基于线性核驱动模型的BRDF模型集成与案例分析

二向性反射是自然界中物体表面反射的基本现象。为研究地表的二向性反射特征,国内外学者发展了一系列BRDF模型,其中,半经验、线性、核驱动的BRDF模型已被广泛应用。目前,我们已发布基于线性核驱动模型的可视化界面MaKeMAT。为进一步便于这些模型的应用,本研究将用户常用的物理BRDF模型与线性核驱动BRDF模型进一步集成,在原模型功能的基础上,加强了模型与用户的交互,实现了多个模型的统一调用。同时,初步分析了部分物理BRDF模型与线性核驱动BRDF模型的耦合效果。结果表明:物理BRDF模型与线性核驱动BRDF模型总体耦合精度较高,在红和近红外波段,决定系数R2可达0.899~0.989。该集成有助于用户进行BRDF的研究与应用示范,在遥感模型集成的技术层面上,也可为实现多模型集成提供技术参考。     

首钢鲁家山矿矿石质量评述

首钢鲁家山镁质石灰石矿开工在即，为了使矿山大规模生产后矿石质量能满足熔剂灰岩的质量要求，提高出矿品位的透明度，本文根据地质勘探资料进行数理统计分析，这对一个大型矿山来说是十分必要的。     

一种基于分类的融合算法

提出了一种基于分类的融合算法 ,可用于融合低分辨率多光谱影像和配准的高分辨率全色波段影像 .算法的主要步骤如下 :(1)将 1m高分辨率全色波段影像和 4 m低分辨率多光谱影像进行几何配准 ;(2 )采用监督或非监督分类算法对高分辨率影像和配准的多光谱影像进行统一分类 ;(3)根据每一类所对应的高分辨率全色波段影像直方图和相应的空间关系 ,对配准后单个波段的多光谱影像进行调整 .(4)采用柱状坐标系对调整后的多谱影像进行 HIS(Hue,Intensity,Saturation)变换 ,并反变换至 RGB(red,green,blue)彩色空间 ,从而得到融合影像 .以天安门附近 10 0× 10 0大小 IKONOS的 1m高分辨率全色波段影像和 4 m多光谱影像为例 ,对融合算法进行了验证 .实验结果表明 :(1)此算法可以融合分类信息、全色波段的高分辨率信息和多光谱波段的光谱信息 ,突出分类信息作为先验知识的重要性 [1 ] ;(2 )在精确分类的基础上 ,可部分消除目标物边界的假彩色现象 ,有较好的目视判读效果 ;(3)对融合过程中 ,先验知识与空间关系的加入作了一些有益的尝试 .