2013年4月成功发射的GF-1卫星是中国高分系列卫星的首发星,影像在中国农情遥感监测业务中得到了广泛应用,已成为大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源之一。高精度几何位置的配准是卫星农情定量化应用的基础与前提,该文提出了一种基...2013年4月成功发射的GF-1卫星是中国高分系列卫星的首发星,影像在中国农情遥感监测业务中得到了广泛应用,已成为大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源之一。高精度几何位置的配准是卫星农情定量化应用的基础与前提,该文提出了一种基于区域网平差方法修正GF-1卫星WFV(wide field view,WFV)影像RPC(rational polynomial coefficients,RPC)参数,获取更高几何定位精度的校正方法,形成了模式化的业务处理流程,为该影像在农情遥感监测中的应用奠定了基础。算法流程包括2个部分,首先是基于像面间仿射变换关系及有理多项式RFM(rational function model,RFM)模型构建轨道间的区域网平差数学模型,其次是根据影像连接点及少量控制点输入求解所有参与平差的卫星影像定向参数,获取亚像元级的校正结果。平差参数的解算是通过两步求解完成的,初始平差参数是根据连接点及对应的DEM高程值进行平差迭代至收敛,结果平差参数是将初始平差参数作为初始值代入区域网平差模型,并以逐点消元方式约化法方程,解算出各影像的仿射变换参数。该文在求解平差参数过程中,直接使用DEM(digital elevation model)上获取的高程值作为约束条件,消除了平面坐标与高程的相关性,保证了区域网平差模型能够解算。混合地形、平原、山区3种情况下区域网平差结果表明,全连接点平差结果具有较高的相对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3046、0.4674、0.3365像元,列方向的中误差分别为0.3677、0.2849、0.2889像元;而结合少量控制点的区域网平差则同时具有很高的绝对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3648、0.5041、0.3605像元,列方向的中误差分别为0.4954、0.4039、0.6323像元,整体达到了亚像素级。最后,在农业应用基础控制底图的支持下,分别对原始影像、RPC校正影像、区域网平差后的影像进行几何配准,分析不同输入影像条件下的几何校正精度,仅有区域网平差后的影像达到了亚像元的校正精度,混合地形、平原、山区3种情况下行方向的中误差分别为0.6857、0.6664、1.0646像元,列方向的均方差分别为0.4342、0.4696、0.5609像元,但与几何校正前精度相比没有明显改善,说明本文提出的研究方法可以实现少量控制点条件下的几何精校正。不同DEM校正结果表明,对于山区,更高分辨率的DEM可以获得更好的定位精度。上述研究充分表明,该方法对GF-1/WFV数据的处理有效且可行,并在农业部中国农情遥感业务工作中得到了初步应用。展开更多
The vacuum die-casting process,started 25 years ago in Japan,has been widely applied.This technology contributes very much to improvement of castings quality.The main factor causing the defects of die castings is the ...The vacuum die-casting process,started 25 years ago in Japan,has been widely applied.This technology contributes very much to improvement of castings quality.The main factor causing the defects of die castings is the trapped air in the mold cavity,while the key technology of vacuum die-casting process is to avoid the trapped air effectively by evacuating the cavity before casting.At the same time,due to the shot speed and the casting pressure reduced in half,the service life of the die is prolonged and the productivity is enhanced,as well.Vacuum die-casting process is of great signif icance in improving the die castings quality and making up the shortcomings of super-high-speed shot casting.展开更多
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶...由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。展开更多
文摘2013年4月成功发射的GF-1卫星是中国高分系列卫星的首发星,影像在中国农情遥感监测业务中得到了广泛应用,已成为大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源之一。高精度几何位置的配准是卫星农情定量化应用的基础与前提,该文提出了一种基于区域网平差方法修正GF-1卫星WFV(wide field view,WFV)影像RPC(rational polynomial coefficients,RPC)参数,获取更高几何定位精度的校正方法,形成了模式化的业务处理流程,为该影像在农情遥感监测中的应用奠定了基础。算法流程包括2个部分,首先是基于像面间仿射变换关系及有理多项式RFM(rational function model,RFM)模型构建轨道间的区域网平差数学模型,其次是根据影像连接点及少量控制点输入求解所有参与平差的卫星影像定向参数,获取亚像元级的校正结果。平差参数的解算是通过两步求解完成的,初始平差参数是根据连接点及对应的DEM高程值进行平差迭代至收敛,结果平差参数是将初始平差参数作为初始值代入区域网平差模型,并以逐点消元方式约化法方程,解算出各影像的仿射变换参数。该文在求解平差参数过程中,直接使用DEM(digital elevation model)上获取的高程值作为约束条件,消除了平面坐标与高程的相关性,保证了区域网平差模型能够解算。混合地形、平原、山区3种情况下区域网平差结果表明,全连接点平差结果具有较高的相对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3046、0.4674、0.3365像元,列方向的中误差分别为0.3677、0.2849、0.2889像元;而结合少量控制点的区域网平差则同时具有很高的绝对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3648、0.5041、0.3605像元,列方向的中误差分别为0.4954、0.4039、0.6323像元,整体达到了亚像素级。最后,在农业应用基础控制底图的支持下,分别对原始影像、RPC校正影像、区域网平差后的影像进行几何配准,分析不同输入影像条件下的几何校正精度,仅有区域网平差后的影像达到了亚像元的校正精度,混合地形、平原、山区3种情况下行方向的中误差分别为0.6857、0.6664、1.0646像元,列方向的均方差分别为0.4342、0.4696、0.5609像元,但与几何校正前精度相比没有明显改善,说明本文提出的研究方法可以实现少量控制点条件下的几何精校正。不同DEM校正结果表明,对于山区,更高分辨率的DEM可以获得更好的定位精度。上述研究充分表明,该方法对GF-1/WFV数据的处理有效且可行,并在农业部中国农情遥感业务工作中得到了初步应用。
文摘The vacuum die-casting process,started 25 years ago in Japan,has been widely applied.This technology contributes very much to improvement of castings quality.The main factor causing the defects of die castings is the trapped air in the mold cavity,while the key technology of vacuum die-casting process is to avoid the trapped air effectively by evacuating the cavity before casting.At the same time,due to the shot speed and the casting pressure reduced in half,the service life of the die is prolonged and the productivity is enhanced,as well.Vacuum die-casting process is of great signif icance in improving the die castings quality and making up the shortcomings of super-high-speed shot casting.
文摘由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。
