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面向遙感蝕變異常提取的遙感影像質(zhì)量評價方法研究

發(fā)布時間:2021-06-12 06:10
  遙感技術(shù)已用到國民經(jīng)濟(jì)的各個領(lǐng)域,通過遙感影像生產(chǎn)的產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于勘察礦物、地理信息獲取、大地測量、軍事偵查和農(nóng)業(yè)調(diào)查等方面。因而遙感影像的質(zhì)量問題關(guān)系到產(chǎn)品應(yīng)用的效果,如果因沒有選擇適當(dāng)?shù)倪b感數(shù)據(jù)導(dǎo)致提供的信息與實(shí)際的地理情況相悖,其帶來的負(fù)面影響是巨大的。在遙感影像數(shù)據(jù)的獲取、傳輸和存儲過程中,存在著很多因素會造成遙感影像質(zhì)量的降低,以致遙感影像的應(yīng)用范圍受到了限制。為了能從海量的遙感數(shù)據(jù)中選擇合適的數(shù)據(jù)進(jìn)行生產(chǎn)和使用,提高遙感影像數(shù)據(jù)的使用效率,對遙感影像的質(zhì)量進(jìn)行評價就尤為重要。本文以Landsat 8 OLI和ASTER遙感影像為研究對象,將粒度計(jì)算、粗糙集與模糊集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論相結(jié)合構(gòu)建一個綜合評價模型用于面向遙感蝕變異常提取的遙感影像的質(zhì)量評價。在指標(biāo)體系的構(gòu)建時除了以常用的影像評價指標(biāo)為基礎(chǔ),研究了常用指標(biāo)的表征方法和及其相應(yīng)表征參數(shù)提取方法,還從影響遙感蝕變異常提取因素出發(fā),提取影響因素參數(shù),構(gòu)建一個面向遙感蝕變異常提取的遙感影像質(zhì)量評價指標(biāo)體系。利用ENVI遙感影像處理軟件和MATLAB圖像處理工具以及rosetta粗糙集軟件,提取了表征影響遙感影像質(zhì)量的常用評價... 

【文章來源】:成都理工大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】:80 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

面向遙感蝕變異常提取的遙感影像質(zhì)量評價方法研究


羥基類蝕變礦物光譜曲線圖

光譜曲線,含鐵礦物,光譜曲線,碳酸鹽礦物


尤其是含 Fe3+礦物(朱駿,2012)。含鐵礦物光譜曲線如圖3-2 所示。圖 3-2 含鐵礦物光譜曲線圖方解石(calcite)、白云石(dolomite)、菱鐵礦(Siderite)、石膏(Gypsum)等碳酸鹽礦物的形成過程主要是由于巖石經(jīng)熱液(主要是中、低溫?zé)嵋?蝕變以后所產(chǎn)生的。大多數(shù)巖石經(jīng)熱液蝕變后都能形成碳酸鹽化。在 1.3μm 之前,碳酸鹽礦物的波譜特性主要是由金屬離子的躍遷所決定的;而在 1.3μm 之后,碳酸鹽礦物的光譜帶都在 1.6μm~2.55μm 之間,其中 2.33μm~2.37μm 和 2.52μm~2.57μm 范圍的吸收帶最強(qiáng),這些特征波譜范圍是識別碳酸鹽礦物的重要依據(jù)。有 CO32-的礦物在2.09μm~2.35μm 范圍有吸收帶,在 1.55μm~1.75μm 范圍有比較高的反射特性。

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圖 3-3 碳酸鹽化類蝕變礦物光譜曲線圖變礦物的波譜特征在一定波段范圍內(nèi)有強(qiáng)吸收和強(qiáng)反射的特等這種存在強(qiáng)反射的地物和大氣物,對于目標(biāo)異常的識別行閾值切割的過程中,很容易把冰雪和云團(tuán)這些像元切割取出大量的偽蝕變信息,而導(dǎo)致真實(shí)的目標(biāo)異常不易被切割的精確性。所以在面向遙感蝕變異常信息提取的遙感影像質(zhì)像冰雪、云團(tuán)等這種干擾信息指標(biāo)提取出來。異常信息提取方法簡介過遙感技術(shù)進(jìn)行礦產(chǎn)資源勘查、成礦信息提取和成礦預(yù)測用。通過礦化異常信息指導(dǎo)找礦工作應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛,目的主要方法包括:波段比值法(Band Ratio)、主成分分析法 Analysis,PCA)、比值-主成分分析法、光譜角度填圖法(SpecM)、混合像元分解法等方法。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
[1]遙感影像綜合評價與自適應(yīng)復(fù)原方法研究[D]. 王榮彬.武漢大學(xué) 2014
[2]基于模糊集合理論的顆粒目標(biāo)分割和識別[D]. 尹詩白.長安大學(xué) 2013
[3]粗糙集理論中的知識獲取與約簡方法的研究[D]. 張明.南京理工大學(xué) 2012
[4]植被干擾區(qū)蝕變信息遙感提取方法研究[D]. 朱駿.浙江大學(xué) 2012
[5]粒計(jì)算分類知識發(fā)現(xiàn)算法及其應(yīng)用[D]. 羅建宏.浙江大學(xué) 2010
[6]分層遞階粒計(jì)算理論及其應(yīng)用研究[D]. 張清華.西南交通大學(xué) 2009
[7]粒度計(jì)算的模型研究[D]. 趙立權(quán).安徽大學(xué) 2007
[8]遙感影像信息量及質(zhì)量度量模型的研究[D]. 王占宏.武漢大學(xué) 2004

碩士論文
[1]遙感圖像厚云去除方法研究[D]. 王政.廣西師范大學(xué) 2014
[2]多源遙感影像冰川提取技術(shù)方法與應(yīng)用[D]. 劉美琳.蘭州交通大學(xué) 2014
[3]航天遙感圖像仿真底圖最佳分辨率的選擇[D]. 劉帥.電子科技大學(xué) 2014
[4]多源遙感數(shù)據(jù)葉面積指數(shù)反演[D]. 周薇薇.青海師范大學(xué) 2013
[5]基于紋理特征圖像分割的研究[D]. 胡德鳳.合肥工業(yè)大學(xué) 2013
[6]金屬膜片表面缺陷檢測[D]. 牛碩.沈陽理工大學(xué) 2013
[7]遙感影像水域邊界智能化提取方法研究[D]. 孟偉燦.解放軍信息工程大學(xué) 2012
[8]基于遺傳算法的遙感影像增強(qiáng)技術(shù)研究[D]. 李國.解放軍信息工程大學(xué) 2012
[9]基于粗糙集理論的屬性約簡與求核算法研究[D]. 廖啟明.長沙理工大學(xué) 2012
[10]西藏墨竹工卡地區(qū)遙感找礦信息提取研究[D]. 張船紅.成都理工大學(xué) 2011



本文編號:3226104

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