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中巴地球资源卫星02星数据开始免费使用3月17日,记者从在北京召开的“中巴地球资源卫星02星数据免费发放政策发布会”上获悉,自2006年4月1日起,中国内地的资源卫星用户将可免费使用中巴地球资源卫星02星的数据。会议主持人、中国资源卫星应用中心主任郭建宁介绍,第一批享受免费     

利用CBERS-02B数据制作数字正射影像技术研究

中巴地球资源卫星（CBERS）02B星HR数据因其具有较高的分辨率（2．36m）,引起了国内用户的广泛重视。尝试采用1万栅格地图数据结合数字高程模型数据对CBERS-02B数据进行正射纠正研究,得到了较为理想的效果,其成果数据在多个项目中得到了应用。     

中巴地球资源卫星02星交付仪式在京举行

2004年2月12日 ,国防科工委在京举行中巴地球资源卫星02星交付仪式。中巴地球资源卫星由中国和巴西两国从1988年开始共同投资、联合研制 ,02星与1999年发射的01星为同一型号的两颗卫星 ,都是我国第一代传输型地球资源遥感卫星。据该星总设计师孙家栋院士介绍 ,02星在01星基础上作了进一步改进 ,卫星由有效载荷舱和服务平台两部分组成 ,总质量1540千克 ,采用单翼太阳电池阵 ,设计寿命2年 ,26天可覆盖全球表面1遍。中巴地球资源卫星02星于2003年10月21日在我国太原卫星发射中心发射升空 ,并准确进入轨道倾角为98.5度的太阳同步轨道。至2004年1…     

中巴地球资源卫星02星数据开始免费使用

3月17日，记者从在北京召开的“中巴地球资源卫星02星数据免费发放政策发布会”上获悉，自2006年4月1日起，中国内地的资源卫星用户将可免费使用中巴地球资源卫星02星的数据。会议主持人、中国资源卫星应用中心主任郭建宁介绍．第一批享受免费使用政策的用户共70家，涵盖中国内地所有省（直辖市、自治区）；免费分发的数据只限于国内使用；用户经过注册确认后，可直接浏览资源卫星的快视图像，     

不同监督分类方法分类结果的对比分析研究

笔者以2007年11月中巴资源卫星多光谱遥感影像数据为例,选择山东省济宁市市中区作为研究区,利用ERDASImagine9.2遥感影像处理软件对数据进行预处理后,运用最大似然法(Maximum Likelihood)、马氏距离法(Mahalanobis Distance)、最小距离法(Minimum Distance)进行监督分类试验.然后对分类后的结果进行主观和客观的分析,并评价各种分类结果的精度,为用户进行影像分类前选择分类方法提供参考.     

基于知识的CBERS-02B卫星数据土地利用分类研究

选择龙口市黄水河流域下游为例,将GIS数据与遥感影像结合起来,从中发现知识,并将知识用于中巴地球资源卫星(CBERS-02B)遥感影像的土地利用分类信息提取,使土地利用信息自动提取的精度得到了明显提高,总体分类精度87.13%、Kappa指数值达到了0.851 1.研究表明,该方法将原有的 GIS 数据的先验性知识综合集成用于新的遥感图像的分类中,可以促进 GIS数据更新的自动化,提高土地利用调查的精度.     

中巴地球资源卫星应用成效显著前景广阔

记者从2004年5月25日在京召开的“中巴地球资源卫星第二次用户大会”上获悉:自1999年10月资源一号卫星01星发射升空,2003年10月资源一号卫星02星升空,中国巴西两国联合研制的地球资源卫星已经取得了显著的应用成效,为我国经济建设和社会发展做出了重大贡献。截至2004年5月,通过上述两颗地球资源卫星,中国资源卫星应用中心已向全国160余家用户提供了14000余景数据产品,数据产品应用范围覆盖我国农、林、水、国土资源、城市规划、环境保护、灾害监测等众多领域;按照覆盖我国全部陆地国土需要1298景计算,该中心已经成功获取并处理完成了对我国…     

资源一号02C星数据在土地利用分类中的应用

以资源一号02C星的2.36mHRC和10mMUX影像为数据源,根据试验区特点进行数据预处理,得到同时具有多光谱和高分辨率特征的影像,采用面向对象的分类方法进行土地利用分类,总结资源一号02C星的数据特点及应用潜力。结果显示:Pansharp融合法能有效保持02C影像的空间和光谱信息;面向对象的分类方法能充分利用02C高分辨率融合影像具有的丰富光谱、形状、纹理等特征信息,总体分类精度达到93.04%,Kappa系数达到0.89,结果优于传统基于像元的分类法。表明资源一号02C影像能较好地应用于土地利用宏观监测。     

中巴资源二号卫星影像在土地利用变化中的应用——以包头固阳县土地利用变化为例

以包头固阳县为实验区，概述了利用中巴地球资源卫星（CBERS）遥感数据进行土地利用动态监测的主要研究方法．通过系统研究，探索了利用CBERS遥感数据开展国土资源环境监测的理论和方法．在分类中，采用监督分类辅以目视解译分类法相结合的混合分类法，改进训练样本选取方法，进行变化信息的提取，此方法的使用，使土地利用信息自动提取的精度明显提高，得到的总体分类精度为82．13％和Kappa指数值0．8016、研究中使用了中巴资源二号卫星影像，取得了一定的成效，这在国内土地利用变化影像应用研究方面还较新，需进一步的研究，同时由于此影像的免费使用，使得成本费用大大降低，值得大力推广、研究表明，CBERS遥感数据在干旱、半干旱地区资源调查与监测评价等诸多方面，具有良好的实用性能和应用前景．     

CBERS-02数据在喀斯特石漠化遥感调查中的应用─以贵州黔南布依族自治州为例

本文以“3S”技术为技术背景,以中巴地球资源卫星CBERS-02为遥感数据源,对贵州省黔南布依族自治州喀斯特石漠化进行遥感解译,基于最佳指数波段选择法推算出喀斯特地区石漠化分类的最佳波段组合.实验表明,中巴资源卫星影像不但可以替代具有相似空间分辨率和光谱波段设计的国外遥感影像TM和SPOT,作为喀斯特石漠化监测的重要手段和主要的信息源,而且能够较好地满足大比例尺石漠化成图的需要,为制定喀斯特石漠化综合防治规划提供依据.     

CBERS-02数据在喀斯特石漠化遥感调查中的应用——以贵州黔南布依族自治州为例

以"3S"技术为技术背景,以中巴地球资源卫星CBERS-02为遥感数据源,对贵州省黔南布依族自治州喀斯特石漠化进行遥感解译,基于最佳指数波段选择法推算出喀斯特地区石漠化分类的最佳波段组合。实验表明,中巴资源卫星影像不但可以替代具有相似空间分辨率和光谱波段设计的国外遥感影像TM和SPOT,作为喀斯特石漠化监测的重要手段和主要的信息源,而且能够较好地满足大比例尺石漠化成图的需要,为制定喀斯特石漠化综合防治规划提供依据。     

CBERS-02数据在喀斯特石漠化遥感调查中的应用—以贵州黔南布依族自治州为例

以“3s”技术为技术背景,以中巴地球资源卫星CBERS-02为遥感数据源,对贵州省黔南布依族自治州喀斯特石漠化进行遥感解译,基于最佳指数波段选择法推算出喀斯特地区石漠化分类的最佳波段组合。实验表明,中巴资源卫星影像不但可以替代具有相似空间分辨率和光谱波段设计的国外遥感影像TM和SPOT,作为喀斯特石漠化监测的重要手段和主要的信息源,而且能够较好地满足大比例尺石漠化成图的需要,为制定喀斯特石漠化综合防治规划提供依据。     

基于中巴卫星数据的森林资源信息提取

文章简述了中巴地球资源卫星的概况,介绍了基于中巴卫星影像数据的森林资源信息提取过程,重点论述了中巴影像数据的处理方法。     

基于CBERS02的毕节地区植被覆盖信息提取技术研究

阐述了基于CBERS02数据采用植被指数的方法来提取植被覆盖度的过程,在ArcGIS空间分析中叠加功能的支持下,实现初步植被覆盖度图与土地利用方式的叠加,将各幅矢量数据进行镶嵌与拼接,最终得到整个毕节地区1:5万的植被覆盖图。     

利用国产CBERS卫星影像进行矿业城市土地覆盖分类

中巴地球资源卫星(CBERS)作为目前最主要的国产资源卫星,在土地覆盖监测中具有广泛的应用前景。结合土地覆盖遥感分类新技术的发展和应用,以典型煤矿城市为例,对CBERS遥感影像应用于矿业城市土地覆盖分类的若干新方法进行了试验与分析。在这些新方法中,面向对象分类方法克服了传统基于像素分类中存在的问题,支持向量机在分类精度方面比传统分类器具有一定的优势,混合像元分解方法则实现了亚像元级地物成分比例的估算。这些新方法的有效应用将促进国产卫星数据源在典型区域的应用,同时服务于遥感专题应用信息处理精度的改进和提高。     

02B卫星影像在土地利用动态监测中应用研究

详细论述了利用02B卫星数据进行纠正、配准、融合，最终生成正射影像图的技术流程，研究了土地利用变化信息提取的方法，并对提取的变化信息进行土地利用分析。     

CBERS-02B卫星影像特征分析及几何校正方法比较

对02B卫星影像数据质量及校正方法进行了研究与分析,影像特征分析采用统计特征参数法,并与分辨率相近的ALOS和SPOT5影像进行比较.影像几何校正采用了基于自动匹配法的小样条、RPC及多项式模型3种方法进行校正实验,对它们精度成果进行比较分析.该研究可为02B影像的实际应用提供参考依据.     

基于模糊逻辑的CloudSat卫星资料云分类算法

为了提高星载毫米波雷达资料云分类的准确性,从基于云角色的分类思想出发,利用源于CloudSat/CPR(云廓线雷达)和CALIPSO/Lidar(激光雷达)的云几何廓线数据产品2B-GEOPROF-LIDAR以及相关资料,通过对云的特征参数进行提取,采用模糊逻辑技术对特征参数进行处理并完成对云的分类,将分类结果与Clo...     

基于卫星遥感影像的土地分类实验方法研究

为了让本科生充分理解和掌握遥感影像处理技术,结合吉林大学大学生创新创业训练计划,设计了基于高分辨率卫星遥感影像的校园土地分类实验项目。以2015 年9 月20 日高分二号( GF-2) 卫星拍摄的吉林大学中心校区卫星影像为实验数据,通过使用不同的光谱指数以及支持向量机( SVM: Support Vector Machine) 分别对影像中的建筑物、植被、水体、平地和操场等地物进行提取,进而得到基于高分辨率遥感影像的校园地物分类图,并对分类结果中各种地物信息进行统计分析,将统计结果与真实的地物参数进行对比,近而改善该方法的分类精度与可靠性。实践结果表明,该实验可以有效的帮助学生对知识的理解和掌握,达到了预期的教学效果。