IRS-P6多光谱正射影像制作

利用GPS控制点或大比例尺地形图控制资料和DEM对IRS-P6进行纠正研究,制定利用IRS-P6制作1∶50 000正射影像图生产工艺流程,以及通过不同纠正方法和调色效果的比较,设计合理的基于IRS-P6正射影像图生产的技术方案。

基于IRS-P5与IRS-P6融合影像获取林地信息

简要介绍了IRS-P5与IRS-P6卫星的基本信息;详细探讨了IRS-P5与IRS-P6影像正射校正、影像融合、波段组合的处理过程;通过制作遥感影像与现地相对应的解译标志,建立林地分类系统,区划出各类林地类型信息。根据实地验证结果可知,IRS-P5与IRS-P6融合影像具有信息丰富、分辨率高的特点,能够用于林地类型信息的区划,并能满足1∶10 000比例尺林业专题图的制作,该影像可广泛应用于林业资源监测与资源调查工作中。

Resourcesat-1（IRS—P6）卫星及其传感器

2003年10月17日由印度发射的Resourcesat-1(也称IRS—P6)卫星为太阳同步、近地极轨道卫星，从其轨道模型看，具有典型的光学遥感卫星的特点，与中国遥感卫星地面站正在接收的CBERS、Landsat和SPOT等卫星的轨道特性非常类似。该卫星包括多光谱传感器LISS-4和LISS-3以及高级广角传感器AWiFS，各传感器的特性如表1所示。

P5卫星影像在铁路航测项目中的应用分析

针对铁路选线和粗测阶段对地形图的要求,文章结合相关理论,以印度IRS-P5卫星立体像对为例,对IRS-P5卫星影像在铁路航测项目中使用精度及控制点布设策略进行实验,并结合铁路勘察设计应用要求,对IRS-P5立体测图的精度和流程进行了分析。

森林生物量与印度卫星数据及地学因子的相关性分析

以2006年印度卫星数据(IRS-P6)为信息源,提取4个波段值、6种波段比值、4种植被指数,利用DEM提取海拔、坡度、坡向3个地学因子,共17个变量,选取5种线性及非线性方程,对高黎贡山常绿阔叶林地面样地生物量与17个遥感及地学因子进行相关性分析.结果表明:IRS-P6的B2,B3,B5波段以及海拔与生物量达到极显著相关水平.波段比值、植被指数、坡度、坡向与生物量的相关性较差,只有少量因子达到显著相关水平.通过变量筛选及回归方程选择,IRS-P6数据可用于较大尺度森林生物量的估测.

多源遥感影像的融合方法效果分析

在IRS-P6遥感影像的多光谱与CBERS-2B遥感影像的全色PAN波段之间进行融合,对乘积变换、比值变换、IHS变换和主成分分析4种常见的融合方法进行对比分析,并对融合后的影像进行主观定性评价和客观定量评价。研究表明:IHS变换效果相对最优,在较好地保持原多光谱影像光谱信息的同时,大大地提高了影像的空间分辨率,对云区的地物色彩表现力上也较好。研究对于使用多源遥感影像融合获取高质量影像有着重要的参考价值。

马尾松LAI与植被指数的相关性研究

以福建省永安市区为研究区,计算IRS-P6(LISS-Ⅲ)多光谱数据的DVI、EVI2、MSAVI、NDVI、RDVI、RVI及TNDVI等7种植被指数,并与使用LAI-2000测量的马尾松叶面积指数(LAI)建立相关关系,分析植被指数对马尾松LAI的影响。从决定系数(R2)和标准误差两个方面对基于不同植被指数的LAI反演模型进行定量分析,反演模型包括线性模型、二次曲线模型、幂函数曲线模型和指数曲线模型4种。结果表明,马尾松LAI与植被指数呈指数曲线相关或幂函数曲线相关。反演马尾松LAI,最佳的统计模型是指数曲线模型和幂函数曲线模型,较佳植被指数为TNDVI、NDVI和RVI,其指数曲线模型和幂函数曲线模型拟合的R2均高于0.76,且验证结果R2均高于0.84,但RVI指数反演的模型标准误差相对较大。总体而言,TNDVI和NDVI的指数曲线和幂函数曲线模型对马尾松LAI具有较好的预测性。