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利用不同数量平面控制点对0.5 m WorldView-2卫星影像进行纠正,并对产生的误差进行比较。 相似文献
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地理国情普查是开展地理国情监测的前提和基础,对于准确掌握国情国力,提高政府管理的科学性、规范性和前瞻性,推动生态文明建设和重大战略、重大工程实施具有重要意义。基于高分遥感影像进行地表覆盖草地分类中天然草地及人工草地等信息的人工解译方法,主要是通过不同影像纹理特征的判别作为分类的依据,为以后同类地表分类的解译奠定了基础。 相似文献
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地理国情普查项目使用的高分影像质量的良莠不齐给地表覆盖数据生产带来了巨大障碍。本文剖析了目前收集到的高分影像资料的主要缺陷,如多分辨率、多传感器、多年份和跨季节,给地表覆盖数据解译带来极大的局限性;阐述了Landsat 8影像自身的特点,如像幅面积大、获取周期短、波段信息丰富,同时提出利用Landsat8影像辅助解译的思路,并通过试验验证这种方法的可行性。 相似文献
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阐述了在工作实践中利用WorldView-2卫星影像制作正射影像的基本工艺流程,着重分析卫片的融合、校正、影像镶嵌等处理环节中的方法,坐标的建立及转换,数据格式的转换等,以及此过程中遇到的问题,及在各个环节中的质量控制。 相似文献
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张利平 《测绘与空间地理信息》2013,(10):228-229
WorldView-2卫星是全球第一批使用了控制力矩陀螺的商业卫星,可以更精确的瞄准和扫描目标,先进的地理位置技术使扫描的精确度上有了非常大的进步。WorldView-2卫星在无控制的条件下有较高的定位精度,利用少量控制点能消除系统误差达到较高的平面精度,能很好的应用到控制点困难的地区。本文主要是对WorldView-2卫星图像进行区域网平差的正射纠正实验,并对纠正精度进行分析。 相似文献
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基于GF-2卫星数据的国情普查地表覆盖解译研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以广东某地地理国情普查地表覆盖解译为例,阐述了利用eCognition(易康)软件对高分二号卫星遥感影像进行分类解译,并结合ArcGIS软件作对比分析,对地表覆盖解译的数据进行精度评定。结果表明,利用eCognition(易康)软件对地表覆盖解译的数据精度准、效率高,适合大规模的高分卫星数据的地表覆盖数据解译。 相似文献
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针对测制困难地区地形图的特点,介绍了利用WorldView-2卫星影像测制困难地区地形图的技术流程,总结了提高成果质量的方法,对困难地区地形图大面积测制工作进行了有益的探索。 相似文献
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主要研究利用高分辨率WorldView-2卫星影像和双介质立体摄影测量方法进行浅海地形测绘的可行性,同时解决双介质立体摄影测量精定位算法(即折射改正算法)适用性差的问题。首先依据通用的双介质物像几何关系,提出了一种普适的双介质立体摄影测量折射改正算法;然后以海南省三沙市甘泉岛、珊瑚岛周围浅海区域为试验场,利用两个地区的WorldView-2立体影像,运用双介质立体摄影测量方法进行了浅海地形测绘试验。试验成功提取到了两个地区浅海海底的数字高程模型(DEM)。其中,甘泉岛地区的浅海DEM精度达到2.08 m(剔除其中的高程异常点后的结果)。研究表明:提出的折射改正算法,无论"空中同名光线延长线是否相交"都是适用的,且能改善浅海地形测绘精度。在水体清澈、无海浪情况下,利用相应的WorldView-2立体影像和双介质立体摄影测量方法进行浅海地形测绘是可行的。 相似文献
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针对海岸线人工解译提取的复杂性,研究了高分辨率遥感数据的海岸线自动提取技术。以WorldView-2影像为例,对研究区内的人工、砂质和基岩3种类型海岸水边线分别建立了遥感解译标志,分析不同水边线两侧地物的光谱特性,根据二者的光谱差异构建有效的特征波段,然后利用阈值法实现各类型海岸水边线的自动提取,进而通过进行潮位校正获得海岸线,大大提高了海岸线提取的精度和效率。 相似文献
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Accurate information on the conditions of road asphalt is necessary for economic development and transportation management. In this study, object-based image analysis (OBIA) rule-sets are proposed based on feature selection technique to extract road asphalt conditions (good and poor) using WorldView-2 (WV-2) satellite data. Different feature selection techniques, including support vector machine (SVM), random forest (RF) and chi-square (CHI) are evaluated to indicate the most effective algorithm to identify the best set of OBIA attributes (spatial, spectral, textural and colour). The chi-square algorithm outperformed SVM and RF techniques. The classification result based on CHI algorithm achieved an overall accuracy of 83.19% for the training image (first site). Furthermore, the proposed model was used to examine its performance in different areas; and it achieved accuracy levels of 83.44, 87.80 and 80.26% for the different selected areas. Therefore, the selected method can be potentially useful for detecting road conditions based on WV-2 images. 相似文献