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森林资源监测Spot5遥感图像几何精校正方法研究 总被引：6，自引：1，他引：5
为探索空间分辨率为 2 5m的Spot5遥感图像用于森林资源监测的可行性 ,需进行遥感图像几何精校正 .该文在理论分析遥感图像校正模型的基础上 ,借助GPS虚拟网络参考站定位系统 ,以cm级精度测定校正遥感图像的地面控制点 ,通过实例计算 ,详细研究了在通用遥感图像处理软件ENVI、ERDAS及PCI中各种可能的几何精校正方法及实际精度状况 .综合考虑几何位置变换精度、灰度重采样精度及不同校正方法对地面控制点数量和分布的要求 ,结合林区Spot5遥感图像的特点和GPS定位现状 ,确定了适合森林资源调查的Spot5遥感图像几何精校正方法 . 相似文献
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林区GPS控制网的建立及应用 总被引：2，自引：2，他引：2
LI Chun-gan 《北京林业大学学报》2005,(Z2)
该文通过试验探讨了林区GPS控制网布设的方法和一般原则,研究了基于该网的GPS单点定位、小班边界空间定位和SPOT5、QuickBird等高空间分辨率遥感图像几何精校正地面控制点采集等GPS在林业中应用的主要问题.结果表明,通过以林区GPS控制网差分基准站作为控制点求解高精度的坐标转换参数,手持式GPS单机定位最大综合误差为3.86 m;小班边界平均位移和中心位置绝对位移分别为3.23、3.72 m,小班面积测量精度达到98%以上;所采集的地面控制点综合误差小于0.5 m,完全满足SPOT5、IKONOS及QuickBird等高空间分辨率卫星图像几何精校正的要求,对SPOT5和QuickBird图像进行多项式变换几何精校正,综合误差均小于1个像元.建立林区GPS控制网后,GPS在林区应用的精度和效率大大提高. 相似文献
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ER Mapper软件进行几何精校正的原理和方法 总被引：3，自引：0，他引：3
几何精校正是利用地面控制点(GCP)对遥感图像进行几何校正.用ER Mapper软件进行几何精校正,主要包括参数设置、控制点输入和几何精校正.影响几何精校正的因素,主要表现在GCP的数量、分布和本身的定位精度,校正方法不同,影响也不同. 相似文献
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星基差分GPS用于林区高分辨率遥感图像几何精校正 总被引：6，自引：0，他引：6
为解决林区缺乏大比例尺地形图而难以进行高空间分辨率遥感图像几何精校正问题,采用基于广域差分技术的星基差分GPS精确测定地面控制点(GCP),以多项式变换进行QuickBird pan(0.61 m)图像几何精校正.结果表明,全部GCP的点位误差均小于1个像元,总的点位误差为0.411 9.在进行图像灰度重采样中,最邻近点法、双线性内插法和三次褶积法的效果均无明显差异;就信息量和灰度值变动情况而言,以三次褶积法略好;就图像灰度保真而言,以最邻近点法略好. 相似文献
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以深圳市区一景QuickBird Pan波段遥感图像(总行列数为26 574×28 606,对应15.944 km×17.164km的实地范围)为研究对象,利用深圳市区GPS虚拟参考网络定位系统,以厘米级精度测定了65个在图像上易于识别的地面控制点三维坐标,通过65个控制点之间真实距离和在变形图像上对应距离之间的偏差,在分析线性阵列传感器成像原理,遥感图像像点位移影响因素及规律的基础上,利用平均残差平方和准则,系统分析了Quick-Bird Pan波段遥感图像的变形规律和定量估测模型。研究成果对高空间分辨率遥感图像几何精纠正算法研究具有应用价值。 相似文献
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地形地物被高度综合化,只存在超大尺度或大尺度的特征地物,可供选择GCP(地面控制点)的明显地物非常有限,这是中低分辨率遥感图像进行几何精校正面临的最大难题。本文提出了基于SRTM3数据构建与遥感图像几何特征尺度一致的地理参照,对MODIS图像进行几何精校正的方法。首先,利用90 m分辨率的SRTM3进行地形综合,生成250 m像元尺度的DEM并提取地性线,并将其与1∶25万的大型湖泊、大江大河矢量图合并;使用地形光照立体渲染模型 (Hillshade)制作250 m的负立体可视化彩色地形地貌图;集成由3种地理信息要素构成的地理参照数据集。之后,分别选取250和500 m分辨率的MODIS数据,利用亚像元分解与增强技术制作125 m分辨率的假彩色影像。最后,叠加显示地理参照数据集和假彩色卫星图像,目视比对采集控制点,利用自适应三角网控制校正模型对多波段数据进行校正处理,其GCP点集的均方误差达到了431 m。结果表明:250 m分辨率的DEM地性线与MODIS亚像元图像表达的特征地物的几何尺度一致,MODIS图像中能识别的特征地物在SRTM3地性线与大型水系中均能找到,地性线所表达的特征地物点的数量多于遥感图像。与传统的基于基础地理底图选择控制点的方法相比,本文提出的方法更有利于同名地物点的判读和选取,并且操作处理简单,选取的GCP点的坐标精度较高,纠正处理工作效率高。 相似文献
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遥感区域大小对森林蓄积估测影响规律的研究 总被引：6，自引：2，他引：6
该文将 1幅TM遥感图像分别分成 1 4及 1 2幅 ,通过实例分析了 1 4,1 2及整幅TM图像所能达到的几何精校正精度 .然后 ,以样地对应的遥感和GIS信息为影响森林蓄积估测的变量 ,采用最小二乘原理及岭迹分析 ,研究了上述 3种不同面积幅值图像对应林区影响森林蓄积估测的主要变量 .由 3种不同面积遥感区域蓄积估测方程中所含变量的个数、种类及预报精度 ,详细分析了遥感区域大小对蓄积估测的影响规律 相似文献
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遥感资料的准备和处理是遥感技术在实际应用中的核心工作,文中探讨了利用ERDASIMAGING软件对闽江流域TM影像进行几何精校正的方法,并对ERDAS IMAGING软件中相关模型参数设置及原理、地面控制点的设置进行了研究,为后期的闽江流域资源动态监测打下基础。结果表明:影响几何精校正的主要因素是GCP的数量、分布和定位精度及校正方法和重采样方法;一景影像采用14-18个GCP其纠正精度可以控制在半个像元以内,本研究校正所得闽江流域影像的纠正精度为0.225 4个像元,符合资源动态监测的精度要求。 相似文献
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提出了一种快速获取大量地面控制点的方法,以TM影像为基准图像选择初始同名点,经过自动计算误差、调整、平移误差消除、删除等步骤获取稳定的其他同名点,并采用线性橡皮拉伸进行几何精校正。试验证明,利用该方法进行几何精校正后的HJ-1CCD影像不但加快了选点速度而且能保证精度,可以用于遥感信息的提取以及为地理信息系统等提供可用的数据。 相似文献
11.
森林碳储量是反映森林生态系统生产力的重要指标,也是区域森林碳汇计量的基础。以浙江省开化县为研究区,采用2013年资源3号遥感影像与2014年森林资源清查样地数据,结合序列高斯协同模拟方法对全县地上部分森林碳储量及其分布进行估计,并以平均误差、残差平方和、平均相对误差以及均方根误差4个指标为基础对估计结果进行精度评价。结果表明:开化县2014年森林总碳储量空间协同仿真估计结果为7.221 573 Tg,碳密度值分布为0~109.178 0 Mg·hm-2,均值为32.376 4 Mg·hm-2,基于15%检验样本的平均相对误差为4.565%,仿真估计碳总量在实测样地估算的置信区间内。本研究发现,遥感影像与地面样地森林碳密度的相关性随遥感影像的空间分辨率变化而变化,这对于提高森林碳储量估计精度有着重要意义,也是下一步研究的重点。图5表3参29 相似文献
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近年来,随着气候变化和人类活动的加剧,全球森林面积持续减少、质量下降,生态环境事件频发,森林健康的问题受到前所未有的关注,已经成为生态文明战略的重要组成部分。我国森林资源持续增长,但同时也面临一些问题,如:造林结构单一、林分质量不高、生态稳定性弱等,如何系统准确评价其森林健康状况仍然是当前难点。相对于传统地面调查方法,遥感技术具有实时获取、重复监测以及多时空尺度等优势,并且随着高分遥感和人工智能等技术的飞速发展,大幅提高了解决森林健康评价难题的能力。为系统评估新型遥感技术应用于评价森林健康的潜力,本文在文献分析基础上,指出了现有路径和方法,具体包括:（1）通过文献计量学方法分析并明确了森林健康评价的4大核心内容（活力、组织结构、抵抗力和恢复力）和4大关键问题（树种分类、林木活力、林业有害生物、干旱胁迫）。（2）从不同尺度（单木?林分?生态系统?景观）、不同平台（近地面遥感?航空遥感?卫星遥感）和不同传感器（包括RGB相机、多/高光谱相机、激光雷达、热红外相机、微波雷达和叶绿素荧光扫描仪）3个角度,系统梳理现有遥感技术的优缺点。（3）围绕4个关键问题,阐述近年来应用遥感技术评价森林健康的路径和方法。进一步,本文指出了包括多数据源融合分析、森林健康监测网络与近地面遥感、森林健康大数据应用在内的挑战与机遇,以期为我国森林资源智慧管理提供参考。 相似文献
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喀斯待石漠化是在自然和人为因素相互作用下土地退化的现象.石漠化地区的遥感影像分类以往采用的是监督分类和非监督分类,但它们单纯地利用像元的亮度特征,分类精度低,往往不能满足实际的应用需要.决策树分类是一种新的遥感影像分类技术.以凯佐乡为研究对象,使用了ASTER影像数据、DEM和岩性数据,通过提取归一化植被指数、比值植被指数、地形坡度等数据建立分类规则,构建决策树.在ENVI软件支持下,获得了研究区的决策树分类影像.通过计算影像分类精度和Kappa系数.得到了以下结论：运用决策树分类法对石漠化地区遥感影像进行分类,可取得较理想的分类效果;实现了石漠化信息的自动化提取;若采用的遥感影像波段更多,DEM分辨率更高并减少数据处理中的误差将能够进一步提高分类精度. 相似文献
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森林资源分布具有辽阔性、复杂性、通达性差等特点,而遥感技术具有宏观、动态、便捷、可周期重复和成本低等优点,成为研究森林资源状况的理想手段。目前,在森林遥感应用中,多源遥感数据的提供能力越来越强。但由于遥感信息的综合性、复杂性,遥感信息处理技术相对落后。基于不同区域、不同季相和不同背景特征的森林遥感分类技术远未成熟。利用中巴资源卫星遥感数据,经过图像处理(包括图像的校正、图像的增强和图像的分类等),获取样地的灰度值,结合少量地面实测样地资料,通过线性回归建立森林郁闭度的数学模型,并进行检验以确保估测的精度,为林业生产和建设提供依据。 相似文献
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基于体素的森林地区机载LiDAR数据DTM提取 总被引：4，自引：0，他引：4
机载LiDAR是一种能够直接、快速获取被测目标三维空间信息的主动式遥感技术,被广泛用于获取高精度的数字地面模型,但是在植被比较密集、地势比较陡峭的森林地区,能够穿透植被到达地表的激光脚点数量较开阔区域少,对于提取精确的DTM有一定难度。该文提出一种继承式多分辨率体素滤波算法,从机载激光扫描数据中获取森林地区的DTM。该方法将激光点云数据划分为不同分辨率等级的体素,以体素为单位通过与邻域体素的高程加权均值比较,剔除植被点,保留地面点,从而获取森林地区的DTM。实验证明该滤波方法能够有效地提取森林地区的DTM。 相似文献
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农业遥感图像增强有利于图像信息的提取与分析,萤火虫算法是近年来较为新颖的智能仿生算法,目前国内外关于其能否用于农业遥感图像增强的研究未见报道。文章首先利用非完全Beta函数建立农业遥感图像增强模型,结合人眼最小灰度分辨力函数进行图像细节增强,将每个输入区间的像素灰度值变换到适当的输出灰度级区间,最终生成对比度均衡的图像;然后通过萤火虫优化算法在其动态决策域半径进行伪差分操作更新;最后确定最佳参数的收敛条件,给出了算法流程。试验仿真结果表明,萤火虫算法的农业遥感图像检测在图像细节增强评价指标、相位一致性指标、通用质量评价指标等方面与直方图算法、Retinex算法、小波变换算法、模糊聚类算法等相比数据较优,能够用于农业遥感图像增强。 相似文献
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以福建沙县为研究区,以SPOT-5影像为数据源,采用灰度共生矩阵方法提取健康林分与受害林分的纹理特征,构建最佳纹理量,分别采用像元统计和面向对象的方法进行虫害信息提取,结果精度分别为72.00%、74.75%。研究结果证明了利用遥感影像纹理特征进行马尾松毛虫害监测的可行性,为利用融合影像光谱信息与纹理信息进行虫害信息提取研究提供了实例支撑和技术参考,同时面向对象的方法优于传统的基于像元统计的分类方法,精度稍高,"椒盐现象"也有所改善。 相似文献