基于HY-1C卫星海岸带成像仪CZI(Coastal Zone Imager)影像提取卤虫条带,对利用自主遥感数据开展生物资源监测与指导捕捞利用具有重要意义。本文以艾比湖为例,分析了HY-1C卫星CZI影像与Landsat-8卫星OLI数据的卤虫—水体端元光谱特征及差...基于HY-1C卫星海岸带成像仪CZI(Coastal Zone Imager)影像提取卤虫条带,对利用自主遥感数据开展生物资源监测与指导捕捞利用具有重要意义。本文以艾比湖为例,分析了HY-1C卫星CZI影像与Landsat-8卫星OLI数据的卤虫—水体端元光谱特征及差异;结合滑动窗口裁剪和光谱匹配因子SBAF(Spectral Band Adjustment Factors)模拟构建了有效样本量为837的卤虫—水体数据集;使用深度为5层的U型全卷积神经网络U-Net(U-Shaped Fully Convolutional Neural Network)算法提取卤虫条带并进行了评估与应用。与支持向量机法、最大似然分类法、归一化水体指数法相比,U-Net算法效率高、鲁棒性更好,卤虫条带的提取精确率和F1分数分别为92.02%和90.55%,比其他方法高出约11%—23%,即使面对复杂水体背景干扰,提取错误率也仅有3.3%;由2019年—2021年10景CZI影像的提取结果可知,研究期间卤虫条带的最大最小面积之比约为5.8,变化剧烈且与水体面积存在一定关联,但决定卤虫条带分布与面积的更多影响要素仍需进一步研究。未来,将建立多源、多分类、大样本量的遥感数据集,发展泛化能力更强的提取算法,实现长时序、大范围的盐湖卤虫条带时空规律分析。展开更多
海洋一号C卫星(HY-1C)搭载的海岸带成像仪(coastal zone imager,CZI)为满足大幅宽成像需求,采用双相机组合成像,每台相间使用2片4色电荷耦合光敏元器件(charge-coupled device,CCD)拼接。从严密几何成像模型出发,对相机成像过程中存在...海洋一号C卫星(HY-1C)搭载的海岸带成像仪(coastal zone imager,CZI)为满足大幅宽成像需求,采用双相机组合成像,每台相间使用2片4色电荷耦合光敏元器件(charge-coupled device,CCD)拼接。从严密几何成像模型出发,对相机成像过程中存在的系统误差进行分析,采用一种基于探元指向角的几何定标模型,并结合CZI相机设计特点与几何特性,设计出一套针对HY-1C/CZI的几何定标方案。首先利用CZI参考基准波段影像与高精度参考影像进行绝对几何定标,采用分步迭代的方法对参考基准波段影像内外定标参数进行解算,其次进行波段间相对几何定标,最后得到所有波段影像的几何定标结果。实验结果表明,经在轨几何定标后,平面无控定位精度优于5个像元,影像几何质量得到明显改善,说明所采用的定标模型和方案合理有效。展开更多
INTRODUCTIONWith the coming of the 21st century, we are faced the problems of the environment, re-sources and population. The ocean is regarded as supplier of resources such as food, minerals,energy and space, and pla...INTRODUCTIONWith the coming of the 21st century, we are faced the problems of the environment, re-sources and population. The ocean is regarded as supplier of resources such as food, minerals,energy and space, and plays an important role in sustainable economic development. At thesame time the ocean has a very important effect on the worldwide environmental changes.展开更多
文摘基于HY-1C卫星海岸带成像仪CZI(Coastal Zone Imager)影像提取卤虫条带,对利用自主遥感数据开展生物资源监测与指导捕捞利用具有重要意义。本文以艾比湖为例,分析了HY-1C卫星CZI影像与Landsat-8卫星OLI数据的卤虫—水体端元光谱特征及差异;结合滑动窗口裁剪和光谱匹配因子SBAF(Spectral Band Adjustment Factors)模拟构建了有效样本量为837的卤虫—水体数据集;使用深度为5层的U型全卷积神经网络U-Net(U-Shaped Fully Convolutional Neural Network)算法提取卤虫条带并进行了评估与应用。与支持向量机法、最大似然分类法、归一化水体指数法相比,U-Net算法效率高、鲁棒性更好,卤虫条带的提取精确率和F1分数分别为92.02%和90.55%,比其他方法高出约11%—23%,即使面对复杂水体背景干扰,提取错误率也仅有3.3%;由2019年—2021年10景CZI影像的提取结果可知,研究期间卤虫条带的最大最小面积之比约为5.8,变化剧烈且与水体面积存在一定关联,但决定卤虫条带分布与面积的更多影响要素仍需进一步研究。未来,将建立多源、多分类、大样本量的遥感数据集,发展泛化能力更强的提取算法,实现长时序、大范围的盐湖卤虫条带时空规律分析。
文摘海洋一号C卫星(HY-1C)搭载的海岸带成像仪(coastal zone imager,CZI)为满足大幅宽成像需求,采用双相机组合成像,每台相间使用2片4色电荷耦合光敏元器件(charge-coupled device,CCD)拼接。从严密几何成像模型出发,对相机成像过程中存在的系统误差进行分析,采用一种基于探元指向角的几何定标模型,并结合CZI相机设计特点与几何特性,设计出一套针对HY-1C/CZI的几何定标方案。首先利用CZI参考基准波段影像与高精度参考影像进行绝对几何定标,采用分步迭代的方法对参考基准波段影像内外定标参数进行解算,其次进行波段间相对几何定标,最后得到所有波段影像的几何定标结果。实验结果表明,经在轨几何定标后,平面无控定位精度优于5个像元,影像几何质量得到明显改善,说明所采用的定标模型和方案合理有效。
文摘INTRODUCTIONWith the coming of the 21st century, we are faced the problems of the environment, re-sources and population. The ocean is regarded as supplier of resources such as food, minerals,energy and space, and plays an important role in sustainable economic development. At thesame time the ocean has a very important effect on the worldwide environmental changes.
