【摘 要】
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随着高空间、高光谱、高辐射、高时间分辨率的新一代航天卫星遥感系统的普遍应用,以自适应多模态遥感观测为主要特征的智能观测卫星系统发展趋势明显.为了实现自适应多模态观测,核心问题就是要先验判定卫星成像区域内地表覆盖类型及其反射率状况,从而建立与太阳光照条件、地表覆盖类型、与反射率相关的成像载荷积分时间、不同压缩比的成像参数设置模型,以选择最优的观测模式.本文以中分辨率成像光谱仪(MERIS)地表反射率
【机 构】
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中国科学院遥感应用研究所 北京100101;二十一世纪空间技术应用股份有限公司 北京100096
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随着高空间、高光谱、高辐射、高时间分辨率的新一代航天卫星遥感系统的普遍应用,以自适应多模态遥感观测为主要特征的智能观测卫星系统发展趋势明显.为了实现自适应多模态观测,核心问题就是要先验判定卫星成像区域内地表覆盖类型及其反射率状况,从而建立与太阳光照条件、地表覆盖类型、与反射率相关的成像载荷积分时间、不同压缩比的成像参数设置模型,以选择最优的观测模式.本文以中分辨率成像光谱仪(MERIS)地表反射率影像和GlobCover全球陆地覆盖分类图为数据源,建立了地表覆盖分类图及其反射率影像矢量化处理的技术流程,构建了以冰雪、沙漠、裸土、岩石、农作物、森林、草地、水体等不同地表覆盖类型及其在不同季节中在蓝、绿、红、近红外波段的地物背景知识数据库.遥感卫星成像任务规划以该知识库为技术支撑,先验判断成像区域内的地表特征及其反射率值,从而自适应选择最优的观测模式,面向观测对象提升遥感图像的质量.
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