内蒙古大兴安岭北部林区不同时相TM影像的最佳波段组合分析

利用内蒙古大兴安岭北部4个林业局生长季和非生长季获取的Landsat-5 TM影像,对影像进行大气校正、几何校正、镶嵌和裁剪等预处理,通过统计分析准差、相关系数和OIF指数,对两期不同时相影像的最佳波段组合进行分析。结果表明:研究区TM影像生长季的最佳波段组合是345和234,非生长季的最佳波段组合是245,345和234。研究结果可为进一步应用TM影像进行森林资源信息提取提供参考。     

基于TerraSAR-X和ALOS PALSAR数据的森林蓄积量估测研究——以云南省勐腊县为例

基于2014年12月3日获取的X波段Terra SAR-X数据和2008年10月19日获取的L波段ALOS PALSAR数据,引入树种类型为哑变量,采用逐步回归的方法,对云南省勐腊县森林蓄积量进行估测。结果表明,与X波段Terra SAR-X数据相比,基于L波段ALOS PALSAR数据建立的森林蓄积量模型具有更高的决定系数,R~2为0.843,模型估测精度为68.8%,均方根误差RMSE为38.8 m3·hm~(-2),最终结果证明波长较长的L波段ALOS PALSAR数据对森林蓄积量具有更好的估测效果。     

在ERDAS IMAGINE中建立邯郸市TM影像土地类型解译标志

为了准确地了解邯郸市的土地利用类型,掌握土地资源的发展动态,在ERDAS IMAGINE软件支持下,将Landsat5号卫星所得的TM4、3、2波段数据组合输出成为标准假彩色影像,对其进行几何校正、重采样、图像裁剪与镶嵌等操作,依据遥感图像特征、地物相关关系、区域特点和全国土地利用分类系统,对处理后所得的邯郸市TM影像...     

面向三江保护区植被类型识别的最佳波段组合研究

[目的]针对高分六号影像数据面向植被类型、特别是湿地植被信息识别的最佳波段组合进行研究,为高分六号数据在湿地资源监测中的进一步应用提供参考.[方法]以三江国家级自然保护区为对象,基于高分六号影像数据,结合当地植被特点,开展保护区植被类型识别中的最佳波段组合研究.从影像信息特征、最佳指数因子以及光谱特征曲线和地物可分性角...     

TM 影像的光谱特性分析

对研究区的各波段影像相关性进行了分析,认为 TM 影像必需采用不同波段影像的特征提取、影像融合、影像组合来识别地物。     

TM影像的光谱特性分析

对研究区的各波段影像相关性进行了分析,认为TM影像必需采用不同波段影像的特征提取、影像融合、影像组合来识别地物。     

IRS-P6影像最佳波段组合选择与制图精度评价

以IRS-P 6为遥感数据源,对湖北武汉地区进行了波段组合和遥感制图研究.采用统计分析的方法计算各波段的熵、标准差以及波段之间的相关系数矩阵,采用联合熵法和最佳指数法选择最佳波段组合方式,通过影像空间分辨率分析、基于像素级的分类精度评价和图斑面积解译精度检验三个方面评价了IRS-P 6影像的制图精度.结果表明：IRS-P 6影像各波段熵的大小顺序为：波段4〉波段5〉波段2〉波段3,标准差的大小顺序为：波段2〉波段4〉波段5〉波段3,最佳波段组合方式为：5（R）4（G）2（B）;采用最大似然监督分类方法进行分类的总体精度达93.50%,K appa系数达0.87;利用Q u ickB ird影像对IRS-P 6影像各地类图斑面积解译精度进行检验,总体精度达88.31%;IRS-P 6影像是遥感应用领域中5 m分辨率卫星数据的补充,适合于1∶2.5万、1∶5万等中等比例尺图件的制作.     

基于ETM+影像竹林信息提取的最佳波段组合研究

以竹林信息提取为研究目的,应用最佳指数法(OIF)法和典型地物影像光谱特征曲线分析,对福建省顺昌县ETM+多光谱数据的波段选组合进行了研究.研究结果表明:345波段是竹林信息提取的最佳波段组合;典型地物影像光谱特征曲线可以直观的看出地物在不同波段上的光谱差异,能为最佳波段选择提供可靠的参考依据;竹林在第5波段与其他地物光谱差异最大,分离效果最好,在第1波段的光谱影像特征曲线与阔叶林相近,在第2波段与针叶林相近,说明在第1波段和第2波段中竹林分别与阔叶林、针叶林容易混淆,不利于竹林信息提取.     

陆地卫星TM影像信息特征分析

利用TM CCT磁带数据从统计分析、信息量计算、相关分析、主成分分析及主要地物的波谱特征等方面对TM信息特征进行探讨,分析了各个波段的信息特点,提出最佳波段组合方案。     

国产高分辨率遥感影像融合方法比较与分析

GF-1,ZY-3和ZY1 02C三种国产卫星数据为研究对象,在分析单波段信息熵的基础上,运用联合熵,最佳指数和相关系数矩阵确定3种影像数据的最佳波段组合,选择具代表性的PC、Brovey、GS、IHS和MT变换融合等五种基于像素的融合方法对影像进行融合,分析融合前后影像联合熵以及融合后各影像波段的梯度变化。研究结果表明:(1)GF-1的最佳组合为Band1、Band3及Band4,ZY-3的最佳组合为Band2、Band3及Band4,ZY-1 02C数据的最佳波段组合为Band1、Band2及Band3;(2)融合后影像中Brovey变换融合的联合熵小于融合前,其余4种融合方法联合熵均大于融合前联合熵值;(3)GF-1、ZY-3和ZY 1 02C影像数据最佳融合方法分别为GS融合、PC融合以及IHS变换融合。