基于决策树分类方法的城市绿化分析——以兖州地区Hyperion遥感影像为例

以兖州实验区为例,探讨了利用决策树方法进行城市高光谱遥感绿化分析的流程和方法;分析了试验区典型地物的波谱特性;总结了常用反射率反演方法,并根据具体情况选择FLAASH模型进行了实验;试验区研究表明,决策树分类方法在高光谱遥感影像信息提取中具有可行性.这种基于高光谱的精细信息提取方法,可以提高不同植被类型的高光谱图像分类识别精度,为城市绿化分析提供参考依据.     

ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2的大气校正对比研究

研究分别用ENVI FLAASH模块和ERDAS ATCOR2模块对LANDSAT5-TM图像进行大气校正,进而对校正效果进行评价。结果表明,ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2均能很好地消除大部分大气的影响,满足试验要求。但从精度方面考虑,ENVI FLAASH要略胜于ERDAS ATCOR2。     

基于FLAASH模型的Landsat ETM＋卫星影像大气校正

主要介绍FLAASH大气校正原理及算法,并运用FLAASH大气校正模型对美国旧金山地区ETM＋卫星影像进行大气校正,再对校正前后的影像进行地物光谱曲线分析和NDVI分析评价。研究表明,ETM＋卫星影像经FLAASH大气校正后,较好地消除了大气影响。     

基于FLAASH模型的ASTER卫星影像大气校正

主要介绍了FLAASH大气校正模型的主要原理及算法,并运用FLAASH大气校正模型对泸沽湖地区的ASTER卫星影像进行大气校正,对校正前后的影像进行对比分析。研究表明,ASTER卫星影像经过FLAASH大气校正后,较好地消除了大气影响。     

基于两种辐射传输模型的遥感数据大气校正及结果对比分析

通过辐射传输方程详述了大气效应对遥感图像的影响及大气校正的原理,并利用两种辐射传输模型--6S和FLAASH(基于MODTRAN)对同一区域ETM+数据的可见光、近红外波段分别进行了大气校正.从校正的结果看,两种模型均对由于大气效应引起的辐射失真进行了辐射校正,消除了因散射增加的辐射能量,同时补偿了因吸收而损失的辐射能量,但在校正结果上存在差异.只有将两种辐射传输模型方法结合使用,才能更好地消除大气效应对研究区域的影响.     

大气辐射校正软件LEDAPS与FLAASH对比研究

针对LEDAPS与FLAASH 2种大气辐射校正软件,从其算法原理、结果的目视效果以及典型地物的光谱特征等方面进行了对比研究,并利用MODIS相关产品分别对2种模型反演的地表反射率及由其反演得到的NDVI结果进行了评价。结果表明,2种软件操作简便,地表反射率反演的精度较高,均能在一定程度上消除大气影响;LEDAPS反演的地表反射率结果相对FLAASH的结果目视效果较好;根据MODIS NDVI产品对反演获得且升尺度后的红光、近红外波段反射率和NDVI结果评价表明,2种模型校正结果与MODIS数据产品相关性较好,均具有相同的变化趋势,2种模型的反演结果均具有较高的精度,且LEDAPS的反演结果精度更高。     

基于FLAASH的CBERS-02B星CCD影像大气校正

中巴资源卫星的CCD数据作为我国自主卫星数据源,在遥感应用方面发挥着重要作用。但由于CCD数据所获取的可见光-近红外波段信息易受大气因素干扰,因此寻求一种适合于中巴资源卫星CCD数据快速、有效的大气校正方法,以提高影像的利用率。介绍FLAASH大气校正的主要算法原理,并利用其进行CBERS-02B星CCD影像的大气纠正试验。通过分析校正前后的影像目视效果、典型地物光谱特征和NDVI值,表明FLAASH方法能够快速、有效地纠正大气因素对CBERS-02B星CCD影像的影响,对于植被覆盖地区纠正效果尤为明显。因此,FLAASH大气校正方法能够为大数据量的CBERS系列卫星CCD数据的大气校正提供了快速、可行及有效的方法。     

基于FLAASH模块的高级陆地成像仪图像的大气校正

FLAASH（fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes）大气校正模块被越来越多地应用到遥感图像大气校正中,但是ENVI（the environment for visualizing images）中没有预先设定有新谱传感器的参数,因此限制了FLAASH模块的使用范围。采用FLAASH模块对ENVI中没有预设的高级陆地成像仪传感器所拍摄的图像进行大气校正,初步探讨了FLAASH模块对未知多光谱传感器图像的大气校正。通过比较大气校正前后典型地物的光谱曲线和归一化植被指数（NDVI,normalized difference vegetation index）,表明FLAASH模块能够有效地减少大气对ALI图像的影响。图5表2参20     

ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2的大气校正对比研究

研究分别用ENVI FLAASH模块和ERDAS ATCOR2模块对LANDSAT5-TM图像进行大气校正,进而对校正效果进行评价。结果表明,ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2均能很好地消除大部分大气的影响,满足试验要求。但从精度方面考虑,ENVI FLAASH要略胜于ERDAS ATCOR2。