高分辨率遥感影像林地资源信息提取方法研究

北华航天工业学院硕士学位论文

目录

摘要 (1)

Abstract (2)

第1章绪论 (5)

1.1 论文的选题意义 (5)

1.2 研究背景 (5)

1.2.1 遥感发展历程及发展趋势 (5)

1.2.2 遥感信息研究现状 (6)

1.2.3 面向对象信息提取现状 (7)

1.3 研究内容和结构安排 (9)

1.3.1 研究内容 (9)

1.3.2 论文结构安排 (10)

第2章研究区域影像数据预处理 (12)

2.1 研究区域概况 (12)

2.2 遥感影像特征 (12)

2.3 影像数据预处理 (12)

2.3.1 影像正射校正 (13)

2.3.2 影像融合 (14)

2.3.3 几何校正 (15)

2.3.4 影像裁剪 (16)

2.4 本章小结 (16)

第3章面向对象的影像多尺度分割 (19)

3.1 影像分割 (19)

3.1.1 影像分割的概念 (19)

3.1.2 分割方法 (19)

3.2 多尺度分割 (20)

3.2.1 尺度概念 (20)

3.2.2 多尺度分割原理 (20)

3.3 多尺度分割实验 (23)

3.3.1 尺度参数的选择 (23)

3.3.2 实验结果分析 (23)

3.4 本章小结 (25)

3

高分辨率遥感影像林地资源信息提取技术研究

第4章面向对象的模糊逻辑分类方法 (26)

4.1 基于传统方法林地信息分析 (26)

4.1.1 监督分类 (26)

4.1.2 非监督分类 (27)

4.1.3 最大似然法林地信息分类提取 (29)

4.2 面向对象的模糊逻辑分类 (29)

4.2.1 基于最近邻的模糊逻辑分类 (31)

4.2.2 基于决策的模糊逻辑分类 (31)

4.3 实验结果分析 (37)

4.4 精度评价 (38)

4.4.1 精度评价指标 (38)

4.4.2 精度对比 (40)

4.5 本章小结 (43)

第5章结论 (44)

5.1 结论 (44)

5.2 展望 (44)

参考文献 (46)

致谢 (50)

4

北华航天工业学院硕士学位论文

第1章绪论

1.1课题的选题意义

林地资源是森林资源的重要构成，也是代表区域生态环境的核心指示因子。在空气净化、维持物种多样性、自然防疫、涵养水源、消除噪音、提供木材、气候调节等方面均有重要作用。林地资源是地球上可再生自然资源和生态系统的主体，对于人类的生活和发展都有无法替代的作用。

近些年来，遥感卫星技术形成了从地面到空中，通过采集信息数据、对数据进一步处理、解译分析、应用，从而实现了探索全球、多层次监控、多领域、多视角的系统监测。高分遥感数据的产生有效推进了遥感影像的广泛运用。因而，有效使用高分遥感数据实现林地资源信息有效获取，对于遥感应用领域意义重大。

本文选用的高分一号卫星是中国高分辨率对地观测系统中发射的首颗卫星，突破了空间分辨率、时间分辨率，同时具备高分辨率数据处理技术以及高可靠卫星技术。研究国产高分一号卫星遥感影像数据，对于推进我国卫星对地观测事业意义重大；同时，对于县域层面的林地资源信息分类探究，有助于协助地方政府，实时统计与监测林地资源，实现对于林地资源的科学保护与利用，使得卫星遥感技术真正服务社会，造福人民。

1.2研究背景

1.2.1遥感发展历程及发展趋势

卫星遥感技术是指在非直接接触时，对于目标物或者自然现象远距离感知的一种探索技术，它是指在高空以及外层空间各个平台上，利用传感器获得反映地表特征的各种数据，再经过运输、变换及处理，获得有用信息，最终实现研究地物空间形状、性质、位置、变化以及与环境相互关系的一门现代型应用技术科学[1]。

遥感技术是集整套技术装备和多种相关学科的相互支持、配合的一门综合对地观测技术。在遥感技术中，特征分类不同，得到的结果也不同。在科学研究中，我们可以将其按照工作平台层面、工作波段层面、传感器类型层面、记录方式层面加以区分。依据遥感技术科学定义，它主要由待测目标信息特征、信息获取、信息传输及记录、信息处理以及信息应用等5个区域组成。

遥感卫星技术可以在相对较短的时间内完成从地面到空中，从数据源的获取、解译、分析到应用，成为在农业、林业、气象、海洋等多个领域广泛应用的空间技术，源自其自身独特优势，其中包括具有很强的同步性、综合性以及时效性，可以带来较高经济与社会效益。遥感卫星轨道运行周期和多个卫星轨道之间的交叉性为高分遥感影像的分类及变化检测都提供了理想的数据源[2]。

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常见国产卫星遥感影像数据的简介

北京揽宇方圆信息技术有限公司 常见国产卫星遥感影像数据的简介 本文介绍了常见国产卫星数据的简介、数据时间、传感器类型、分辨率等情况。 中国资源卫星应用中心产品级别说明 ◆1A级和1C级产品均为相对辐射校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。 ◆2级，2A级和2C级产品均为系统几何校正产品,只是不同卫星选用的生产参数不同。 其中: ■GF-1卫星和ZY3卫星归档产品为1A级，ZY1-02C卫星数据归档产品级别为1C级，其他卫星归档级别为2级! ◆归档产品是指:该类产品已经存在于系统中,仅需要从存储系统中迁移出来.即可供用户下载的数据。 ◆生产产品是指:该类产品不是已经存在的产品,需要对原始数据产品进行生产,然后再提供给用户下载的数据。

■当用户需要的产品级别是上述归档的级别,直接选择相应的产品级别，然后查询即可！ ■当用户需要的产品级别不是上述归档的级别,就需要进行生产.本系统提供GF-1卫星和ZY3卫星2A级的生产产品,ZY1-02C卫星2C级的生产产品,在选择需要的级别查询后,无论有没有数据,在查询结果页上方有一个“查询0级景”按钮,点击此按钮后,进行数据查询,如果有数据，选择需要的产品直接订购,即可选择需要的产品级别。 国产卫星 一、GF-3(高分3号) 1.简介 2016年8月10日6时55分，高分三号卫星在太原卫星发射中心用长征四号丙运载火箭成功发射升空。 高分三号卫星是中国高分专项工程的一颗遥感卫星，为1米分辨率雷达遥感卫星，也是中国首颗分辨率达到1米的C频段多极化合成孔径雷达（SAR）成像卫星，由中国航天科技集团公司研制。 2.数据时间 2016年8月10日-现在 3.传感器 SAR：1米 二、ZY3-02（资源三号02星） 1.简介 资源三号02星（ZY3-02）于2016年5月30日11时17分，在我国在太原卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成功将资源三号02星发射升空。这将是我国首次实现自主民用立体测绘双星组网运行，形成业务观测星座，

高分辨率遥感卫星介绍

北京揽宇方圆信息技术有限公司 高分辨率遥感卫星有哪些 高分辨率遥感可以以米级甚至亚米级空间分辨率精细观测地球，所获取的高空间分辨率遥感影像可以清楚地表达地物目标的空间结构与表层纹理特征，分辨出地物内部更为精细的组成，地物边缘信息也更加清晰，为有效的地学解译分析提供了条件和基础。随着高分辨率遥感影像资源日益丰富，高分辨率遥感在测绘制图、城市规划、交通、水利、农业、林业、环境资源监测等领域得到了飞速发展。 北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。 一、卫星类型 (1)光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、北京二号、高景一号、资源三号、高分一号、高分二号、环境卫星。 (2)雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星 (3)侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980) 二、卫星分辨率 (1)0.3米：worldview3、worldview4 (2)0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A (3)0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades

遥感专题讲座——影像信息提取(四、面向对象特征提取)

面向对象的影像分类技术 “同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。 本小节以ENVI中的面向对象的特征提取FX模块为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。 本专题包括以下内容： ??●面向对象分类技术概述 ??●ENVI FX简介 ??●ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。

影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。 影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于知识分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等信息。基于知识分类也是根据影像对象的熟悉来设定规则进行分类。 目前很多遥感软件都具有这个功能，如ENVI的FX扩展模块、易康（现在叫Definiens）、ERDAS的Objective模块、PCI的FeatureObjeX（新收购）等。 表1为三大类分类方法的一个大概的对比。 类型基本原理影像的最小单元适用数据源缺陷 传统基于光谱的分类方 法地物的光谱信息 特征 单个的影像像元 中低分辨率多光谱 和高光谱影像 丰富的空间信息利 用率几乎为零 基于专家知识决策树根据光谱特征、空 间关系和其他上 下文关系归类像 元 单个的影像像元多源数据知识获取比较复杂 面向对象的分类方法几何信息、结构信 息以及光谱信息 一个个影像对象 中高分辨率多光谱 和全色影像 速度比较慢

遥感信息智能化提取方法

遥感信息智能化提取方法 目前，大部分遥感信息的分类和提取，主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法。这种方法不仅精度相对较低，效率不高，劳动强度大，而且依赖参与解译分析的人，在很大程度上不具备重复性。尤其对多时相、多传感器、多平台、多光谱波段遥感数据的复合处理，问题更为突出。在遥感影像相互校正方面，一些商业化的遥感图像处理软件，虽然提供了简单的影像相互校正和融合功能，但均是基于纯交互式的人工识别选取同名点，不仅效率非常低，而且精度也难于达到实用要求。因此,研究遥感信息的智能化提取方法对于提高遥感信息的提取精度和效率具有重要意义。 1．遥感图像分类 遥感图像分类是遥感图像处理系统的核心功能之一，它实现了基于遥感数据的地理信息提取，主要包括监督分类，非监督分类，以及分类后的处理功能。非监督分类包括等混合距离法分类（Isodata）等。监督分类包括最小距离（Minimum Distance）分类、最大似然（Maximum Likehood）分类、贝叶斯（Bayesian）分类、以及波谱角分类、二进制编码分类、AIRSAR散射机理分类等。 自动分类是计算机图像处理的初期便涉及的问题。但作为专题信息提取的一种方法，则有其完全不同的意义，是从应用的角度赋予其新的内容和方法。传统的遥感自动分类，主要依赖地物的光谱特性，采用数理统计的方法，基于单个像元进行，如监督分类和非监督分类方法，对于早期的MSS这样较低分辨率的遥感图像在分类中较为有效。后来人们在信息提取中引入了空间信息，直接从图像上提取各种空间特征，如纹理、形状特征等。其次是各种数学方法的引进，典型的有模糊聚类方法、神经网络方法及小波和分形。 近年来对于神经网络分类方法的研究相当活跃。它区别于传统的分类方法在于：在处理模式分类问题时，并不基于某个假定的概率分布，在无监督分类中，从特征空间到模式空间的映射是通过网络自组织完成的，在监督分类中，网络通过对训练样本的学习，获得权值，形成分类器，且具备容错性。人工神经网络 (ANN) 分类方法一般可获得更高精度的分类结果，因此 ANN方法在遥感分类中被广泛应用，特别是对于复杂类型的地物类型分类，ANN 方法显示了其优越性。如 Howald(1989)、McClellad(1989)、 Hepner(1990)、T.Yosh ida(1994)、K.S.Chen(1995)、J.D.Paola(1997) 等利用 ANN 分类方法对 TM 图像进行土地覆盖分类，在不同程度上提高了分类精度；Kanellopoulos(1992) 利用 ANN方法对 SPOT 影像进行了多达20类的分类，取得比统计方法更精确的结果；G.M.Foody(1996)用ANN对混合像元现象进行了分解；L.Bruzzone 等 (1997) 在 TM－5 遥感数据、空间结构信息数据、辅助数据（包括高程、坡度等）等空间数据基础下，用 ANN 方法对复杂土地利用进行了分类，比最大似然分类法提高了 9% 的精度。与统计分类方法相比较，ANN 方法具有更强的非线性映射能力，因此，能处理和分析复杂空间分布的遥感信息。2．基于知识发现的遥感信息提取

SPOT5遥感影像土地利用信息提取方法研究

第39卷 第6期2011年6月 西北农林科技大学学报(自然科学版) Jo ur nal of N o rthwest A&F U niver sity(N at.Sci.Ed.) Vo l.39N o.6 Jun.2011 SPOT5遥感影像土地利用信息提取方法研究 张伐伐a,李卫忠a,卢柳叶b,康 乐a (西北农林科技大学a林学院,b资源环境学院,陕西杨凌712100) [摘 要] 目的 探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。 方法 以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SV M)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。 结果 面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SV M法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。 结论 利用面向对象分类法不仅达到了提取土地利用信息的目的,而且精度高、速度快。 [关键词] 遥感影像;土地利用信息;支持向量机;纹理特征;多尺度分割;精度评价 [中图分类号] S127[文献标识码] A[文章编号] 1671 9387(2011)06 0143 05 Study on extraction methods of land utilization information based on SPOT5 ZHAN G Fa fa a,LI Wei zhong a,LU Liu ye b,KANG Le a (a College of F or estry,b Colleg e of Resourc es and Env ironment,N or th w est A&F Univ ersity,Yang ling,S haanx i712100,China) Abstract: Objective T he study explored the effect of ex tracting approach for info rmatio n o f land uti lization based on high resolution remo te sensing im ag e to provide evidence for studying land utilization and cov er dynam ic variatio n. M ethod T his paper ex tracted the info rmation o f land utilizatio n focused on Changjiaoba to w n,using SVM classification o f tex ture feature and object or iented classification o f multi resolution seg mentatio n.The classification result w as compared w ith m ax imum likelihood classification. Then the classification result w as analyzed. Result T he ov erall classification accuracy o f object o riented w as90.67%,w hich incr eased by8.34%compared w ith SVM classification of tex ture feature and increased by20.32%com pared w ith m ax imum likelihoo d classificatio n.T his kind of classification not o nly can g et o v er the disadvantages of other classificatio ns,e.g.Spectral Similar and Ground object Fragm entations,etc. but also acquire good effectiveness. Conclusion Using the classification of object oriented can realize the purpose o f ex tracting the land utilization information,and this m ethod is accurate and fast. Key words:rem ote sensing im ag e;inform ation o f land uatilization;support v ector m achine;tex tur e fea ture;multiresolution segm entation;accuracy assessment 土地利用信息的获取,是研究士地利用和土地覆盖动态变化的基础,将遥感、地理信息系统和全球定位系统相结合,开展国土资源和环境综合调查,具有现势性强、分类周期短、资源信息更新快等优势,从而可以以最快的速度动态监测土地资源利用及环境的变化情况,及时为社会经济发展决策和制定相关规 *[收稿日期] 2010 11 29 [基金项目] 国家林业局 948 项目(2009 4 45) [作者简介] 张伐伐(1985-),男,安徽怀远人,在读硕士,主要从事 3S 技术在资源与环境中的应用研究。 E mail:zhangfafa520@https://www.wendangku.net/doc/7c17990824.html, [通信作者] 李卫忠(1963-),男,陕西蒲城人,副教授,硕士生导师,主要从事森林经理学研究。E m ail:w eizhong_li@https://www.wendangku.net/doc/7c17990824.html,

基于遥感数据的城市绿地信息提取研究进展

基于遥感数据的城市绿地信息提取研究进展1 吕杰，刘湘南 中国地质大学（北京）信息工程学院，北京 (100083) E-mail：jasonlu168@https://www.wendangku.net/doc/7c17990824.html, 摘要：本文对目前城市绿地信息提取研究现状进行了总结，对其中的利用航空遥感数据提取植被信息、卫星遥感提取植被信息、高分辨率遥感植被信息以及高光谱遥感植被信息研究进展进行了介绍，并从中分析提出遥感数据提取城市绿地信息存在的问题，对于存在的混合像元的问题，本文指出混合像元分解是解决存在问题的关键。 关键词：遥感，城市绿地，信息提取，混合像元 中图分类号：TP 7 1．引言 随着城市规模的不断扩大，自然环境正受到越来越严重的破坏，特别是大量的植被被高楼大厦取代，导致原有的生态系统严重失衡。而植被是环境的天然调节器，因此，无论在新城区还是老城区，绿化都显得尤其重要。对于土地资源极为珍贵的特大城市来说，良好的绿地规划方案可以有效地提高绿化生态环境效益。 另一方面，随着社会和经济的发展，城市化步伐在不断加快，城市规模日渐扩大，因此，城市正面临着一系列的生态和环境问题，例如城市热岛效应，沙尘暴等。为了解决这些问题，人们逐渐发现城市绿地对城市生态环境的改善有着不可替代的功效，为此，许多国家将城市绿化制定为城市可持续发展战略的一个重要内容，并将城市绿地作为衡量城市综合质量的重要指标之一。 利用遥感技术获取绿地信息成为快速、客观、准确的城市生态监测、评价、规划和管理的重要手段。目前可以利用的高分辨率遥感数据资料越来越多，高于lm 分辨率航天遥感影像和航空遥感影像己开始应用到资源调查和测图中。 2．城市绿地信息提取研究现状及存在问题 城市绿地是在人类较强干扰下生成的绿地景观，其生态效益不仅与绿地斑块的面积、空间分布有关，而且与构成绿地的植被类型密切相关（王伯荪，1987 ）。90 年代后期，景观生态学理论和方法逐渐应用到对城市绿化的研究中，这些研究为城市植被研究提供了新的研究思路和方法（高峻等，2002 ：李贞等，2000 ）。城市植被遥感信息提取为城市植被景观生态分析提供基础数据，是遥感信息提取的重要研究方向，也是城市植被学研究的重要内容（王伯荪等，1998 ）。 2.1 航空遥感影像用于植被信息提取 随着遥感技术的发展，航空影像图的信息提取比例尺已经达到了1:1000 ，由遥感图提取城市绿地率和绿化覆盖率，是一条比较成熟和现实的途径。2001 年5 月上海市已完成三次航空遥感城市绿地精细调查。2000 年山东省建设处委托中国国土资源航空物探遥感中心对山东省济南市、淄博、文登、荣成等地市进行了航空遥感城市绿化调查。大比例尺彩红外航空遥感图像具有信息量大、植物标志清楚等优点，它不仅被广泛用于植被调查，而且对植 1本课题得到国家863项目(2007AA12Z174)资助。

遥感卫星影像数据信息提取.

北京揽宇方圆信息技术有限公司 、 遥感卫星影像数据信息提取 北京揽宇方圆信息技术有限公司中科院企业,卫星影像数据服务全国领先。业务包括遥感数据获取与分发、遥感数据产品深加工与处理。按照遥感卫星数据一星多用、多星组网、多网协同的发展思路,根据观测任务的技术特征和用户需求特征,重点发展光学卫星影像、雷达卫星影像、历史卫星影像三个系列,构建由 26个星座及三类专题卫星组成的遥感卫星系统,逐步形成高、中、低空间分辨率合理配置、多种观测技术优化组合的综合高效全球观测和数据获取能力形成卫星遥感数据全球接收与全球服务能力。 (1光学卫星影像系列。 面向国土资源、环境保护、防灾减灾、水利、农业、林业、统计、地震、测绘、交通、住房城乡建设、卫生等行业以及市场应用对中、高空间分辨率遥感数据的需求,提供 worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、 ikonos、pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm、 landsat(etm、 rapideye、alos、Kompsat 卫星、北京二号、资源三 号、高分一号、高分二号等高分辨率光学观测星座。围绕行业及市场应用对基础地理信息、土地利用、植被覆盖、矿产开发、精细农业、城镇建设、交通运输、水利设施、生态建设、环境保护、水土保持、灾害评估以及热点区域应急等高精度、高重访观测业务需求,发展极轨高分辨率光学卫星星座,实现全球范围内精细化观测的数据获取能力。像国产的中分辨率光学观测星座。围绕资源调查、环境监测、防灾减灾、碳源碳汇调查、地质调查、水资源管理、农情监测等对大幅宽、快速覆盖和综合观测需求,建设高、低轨道合理配置的中分辨率光学卫星星座,实现全球范围天级快速动态观测以及全国范围小时级观测。

遥感矿物蚀变信息提取方法及ENVI下实现

遥感矿物蚀变信息提取方法及ENVI下实现

蚀变岩石是在热液作用影响下，使矿物成分、化学成分、结构、构造等发生变化的岩石。由于它们经常见于热液矿床的周围，因此被称为蚀变围岩，蚀变围岩是一种重要的找矿标志。利用围岩蚀变现象作为找矿标志已有数百年历史，发现的大型金属、非金属矿床更是不胜枚举：北美、俄罗斯的大部分斑岩铜矿、我国的铜官山铜矿、犹他州的大铝矿、西澳大利亚的大型金矿、墨西哥的大铂矿、美国许多白钨矿、世界大多数锡矿、哈萨克斯坦的刚玉矿等，都属于以围岩蚀变作为找矿标志发现的矿床。 国内外遥感工作者，都在不断地设计、研制和总结对这种遥感信息的提取和识别技术。矿化蚀变信息是找矿的一个重要标志，而这些对找矿有指导意义的矿化蚀变信息常常受其它地物信息的干扰，和受遥感图像的波谱分辨率和空间分辨率的制约，往往表现的很微弱。因此，国内外学者也在不断尝试各种技术方法提取这种矿化蚀变弱信息。 本文总结了遥感蚀变信息提取的各类方法，及其在ENVI软件中的实现。 ?原理 遥感技术主要是建立在物体反射和发射电磁波的原理之上。而地物波谱特性通常都是用地物反射辐射电磁波来描述。由于地物反射发射电磁波的特性不同，其反射波谱曲线形态也有千差万别。如植物的反射波谱曲线上，在绿光波段表现由于其叶绿素的存在表现为有一强反射峰，而在短波红外波段由于叶冠组织的相互作用表现为强反射峰，在红光波段则表现为强吸收谷。 遥感地质应用中，近矿围岩蚀变形成的蚀变岩石与其周围的正常岩石在矿物种类、结构、颜色等方面都有差异，这些差异导致了岩石反射光谱特征的差异，并且在某些特定的光谱波段形成了特定蚀变岩石的光谱异常。光谱异常为用遥感图像的异常信息提取提供了理论依据。 ?方法及实现 依据矿化蚀变岩与围岩的波谱特征的差异，可采用图像增强处理方法获取矿化蚀变信息增强的图像变量，从而最终实现提取矿化蚀变信息的目的。一般图像增强突出蚀变信息有以下几种方法。 (1)蚀变干扰信息剔除 遥感数据包含地表的信息，遥感在地质方面的应用就是提取用户需要的信息，提取矿化蚀变信息的过程是计算影像中所有像素信息统计归类分析的过程，蚀变异常信息的提取对遥感图像的质量要求较高，因此首先要对遥感数据进行严格的筛选，干扰噪声小的数据，一般要求遥感数据的时相是植被发育较弱、冰雪覆盖少的季节，同时该时相的云覆盖量较少。由于受地形地貌的影响，有些因素靠数据的时相选择却难以克服，例如阴影、河流水体、高山上的冰雪、白泥地等，可以采用相应的数学方法来解决，以使阴影、水体等干扰像素的数据不参与统计分析。一方面是选择较好的数据；另一方面是对数据进行数据预处理，包括大气校正、掩膜等。 利用ENVI软件的大气校正模块flassh能快速的消除大气影响，还原地物的真实面目。有利于蚀变信息的提取。

几种典型高分辨率商业遥感卫星系统

几种典型高分辨率商业遥感卫星系统 1．2．1 IKONOS卫星系统 1．基本情况 IKONOS是空间成像公司(Space Imaging)为满足高解析度和高精度空间信息获取而设计制造，是全球首颗高分辨率商业遥感卫星。IKONOS-1于1999年4月27日发射失败，同年9月24日，IKONOS-2发射成功，紧接着于10月12日成功接收到第一幅影像。 IKONOS卫星由洛克希德—马丁公司(Lockheed Martin)制造，重1600lb，由Athena II 火箭于加利福尼亚州的范登堡空军基地发射成功，卫星设计寿命为7年。它采用太阳同步轨道，轨道倾角98.1o，平均飞行高度681km，轨道周期98.3min，通过赤道的当地时间为上午10:30，在地面上空平均飞行速度为6.79km/s，卫星平台自身高1.8m，直径1.6m。 IKONOS卫星的传感器系统由美国伊斯曼—柯达公司(Eastman Kodak)研制，包括一个1m分辨率的全色传感器和一个4m分辨率的多光谱传感器，其中的全色传感器由13816个CCD单元以线阵列排成，CCD单元的物理尺寸为12μm x 12μm，多光谱传感器分四个波段，每个波段由3454个CCD单元组成。传感器光学系统的等效焦距为10m，视场角(FOV)为0.931o，因此当卫星在681km的高度飞行时，其星下点的地面分辨率在全色波段最高可达0.82m，多光谱可达3.28m，扫描宽度约为11km。传感器可倾斜至26o立体成像，平均地面分辨率1m左右，此时扫描宽度约为13km。IKONOS的多光谱波段与Landsat TM的1—4波段大体相同，并且全部波段都具有11位的动态范围，从而使其影像包含更加丰富的信息。 IKONOS卫星载有高性能的GPS接收机、恒星跟踪仪和激光陀螺。GPS数据经过后处理可提供较精确的星历信息；恒星跟踪仪用以高精度确定卫星的姿态，其采样频率低；激光陀螺则可高频地测量成像期间卫星的姿态变化，短期内有很高的精度。恒星跟踪数据与激光陀螺数据通过卡尔曼滤波能提供成像期间卫星较精确的姿态信息。GPS接收机、恒星跟踪仪和激光陀螺提供的较高精度的轨道星历和姿态信息，保证了在没有地面控制的情况下，IKONOS卫星影像也能达到较高的地理定位精度。 2．成像原理 与Landsat和SPOT-4卫星相比，IKONOS卫星的成像方式更加灵活，其传感器系统采用独特的机械设计，可以十分灵活地以任意方位角成像，偏离正底点的摆动角甚至可达到60o。IKONOS卫星360o的照准能力使其既可侧摆成像以获取异轨立体或缩短重访周期，也可通过沿轨道方向的前后摆动同轨立体成像，具有推扫、横扫成像能力。 IKONOS卫星能获取同轨立体影像。当卫星接近目标时，传感器光学系统先沿着轨道向前倾斜，照准目标区域并采集第一幅影像，接着控制系统操纵传感器向后摆动，大约100s 后再次照准目标区并采集第二幅影像，如图1．1所示。由于IKONOS卫星利用单线阵CCD 传感器，通过光学系统的前后摆动实现同轨立体成像。因此，相应的立体覆盖是不连续的。

IKONOS卫星遥感影像解译数据分辨率是多少

IKONOS卫星遥感影像解译数据分辨率是多少? IKONOS卫星简介 IKONOS为美国DigitalGlobe公司的高分辨率遥感卫星，于1999年09月24日发射，其影像分辨率达0.82米，为全球首颗提供1米以下分辨率的商用光学卫星，揭开了高分辨率卫星影像的时代。--广西善图科技。 IKONOS卫星基本参数

IKONOS卫星影像样片 IKONOS卫星影像 IKONOS卫星影像 卫星遥感数据分类： 一、卫星分辨率 1.0.3米：worldview3、worldview4 2.0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A 3.0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades、高景一号 4.0.6米：quickbird、锁眼卫星 5.1米：ikonos、高分二号、kompsat、deimos、北京二号 6.1.5米：spot6、spot7、锁眼卫星 7.2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号（4颗）、高分六号、锁眼卫星 8.5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米

9.10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星 10.15米:landsat5(tm)、landsat(etm)、landsat8、高分一号16米 二、卫星类型 1.光学卫星：spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、高分一号、高分二号、高分六号、北京二号、高景一号、资源三号、环境卫星。 2.雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星 3.侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980) 4.高光谱类卫星：高分五号、环境小卫星、ASTER卫星、EO-1卫星 三、卫星国籍 1.美国：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星、planet卫星 2.法国：pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6 3.中国：高分一号、高分二号、高分六号、高景卫星、北京二号、资源三号等 4.德国：terrasar-x、rapideye 5.加拿大：radarsat-2 四、卫星发射年份 1.1960-1980年：锁眼卫星(0.6米分辨率至10米) 2.1980-1990年：landsat5(tm)、spot1 3.1990-2000年：spot2、spot3、spot4、landsat(etm)、ikonos 4.2000-2010年：quickbird、worldview1、worldview2、spot5、rapideye、radarsat-2、alos 5.2010-至今：高分一号、高分二号、高分三、高分四、高分五、高分六号、高分七、spot6、spot7、资源三号、worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet卫星

海面油膜高光谱遥感信息提取_陆应诚

收稿日期: 2008-03-10; 修订日期: 2008-09-30 基金项目:中国石油天然气股份有限公司科技预研项目“海域遥感油气勘探技术研究”(编号: 06-01C-01-08)和国家科技支撑计划(编号: 2006BAK30B01)。 第一作者简介: 陆应诚(1979— ), 男, 南京大学博士研究生, 主要从事高光谱遥感应用研究。E-mail: lycheng2003@https://www.wendangku.net/doc/7c17990824.html, 。 海面油膜高光谱遥感信息提取 陆应诚, 田庆久, 宋鹏飞, 李姗姗 南京大学 国际地球系统科学研究所, 江苏 南京 210093 摘 要: 针对辽东湾海域的Hyperion 高光谱遥感数据特点, 结合海面油膜光谱与Hyperion 影像特征, 对该数据进行水陆分离与最小噪声分离(minimum noise fraction, MNF)变换处理, 在辽东湾海域MNF 波段影像的2D 散点图中, 海面油膜的出现会在其边缘形成一个异常散点区域, 可区分油膜与干扰信息,结合提取的海面油膜端元的MNF 波谱, 通过混合调制匹配滤波(mixture tuned matched filtering, MTMF)技术, 成功地提取研究区海面油膜信息, 有效监测海面油膜信息, 为海洋环境监测提供新的技术手段。 关键词: 油膜, 高光谱, 遥感, Hyperion, 辽东湾 中图分类号: X55 文献标识码: A 1 引 言 在海洋石油的遥感监测与评估中, 海面油膜是遥感探测的一个重要对象, 多光谱、热红外、雷达等诸多遥感领域均对此有一定研究(Gonzalez 等, 2006; Fingas & Brown, 1997; Labelle & Danenberger, 1997; O’Briena 等, 2005), 由于海洋背景复杂, 海面大气影响、水体对电磁波的散射与吸收作用, 海面油膜遥感信息表现为弱信息；又由于海面油膜随来源、构成种类、油膜厚度、风化程度的不同表现为不确定的遥感影像特征；这些因素对海面油膜遥感信息提取存在一定的制约。随着高光谱遥感技术的发展(童庆禧, 2003), 针对海面油膜信息的高光谱遥感探测方法技术不断得到发展(Foudan, 2003)。Palme(1994)利用小型机载成像光谱仪(CASI)数据研究1993年Shetlands 群岛溢油事件中产生的油膜和其他油污信息, 指出440—900 nm 是可以用来进行溢油油膜信息提取的有效谱段；Foudan(2003)利用机载AVRIS 高光谱数据对Santa Barbara 海岸带的油污与海面油膜进行研究, 表明分散的石油在580nm 、700nm 具有反射峰, 厚油膜在近红外波段反射率要高于薄油膜, 600—900nm 具有最大的油膜遥感探测的可能性。比较分析混合光谱分解技术(spectral unmixing)、纯净像元指数(pixel purity index, PPI)、 光谱角度制图法(spectral angle mapper, SAM)、混合调制匹配滤波(mixture tuned matched filtering, MTMF)技术等方法在海面油膜信息提取上的特点。近年来, 国内学者也不断开展海面油膜遥感研究, 赵冬至等(2000)总结了柴油、润滑油和原油等3种油膜随厚度变化的光谱特征, 指出736nm 和774nm 对不同的油类具有相同的吸收特征；张永宁等(1999, 2000)测试了几种类型油的海面波谱, 认为在海洋溢油波谱特征中0.5—0.58μm 是不同油膜最高反射率的所在位置, 并利用A VHRR 和TM 数据识别海洋溢油；陆应诚(2008, 2009)的海面油膜实验表明随油膜厚度不同, 油膜光谱特征与响应原理表现不同。 本文以辽东湾双台子河口外海域为研究区, 结合海面油膜光谱特点与海面油膜Hyperion 遥感影像特征, 通过高光谱遥感MTMF 技术方法, 提取研究区海面油膜信息。 2 Hyperion 数据预处理 研究区在辽东湾双台子河口外海域, 该区是中国重要原油生产基地——辽河油田所在地, 近年来, 辽东湾海域油田的开采与运输为海洋环境带来一定的影响。 2007-05-06获取了研究区的一景美国EO-1卫

遥感信息提取资料

遥感图像信息提取方法综述 0、遥感图像分析 遥感实际上是通过接收（包括主动接收和被动接收方式）探测目标物电磁辐射信息的强弱来表征的，它可以转化为图像的形式以相片或数字图像表现。多波段影像是用多波段遥感器对同一目标（或地区）一次同步摄影或扫描获得的若干幅波段不同的影像。 在遥感影像处理分析过程中，可供利用的影像特征包括：光谱特征、空间特征、极化特征和时间特性。在影像要素中，除色调/彩色与物体的波谱特征有直接的关系外，其余大多与物体的空间特征有关。像元的色调/彩色或波谱特征是最基本的影像要素，如果物体之间或物体与背景之间没有色调/彩色上的差异的话，他们的鉴别就无从说起。其次的影像要素有大小、形状和纹理，它们是构成某种物体或现象的元色调/彩色在空间（即影像）上分布的产物。物体的大小与影像比例尺密切相关；物体影像的形状是物体固有的属性；而纹理则是一组影像中的色调/彩色变化重复出现的产物，一般会给人以影像粗糙或平滑的视觉印象，在区分不同物体和现象时起重要作用。第三级影像要素包括图形、高度和阴影三者，图形往往是一些人工和自然现象所特有的影像特征。 1、遥感信息提取方法分类 常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。 1.1目视解译 目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非

遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。 1）遥感影像目视解译原则 遥感影像目视解译的原则是先“宏观”后“微观”；先“整体”后“局部”；先“已知”后“未知”；先“易”后“难”等。一般判读顺序为，在中小比例尺像片上通常首先判读水系，确定水系的位置和流向，再根据水系确定分水岭的位置，区分流域范围，然后再判读大片农田的位置、居民点的分布和交通道路。在此基础上，再进行地质、地貌等专门要素的判读。 2）遥感影像目视解译方法 （1）总体观察 观察图像特征，分析图像对判读目的任务的可判读性和各判读目标间的内在联系。观察各种直接判读标志在图像上的反映，从而可以把图像分成大类别以及其他易于识别的地面特征。 （2）对比分析 对比分析包括多波段、多时域图像、多类型图像的对比分析和各判读标志的对比分析。多波段图像对比有利于识别在某一波段图像上灰度相近但在其它波段图像上灰度差别较大的物体；多时域图像对比分析主要用于物体的变化繁衍情况监测；而多各个类型图像对比分析则包括不同成像方式、不同光源成像、不同比例尺图像等之间的对比。

高分辨率卫星影像卫星参数表

北京揽宇方圆信息技术有限公司 表1：商业光学高分辨率卫星参数一览表

北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。

优势： 1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。 2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。 3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。 4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。 5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。 6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。 8：售后服务：完善的售后服务体制，全国热线，登陆官网客服服务同步。 技术能力说明 北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。

中国突破高分辨率遥感卫星测绘关键技术

中国突破高分辨率遥感卫星测绘关键技术 卫星测图是一个国家对地观测水平的重要标志。长期以来，中国卫星影像精度不高，一直依靠航空影像和国外卫星影像进行测图。 在１０日举行的国家科技奖励大会上，“国产民用高分辨率立体测图卫星测绘和应用关键技术”项目获得国家科技进步一等奖。这一项目结束了中国遥感卫星难以测图的历史，打破了国外的技术封锁和数据垄断，使中国成为国际上少数几个掌握成套卫星测绘技术的国家。 ２０１２年１月９日，中国首颗民用高分辨率立体测图卫星资源三号发射成功，随后不到一个月时间内，资源三号卫星应用系统的第一幅地形图就产生了，并且平面与高程精度都优于３米，测绘精度超过了国外同类卫星。 “此前，中国１：５万卫星测绘数据源基本依赖国外卫星。”资源三号卫星工程应用系统总设计师、国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心副主任唐新明介绍说，这个项目实现了国产遥感卫星从“有”到“好用”、从示范应用到业务化运行的根本性转变。项目实现了五项第一，将无地面控制卫星测图的精度提高了近百倍。 唐新明说，这一项目突破了困扰中国高分辨率遥感数据长期依赖进口的瓶颈。资源三号成功应用不久，国外同类卫星数据的价格就大幅下降，从每平方公里４０元降至６元。更重要的是，这一技术跨越对维护国家安全具有重大意义。 目前资源三号应用系统基本实现规模化、业务化生产，能实现当

天接收数据、当天完成处理，业务化生产水平也已完全与国际接轨。为测绘、国土、地矿、水利等众多行业提供了５０００万平方公里的影像，为全国１：５万基础地理信息数据库更新工程、全国首次地理国情普查等国家重大项目提供了１５００万平方公里的影像，同时还向美国、澳大利亚等３０多个国家、地区提供了４５０万平方公里的影像数据。 在资源三号之后，中国计划用１０年至１５年时间建立测绘遥感卫星体系。目前３颗资源三号后续测绘卫星已纳入国家相关规划，２０１４年力争发射资源三号０２星，实现两颗资源三号测绘卫星组网运行。

国外遥感卫星影像发展现状

国外遥感卫星影像发展现状 1.1法国SPOT卫星系统 法国SPOT卫星系统历经3代发展，目前在轨为SPOT-4和SPOT-5。 SPOT4于1998年3月发射，它增加了一个短波红外波段(1.58-1.75um)；把原0.61-0.68um的红波段改为0.49-0.73um包含“红”的波段，并替代原全色波段，可以产生分辨率10m的黑白图像和分辨率20m的多光谱数据；增加了一个多角度遥感仪器，即宽视域植被探测仪Vegetation(VGT)，用于全球和区域两个层次上，对自然植被和农作物进行连续监测，对大范围的环境变化、气象、海洋等应用研究很有意义。VGT被设计为垂直方向的空间分辨率1.15km，扫描宽度2250km，可见光一短波红外波段0.43-1.75um 共5个波段。它们为蓝波段0.43-0．47um、绿波段0.50-0.59um、红波段0.61-0.68um，近红外波段0.79-0.89um、短波红外波段1.58-1.75um。SPOT4中的VGT和HRVs将使同一区域有可能同时获得较大范围的粗分辨率数据和小范围的细分辨率数据。

SPOT5于2002年5月4日发射，星上载有2台高分辨率几何成像装置(HRG)、1台高分辨率立体成像装置(HRS)、1台宽视域植被探测仪(VGT)等，空间分辨率最高可达2.5m，前后模式实时获得立体像对，运营性能有很大改善，在数据压缩、存储和传输等方面也均有显著提高。 表3-1SPOT系列卫星参数对比 目前法国正在研制部署SPOT系列卫星后续任务，保持数据连续性，巩固光学卫星在欧洲的领先地位，第4代SPOT卫星SPOT-6和SPOT-7卫星，分别计划于2012年和2014年发射，寿命预期为十年。 SPOT6和SPOT7结构类似于Pleiades卫星，轨道高度也为694公里，两星位于同一轨道面，相位差为180度，降交点地方时为10:00，具备±30°侧摆能力。卫星全色影像分辨率1.5m，多光谱影像分辨率6m，成像幅宽60km。 1.1法国Pleiades卫星系统 “昴宿星”卫星（Pleiades）是法国在SPOT之后研制部署的又一型号高分辨率卫星。“昴宿星”（Pleiades）星群由Pleiades-1和Pleiades-2组成，Pleiades-1卫星已于2011年12月发射，业已投入运营。 Pleiades是一种便捷、灵巧的高分辨率光学遥感卫星。为了适应对地观测的发展的需要，Pleiades对卫星进行全新的设计，对传感器也进行了较大的调整，一方面继续保持了SPOT系列卫星在波段设置、立体成像、星座运行等方面的特点，另一方面在空间分辨率、观测灵活性以及数据获取模式等方面进行重新设计，使Pleiades卫星成为未来5年内具有较高技术水准和较强竞争力的对地观测遥感卫星。 在卫星的下行数据通道设置方面，Pleiades卫星有3个X波段的下行数据通道，每个通道的传输率为150Mbps，总传输速率为450Mbps。同时，扩大了星上记录仪的容量，达到750Gb，是SP0T-5卫星星上存储容量的8倍，能够保存约250景图像数据。