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高分辨率遥感图像几何精校正在高山峡谷区1:5万地质填图中的应用 被引量:8
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作者 程三友 陈静 +2 位作者 林海星 辜平阳 庄玉军 《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期520-526,共7页
高山峡谷区海拔高、切割深,穿越条件极差,借助高分辨率遥感图像开展1∶5万区域地质填图工作具有非常重要的意义。然而市场购置的遥感图像产品与实地位置信息和地形图等工作底图不匹配,其几何精度严重制约地质填图野外调查工作。为解决... 高山峡谷区海拔高、切割深,穿越条件极差,借助高分辨率遥感图像开展1∶5万区域地质填图工作具有非常重要的意义。然而市场购置的遥感图像产品与实地位置信息和地形图等工作底图不匹配,其几何精度严重制约地质填图野外调查工作。为解决这一现实问题,采用高分辨率遥感图像SPOT7,以青藏高原柴达木盆地北缘赛什腾山为例开展研究,提出一套高分辨率遥感图像几何精校正技术方法。该方法在高分辨率遥感图像融合配准的基础上,创新半自动化人机交互式地面控制点选取方法,以及典型特征控制点海量选取、空间均匀分布等技术,通过对校正后遥感图像几何精度的反复检查提升,实现了高分辨率遥感图像的几何精校正。该方法校正后的遥感图像充分发挥了遥感技术的先导作用,极大地提高了野外地质填图的工作效率,可为地形复杂地区高分辨率遥感图像几何精校正提供技术参考。 展开更多
关键词 高山峡谷区 高分辨率遥感图像 spot7 几何精校正 地面控制点
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基于多源遥感数据的古河道识别方法——以磴口地区古黄河河道为例 被引量:6
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作者 王俊 李家存 张迪 《首都师范大学学报(自然科学版)》 2019年第1期70-77,共8页
古河道是富集和储存地下水的天然空间,对于古河道的研究是重塑区域河流地貌演变历史的重要手段,对当地的生产生活具有重要作用.大部分古河道由于自然因素和人为因素影响,地表上无法精确确定其具体位置,而遥感与探地雷达技术可以快速获... 古河道是富集和储存地下水的天然空间,对于古河道的研究是重塑区域河流地貌演变历史的重要手段,对当地的生产生活具有重要作用.大部分古河道由于自然因素和人为因素影响,地表上无法精确确定其具体位置,而遥感与探地雷达技术可以快速获取地表及地下浅层不同地物的反射信息,可以精确服务于不同地物的识别.本研究基于古河道解译标志,从Google Earth与Spot7影像上初步识别出古河道的位置后,结合研究区探地雷达图像,精确识别出古河道浅层结构.研究结果表明结合遥感与探地雷达技术可以快速、精确的识别出古河道位置及浅层结构,为古河道研究提供方法参考. 展开更多
关键词 GOOGLE EARTH spot7 探地雷达 古河道 遥感解译
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遥感在大兴安岭森林覆盖区地质矿产调查中的应用——以黑龙江洛古河1∶5万区域地质矿产调查工作为例 被引量:2
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作者 周传芳 陈卓 +5 位作者 孙彦峰 梁中恺 杨长保 姜平 冯嘉 杜海双 《地质与资源》 CAS 2022年第5期632-641,613,共11页
大兴安岭地区森林覆盖严重,气候严寒,交通极为不便,野外有效工作时间短,给区域地质矿产调查工作增加了难度,急需遥感手段提高成果质量和效率.在黑龙江大兴安岭洛古河等4幅1∶5万区域地质矿产调查工作中,利用SPOT7、Landsat7/8、ASTER等... 大兴安岭地区森林覆盖严重,气候严寒,交通极为不便,野外有效工作时间短,给区域地质矿产调查工作增加了难度,急需遥感手段提高成果质量和效率.在黑龙江大兴安岭洛古河等4幅1∶5万区域地质矿产调查工作中,利用SPOT7、Landsat7/8、ASTER等多种遥感数据开展地质矿产解译,进行遥感影像分区,建立地层、构造和侵入岩解译标志,提取羟基和铁染蚀变异常,结合水系沉积物测量成果划分了成矿有利区,有效降低了地质矿产调查强度,提高了调查效率,增强了调查质量.表明遥感技术在大兴安岭高植被覆盖区地质矿产调查过程中能够取得较好效果. 展开更多
关键词 遥感 地质矿产调查 spot7 Landsat7/8 ASTER 森林覆盖区 大兴安岭
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SPOT-7遥感图像融合技术对比研究 被引量:14
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作者 董崧 臧淑英 +1 位作者 吴长山 李苗 《测绘与空间地理信息》 2017年第1期75-78,共4页
随着高分辨率影像研究的发展,影像融合成为遥感影像处理领域中一个重要的研究方向。目前对于影像的融合已有很多的方法,如IHS法、HPF法等。本文将以SPOT-7高分辨率影像作为研究对象,探讨经PCA法、Pansharpening法、Gram-Schmidt法、NNDi... 随着高分辨率影像研究的发展,影像融合成为遥感影像处理领域中一个重要的研究方向。目前对于影像的融合已有很多的方法,如IHS法、HPF法等。本文将以SPOT-7高分辨率影像作为研究对象,探讨经PCA法、Pansharpening法、Gram-Schmidt法、NNDiffuse法这4种融合方法,融合后的影像在保持地物的波谱特征,以及信息识别效果等多方面的各自优势,并通过定性和定量评价来确定适合SPOT-7高分辨率影像的融合方法,实验结果表明:NNDiffuse方法的融合结果最为理想。 展开更多
关键词 spot7影像 融合方法 定性评价 定量评价
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基于无人机影像样本的遥感图像分类方法 被引量:1
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作者 王彬 何敬 +2 位作者 李政 刘刚 吕敬雷 《测绘》 2022年第3期105-110,共6页
对于遥感图像计算机自动分类而言,样本选择至关重要,直接影响分类结果精度。为了提升样本选取的质量,本文在实验区卫星影像覆盖范围内选取了几个样本点。对每个样本点利用无人机采集了约0.3 km^(2)的数据,通过后期处理生成正射影像。在... 对于遥感图像计算机自动分类而言,样本选择至关重要,直接影响分类结果精度。为了提升样本选取的质量,本文在实验区卫星影像覆盖范围内选取了几个样本点。对每个样本点利用无人机采集了约0.3 km^(2)的数据,通过后期处理生成正射影像。在正射影像中选取耕地、植被、水体、建筑和道路等几类地物的样本,采用最大似然值法对卫星影像进行相应类别信息提取。实验结果表明:在无人机高分辨率影像上解译的样本作用于卫星遥感影像,并利用最大似然值法进行信息提取,其方法可行,分类精度优于在卫星影像上选择的样本。 展开更多
关键词 spot7影像 无人机影像 影像信息提取 最大似然值分类法
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多时相Sentinel-2A与SPOT-7影像在油菜识别中的差异 被引量:9
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作者 韩涛 潘剑君 +2 位作者 罗川 周涛 张培育 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期691-700,共10页
[目的]研究多时相Sentinel-2A识别种植结构复杂的小尺度区域中的油菜面积,获取高精度的作物分布信息。[方法]以多时相Sentinel-2A和一景SPOT-7数据为数据源,选取种植结构复杂的小尺度区农业区为研究区,构建不同特征向量组合,利用支持向... [目的]研究多时相Sentinel-2A识别种植结构复杂的小尺度区域中的油菜面积,获取高精度的作物分布信息。[方法]以多时相Sentinel-2A和一景SPOT-7数据为数据源,选取种植结构复杂的小尺度区农业区为研究区,构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)的方法提取油菜种植面积。[结果]通过对比分析基于不同特征向量组合的油菜识别精度,利用一景油菜最佳识别期内的Sentinel-2A影像可以得到高达89.1%的制图精度和92.1%的用户精度;添加油菜最佳纹理特征后,多时相Sentinel-2A数据的制图精度与用户精度分别提高了2.9%和2.5%,仅比SPOT-7影像的识别精度低了1.7%和2.1%,2种数据的油菜提取精度差异进一步减小;Sentinel-2A与SPOT-7数据油菜最优分类结果对比后,一致性精度和Kappa系数分别为93.3%和0.89。[结论]多时相Sentinel-2A数据可以很好地识别种植结构复杂地区的油菜,加入最佳纹理信息能够提高油菜的识别精度;Sentinel-2A可以广泛应用于小尺度区域作物分布信息的快速提取。 展开更多
关键词 Sentinel-2A spot-7 油菜 纹理信息 小尺度
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不同地表覆盖下SPOT-7影像大气校正方法研究 被引量:1
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作者 巫兆聪 喻文蕴 《测绘地理信息》 CSCD 2021年第2期7-12,共6页
针对不同的地物覆盖类型,分析和评价了适用于SPOT-7卫星数据的大气校正方法,为其遥感定量研究和应用提供思路和参考。在河南省嵩山地区进行了同步观测实验,获取了SPOT-7卫星影像并进行大气校正处理,地面同步测量了大气光学特性和典型地... 针对不同的地物覆盖类型,分析和评价了适用于SPOT-7卫星数据的大气校正方法,为其遥感定量研究和应用提供思路和参考。在河南省嵩山地区进行了同步观测实验,获取了SPOT-7卫星影像并进行大气校正处理,地面同步测量了大气光学特性和典型地物样区光谱,计算了地物样区在影像上的反射率和植被指数,分析了不同地物覆盖类型下大气校正模型(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes,FLAASH)和大气模型(second simulation of the satellite signal in the solar spectrum,6S)的大气校正效果。对自然植被、农作物中的高秆作物、硬地建议采用FLAASH进行大气校正,对农作物中的低矮作物,建议采用6S进行大气校正。 展开更多
关键词 spot-7 大气校正 FLAASH 6S 植被指数
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基于SPOT-7影像的马尾松生物量估测模型研究 被引量:8
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作者 郑冬梅 夏朝宗 +2 位作者 王海宾 陈健 侯瑞萍 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期82-88,共7页
森林生物量的定量估算为全球碳储量循环及气候变化研究提供了重要的参考依据。以肇庆市马尾松生物量为研究对象,基于SPOT-7影像数据,提取出单波段、波段比值、纹理特征、地形等因子并进行优选,对优选后的变量因子进行分组,生成光谱特征... 森林生物量的定量估算为全球碳储量循环及气候变化研究提供了重要的参考依据。以肇庆市马尾松生物量为研究对象,基于SPOT-7影像数据,提取出单波段、波段比值、纹理特征、地形等因子并进行优选,对优选后的变量因子进行分组,生成光谱特征、纹理特征、光谱和纹理特征相结合的3种自变量集,采用偏最小二乘回归法和3种自变量集构建马尾松生物量估测模型并进行优选。结果显示:基于光谱特征构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.81,均方根误差为15.30 t/hm2,误差平均值为-5.65 t/hm2,总预报偏差的相对误差为9.30%;基于纹理特征构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.84,均方根误差为15.69 t/hm2,误差平均值为-4.73 t/hm2,总预报偏差的相对误差为7.78%;基于光谱和纹理特征相结合构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.83,均方根误差为15.24 t/hm2,误差平均值为-5.27 t/hm2,总预报偏差的相对误差为8.67%。由此可知,基于纹理特征构建的马尾松生物量模型要好于其他两种方法,估算精度更高。 展开更多
关键词 马尾松 生物量模型 光谱特征 纹理特征 spot-7影像
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