论文部分内容阅读
本文讨论一种新的数据变换方法。研究发现,在3或4波段卫星图像(SPOT, IKONOS, Quick Bird和MSS)中,只含有三个最基本的固有地物遥感特性:总的辐射水平L、可见-红外辐射平衡B以及波段辐射变化方向和速度(向量)V;而在5或7波段甚至更多波段卫星图像(NOAA, TM, ASTER)中,除了上述三个以外,还有另外一个最基本的固有地物遥感特性,即热辐射强度I。但后者仅由一个或多个热波段来表征,且相对独立,可直接使用,不必进入信息提取。因此信息提取只在于从原始卫星图像中提取L, B和V。此外我们又发现,在地球表面有三个最基本的地被构成要素,即裸地(广义),植被和水体。
它们以不同比例构成所有的地被。还有,在卫星图像的彩色合成图象(包括其它彩色图像)上,有三个最基本的颜色,即红、绿、兰,它们生成彩色图像上的所有颜色。进一步研究发现,这三个最基本的遥感特性,三个最基本的地被要素和彩色合成图象上的三个最基本的颜色,从理念上来说,可以构成一个三三对应的正三角形图式。也许一个好的数据变换方法,能将这个图式变为现实,通过回归计算和特定变量选择,完成了这个任务。变换出来的L、B和V图像,信息相对独立,分布均衡,并有清楚、确定的物理的、数学的和地理学的含义,它们能够有效地用来生成高质量的彩色合成图像。在这种彩色合成图象上,红、绿、兰、黄、品、青及其他各种彩色,均能产生,且各种颜色都纯正、饱和、平衡、含义确定,并接近于自然界地物本身的颜色。因此,地物的解译和分辨比较容易,而且不仅可根据经验进行,还可根据逻辑进行。L、B、V图像还可有效地用于地物的分类和数值分析。本文提供了TM、SPOT、NOAA、IKONOS、QuickBird、FORMASAT-2、OrbView-3、MSS和ASTER等常用卫星图像的变换方程。