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GF-1遥感大数据自动化正射校正系统设计与实现
被引量：
15
1
作者
叶思菁
张超
+3 位作者
王媛
刘帝佑
杜振博
朱德海
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第S1期266-273,共8页
近年来随着遥感数据的爆炸性增长,快速、稳定的自动化影像正射校正成为遥感大数据处理的重要环节。该文在分析GF-1遥感大数据组织方式与元数据特征的基础上,将有理多项式模型正反变换与数字高程数据提取结合,设计实现自动化正射校正系统...
近年来随着遥感数据的爆炸性增长,快速、稳定的自动化影像正射校正成为遥感大数据处理的重要环节。该文在分析GF-1遥感大数据组织方式与元数据特征的基础上,将有理多项式模型正反变换与数字高程数据提取结合,设计实现自动化正射校正系统,并以提高正射校正计算效率与稳定性为目标,研究待校正影像对应数字高程数据快速提取方法,待校正影像分块读取策略等关键问题。在此基础上针对20景覆盖不同地形区域GF-1 8 m多光谱正射校正影像选择均匀分布的检查点,以Google Earth影像中同名点坐标为真值,分析校正误差及收敛情况,试验结果 X(纬线方向)方向和Y(经线方向)方向最大误差均小于16.863 m,距离误差小于23 m,并且92.25%的检查点误差小于16 m(2个像元)。该文提出的自动化正射校正方案在山地地形与平原地形均表现出良好的校正精度与稳定性。
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关键词
遥感
数据处理
正射校正
数字高程模型
提取
RPC模型
地理信息系统
GF-1
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职称材料
基于Landsat时间序列数据的祁连山区域土地利用变化
被引量：
11
2
作者
张赫林
彭代亮
+2 位作者
邓睿
王大成
韩永欢
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期665-676,共12页
为了研究祁连山地区土地利用变化情况,基于祁连山区域1986—2015年的Landsat时间序列数据,通过相对辐射校正获取时序地表反射率数据.采用光谱扩展与基于回归树的决策树分类(CART)获取规则的决策树分类方法,应用于长时间序列卫星影像,对...
为了研究祁连山地区土地利用变化情况,基于祁连山区域1986—2015年的Landsat时间序列数据,通过相对辐射校正获取时序地表反射率数据.采用光谱扩展与基于回归树的决策树分类(CART)获取规则的决策树分类方法,应用于长时间序列卫星影像,对各类土地利用类型近30 a的变化情况进行分析.结果表明:相对辐射归一化能有效减少时间序列数据之间光谱值差异,基于CART获取规则的决策树分类方法具有较高的分类精度.以2012年分类结果为例,总体分类精度为88.72%,Kappa系数为0.86,并分析了可能存在的误差.研究区耕地、林地和草地面积总体呈下降趋势发展,并且草地破碎化程度加剧,戈壁面积增多,植被退化导致土地荒漠化问题更加严重.最后,根据研究区土地利用变化情况进行讨论,并针对该情况提出建议.
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关键词
Landsat时序数据影像
长时间序列
相对辐射归一化
CART决策树分类
土地利用/覆被变化
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职称材料
题名
GF-1遥感大数据自动化正射校正系统设计与实现
被引量：
15
1
作者
叶思菁
张超
王媛
刘帝佑
杜振博
朱德海
机构
中国
农业大学农业部农业信息获取
技术
重点实验室
中国科学院遥感与数字地球研究所国家遥感应用工程技术研究中心
中国
农业大学国土资源部农用地质量与监控重点实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第S1期266-273,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(41171337)
文摘
近年来随着遥感数据的爆炸性增长,快速、稳定的自动化影像正射校正成为遥感大数据处理的重要环节。该文在分析GF-1遥感大数据组织方式与元数据特征的基础上,将有理多项式模型正反变换与数字高程数据提取结合,设计实现自动化正射校正系统,并以提高正射校正计算效率与稳定性为目标,研究待校正影像对应数字高程数据快速提取方法,待校正影像分块读取策略等关键问题。在此基础上针对20景覆盖不同地形区域GF-1 8 m多光谱正射校正影像选择均匀分布的检查点,以Google Earth影像中同名点坐标为真值,分析校正误差及收敛情况,试验结果 X(纬线方向)方向和Y(经线方向)方向最大误差均小于16.863 m,距离误差小于23 m,并且92.25%的检查点误差小于16 m(2个像元)。该文提出的自动化正射校正方案在山地地形与平原地形均表现出良好的校正精度与稳定性。
关键词
遥感
数据处理
正射校正
数字高程模型
提取
RPC模型
地理信息系统
GF-1
Keywords
remote sensing
data processing
orthorectification
digital elevation model
extraction
RPC model
geographic information system
GF-1
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于Landsat时间序列数据的祁连山区域土地利用变化
被引量：
11
2
作者
张赫林
彭代亮
邓睿
王大成
韩永欢
机构
重庆交通大学建筑与城市规划
学院
中国科学院
遥感
与数字地球
研究所
数字地球
重点实验室
重庆交通大学水利水运
工程
教育部重点实验室
中国科学院遥感与数字地球研究所国家遥感应用工程技术研究中心
长丰县杨庙中学
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期665-676,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(41571423)
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0501501)
+2 种基金
中国科学院青年创新促进会资助项目
国土资源部地学空间信息技术重点实验室开放基金资助项目(KLGSIT2015-07)
重庆交通大学国家内河航道整治工程技术研究中心暨水利水运工程教育部重点实验室开放基金资助项目(SLK2014B04)
文摘
为了研究祁连山地区土地利用变化情况,基于祁连山区域1986—2015年的Landsat时间序列数据,通过相对辐射校正获取时序地表反射率数据.采用光谱扩展与基于回归树的决策树分类(CART)获取规则的决策树分类方法,应用于长时间序列卫星影像,对各类土地利用类型近30 a的变化情况进行分析.结果表明:相对辐射归一化能有效减少时间序列数据之间光谱值差异,基于CART获取规则的决策树分类方法具有较高的分类精度.以2012年分类结果为例,总体分类精度为88.72%,Kappa系数为0.86,并分析了可能存在的误差.研究区耕地、林地和草地面积总体呈下降趋势发展,并且草地破碎化程度加剧,戈壁面积增多,植被退化导致土地荒漠化问题更加严重.最后,根据研究区土地利用变化情况进行讨论,并针对该情况提出建议.
关键词
Landsat时序数据影像
长时间序列
相对辐射归一化
CART决策树分类
土地利用/覆被变化
Keywords
Landsat image long time-series relative radiation normalization CART （classification and regression tree） decision tree classification land use change
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GF-1遥感大数据自动化正射校正系统设计与实现
叶思菁
张超
王媛
刘帝佑
杜振博
朱德海
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
15
在线阅读
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职称材料
2
基于Landsat时间序列数据的祁连山区域土地利用变化
张赫林
彭代亮
邓睿
王大成
韩永欢
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
11
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职称材料
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引证文献
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