简介:本文以2006年1月24日发射成功的日本地球观测卫星ALOS卫星(AVNIR-2)数据为数据源,选取盐城丹顶鹤保护区核心区湿地作为研究区,尝试寻找一种有效的针对ALOS数据凸显湿地植被信息的图像变换方法,实现对遥感数据的数据降维,提高假彩色合成的图像效果的目的。同时也为其他的新的遥感数据源的数据处理提供一些思路。本文对传统的主成分分析作了改进,在对影像作主成分变换前,首先依据4,5,2假彩色合成的图像的上的细微色调差别,精选细分湿地植被,选择8类训练区,保证每类的训练区的像元数相同。根据训练区的统计数据再对整幅影像做主成分分析。通过这种有训练区辅助的主成分变换,其变换后的主成分第一分量包含了数据中的绝大部分的湿地植被信息,其中第一、二、三分量内含有的湿地植被信息量逐级减少,第四分量几乎不含湿地植被信息。在对ALOS数据进行训练区辅助主成分变换的同时也对ALOS数据进行传统的主成分变换。利用传统主成分变换后的分量数据与训练区辅助主成分变换的分量间的相互关系。经统计运算和反复实验,制定了三个假彩色合成方案:方案一,RGB:PC训练区1,PC训练区2,PC训练区3;方案二,RGB:PC传统1,PC传统2,PC传统5;方案三,RGB:C训练AQ1,PC传统2,PC传统5。在目视效果上,方案三有效凸现了湿地植被信息,扩大了细微差别,边界更明显,视觉效果更好。计算方案二和方案三的最佳波段组合指数,方案三也明显优于方案二。
简介:视频监控正在朝着更为宽广的领域延伸。局限于小区或者大楼的小范围安防系统,也许不难提出一个圆满的解决方案;但是对于像”平安城市“建设这样密布天罗地网的项目来说,图像采集、传输、储存,管理、共享的每一个细节.可以说大多数的厂商、集成商、工程商都是无经验可循的。其中.还有一些令人难以预料的风险。仅以监控系统中的某些细节为例,如前端摄像机的预置功能没有充分利用,管理者在调用图像之后,忘了将摄像机调回到原来所在的正常位置.致使摄像机无法继续工作;又如,要考虑到节省传输的网络带宽.就要牺牲影像清晰度之间的矛盾等等问题……因而.要规避这些风险及处理好各个细节问题,就需要对整个图像信息的管理体系做到统筹设计和管理。
简介:摘要:高分二号卫星是我国“高分专项”中首颗成功发射的国产亚米高空间分辨率遥感数据,也是我国目前空间分辨率最高的遥感卫星数据。本文以空间分辨率为2.5米的SPOT-5遥感数据和空间分辨率为25米的DEM数据为参考数据,从相对正射校正、几何配准、数据融合、彩色合成等方面探索了高分二号遥感数据处理方法,对各阶段处理结果进行了评价。最终确定了高分二号遥感数据处理流程、评价了该数据的空间定位精度,为该数据在土地利用动态监测、矿产资源调查、城乡规划监测评价、交通路网规划、森林资源调查、荒漠化监测等行业的应用提供技术支持。关键词:高分二号;处理方法;处理流程;评价