本文選題：時(shí)間序列　切入點(diǎn)：多源影像　出處：《地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)》2016年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為滿足多源、多時(shí)相遙感影像定量化信息提取的應(yīng)用需求,本文發(fā)展了一種半自動(dòng)化的相對(duì)輻射歸一化方法。將多源遙感影像的相對(duì)輻射歸一化分為傳感器輻射校正與針對(duì)光照等外部因素的輻射歸一化2個(gè)過程。首先,基于晴空影像,采用分類回歸的方式獲取傳感器輻射校正系數(shù);然后,利用樣本傳遞再分類的方法實(shí)現(xiàn)多源影像的半自動(dòng)分類和傳感器輻射偏差校正;最后,基于NDVI差值直方圖和類別約束的PIFs自動(dòng)選取方法,實(shí)現(xiàn)影像的相對(duì)輻射歸一化。采用準(zhǔn)同期的GF1-WVF1和Landsat8-OLI影像以及多源時(shí)序影像對(duì)方法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明,本文方法可以對(duì)傳感器間的輻射偏差進(jìn)行有效糾正,并在整體上獲得比傳統(tǒng)方法更好的輻射歸一化精度;同時(shí),多源時(shí)序影像的輻射校正結(jié)果也表明,本文方法能夠有效地消除時(shí)序影像間的輻射特征波動(dòng),使植被等地類的季相變化信息得到更準(zhǔn)確地表達(dá),為多源時(shí)序影像的協(xié)同利用提供了借鑒方法。
[Abstract]:In order to meet the requirements of quantitative information extraction from multi-source and multi-temporal remote sensing images, In this paper, a semi-automatic method of relative radiation normalization is developed. The relative radiation normalization of multi-source remote sensing images is divided into two processes: sensor radiation correction and radiation normalization for external factors such as illumination. The sensor radiation correction coefficient is obtained by classifying regression method. Then, the semi-automatic classification of multi-source images and sensor radiometric deviation correction are realized by the method of sample transfer subclassification. Finally, The method of PIFs automatic selection based on NDVI difference histogram and category constraint is used to normalize the relative radiation of images. The method is verified by quasi-synchronous GF1-WVF1 and Landsat8-OLI images and multi-source sequential images. The method in this paper can effectively correct the radiation deviation between sensors, and achieve a better radiometric normalization accuracy than the traditional method. At the same time, the radiation correction results of multi-source sequential images also show that, The method in this paper can effectively eliminate the radiative characteristic fluctuation among temporal images and make the seasonal variation information of vegetation and other land types more accurate. It provides a reference method for the cooperative utilization of multi-source temporal images.
【作者單位】： 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院大學(xué);廣西農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技信息研究所;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2015AA123901) 廣西科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(14125008-1-6) 國家高分辨率對(duì)地觀測系統(tǒng)重大專項(xiàng)(03-Y30B06-9001-13/15-01)
【分類號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：1627793