EO-1 Hyperion数据不同波段组合的分类结果比较

高光谱遥感是目前的一个热点研究邻域。采用EO-1 Hyperion数据,应用波段选择的方法,比较了不同波段组合用于同一研究区地物分类的效果。     

高光谱Hyperion与高分辨率WorldView-2卫星数据协同下的岩性分类

在目前的技术条件下,一种遥感数据源很难同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率特征,因此如何协同使用不同来源的遥感数据进行矿物岩石识别就成了遥感地质领域的重要研究内容之一.本文结合高空间分辨率WorldView-2数据和高光谱分辨率Hyperion数据,以新疆鸟恰县矿物岩石识别与地层划分为例探讨多源遥感数据协同的岩性分类.通过对比2种数据源的空间和光谱探测能力,找到其协同基础.借鉴传统的同源数据融合方法,把WorldView-2多光谱数据降采样到不同空间尺度,并进行主成分变换,采用第一主成分与Hyperion融合产生协同数据.基于SAM光谱角分类法,分别采用WorldView-2多光谱原始数据、Hyperion原始数据和各协同数据对研究区的岩性进行自动分类.结果表明,各协同数据岩性分类精度较高,Hyperion次之,WorldView-2数据岩性分类精度最低.     

小波包分析在Hyperion数据提取农田土壤有机质含量中的应用研究

基于星载高光谱遥感影像Hyperion数据,运用连续统去除,小波包分析等技术,探索土壤有机质含量遥感定量提取的新方法.作者对采样点的反射率光谱曲线进行连续统去除、小波包分析处理、连续统去除后的光谱再进行小波包分析,研究了土壤有机质含量与反射率光谱及其变换形式的相关性系数,并建立了13个多元线性回归模型,经分析认为连续统去除后的光谱比原始光谱建立的模型效果好,而小波分析处理的光谱建立的模型的预测能力和精度均比未进行小波分析光谱的反演模型高,其中高频信号的效果要优于低频信号的效果.从研究结果可以看出把小波包分析方法引入到地物特征波谱的增强处理中对于提高定量遥感反演的精度具有良好的效果.     

渔用红外遥感传感器参数设计探讨

本文根据红外遥感原理，探讨渔用红外遥感传感器参数设计的依据，并得出结论；渔用红外扫描仪工作波段宜采用8—14μm；为了达到渔用0．1℃的温度灵敏度要求，可采用Ge：Hg光电探测元件，并用液化气体的冷却设备，以降低噪声;传感器在获得0．1℃的温度分辨率下，具有几十米甚至上百米的空间分辨率即能达到渔用的最低要求。     

TM遥感影像彩色合成最佳波段组合研究——以恩施市土地利用遥感图制作为例

TM遥感数据具有适合于中等尺度研究的空间分辨率,并相对易于获取,在土地变化研究中应用最为普遍.TM遥感数据为多光谱数据,最佳波段选取是遥感图像增强处理的关键部分,直接影响到目视解译和研究对象的信息提取.采用OIF指数法确定恩施市2000年TM遥感数据的最佳波段组合,完成土地利用遥感图制作.研究结果表明,OIF指数法易于操作,确定最佳波段组合效果较好.     

基于光谱转换的土壤盐分反演与动态分析

为了对黄河三角洲地区进行大范围、长期的盐渍土监测,以研究区2000—2016年间4景Landsat-5 TM,EO-1 ALI,Landsat-8 OLI时间序列影像及Hyperion高光谱数据为基础开展土壤盐分定量反演分析.将Hyperion数据按照光谱响应函数分别重采样为TM,ALI,OLI模拟数据,采用数值回归方法计算TM,ALI与OLI对应波段间的光谱转换系数,从而将TM,ALI影像转换为OLI时序影像.分别采用偏最小二乘回归模型与多元线性回归模型建立土壤光谱与盐分参量间的预测关系,并将最优预测模型应用于OLI时序影像进行盐分反演制图,通过叠置方法进行盐渍土演化分析.结果表明,光谱转换方法提高了多传感器间数据一致性.偏最小二乘回归-电导率(PLSR-EC)模型的相关系数为0.700,采用2012年电导率实测值检验该模型反演结果,相关系数为0.690.研究区内高盐分土壤减少并向低盐分土壤转化.     

基于高光谱线性混合光谱分解识别人工地物

城市下垫面包含多种不同年代、材料和成分的人工建筑物,其光谱多样性远远超过自然环境.利用高光谱遥感数据的丰富光谱信息,可以弥补传统遥感数据源(如航片、多光谱遥感数据等)在区分城市地物所需光谱分辨率等相关信息上的不足.从光谱分析与光谱匹配技术出发对城市地物和人工目标进行精细分类,可提供城市规划、环境监测、城市变迁乃至相关社会经济等方面的信息.本研究基于Hyperion高光谱遥感数据,以广州市区为试验区,尝试用手动提取终端像元,首先对水体与植被做分层掩膜,尽可能消除其在求取参考波谱与影像波谱角度过程中的影响;继而参考约翰-霍普金斯大学提供的标准光谱库的人工建筑物波谱,对光谱角度制图方法所产生的规则影像进行密度分割,获取与参考光谱夹角最小的端元准确位置,再通过高空间分辨率影像Quick Bird数据对其进行准实地验证,尽可能提"纯"并获取相应地物影像端元;最后,应用线性光谱分解模型提取出广州市区地表物质的丰度,由丰度图设定阈值生成地物分类图.结果表明:星载高光谱数据可识别出都市人工地物中的水泥混凝土、铺路混凝土、粘土瓦屋顶、较老建筑屋顶、裸土、高反射率未知物(玻璃、金属等)、低反射率未知物(阴影)、林地、草地与水体等,其总体精度为76.2099%,Kappa系数为0.7258.     

不同融合算法对ETM+遥感影像分类精度的影响分析

以福州市南台岛的ETM+遥感影像为基础数据,利用ERDAS Imagine 8.7、ENVI4.0等遥感影像处理软件,运用主成分法(PCA)、乘积法(MLT)、Brovey变换和HIS变换融合算法对ETM+遥感影像全色波段(第8波段)与多光谱波段(第1-5、7波段)进行融合试验;从融合影像的光谱保真度、高频空间信息融入度等角度对融合后的影像进行比较分析;对各种融合后影像进行非监督分类,并评价各种分类结果进行精度,为用户进行影像分类前选择融合方法提供参考.     

GF-1 WFV与Landsat-8 OLI和Sentinel-2A MSI遥感图像光谱信息转换研究

地表环境的宏观动态监测研究中,受卫星回归周期及天气的影响,单颗卫星难以获取长期、连续的光学遥感数据,因此,定量分析多平台遥感数据的光谱信息关系是十分必要的.本研究基于两组同日过境的无云卫星影像(GF-1与Landsat-8和Sentinel-2A),结合地面调查数据,进行了不同传感器影像间对应波段的光谱信息对比,并通过统计回归分析获得了两组卫星对应波段(蓝、绿、红和近红外)的反射率转换方程.研究结果显示,GF-1与Landsat-8和GF-1与Sentinel-2A对应波段的反射率都具有很强的相关性,得到的转换方程能够对上述三种卫星数据间对应波段的光谱信息实现高精度的转换.本研究能够实现同日多光谱遥感数据的光谱信息转换及协同应用,并为区域资源环境的长期定量遥感监测提供技术支持.     

SAM权重法在端元提取中的应用

高光谱遥感的出现使得在宽波段遥感中不可探测的物质能被探测。获得的高光谱数据大都具有数据冗余度高、信噪比低等特点。文章通过idl编程实现高光谱数据的特征提取并利用其做了端元提取流程与光谱解混,及权重法SAM端元提取、混合光谱分解模型及实现。利用SAM权重法能够完成端元提取并最终得到的解混结果。