基于遥感影像的水体提取方法对比

本文北京市密云水库为例,基于landsat 8 OLI影像,采用归一化水体指数NDWI、归一化差异水体指数MNDWI、增强型水体指数EWI、修订型水体指数RNDWI、新型水体指数NWI、新型水体指数NEW 6种水体指数定量的对水体进行提取。结果显示,NDWI提取情况较差,其它5种方法都能很好的提取出水体,其中水体指数NWI精度最好,其余四种精度大致相同,都较为理想。

利用主动微波遥感数据监测土壤墒情方法

采用主动微波遥感数据,选取郑州市中牟县范围内裸露的地表进行土壤墒情的监测工作,同时选择适合该类区域地表情况的AIEM模型来处理获取的相关雷达数据。实验所用影像数据为Rardarsat-2雷达卫星的遥感影像数据,其中雷达的一些相关参数都包含在影像的头文件中,在实验过程中通过查阅直接使用。实验使用欧空局的NEST软件对影像进行滤波和辐射定标等一系列操作,得到的中间格式数据使用ESRI公司的ENVI软件进一步处理得到地表后向散射系数。通过上述步骤得到的数据对ANN-BP进行训练,最后采用极化方式为VV和HH的数据,利用ANN-BP对数据进行模拟,得到该地区的土壤墒情信息。

基于遥感影像水体提取算法的研究

随着遥感技术的发展与成熟,基于遥感影像的水体指数的计算方法也变得越来越多。此类方法全都采用不同地物光谱特征来区别水体及其它地物,操作起来不仅简单快捷,而且提取精度较高,得到了众多研究学者的广泛应用。本文主要介绍的方法有归一化水体指数NDWI、改进的归一化水体指数MNDWI、增强型水体指数EWI、修订型归一化水体指数RNDWI、新型水体指数NWI、新型水体指数NEW等,通过综合分析,比较各类方法的提取效果,借以研究水体提取的发展前景。

基于EMD-RSPWVD算法的SAR目标运动参数仿真分析与应用研究

针对传统时频分析方法处理多分量SAR运动目标回波数据时出现的交叉项影响严重和时频聚集性差等问题,提出一种融合改进的经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法和重排平滑伪维格纳维尔分布(Reassigned Smoothing Pseudo-Wigner-Ville Distribution,RSPWVD)算法的新时频分析算法--EMD-RSPWVD算法。利用改进的EMD算法将多分量SAR动目标回波信号分解为彼此独立信号分量,然后对独立分量分别做基于RSPWVD算法的时频分析,以消除交叉项和获得高的时间-频率分辨率。分别利用模拟回波信号数据和真实回波信号数据,探究该算法对于多分量SAR运动回波数据的分析性能。结果表明,该算法具有良好的抗噪性和运动目标检测能力,以及高精度的运动参数估计性能。

积雪、土壤冻融与土壤水分遥感监测研究进展

积雪、土壤冻融与土壤水分是陆表能量与水分以及碳交换过程研究中的重要因子,为了更好地了解积雪覆盖、雪深/雪水当量、土壤冻融状态和土壤水分等参数的遥感监测领域的发展动态,对这些参数遥感监测方法的研究进展进行了梳理,总结了利用光学与微波遥感,以及多源遥感融合的监测方法,并对该研究领域的发展趋势进行了展望。积雪、土壤冻融与土壤水分的遥感监测能力不断提升,监测算法从单一传感器向多传感器、单波段单一模式向多波段多模式集成,以及卫星虚拟星座综合观测概念的提出,均促进了现有卫星观测地表参数能力的提升;长时间序列产品的开发,对于研究和掌握全球变化大背景下对气候的响应提供了很好的数据基础;同时有助于促进遥感在水文、气象、气候、生态等领域的应用。以上的研究综述,有望对陆表水循环遥感参数反演领域,以及水循环遥感关键参数的应用领域有一定的借鉴作用。