基于TM差值影像的云及其阴影检测

来源 :第三届全国高分辨率遥感数据处理与应用研讨会暨地理国情监测技术与应用研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:duminzl
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  在人类现在可利用的卫星遥感谱段中,除雷达(SAR)和激光(LIDAR)能穿云透雾获取下垫面信息外,其它谱段都未能彻底解决影像获取过程中的云雾覆盖问题。由这些谱段所获取的遥感影像会出现云及其阴影覆盖,导致目标地物的信息受到干扰,给遥感影像的解译和应用造成了一定的困难。
其他文献
1 研究目的:(1)研究该方法制作的正射影像能否达到纠正精度要求;(2)解决短期内难以完成高重叠度海量影像数据处理的问题;(3)解决控制点不足且分布不均的问题;(4)解决整景影像之间接边差大,对后续镶嵌等工作造成极大困难的问题。
近年来,智慧城市建设如火如荼,各部委、各地方、各行业相应出台各种智慧城市建设指导意见或建设方案。按照李德仁院士的理论,智慧城市是基于数字城市、物联网和云计算建立的现实城市与数字城市的融合,是基于空间信息化技术的基础上,通过物联网云计算等技术以实现对人和物的感知、控制和智能服务。传统的单一的空间信息服务已经无法满足智慧城市及智慧应用的需求,通过地理国情监测实现的对地形、水系、湿地、冰川、沙漠、地表形
1 研究目的:ADS80 数字航空摄影系统集成了POS 技术进行航空摄影,大幅度减少了野外控制,由于其基高比达到0.76,有利于提高高程精度.本文分析了其高程精度能否满足不同地形的大比例尺测图精度要求.
地理国情主要是指地表自然和人文地理要素的空间分布、特征及其相互关系,是基本国情的重要组成部分。普查对象主要是我国陆地国土范围内的地表自然和人文地理要素。
高光谱遥感影像是地理国情监测的重要信息源。高光谱影像数据量庞大,不利于目标信息提取,常在信息提取前用波段选择和波段压缩方法减小数据量,但会造成有效信息损失,降低精度。决策树能够根据目标特点,自动选择对目标信息提取最有用的波段。
遥感影像的自动解译是从影像获得信息重要手段。目前,由于该问题的复杂性,没有任何方法和实用的系统能够做到媲美人的目视解译的鲁棒性,自动解译的结果往往需要进行大量的人工编辑。
随着遥感应用对高光谱遥感影像分类精度要求的不断提升,传统高光谱遥感分类算法已很难满足要求。进一步提升高光谱遥感影像的分类精度通常有两种方式:一种是发展新的高光谱遥感影像分类算法;另一种是对现有的各种基分类器进行集成。
随着对地观测技术的高速发展,遥感影像呈现出高分辨率的特点。高分辨率遥感影像信息提取对实现数字地图制作、数字城市建设、GIS 数据更新等有着重要的作用,但也对与之相关的数字图像处理技术提出了更高的要求。其中,建筑物的提取尤为重要。
2013 年是全国第一次地理国情普查工作正式开展的第一年,针对于当前时间紧、任务重的现状,急切需要切实可行的方法减轻作业压力及节省作业时间。本文主要探讨的是基于Arcgis 在地理国情要素提取中对水系自动提取的可行性研究。
1 研究目的:针对目前遥感城市建筑用地信息提取存在的精度不高、适用性不强等问题,本文提出了一种利用仿建筑用地指数来提取城市建筑用地信息的新方法。
会议