
编辑推荐
《环境一号卫星遥感数据处理》可供从事遥感技术和应用研究的科学工作者阅读,也可供高等院校遥感、地球信息科学等专业的师生参考使用。
目录
《地球观测与导航技术丛书》出版说明
前言
第1章绪论
1.1环境卫星介绍
1.2环境卫星数据特点
1.3环境卫星数据处理中的关键问题
第2章多源环境遥感数据的高精度辐射校正和交叉辐射定标
2.1高精度可见光近红外场地辐射定标与交叉辐射定标
2.1.1光学辐射定标开展相关方法研究及实验
2.1.2CCD相机高精度辐射定标研究
2.2高光谱成像仪辐射定标研究
2.2.1高光谱成像仪定标方法
2.2.2高光谱成像仪定标结果
2.2.3传感器探元响应不均一性校正
2.3红外相机辐射定标研究
2.3.1红外相机定标方法
2.3.2红外相机时间序列定标与验证
2.4高精度SAR场地辐射定标与交叉辐射定标
2.4.1S波段SAR辐射定标数理模型
2.4.2S波段SAR天线方向图校正
2.4.3S波段SAR辐射定标技术
2.4.4S波段SAR辐射定标误差及不确定性因素分析
2.4.5基于替代数据源的S波段SAR辐射定标软件系统
2.5传感器MTF校正
2.5.1曹妃甸在轨MTF测量实验
2.5.2HJ—1卫星CCD相机在轨MTF测量方法
2.5.3HJ—1卫星CCD相机在轨MTF测量结果
2.5.4HJ—1B卫星CCD相机MTF补偿算法
2.5.5MTFC结果
2.5.6MTFC算法评价
2.6光学传感器多源数据归一化
2.6.1光谱归一化处理方法
2.6.2BRDF角度归一化处理方法
2.7本章小结
参考文献
第3章多尺度环境遥感数据自动配准
3.1主流配准算法的比较
3.1.1基于灰度区域的图像配准方法
3.1.2基于特征的图像配准方法
3.1.3基于物理模型的图像配准
3.1.4结论
3.2同一传感器不同波段之间的配准
3.2.1配准特点
3.2.2配准方法
3.2.3实验结果
3.3环境一号星座不同卫星平台传感器的自动配准模型
3.3.1HJ—1A/B/C星传感器特点
3.3.2配准模型
3.3.3模型特点
3.4同类传感器间的图像配准
3.4.1配准特点
3.4.2配准方法
3.4.3实验结果
3.5异类传感器间的图像配准
3.5.1配准特点
3.5.2配准方法
3.5.3实验结果
3.6基于自动影像配准的遥感图像定位和几何精校正技术
3.7面向数据配准的遥感数据空间分辨率转换方法
3.7.1从低空间分辨率到高空间分辨率的尺度变换算法
3.7.2从高空间分辨率到低空间分辨率的尺度变换算法
3.7.3实验结果
3.8本章小结
参考文献
第4章环境一号卫星CCD相机云检测与大气订正
4.1云检测方法
4.1.1云特性分析
4.1.2CCD相机云检测
4.2CCD相机水环境遥感高精度大气校正方法
4.2.1国内外研究现状及存在问题
4.2.2水体大气校正方程及处理流程
4.2.3查找表构建
4.2.4算法结果与验证
4.3CCD相机城市环境遥感高精度大气校正方法
4.3.1国内外研究现状及存在问题
4.3.2基于“谱像合一”的环境一号卫星城市气下垫面气溶胶反演研究
4.3.3基于辐射传输模型的大气校正方法
4.4本章小结
参考文献
第5章面向环境遥感监测的环境一号卫星数据融合
5.1图像融合研究进展
5.1.1融合的概念
5.1.2图像融合常用方法
5.1.3融合效果评价
5.2面向环境遥感监测的环境一号卫星图像融合技术
5.2.1基于环境一号卫星B星的CCD与红外数据融合
5.2.2基于环境一号卫星A星的超光谱成像仪与CCD数据融合
5.3基于环境一号卫星CCD与SAR数据融合
5.4基于环境一号卫星多时相CCD数据融合
5.5本章小结
参考文献
第6章环境一号卫星遥感数据处理系统
6.1数据处理系统总体指标
6.1.1功能指标
6.1.2性能指标
6.2数据处理系统方案设计
6.2.1架构设计方案
6.2.2功能设计方案
6.2.3接口设计方案
6.3数据处理系统信息处理流程设计分析
6.3.1数据处理一般流程
6.3.2光学影像辐射定标
6.3.3雷达影像辐射定标
6.3.4多尺度环境遥感数据自动配准
6.3.5面向环境遥感监测的城市大气订正
6.3.6面向环境遥感监测的水体大气订正
6.3.7面向环境遥感监测的数据融合
6.4数据处理系统标准规范
6.4.1开发技术规范要求
6.4.2软件开发过程规范
6.5多传感器数据预处理核心算法集成
6.5.1集成思路
6.5.2功能集成
6.6环境一号卫星遥感数据处理系统运行实例
6.6.1系统介绍
6.6.2系统结构
6.6.3系统运行
6.7本章小结
彩图
文摘
版权页:
插图:
环境卫星水环境大气校正是针对环境卫星CCD相机的载荷特点,以我国区域性的水体光学特征和水—气辐射传输模型为基础的查找表校正方法。
环境一号卫星宽视场CCD相机在红光、近红外波段处的通道数较少,波段响应较宽。根据卫星数据实时计算大气气溶胶散射贡献、订正水汽吸收,存在着一定困难。因此,建立查找表时需要考虑它们的不同变化情况,增加查找表的变化因子。与此同时,围绕地面实验的监测,利用辐射传输计算模拟不同太阳照射几何、卫星观测几何、不同大气模式、不同的气溶胶模型等参数条件下的大气订正参数,建立查找表。
6.3.7面向环境遥感监测的数据融合
将环境一号卫星不同类型传感器获取的图像数据经预处理后,采用一定的算法将各幅图像中所包含的信息优势或互补性信息有机地结合起来,以产生新的数据,来获得对同一事物或目标更客观、更本质的认识,从而大大提高融合图像的信息含量并使其在特征提取、分类、目标识别以及目视效果等方面更为有效。
1.CCD数据与SAR数据融合
多光谱遥感图像数据与成像雷达数据之间,由于成像机理、几何特征、波谱范围、分辨能力等均差异较大,反映的地物特征有较大不同。利用环境C星S波段SAR图像后向散射强度受地面粗糙度影响,对地面地形、几何结构形态敏感。因此,可以基于图像边缘检测的SAR、CCD融合,增强地物边界信息,可应用于城市、耕地、大型工程、工矿区等的动态监测。利用环境S波段对林地穿透性,可以大大增加CCD融合图像林地光谱的可分性。此融合可应用于乔木生态系统的分类,如红树林分类等。
2.CCD数据与超光谱数据融合
环境一号卫星超光谱成像仪与CCD光谱响应范围一致(均为蓝波段至近红外波段),对于A星而言,同步获取的超光谱图像和CCD图像具有较大相关性,利用融合的方式可以获取中分辨率、高光谱分辨率地面影像。对于开展土地利用的精细分类,目标识别具有重要利用价值。
《环境一号卫星遥感数据处理》可供从事遥感技术和应用研究的科学工作者阅读,也可供高等院校遥感、地球信息科学等专业的师生参考使用。
目录
《地球观测与导航技术丛书》出版说明
前言
第1章绪论
1.1环境卫星介绍
1.2环境卫星数据特点
1.3环境卫星数据处理中的关键问题
第2章多源环境遥感数据的高精度辐射校正和交叉辐射定标
2.1高精度可见光近红外场地辐射定标与交叉辐射定标
2.1.1光学辐射定标开展相关方法研究及实验
2.1.2CCD相机高精度辐射定标研究
2.2高光谱成像仪辐射定标研究
2.2.1高光谱成像仪定标方法
2.2.2高光谱成像仪定标结果
2.2.3传感器探元响应不均一性校正
2.3红外相机辐射定标研究
2.3.1红外相机定标方法
2.3.2红外相机时间序列定标与验证
2.4高精度SAR场地辐射定标与交叉辐射定标
2.4.1S波段SAR辐射定标数理模型
2.4.2S波段SAR天线方向图校正
2.4.3S波段SAR辐射定标技术
2.4.4S波段SAR辐射定标误差及不确定性因素分析
2.4.5基于替代数据源的S波段SAR辐射定标软件系统
2.5传感器MTF校正
2.5.1曹妃甸在轨MTF测量实验
2.5.2HJ—1卫星CCD相机在轨MTF测量方法
2.5.3HJ—1卫星CCD相机在轨MTF测量结果
2.5.4HJ—1B卫星CCD相机MTF补偿算法
2.5.5MTFC结果
2.5.6MTFC算法评价
2.6光学传感器多源数据归一化
2.6.1光谱归一化处理方法
2.6.2BRDF角度归一化处理方法
2.7本章小结
参考文献
第3章多尺度环境遥感数据自动配准
3.1主流配准算法的比较
3.1.1基于灰度区域的图像配准方法
3.1.2基于特征的图像配准方法
3.1.3基于物理模型的图像配准
3.1.4结论
3.2同一传感器不同波段之间的配准
3.2.1配准特点
3.2.2配准方法
3.2.3实验结果
3.3环境一号星座不同卫星平台传感器的自动配准模型
3.3.1HJ—1A/B/C星传感器特点
3.3.2配准模型
3.3.3模型特点
3.4同类传感器间的图像配准
3.4.1配准特点
3.4.2配准方法
3.4.3实验结果
3.5异类传感器间的图像配准
3.5.1配准特点
3.5.2配准方法
3.5.3实验结果
3.6基于自动影像配准的遥感图像定位和几何精校正技术
3.7面向数据配准的遥感数据空间分辨率转换方法
3.7.1从低空间分辨率到高空间分辨率的尺度变换算法
3.7.2从高空间分辨率到低空间分辨率的尺度变换算法
3.7.3实验结果
3.8本章小结
参考文献
第4章环境一号卫星CCD相机云检测与大气订正
4.1云检测方法
4.1.1云特性分析
4.1.2CCD相机云检测
4.2CCD相机水环境遥感高精度大气校正方法
4.2.1国内外研究现状及存在问题
4.2.2水体大气校正方程及处理流程
4.2.3查找表构建
4.2.4算法结果与验证
4.3CCD相机城市环境遥感高精度大气校正方法
4.3.1国内外研究现状及存在问题
4.3.2基于“谱像合一”的环境一号卫星城市气下垫面气溶胶反演研究
4.3.3基于辐射传输模型的大气校正方法
4.4本章小结
参考文献
第5章面向环境遥感监测的环境一号卫星数据融合
5.1图像融合研究进展
5.1.1融合的概念
5.1.2图像融合常用方法
5.1.3融合效果评价
5.2面向环境遥感监测的环境一号卫星图像融合技术
5.2.1基于环境一号卫星B星的CCD与红外数据融合
5.2.2基于环境一号卫星A星的超光谱成像仪与CCD数据融合
5.3基于环境一号卫星CCD与SAR数据融合
5.4基于环境一号卫星多时相CCD数据融合
5.5本章小结
参考文献
第6章环境一号卫星遥感数据处理系统
6.1数据处理系统总体指标
6.1.1功能指标
6.1.2性能指标
6.2数据处理系统方案设计
6.2.1架构设计方案
6.2.2功能设计方案
6.2.3接口设计方案
6.3数据处理系统信息处理流程设计分析
6.3.1数据处理一般流程
6.3.2光学影像辐射定标
6.3.3雷达影像辐射定标
6.3.4多尺度环境遥感数据自动配准
6.3.5面向环境遥感监测的城市大气订正
6.3.6面向环境遥感监测的水体大气订正
6.3.7面向环境遥感监测的数据融合
6.4数据处理系统标准规范
6.4.1开发技术规范要求
6.4.2软件开发过程规范
6.5多传感器数据预处理核心算法集成
6.5.1集成思路
6.5.2功能集成
6.6环境一号卫星遥感数据处理系统运行实例
6.6.1系统介绍
6.6.2系统结构
6.6.3系统运行
6.7本章小结
彩图
文摘
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环境卫星水环境大气校正是针对环境卫星CCD相机的载荷特点,以我国区域性的水体光学特征和水—气辐射传输模型为基础的查找表校正方法。
环境一号卫星宽视场CCD相机在红光、近红外波段处的通道数较少,波段响应较宽。根据卫星数据实时计算大气气溶胶散射贡献、订正水汽吸收,存在着一定困难。因此,建立查找表时需要考虑它们的不同变化情况,增加查找表的变化因子。与此同时,围绕地面实验的监测,利用辐射传输计算模拟不同太阳照射几何、卫星观测几何、不同大气模式、不同的气溶胶模型等参数条件下的大气订正参数,建立查找表。
6.3.7面向环境遥感监测的数据融合
将环境一号卫星不同类型传感器获取的图像数据经预处理后,采用一定的算法将各幅图像中所包含的信息优势或互补性信息有机地结合起来,以产生新的数据,来获得对同一事物或目标更客观、更本质的认识,从而大大提高融合图像的信息含量并使其在特征提取、分类、目标识别以及目视效果等方面更为有效。
1.CCD数据与SAR数据融合
多光谱遥感图像数据与成像雷达数据之间,由于成像机理、几何特征、波谱范围、分辨能力等均差异较大,反映的地物特征有较大不同。利用环境C星S波段SAR图像后向散射强度受地面粗糙度影响,对地面地形、几何结构形态敏感。因此,可以基于图像边缘检测的SAR、CCD融合,增强地物边界信息,可应用于城市、耕地、大型工程、工矿区等的动态监测。利用环境S波段对林地穿透性,可以大大增加CCD融合图像林地光谱的可分性。此融合可应用于乔木生态系统的分类,如红树林分类等。
2.CCD数据与超光谱数据融合
环境一号卫星超光谱成像仪与CCD光谱响应范围一致(均为蓝波段至近红外波段),对于A星而言,同步获取的超光谱图像和CCD图像具有较大相关性,利用融合的方式可以获取中分辨率、高光谱分辨率地面影像。对于开展土地利用的精细分类,目标识别具有重要利用价值。
ISBN | 9787030372208 |
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出版社 | 科学出版社 |
作者 | 余涛 |
尺寸 | 16 |