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基于Sentinel-2影像的典型草甸型湖泊大气校正研究
1
作者
孟飞
冯建飞
+2 位作者
付萍杰
张家威
陈飞勇
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2024年第6期96-112,共17页
针对一种遥感影像大气校正算法很难同时适用于不同类型湖面的光谱校正问题,文章选取南四湖作为研究区,收集2019—2022年该区域“哨兵二号”(Sentinel-2)卫星遥感影像,采集同期宽敞湖面和水生植被覆盖湖面的光谱数据,基于自适应权重算法...
针对一种遥感影像大气校正算法很难同时适用于不同类型湖面的光谱校正问题,文章选取南四湖作为研究区,收集2019—2022年该区域“哨兵二号”(Sentinel-2)卫星遥感影像,采集同期宽敞湖面和水生植被覆盖湖面的光谱数据,基于自适应权重算法,利用Acolite、Sen2Cor和C2RCC三种传统大气校正方法优势,构建了两种多光谱影像大气校正新框架——自适应加权平均大气校正算法(AWA-AC)和改进的自适应加权平均大气校正算法(IAWA-AC)。使用各算法对南四湖Sentinel-2影像进行大气校正试验,并对校正结果进行精度评价对比,结果表明:文章提出的影像大气校正新框架比传统单一算法效果更好,表现在研究时段区域内实测光谱和大气校正影像光谱的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均无偏相对误差(AURE)等3个指标,最大提升值分别为79.75%、71.55%和70.43%。在无实测光谱数据推算R2的前提下,使用文中构建的IAWA-AC算法对遥感影像进行大气校正,能够获得较好的光谱保真度。
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关键词
大气校正
Acolite
算法
C
2
RCC
算法
sen2cor算法
自适应加权平均
南四湖
“哨兵二号”卫星
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职称材料
题名
基于Sentinel-2影像的典型草甸型湖泊大气校正研究
1
作者
孟飞
冯建飞
付萍杰
张家威
陈飞勇
机构
山东建筑大学测绘地理信息学院
山东科技大学测绘与空间信息学院
山东建筑大学资源与环境创新研究院
出处
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2024年第6期96-112,共17页
基金
山东省引进顶尖人才“一事一议”项目(0031504)
国家自然科学基金项目(42101388)
+1 种基金
济南市校融合发展战略工程项目(JNSX2023065)
山东省高等学校“青创团队计划”项目(2022KJ201)。
文摘
针对一种遥感影像大气校正算法很难同时适用于不同类型湖面的光谱校正问题,文章选取南四湖作为研究区,收集2019—2022年该区域“哨兵二号”(Sentinel-2)卫星遥感影像,采集同期宽敞湖面和水生植被覆盖湖面的光谱数据,基于自适应权重算法,利用Acolite、Sen2Cor和C2RCC三种传统大气校正方法优势,构建了两种多光谱影像大气校正新框架——自适应加权平均大气校正算法(AWA-AC)和改进的自适应加权平均大气校正算法(IAWA-AC)。使用各算法对南四湖Sentinel-2影像进行大气校正试验,并对校正结果进行精度评价对比,结果表明:文章提出的影像大气校正新框架比传统单一算法效果更好,表现在研究时段区域内实测光谱和大气校正影像光谱的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均无偏相对误差(AURE)等3个指标,最大提升值分别为79.75%、71.55%和70.43%。在无实测光谱数据推算R2的前提下,使用文中构建的IAWA-AC算法对遥感影像进行大气校正,能够获得较好的光谱保真度。
关键词
大气校正
Acolite
算法
C
2
RCC
算法
sen2cor算法
自适应加权平均
南四湖
“哨兵二号”卫星
Keywords
atmospheric
cor
rection
Acolite algorithm
C
2
RCC algorithm
sen
2
cor
algorithm
adaptive weighted average
Nansi Lake
sen
tinel-
2
satellite
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Sentinel-2影像的典型草甸型湖泊大气校正研究
孟飞
冯建飞
付萍杰
张家威
陈飞勇
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2024
0
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