长时序Landsat数据辐射校正方法对比研究

Landsat数据以其存档时间长、辐射性能稳定、全球免费获取等优势,被广泛应用于时序定量遥感监测研究。但长时序的遥感数据必须经过辐射校正获得地表反射率后,才能应用统一的模型或分类规则进行地表变化监测。文章以重庆地区2001年到2009年的5景Landsat数据为数据源,分别采用基于MODIS大气产品和6S辐射传输模型的逐像素大气校正方法和基于多元变化检测的相对辐射校正方法反演了地表反射率,并采用目视解译、影像直方图和时序未变化像元统计,对上述两种辐射校正结果进行了对比分析。结果表明:两种校正方法均能有效反演时序Landsat数据的地表反射率,消除时序影像的地物色彩差异,且时序未变像元点的反射率光谱一致性较好。大气校正能够消除可见光波段的大气空间异质性影响,使反演结果在时间序列上具有更高的稳定性和精度。     

基于深度学习的在轨辐射定标方法研究

辐射定标是将卫星传感器的计数值转化为具有物理意义的数值的关键环节。传统的在轨定标方法都是基于一天的数据,定标精度受限于当天的地面测量数据和天气情况。文章提出了一种基于深度学习的在轨定标新方法,其思想是利用定标场地的大量历史卫星影像、历史大气数据和历史光谱数据,通过对这些数据的学习和筛选,构建和真实场景最接近的定标场地模型。利用这一定标场地模型,模拟出待定标卫星成像时刻对应观测几何下的表观反射率,实现传感器的绝对辐射定标。为验证新方法的有效性,分别利用场地定标法、交叉定标法和深度学习定标法对"高分一号"卫星PMS2相机进行在轨辐射定标。结果表明,深度学习定标法的定标精度和场地定标法接近,优于交叉定标方法,且具备交叉定标方法的成本低、频率高、可实现历史数据再定标等优点,是一种比较理想的在轨定标新方法。     

顾及光行差改正的遥感卫星成像模型及验证

结合光学遥感卫星的几何特性和成像机理,系统地分析了光行差效应对光学遥感卫星对地观测精度的影响。根据光行差效应影响的机理与特点,文章推导出了严格的光行差模型,并通过一个变换矩阵将该模型引入到传统共线方程模型中,实现了模型中光线真方向向量与视方向向量之间的转换。在实验阶段,通过两组实验对本模型的精度和有效性进行了对比验证,首先基于不同侧摆角的模拟影像对比分析了传统模型和本模型的定位精度,然后,结合几何定标的补偿效应,对比分析了两种初始模型及定标后的精化模型在不同侧摆角下的定向精度,进而验证各模型对光行差的改正效果。实验结果表明,文中方法可以有效的补偿卫星影像由光行差引起的几何误差,提高敏捷光学卫星大侧摆成像时的定位精度。     

一种基于角点提取的遥感影像地面控制点自适应匹配算法

提出基于特征角点的控制点自适应匹配算法：依据图像数据灰度特征自动确定相应阈值，从基准影像上提取控制点。采用动态模板进行不等距搜索，确定潜在目标控制点；构建三角网，利用等角变换判别目标控制点；构建仿射变换方程来筛选目标控制点。该算法无需设定灰度相关系数最大值阈值即可判别目标控制点。选取ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据，对该算法进行试验，结果表明。该算法可以准确提取有价值的特征角点，具有较高的控制点识别精度和运算效率，具有较强的适应性和应用价值，较之传统匹配算法有明显优势。     

基于两种卫星传感器的不透水面提取指数比较

不透水面是城市化过程和环境品质影响评价的重要指标,快速、精确地从遥感影像上提取不透水面信息对分析城市扩张、地表结构变化和评价生态环境品质具有重要意义。前人已经提出了多种指数模型来识别不透水面信息,但是,裸土和沙地的干扰始终是困扰不透水面提取精度的一个主要因素。文章以分布有大量裸土和沙地信息的银川市部分区域为研究区,使用归一化建筑指数(Normalized Difference Built-up Index,NDBI)、比值居民地指数(Ratio Resident-area Index,RRI)、遥感建筑用地指数(Index Based Built-up Index,IBI)、垂直不透水层指数(Perpendicular Impervious Index,PII)和增强型不透水面指数(Enhancement Normalized Difference Impervious Surface Index,ENDISI)这5种目前常用的不透水面提取指数以及2个中等分辨率的传感器(Landsat8 OLI和Sentinel-2 MSI)数据,系统对比了10种不同指数模型和传感器组合下的不透水面提取结果,进而分析5种指数模型的差异性、对不透水面和裸土沙地的区分程度以及对不同传感器数据的响应效果。研究表明:5种不透水面指数在2种数据源下均可以基本提取出不透水面信息,其中指数RRI的提取结果总体精度最高;指数PII和RRI区分不透水面和裸土沙地的效果最好;指数NDBI、IBI和RRI对Sentinel-2 MSI的响应效果较好,指数ENDISI和PII对两种数据响应效果较一致。     

基于多尺度分布式融合估计的GPS/INS组合导航系统的研究

针对如何融合多传感器的数据、提高数据处理的可靠性和精度的问题,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多测度信号变换方法相结合,提出基于Kalman滤波的多尺度分解与估计联合的多尺度分布式融合估计算法.该算法首先建立系统的动态方程和观测方程,再利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理,归纳出该算法的实现步骤.最后通过组合导航系统的仿真验证算法的有效性,结果进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度.     

"高分四号"卫星正射校正精度分析

探究"高分四号"(GF-4)卫星影像在无精确控制点情况下进行基于有理函数模型的正射校正时,地形因素、参考影像以及高程数据对其结果的精度影响,并给出最适合GF-4卫星正射校正的经验性结论;文章分别对不同地形、不同分辨率的Landsat8参考影像以及不同分辨率的DEM数据进行正射校正实验,并从自动生成的控制点个数以及均方根误差两方面进行了精度分析。结果表明基于有理函数模型的正射校正对于不同的地形有着不同的校正效果,山地整体效果上略好于平原与城市;参考影像的全色波段与GF-4卫星影像的空间分辨率比例在0.8～1.0之间时,正射校正效果最佳;DEM对于GF-4卫星影像垂直方向正射校正效果显著,且分辨率越高校正效果越好。GF-4卫星影像的正射校正精度高低不仅与自身图像所包含的地形地貌有关,而且其参考影像与DEM数据的分辨率也会对精度有影响,宜选用分辨率相近的参考影像以及较高分辨率的DEM数据参与GF-4卫星的正射校正。     

几种新型的星载多光谱和成像光谱仪

近几年出现了几种新型的星载多光谱和成像光谱仪,例如:Landsat-7卫星的有效载荷增强型主题测绘仪+（ETM+）;EOS AM-1卫星的有效载荷多角度成像光谱仪（MISR）和先进空间热发射和反射辐射计（ASTER）;特殊探测器紫外成像光谱仪（SSUSI）。文章从结构、性能参数等方面综述了这几种星载成像光谱仪。     

波导传播的海杂波反射率

某些海杂波反射率模型是在标准传播条件下建立的反射率和掠射角间的关系式。本文假定掠射角只适于海面相位斜率的测绘。为了计算标准和非标准两种条件下的海面相位斜率，采用了抛物面方程模型。计算的检查表说明相位形状与标准传播掠射角有关，这个掠射角又与杂波反射率有关。并把得到的杂波反射率与用各种实验模型和非实验模型计算的反射率进行了比较。     

旋转森林算法在GF-2卫星影像土地利用分类中的应用

"高分二号"(GF-2)卫星影像中精细的空间信息可用于高精度的土地利用分类研究。为了获取基于GF-2卫星影像土地利用分类的最优特征空间,以及将旋转森林算法应用于提高遥感影像分类精度中,文章利用GF-2卫星影像数据,基于光谱特征(4个多光谱波段和1个全色波段)、指数(植被指数、水体指数及简单比值指数)和变换成分(主成分、最小噪声分离成分与独立成分)构建特征空间,应用基于决策树的旋转森林算法构建面向对象的分类规则集,进行土地利用分类,并与最近邻和决策树算法的分类结果对比分析。结果表明,结合光谱特征、几何特征和纹理特征,采用旋转森林算法得到的分类总体精度为84.85%,Kappa系数为0.819;引入指数、变换成分后分类总体精度提高4.90%,Kappa系数提高0.058;相比于最近邻分类器和决策树分类器,结合旋转森林思想的决策树分类器总体精度分别提高11.97%和15.44%,Kappa系数分别提高0.142和0.184。研究结果可为中国高分辨率卫星影像的信息提取及基于旋转森林算法的土地利用分类研究提供参考。