一种高光谱遥感影像大气纠正方法及系统

    公开(公告)号:CN104483663A

    公开(公告)日:2015-04-01

    申请号:CN201410827642.9

    申请日:2014-12-25

    CPC classification number: Y02A90/19 G01S7/48

    Abstract: 本发明公开了一种高光谱遥感影像大气校正方法及系统,包括步骤:步骤1,根据卫星信号获得暗目标蓝波段和红波段的地表反射率和观测表观反射率;步骤2,基于卫星信号反演气溶胶模式;步骤3,基于卫星信号和当前大气气溶胶模式反演水汽含量;步骤4,采用反演获得的当前大气气溶胶模式和当前水汽含量对遥感影像进行大气校正。本发明针对不同区域的特点建立相适应的气溶胶模式,在大气校正前先反演气溶胶模式,从而提高大气纠正的准确性;本发明综合考虑了水汽含量与气溶胶间的相互影响,对气溶胶光学厚度与水汽含量进行协同反演,可进一步消除气溶胶光学厚度与水汽含量间的相互影响。

    一种高光谱遥感影像大气纠正方法及系统

    公开(公告)号:CN104483663B

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201410827642.9

    申请日:2014-12-25

    CPC classification number: Y02A90/19

    Abstract: 本发明公开了一种高光谱遥感影像大气校正方法及系统,包括步骤:步骤1,根据卫星信号获得暗目标蓝波段和红波段的地表反射率和观测表观反射率;步骤2,基于卫星信号反演气溶胶模式;步骤3,基于卫星信号和当前大气气溶胶模式反演水汽含量;步骤4,采用反演获得的当前大气气溶胶模式和当前水汽含量对遥感影像进行大气校正。本发明针对不同区域的特点建立相适应的气溶胶模式,在大气校正前先反演气溶胶模式,从而提高大气纠正的准确性;本发明综合考虑了水汽含量与气溶胶间的相互影响,对气溶胶光学厚度与水汽含量进行协同反演,可进一步消除气溶胶光学厚度与水汽含量间的相互影响。

    多尺度森林动态变化监测方法

    公开(公告)号:CN104851087A

    公开(公告)日:2015-08-19

    申请号:CN201510186166.1

    申请日:2015-04-17

    CPC classification number: G06T7/0002 G06T2207/10032

    Abstract: 本发明公开了一种多尺度森林动态变化监测方法,包括:遥感影像几何校正与配准;利用一年内不同季节的1KM分辨率的MODIS时间序列NDVI数据,获得1KM分辨率的土地覆盖类型图;利用多年1KM分辨率的土地覆盖图,生成粗尺度土地覆盖变化图;利用粗尺度土地覆盖变化类型图建立粗尺度森林植被变化掩模文件;根据粗尺度森林植被变化掩模文件,在30m分辨率TM影像上构建森林植被特征指数;粗尺度土地覆盖变化图与时间序列的森林特征指数相结合的森林动态变化信息提取。本发明提供的方法利用不同空间分辨率的时间序列遥感数据,可对大面积区域实现从粗尺度土地覆盖到精尺度森林变化的逐级细化的森林动态监测,不仅能提供监测效率,而且还能提高监测准确性。

    多尺度森林动态变化监测方法

    公开(公告)号:CN104851087B

    公开(公告)日:2017-11-03

    申请号:CN201510186166.1

    申请日:2015-04-17

    Abstract: 本发明公开了一种多尺度森林动态变化监测方法,包括:遥感影像几何校正与配准;利用一年内不同季节的1KM分辨率的MODIS时间序列NDVI数据,获得1KM分辨率的土地覆盖类型图;利用多年1KM分辨率的土地覆盖图,生成粗尺度土地覆盖变化图;利用粗尺度土地覆盖变化类型图建立粗尺度森林植被变化掩模文件;根据粗尺度森林植被变化掩模文件,在30m分辨率TM影像上构建森林植被特征指数;粗尺度土地覆盖变化图与时间序列的森林特征指数相结合的森林动态变化信息提取。本发明提供的方法利用不同空间分辨率的时间序列遥感数据,可对大面积区域实现从粗尺度土地覆盖到精尺度森林变化的逐级细化的森林动态监测,不仅能提供监测效率,而且还能提高监测准确性。

    一种高分辨率遥感影像的变化检测方法

    公开(公告)号:CN104156955A

    公开(公告)日:2014-11-19

    申请号:CN201410379695.9

    申请日:2014-08-04

    Abstract: 本发明涉及一种高分辨率遥感影像的变化检测方法,所述方法包括如下步骤:(1)利用Mean-shift影像分割算法,对不同时相的影像进行多尺度分割,形成不同尺度的地理对象;(2)多尺度地理对象的特征提取与特征向量构建;(3)基于变化矢量法(change vector analysis,CVA)对不同时相多尺度地理对象特征向量进行变化检测,获得最终的变化检测的结果。

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