【摘 要】
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高空间分辨率和高光谱遥感技术的出现是现代遥感技术的一个里程碑式的发展,但其主要原因是由于高光谱影像在光谱分辨率方面的巨大优势,使得空间对地观测时可获取众多连续波段的
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高空间分辨率和高光谱遥感技术的出现是现代遥感技术的一个里程碑式的发展,但其主要原因是由于高光谱影像在光谱分辨率方面的巨大优势,使得空间对地观测时可获取众多连续波段的地物光谱图像,从而达到直接识别地球表面物质的目的。这不只是简单的数据量的增加,而是有关地物光谱维信息量的增加。这就为遥感对地观测、地物识别及地理环境变化监测提供了更充分的光谱信息,从而也使得传统的遥感数据目标识别和分析方法发生了本质的变化。本文首先以面阵推帚式机载超光谱成像仪(PHI)获得的上海市黄浦江附近复杂地表高光谱图像数据为例,选取图像标准差、图像相关性以及地物的光谱特征作为波段选取的数值评价标准,优选出那些包含信息量大、相关性小、光谱差异大的波段子集,然后通过协方差矩阵特征值法、最佳指数法和波段指数法等波段组合方法选出了适合图像解译的高光谱遥感图像的最佳波段组合并进行假彩色合成。然后以2002年中科院遥感应用研究所会同中科院各所及地方院校共9家单位在夏季共同开展全国范围的农作物种植结构调查中实际使用的GVG农情采样系统和样条采样框架为基础,初步介绍“中国农情遥感速报系统”中将抽样技术与遥感估算相结合的方法,通过两次抽样,提出适合中国特点的农作物种植面积遥感估算技术体系,实现了对全国农作物种植面积和种植结构的快速准确的估算。同样的遥感技术,两种不同领域的运用方式,充分说明遥感技术高效、准确、经济等特点,最后如果遥感技术能够与现代遥感测绘手段有机结合,将对地理信息系统中的遥感探测技术产生有力的推动作用。
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