【摘 要】
：
亚米级的高分辨率影像指的是地面分辨率能达到1 m以下的卫星遥感影像。亚米级影像是省级地理信息资源建设与更新的重要基础性数据。本文依托黑龙江省基础测绘项目,基于PCI软件,以控制点库数据为参考,制定了一套较为完整的从空三加密到正射纠正的亚米级影像制作的技术流程,为推进省级基础地理信息数据快速更新提供了一定的参考。
论文部分内容阅读
亚米级的高分辨率影像指的是地面分辨率能达到1 m以下的卫星遥感影像。亚米级影像是省级地理信息资源建设与更新的重要基础性数据。本文依托黑龙江省基础测绘项目,基于PCI软件,以控制点库数据为参考,制定了一套较为完整的从空三加密到正射纠正的亚米级影像制作的技术流程,为推进省级基础地理信息数据快速更新提供了一定的参考。
其他文献
积雪是地球表面重要的覆盖物,也是全球大气与地表相互作用的重要影响因素。本文以资源三号和高景一号卫星遥感影像为主要数据源,将天山中段地区作为主要研究区,分别采用差值指数阈值法和影像亮度分割法,获取遥感影像积雪范围。对比分析可知,利用影像亮度分割法获取积雪范围的结果更准确。利用遥感手段识别积雪范围,对开展智能化地物识别具有重大意义,同时,对开展智能遥感应用也具有重要的应用价值。
新型基础测绘作为智慧城市建设的基本点,目前已在多地展开试验性建设工作。2020年黑龙江省基础测绘项目与传统省基础测绘项目相比较,在作业模式、数据成果、生产方法等诸多方面存在不同,尤其是在多比例尺数据整合等方面。本文对2020年的黑龙江省基础测绘进行了大量的探索与实验,为下一年度的基础测绘及天地图生产建立了良好的生产作业模式。
空间结构特征是高分影像最显著的特征之一,高分影像的各种地物类型都表现出不同的结构特征,这些结构既包括纹理的、几何的,也包括空间关系的,有效地利用高分影像的结构特征可以弥补光谱特征进行分类的不足。本文以高分影像的空间结构特征建模与信息的提取为主题,主要研究了空间自相关统计量的计算和利用空间自相关统计量对图像进行处理,以及基于空间半变差函数高分影像样本的空间结构信息提取,最后以空间自相关统计量与空间半
以国产ZY1E高光谱遥感影像作为影像数据源,选取黑龙江省绥化市青冈县为研究区,对ZY1E高光谱遥感影像的光谱特性及多波段组合特性进行研究,并开展了研究区汉麻的提取研究。试验表明:ZY1E高光谱遥感影像可以提供更为丰富的空间信息和地物光谱信息,更利于地物的精细识别,2020年青冈县共种植汉麻0.22万hm2,主要集中在北部区域,汉麻提取的总体分类精度为98%,Kappa系数为0.962 3。
高分二号(GF-2)卫星是我国"高分专项"中首颗成功发射的亚米高空间分辨率遥感数据,是地理国情监测、国土三调等自然资源调查监测项目的重要数据源。受卫星姿态测摆偏差、定位偏差和辐射偏差的影响,在卫星正射影像生产过程中会遇到色带异常和初始定位精度较差、高度偏移的影像,这些问题影像使用常规的生产工艺无法得到合格的精度。本文根据高分二号数据偏差的特点,采用对全色影像进行区域网平差粗校正先解决初始偏移问题,
利用简译遥感信息提取软件,以资源三号高分辨率卫星影像为数据源,选取老挝首都万象市为研究区,采用分层信息提取思想,在道路、建筑等地表覆盖要素人工提取结果的基础上,对未分类地物(水田、旱地、林地、工矿用地),利用最小距离算法和深度学习算法进行信息提取研究。研究结果表明,基于最小距离算法的总体分类精度为85.7%,Kappa系数为0.816 5;基于深度学习算法的总体分类精度为89.29%,Kappa系
目前,针对低分辨率遥感影像的道路提取研究已经很多,但是在中、高分辨率遥感影像中,丰富的场景信息以及路面车辆、交通标志线、绿化带或路边行树等噪声都会对道路提取产生影响,因而,道路提取仍是一项较为困难的工作。有鉴于此,本文提出了一种基于圆形模板的高分辨率遥感影像道路提取方法,以空间分辨率为0.8 m的高分2号影像为实验数据,利用区域增长、模板匹配方法,结合影像灰度、影像形态学梯度及道路中心点之间的夹角
无人机、卫星等获取的高分辨率遥感影像中不可避免地存在云层遮挡问题,这对遥感影像生产和应用造成一定程度的干扰。本文针对RGB彩色遥感影像中存在的云层遮挡问题,提出了一种基于RGB彩色遥感影像的快速云检测方法。首先根据RGB三通道的光谱信息生成粗云图,引入景观格局指数,然后排除地面非云层高亮图斑误差,利用原始影像作为引导,对初步云提取结果进行引导滤波,获得精细化云图,最后对结果进行矢量化处理,自动提取
基于谷歌云在线处理平台(Google Earth Engine,GEE),以2019年全年Landsat-8 OLI影像为数据源,选取黑龙江省哈尔滨市为试验区,基于决策树算法、随机森林算法、最邻近算法、支持向量机算法开展土地覆盖分类方法研究,并对不同分类器方法提取结果进行精度评价。试验结果表明,基于GEE平台可以快速完成土地覆盖分类,各分类方法都可以达到较好的效果;采用决策树算法提取结果最优,总体
高景一号为高分辨率、高精度数字表面模型(DSM)的自动提取提供了重要数据来源。本研究利用高景一号数据,采用常用的3种国产测绘生产软件自动匹配DSM,并对其匹配效果进行对比分析。实验结果表明,采用CloudTubeSat软件和CIPS软件整体的匹配结果较好,光滑噪声点较少。其中,采用CloudTubeSat软件在山地中匹配效果较好,采用CIPS软件在平地、地貌琐碎区匹配效果较好。3种软件对困难地区的