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IKONOS影像在矿山环境遥感监测中的应用——以白银煤矿区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
选取以地下开采方式为主的白银煤矿区为研究区,以IKONOS卫星影像数据为主要信息源,在遥感解译与野外验证的基础上,对研究区内矿山环境的现状进行了分析。研究表明IKONOS融合图像对于煤矿区的监测效果理想,较好地实现了对矿业活动占地情况、矿山地质灾害以及矿山周边环境的监测。 相似文献
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高(多)光谱数据的背景-异常子空间模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文引用独立成分分析与盲信号分离的理论,从遥感高(多)光谱数据的基本统计特征出发,对其概率密度分布作出了分类与解释,并同图像数据的背景与异常建立了联系。在此基础上,对高(多)光谱数据点阵分布的空间几何结构进行了深入的研究分析,推断出遥感高(多)光谱数据集合的高维空间属于低维几何结构-"超平面"形态,而包含蚀变信息在内的异常点群通常会游离在"超平面"之外。然后,对主成分分析(PCA)的信号-噪声模型加以引申,提出了遥感图像多元数据集合高维空间的背景-异常信号子空间可划分的概念,并给出了子空间划分的阈值估计方法。同时,探讨了遥感图像的端元数目、多波段数据集合的本征维数、主要背景地物数目三者之间的关系;通过西藏驱龙地区两种类型遥感数据的实例分析,说明了本文所讨论的光谱数据空间的低维结构以及背景-异常子空间模型在遥感高(多)光谱数据分析应用中的正确性与实用性。研究结果表明:尽管不同自然景观区的遥感图像的光谱变化复杂,而它们的光谱数据空间属于低维几何结构,以及背景-异常(含噪声)子空间的可分性是其具有共性的本质特征。在统计意义上蚀变异常在遥感高(多)光谱数据集合中是可识别的。 相似文献