E0—1Hyperion高光谱影像的FLAASH大气校正与评价

遥感影像的大气校正是遥感数据应用的基础．文章利用ENVI软件的FLAASH大气校正模块,对Hype—rion高光谱遥感影像进行大气校正,选取典型地物对校正效果进行评价．主观定性评价结果显示校正后的影像地物边界更清楚、对比度增强;光谱曲线对比分析显示,校正前后光谱曲线形状完全不同,林地的反射率图像的光谱曲线形状与USGS...     

TM图像大气校正及其对地物光谱响应特征的影响分析

基于辐射传输理论的大气校正模型,具有明确的物理意义,易于操作,应用广泛.虽然这类模型通常会提供几种标准大气模式供用户选择,但是有限的几种模式难以合理描述具体研究区的大气状况,因此,在缺乏实测资料时,有必要对大气参数进行合理选择或估计,参数的选择直接影响大气校正的结果.因此,首先对Landsat-5 TM图像大气校正参数的确定进行了详尽分析,然后从光谱响应曲线、归一化植被指数(NDVI)、能见度等方面,探讨了大气校正对TM图像地物光谱响应特征的影响.研究表明:(1)TM图像经大气校正后,地物在可见光波段反射率明显减小,而在近红外和短波红外反射率增大;(2)大气校正后的NDVI增幅明显;(3)能见度对水体和植被在可见光波段的地表反射率影响均较大;在近红外波段对水体的影响比对植被的更为强烈;随着能见度的增大,地物地表反射率增大.采用的参数确定方法可为类似研究提供参考与借鉴.     

陕西丰镐地区航空高光谱遥感数据预处理研究

目的对获取的丰镐地区航空高光谱遥感数据进行前期数据处理和校正。方法通过辐射校正、噪音去除、航带间差异调整、几何校正等图像处理方法对畸变和误差较大的遥感数据进行校正。结果获得了高质量、高精度的数据,为后续光谱定标、分类识别及信息提取提供了理想的图像。结论本方法对校正航空高光谱图像存在的较为严重的辐射畸变和几何畸变有良好效果。     

基于无人机的高光谱遥感图像采集和处理技术研究

高光谱遥感技术是农业监测的重要手段,能够及时、准确地分析农作物更多、更详细的信息,对分析农作物产量、长势和病虫害具有重要意义。以贵州省关岭县乐安村火龙果种植基地为研究区域,结合无人机与高光谱成像仪的优势,对研究区进行高光谱图像采集。经过图像挑选、图像预处理、图像精校正、波段提取和图像拼接处理,获取研究区最新的高光谱遥感图像,为研究农作物的生长特性及不同生长期的光谱差异奠定基础。     

6S模式对EOS/MODIS数据进行大气校正的方法

探讨了运用6S模式对EOS/MODIS的可见光与近红外通道数据进行大气校正的方法和步骤,对模式中的大气模式参数和廓线的计算方法提出了改进,应用研究目标地的气象探空资料计算包括气压、温度、水汽密度和臭氧密度等大气参数和廓线,并根据海拔高度对大气廓线进行订正.实验表明:校正后的象元反射率普遍增大,反射率区间明显拉宽,表现在图像上亮度有所提高,对比度明显增加,图像层次更加丰富,图像质量得到较大改善.     

基于高光谱图像和逐步回归的新疆新鲜牛肉颜色分析

由于高光谱图像可同时获得样品的图像和光谱信息,近年来在现代检测技术上得到广泛关注,本文探讨了高光谱图像技术对新疆新鲜牛肉颜色检测的可行性.本研究采集了78个牛肉背脊样品的高光谱图像,并测量其亮度(L*)、红度(a*)、黄度(b*)和饱和度(C*)等颜色参数.选取感兴趣区域获取样品代表性光谱,通过选择多元散射校正Savitzky-Golay平滑、一阶导数和中心化等预处理方法,建立并评价了预测各颜色参数的逐步多元线性回归校正模型.对于L*、a*、b*和C*,模型选择的波长点数分别为7、11、4和9,校正集的相关系数分别为0.92.0.85、0.86和0.81,校正标准差分别为1.55、1.54、0.83和1.83,预测集的相关系数分别为0.91、0.84、0.92和0.86,预测标准差分别为1.71.1.62、0.81和1.68.结果表明,高光谱图像技术可用于快速无损地检测新疆新鲜牛肉的颜色.     

顾及时间因子的航空高光谱影像辐射归一化校正

航空高光谱影像的采集需要一个时间过程,其间成像条件(太阳辐射、大气等)处于持续变化之中,不可避免地会对大气辐射校正带来一定影响.主要针对上述影响,对邻近航带的明暗地物、大气辐射传输分量、同名地物反射率进行对比,分析了时间因子对经验线性法、大气辐射传输法反演结果的影响.结果 表明:随着时间变化,不同时刻对应的大气辐射传输参量存在一定差异,不同时刻的明暗参考地物所计算的校正系数也不同,这些差异都会对反射率校正结果产生一定的影响;通过对不同时刻的同名地物反射率反演结果对比,同名地物采集的时间间隔越长,校正结果的数值偏差越大.随后,提出了顾及时间因子的航空高光谱影像相对辐射归一化校正方法.实验证明,与常用的伪不变特征点方法相比,本文方法能够有效地消除时间因子变化对反射率反演带来的影响,提高同名地物的光谱一致性.     

车牌字符分割问题分析

车牌字符分割是车牌自动识别系统中的一个重要步骤。这一模块的正确性受到二值化、倾斜校正、噪声等因素的影响。本文对定位后的车牌图像的预处理和字符分割技术进行了比较研究,提出将多种车牌字符分割方法结合,可以提高效率和准确性。多车牌的分割将成为车牌识别中的热点问题。     

太湖二类水体水色遥感的大气校正问题探讨

基于简化的大气辐射传输模型,提出一种基于图像本身的水色遥感大气校正方法。根据清洁水体在绿光波段的离水辐射相对稳定的特点,来估算清洁水体像元在绿光波段的气溶胶参数,插值获取整幅图像在绿光波段的气溶胶参数,根据大气校正因子为1的假设,外推获取蓝、红波段的气溶胶参数。以太湖为研究区,对Landsat5TM蓝、绿、红波段进行大气校正,反演出离水辐亮度,进而获得水体的遥感反射率。对反演的水体遥感反射率与准同步实测的相应采样点水体遥感反射率进行了对比分析,结果表明,该方法有效地去除了大气效应对遥感数据的影响,经过大气校正的反射率值接近实测反射率值。     

高动态多光照环境下图像灰度校正方法研究

在高动态多光照环境下,采集的图像通常存在光照不均匀的现象,需对其进行灰度校正处理。当前图像灰度校正方法无法有效分离高动态多光照环境下图像的目标点与背景点,图像灰度校正效果不佳。为此,提出一种新的图像灰度校正方法,依据Retinex中的照度和反射模型对高动态多光照环境下的图像进行描述,通过投影思想对高动态多光照环境下的图像区域进行分割。针对页白区域,将其置为背景色;针对均匀区,通过全局处理方式对其进行灰度校正处理;针对阴影区域,通过采样法对其进行灰度校正处理,给出高动态多光照环境下图像灰度校正的详细过程。实验结果表明,采用所提方法对图像进行灰度校正处理后,图像质量高,细节丢失少,且处理速度快。     

基于ENVI的MODIS数据预处理实现

为给MODIS影像预处理软件实践操作提供参考,利用ENVI软件对MODIS影像进行几何校正和辐射校正实验研究.具体工作步骤是:去"蝴蝶结"效应;基于地理位置查找表法进行影像的几何校正;FLAASH大气校正模块的数据准备和参数设定.     

航空成像光谱的蚀变信息提取技术

 根据成像光谱仪CASI/SASI的影像特点,制定了高光谱影像的处理方法流程,介绍了各步骤的内容和需要注意的事项.阐述了噪声和坏波段去除、大气校正的过程,并提出了一些经验性的处理方法.在成像光谱岩石蚀变提取算法中,根据经验对已有方法进行了改进;在基于特定算法的矿物填图方法中,依据柯坪地区CASI影像中富含二价铁的辉绿岩脉的光谱特征,提出了富二价铁岩石提取算法.经过实地验证,富二价铁岩石的提取对铀矿勘探具有较好的指导作用.通过提取的信息结果与已经矿区或矿点的空间叠加分析发现,富二价铁岩石空间分布与铀异常点分布有很强的相关性.根据富二价铁与铀矿的空间分布规律,提出了断裂+富二价铁岩石的成矿模式.红色砂岩提供铀源,岩脉提取铀成为存储容器.富二价铁岩石提供铀沉淀催化剂的作用,且线性的富二价铁岩石分布区域对成矿更有利.通过富二价铁岩石的提取,在柯坪南部地区新发现了3条铀异常带.     

ROPP掩星数据反演软件及其精度分析

GPS掩星探测技术已成为地球大气和电离层探测的重要手段。介绍了无线电掩星数据反演地球大气参数的原理方法以及处理软件ROPP的功能和模块构成;并详细阐述了模块的算法原理。依据掩星探测几何关系,在球对称模式下利用ROPP软件进行参数配置,对COSMIC掩星数据进行预处理,由阿贝尔积分反演得到大气折射率廓线;并利用一维变分反演方法得到大气参数如温度、湿度和压强的廓线。反演结果图示说明,与CDAAC处理数据进行了比较和误差分析,分析表明折射率、温度、压强和湿度的吻合程度较好,30km以下折射率误差约在5%范围内;同时给出了误差的来源及分析。     

列固定模式噪声的校正方法

采用列交换和校正因子估算的方法,实现了一种降低CMOS图像传感器列固定模式噪声的电路结构．该方法通过交换列处理电路和模数转换器,对噪声进行平均处理,同时估算校正因子,用于像素输出过程中噪声校正．整体结构具有动态自适应性,降低约37％列固定模式噪声．该方法无需提高列处理电路一致性和速度,适用于CMOS图像传感器内部的图像实时处理过程．     

湖泊叶绿素a反演的大气校正模型比较研究

为获取湖泊叶绿素a定量反演所需的最优大气校正方法,以太湖为例,分别使用FLAASH、6S及QUAC 3种大气校正模型对HJ-1B卫星CCD数据进行大气校正,通过对比各波段反射率及遥感指数与叶绿素a的相关性,得到归一化水体指数相关系数最高,并使用归一化水体指数建立叶绿素a反演模型.反演模型R2在0.7以上,同时通过了统计检验.实验利用太湖采样点平均光谱反射曲线及实测光谱对比大气校正模型的影像处理效果,并在此基础上,利用误差参数评价不同大气校正处理后的反演精度.结果表明:3种大气校正算法的影像处理效果总体较好,FLAASH和6S算法的各项参数接近,反演精度优于QUAC算法,并且聚类分析结果很好地证实了二者的相似性;QUAC算法在获得较高精度的同时其典型地物光谱出现失真.因此,在湖泊叶绿素a浓度反演建模时,大气校正方法应优先考虑FLAASH算法和6S算法,尽量避免使用QUAC算法.     

高光谱图像预处理方法研究及进展

高光谱图像预处理方法在高光谱图像处理中具有重要意义,有效的预处理方法可以尽可能地减少甚至消除无关信息(如样品背景、电噪音和杂散光等)对高光谱图像的影响,为后续基于高光谱图像的数据分析提供更为可靠的数据来源.基于高光谱图像谱图合一的数据结构特点,该文综述了直方图均衡化,中值滤波,边缘检测等图像预处理方法以及平滑,导数,标准归一化,多元散射校正等光谱预处理方法,并给出了这些方法的应用实例.该文还详细介绍了傅立叶变换和小波变换这两种基于数据压缩和信息提取的光谱预处理方法.这些新方法的研究为后续的数据分析奠定了良好的基础.     

基于图像的AVIRIS数据大气校正方法

为实现机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)数据的自动化、高精度大气校正,研究基于图像的气溶胶遥感反演方法,并将反演结果用于图像大气校正。主要工作包括:1使用浓密植被法反演获得AVIRIS数据的气溶胶光学厚度;2利用辐射传输模型构建AVIRIS数据的大气校正查找表;3开展AVIRIS数据的大气校正实验,并通过典型地物光谱数据以及校正前后NDVI变化对校正结果进行验证分析。     

机载激光雷达数据辅助的航空高光谱影像几何精校正

严格的几何精校正可以提高遥感影像的实用价值。对于CASI(compact airborne spectrographic imager)推扫式单线阵航空高光谱传感器而言,由于每次飞行装机都要重新安装GPS(global positioning system)接收机、差分定位与惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU),因此GPS、IMU和传感器之间的几何方位标定并不严格,从而导致外方位元素精度受到影响,几何校正结果不理想。为提高几何校正精度,需要依据共线方程,结合地面控制点,计算相应的辅助校正参数。然而实验区属于高海拔无人区,难以实施地面控制点测量,且无其他高精度正射影像可参考。为此实验以机载LiDAR(light detection and ranging)数据为辅助,一方面基于LiDAR高程信息生成数字高程模型;另一方面,通过对LiDAR回波强度信息进行校正,提高基于回波强度的地物判读性,并以回波强度图为参考选取控制点。然后,结合控制点和数字高程模型,完成了CASI高光谱影像的几何精校正。通过对航带间同名地物点坐标对比,证明其精度得到了很大提高。结果表明,利用LiDAR回波强度信息可以解决控制点缺少的问题,显著提高遥感图像几何校正精度,未来也可在地物分类等方面发挥更大作用。     

基于经验线性法的Hyperion影像大气校正

选取影像覆盖区域的地物分别作为亮目标和暗目标,选取非影像覆盖区域的同名地物为目标物,基于经验线性(ELC)法对Hyperion影像进行大气校正.结果表明,包含大部分植被信息的混合像元中绿色植被光谱特征清晰可见,植被绿色反射峰、近红外波段反射平台以及短波红外小反射峰等现象十分明显.运用该方法对缺乏实时资料的卫星影像进行大气校正具有一定的适用性.     

基于深度残差卷积神经网络的高光谱图像超分辨方法

卷积神经网络由于其强大的非线性表达能力在自然图像的处理问题中已经获得了非常大的成功。传统的稀疏表示方法利用精确配准的高分辨率多光谱图像,从而限制了实际应用。针对传统方法的不足,本文提出了一种基于深度残差卷积神经网络的单高光谱图像超分辨率方法,无需对应的多光谱图像。我们构建深度残差卷积神经网络挖掘低分辨率遥感图像和高分辨率遥感图像之间的非线性关系。构建的深度学习网络串联多个残差块,并去除一些不必要的模块,如批标准化层,每个残差块只包含两个卷积层,这样在保证模型效果的同时又加快模型的效率。此外,因为遥感图像训练数据缺乏,我们充分挖掘自然图像和高光谱图像之间的相似性,利用自然图像样本训练卷积神经网络,进一步利用迁移学习将训练好的网络模型引入到高分辨率遥感图像超分辨问题上,解决了训练样本缺乏问题。最后,基于实际的遥感数据超分辨实验结果表明,本文所提出的方法具有良好的性能,能得到较好的超分辨效果。