各个多光谱波段,从而较好地削弱了融合影像间光谱响应范围的差异所造成的光谱畸变。通过对IKONOS遥感影像进行融合实验,验证了本文方法较传统方法具有更高的性能。     

基于Hyperion影像的辽东湾水体信息自动分类

通过对辽东湾地区(局部)的水体、土壤及植被等主要地物波谱特征的对比分析及海水与淡水的波谱特征的对比分析,确定了高光谱遥感数据中的水体敏感波谱区间及区别海水与淡水的特征波谱区间,提出了基于连续波谱的水体信息提取与分类的利率法及双吸收深度模型,该方法在提取水体信息时不受山地阴影的影响,提高了水体信息的提取准确度。基于此方法和模型对研究区进行了海水与淡水信息的提取与分类,结果与实际情况吻合良好,为利用高光谱遥感数据进行水体信息提取分类,实现更好的水资源管理、洪水监测、海水入侵监测以及内河水入海口对海水的影响监测提供了有效的理论方法和技术手段。     

于试验分析确立融合模型的 IHS-小波变换融合方法

在多光谱和全色影像分辨率相差较大情况下,IHS遥感影像融合方法会因光谱分配问题导致一定的光谱扭曲;而小波变换方法在变换域具有良好的分频特性,且融合规则和算子对融合效果作用明显。将IHS和小波变换结合,通过试验分析发现小波分解得到的低频部分与光谱信息关系密切、高频部分与空间信息关系密切。在试验分析的基础上分别给出低频、高频部分的融合规则和算子,应用于BJ-1卫星数据的自身融合验证表明,在保持空间清晰度的同时能够明显地降低光谱扭曲程度,较好解决了其多光谱和全色影像分辨率相差较大对数据融合的影响,相比传统的IHS方法有效降低了光谱扭曲。
     

基于HJ-1B卫星的作物秸秆提取及其焚烧火点判定模式

作物秸秆焚烧产生的气体和颗粒物严重污染大气环境,威胁人类健康,给交通带安全带来隐患,利用遥感技术优势监管秸秆焚烧火点具有重要的现实意义.文中基于HJ-1B卫星CCD多光谱遥感数据和IRS热红外遥感数据,以中国江苏中东部为研究区,开展作物秸秆提取及其焚烧火点判定的一体化研究.根据秸秆的光谱特征研究建立了秸秆乘积指数(SMI),结合其纹理信息可从HJ-1BCCD遥感图像上快速有效的提取出秸秆分布,继之结合修正后的火点探测算法可对HJ-1BIRS遥感数据进行火点提取.在秸秆分布和火点探测结果矢量化的基础上,通过GIS技术进行火点叠置分析,可有效地判定作物秸秆火点分布,同时结合实地调研及与MODIS火点产品比对分析验证评价了本研究方法的可行性和有效性.     

一种IKONOS影像阴影检测与去除的方法

针对IKONOS影像数据多光谱、高空间分辨率、高辐射分辨率以及生成立体像对的特点，提出一种高精度阴影检测方法和实用阴影去除方法，真实再现阴影区地物特征，增加影像信息量，提高数据质量，也为其他遥感影像阴影去除提供一种新的研究思路。     

基于MODIS数据的雪情分析研究

利用基于MODIS数据的NDSI和基础地理信息数据对西藏地区进行雪情分析，结果表明这是可行的。MODIS数据在空间分辨率和波谱分辨率上优于AVHRR，利用MODIS数据进行雪情分析和其他监测会更有利。本研究说明利用MODIS数据可以进行大面积雪情分析、雪灾监测。     

光谱相关能级匹配遥感目标提取算法

光谱相关能级波形匹配算法是在利用光谱相关系数确定谱带强度相似度,能级波形匹配技术确定波形特征相似度的基础上,将二者的乘积作为图像光谱与参考光谱间的总相似度来进行的高光谱遥感和多光谱遥感精确目标提取算法.在阐述基本原理的基础上,首先模拟了大气、噪声等边界条件对算法相似度的影响;其次,利用400个图像测试光谱对算法进行了精度评价;最后,对4种端元进行了目标提取.边界条件模拟结果表明,算法对大气效应具有较好的抑制作用,当大气效应小于模拟数值的50倍时,可以省略大气订正.虽然算法对噪声较为敏感,但通过噪声消除算法可以将该影响减小到最低,甚至将其消除掉;精度评价结果表明,算法的平均精度为85%.     

Aster数据的DEM生产及精度评价

利用贵州省黎平县ASTER 15m的立体影像像对进行DEM生产并对其精度进行评价。研究结果表明：ASTER数据提取DEM是可行的；地面控制点(GCPs)的精度、分布和数量是决定提取DEM数据精度的关键；控制点数目较多，分布均匀时可以大大提高DEM提取的精度。     

成像光谱遥感定标模型的分析与评价

通过对目前国际上流行的几种光谱定标模型的分析研究，发现：基于图像结构特征的定标模型具有丢失光谱特征的缺点；基于ＲＴ定标模型对水汽过分敏感；基于ＥＬ的定标模型对地形要求严格；而基于光谱混合理论的定标模型其内部算法仍需改进，等等。由此，在实际工作中，根据实际工作条件和应用要求进行定标模型的取舍是十分重要的