基于PCI的SPOT5遥感影像正射校正方法分析

正射校正是各种遥感应用过程中必不可少的基础工作,对于某些地形起伏较大、常规的几何校正难以消除由此引起的几何变形的影像,有必要进行正射校正。正射校正的方法很多,以攸县黄丰桥林场柏市分场为研究区,以SPOT5高分辨率遥感影像为校正数据进行正射校正,采用Satellite Orbital Mod—elling模型和Rational Functions模型,针对不同方法所产生的正射影像图精度以及运算速度进行比较与分析。实验结果表明：在相同的控制点条件下,对于SPOT5数据来说,Satellite Orbital Modelling模型的精度更高,但是此模型计算速度相对稍慢一点。该研究对SPOT遥感影像能更正确地选择正射校正方法提供参考。     

SPOT全色波段影像的几何校正

林业遥感往往需要将不同来源的ＳＰＯＴ影像与ＴＭ影像融合在一起，不同影像的像元就必须能精确地配准，而ＳＰＯＴ全色波段的几何精校正尤为困难，影像上清楚的地物点，地形图上不清楚；表现在地形图上清楚的地物点，影像上不清楚。这使得影像校正很困难。另外，云南复杂的地形也使ＳＰＯＴ影像的各个位置有不同程度的变形。在菜阳河保护区影像校正中，先在影像上选择好控制点，然后用ＧＰＳ采点确定控制点的地理坐标；并用高程式模     

SPOT全色波段影像的几何校正

林业遥感往往需要将不同来源的SPOT影像与TM影像融合在一起,不同影像的像元就必须能精确地配准,而SPOT全色波段的几何精校正尤为困难,影像上清楚的地物点,地形图上不清楚;表现在地形图上清楚的地物点,影像上不清楚.这使得影像校正很困难.另外,云南复杂的地形也使SPOT影像的各个位置有不同程度的变形.在菜阳河保护区影像校正中,先在影像上选择好控制点,然后用GPS采点确定控制点的地理坐标;并用高程式模型校正由地形变化引起的扭曲.     

不同地面控制点采集方法对SPOT5图像几何精校正精度的影响

近年来,SPOT5卫星遥感数据在林业上的应用越来越广泛,由于林区缺乏大比例尺地形图,图像几何精校正存在一些困难,因此有必要探讨一种科学可靠且适宜于大面积应用的方法。通过1：10000地形图和航空正射图像采集地面控制点（GCPs）,结合林区1：50000DEM数据和SPOT5物理模型对图像进行2维平面校正和3维正射校正的方法试验,结果表明：航空图像采集GCPs进行平面和正射校正的精度都高于地形图采集GCPs的平面和正射校正精度;从地形图采集GCPs正射校正精度高于平面校正精度。从航空图像采集GCPs正射校正精度低于平面校正精度。由于精度高、获取方便且价格可以接受,航空图像采集GCPs进行SPOT5图像几何精校正是当前大面积应用中较适宜的方法。     

基于DGPS的SPOT5遥感影像几何精校正研究

采用DGPS系统中的载波相位差分技术均匀地选取地面控制点,利用ERDAS IMAGINE9.1遥感影像处理软件,对天桥岭林业局太阳林场的SPOT5遥感影像进行了几何精校正。结果表明：采用3次多项式校正,相应面积控制点个数比在0.06～0.09（个.km-2）之间时校正精度最高,校正后误差为0.603个像元,即1.508 m。此方法不仅可以满足林业作业的精度要求,还可使外业工作量最小。     

基于GEOimage的SPOT5数据处理

2003年10月，应用SPOT5卫星影像在云南省沾益县进行了森林资源遥感调查。以性价比较高，对SPOT5支持较好的GEOimage软件为平台，总结了SPOT5正射纠正、分辨率融合、彩色合成、地图制作等影像处理方法和关键技术，并作了精度分析。     

基于PCI软件的正射纠正及控制点选取技术探讨

地形起伏较大区域的高分辨率遥感图像需要经过正射纠正才能应用,不同的卫星有不同的轨道模型,获取的遥感数据的位置控制参数也不同。介绍了使用PCI处理各种数据的模型选择,以及不同情况下的模型变通。控制点选取与所采用的参照、所处的区域相关,按不同的参照、不同的区域,提出了控制点选取的要点。同时阐述了控制点调整对正射纠正后的图像将产生的影响。     

基于SPOT 5卫星遥感数据的林相图更新系统的研建

介绍了基于SPOT 5卫星遥感数据的林相图更新系统的总体设计,在此基础上阐述了研建本系统的关键技术以及系统所具有的主要功能,最后总结了该系统还存在的问题。     

侧视角和DEM精度对SPOT5正射影像的影响分析

随着航天遥感技术和信息技术的飞速发展,高质量的航天遥感信息源能为森林资源调查提供分辨率高、质量好的影像资料,为快速掌握区域内的森林资源现状、建立地理信息系统、监测森林资源动态变化和林业经营管理活动、科学地进行森林资源管理提供了快捷的手段.     

SPOT5卫星数据在县级森林资源调查中的应用研究

SPOT5卫星数据应用是当前森林资源遥感调查的热点。对应用SPOT5卫星数据进行县级森林资源调查方法、精度、效益等作了系统的分析和总结，并与传统调查方法和TM卫星影像遥感调查方法作了比较。     

森林资源调查中SPOT5遥感图像处理方法探讨

目前，多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源调查中。本文结合SPOT5遥感数据的特点，根据森林资源调查的需要．从遥感数据的正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的处理和信息提取。提出了适用于森林资源调查的SPOT5遥感数据处理方法。     

森林资源监测中SPOT5数据融合方法的比较

在对4种常用的遥感数据融合方法及3种重采样方法的结果进行初步目视评估筛选的基础上,采用信息熵、标准差、清晰度和光谱扭曲4个统计参数进行定量比较,筛选适合森林资源监测用的Spot5数据融合和重采样方法。结果表明,IHS变换融合效果最好,既具有较好的目视效果,又突出了图像的空间结构和纹理信息,同时较好地保持了光谱信息,是适合森林资源监测Spot5数据融合的最优方法,而且在融合过程中双线性内插法重采样优于其他2种重采样方法。     

森林资源调查中SPOT5遥感影像屏幕目视判读方法探讨

森林资源调查是国家森林资源监测体系的重要组成部分,是极其重要的林业基础工作。本文结合洛川县森林资源规划调查工作实践,根据SPOT5高分辨率卫星影像特点,从屏幕目视判读区划工作流程和方法等方面探讨SPOT5信息提取,对调查成果做了分析。结果表明：采用SPOT5高分辨率卫星影像屏幕目视判读区划方法组织森林资源规划调查,是切实可行的,能够大幅度提高调查工作效率、保证了调查成果的精度和可靠性。     

SPOT5卫星数据在旗县森林资源调查中的应用

SPOT5卫星数据应用是当前森林资源遥感调查的热点。文章对应用SPOT5卫星数据进行旗县森林资源调查的方法作了分析和总结,并提出了建议。     

基于SPOT5图像分割的森林小班边界自动提取

以SPOT5图像为研究对象,试验了4种图像分割方案,采用基于最终测量精度准则的多指标评价和基于欧氏距离的相似度综合评价两种方法,对分割效果进行评价,其中多指标包括圆度(RO)、紧致度(CO)、形状指数(SI)、最小包络椭圆短半径(RE)、椭圆度(EF)、形状因子(P2A)、面积相对误差(RA)、周长相对误差(RP)、中心位置绝对位移(DC)9个指标,相似度采用面积(A)、周长(P)、RO、CO、SI、RE、EF、P2A等8个因子计算。结果表明,原始图像直接用于分割的效果远好于经直方图均衡化后的图像。在图像分割过程中,输入图层的权重很大程度上影响分割效果,根据各输入图层标准差设置权重的分割效果,略好于根据图层信息量设置权重的分割效果。采用图像分割的方法自动提取小班边界,经适当后处理后编制工作手图用于森林资源规划设计调查,不但大量节省野外小班勾绘工作时间、降低劳动强度、提高工作效率,而且大幅度地提高了小班勾绘的准确性,确保面积调查精度。     

基于SPOT5影像的杉木胸高断面积估测探讨

采用角规实地调查黄丰桥林场90个杉木人工纯林样地胸高断面积,利用样地SPOT5遥感信息与地理信息,建立了杉木胸高断面积多元线性回归估测模型。首先对样地采用GIS软件进行缓冲处理,缓冲后每个样地的面积为1hm2^;然后提取样地遥感光谱信息与纹理信息等21个因子和4个GIS因子,采用逐步回归分析法筛选出6个因子作为模型自变量;最后分别采用普通最小二乘法（OLS）和偏最小二乘法（PLS）建立了杉木胸高断面积多元回归模型。研究结果表明：OLS回归模型的预测精度为82．2％,均方根误差（RMSE）为5．12m^3／hm^2;PLS回规模型的预测精度为83．9％,均方根误差（RMSE）为4．2m^2／hm^2,PLS和0LS回归模型在杉木胸高断面积估测中均取得了较好的效果,用中高分辨率遥感影像在估测森林结构参数上是可行的。