基于类内拟合的遥感影像薄云雾校正方法

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光学遥感观测极易受到云雾影响,降低数据质量并限制其后续应用潜力。由此,提出了一种基于类内拟合的遥感影像薄云雾校正方法。首先,利用滑动窗口逐波段地搜索局部最小值,称之为暗目标,通过拟合不同波段的暗目标样本估计出薄云雾辐射的相关性。基于此,联合云雾波段相关性与成像模型,生成不含云雾干扰的合成假彩色影像,利用K均值分类自动得到地表覆被类型。利用地类信息,进一步选取晴空区像元获取不同地类在不同波段对间的线性关系。最后,将上述两种线性关系进行联立,求解出各地表类型在不同波段上的值,从而完成影像校正。通过模拟与
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加拿大自然资源部网站信息综合报道,加拿大许多森林处于人迹罕至的偏远地区,为此,加拿大自然资源部利用遥感、GPS、GIS等多种先进科技手段管护森林资源,监测森林资源变化情况,开展林火和病虫害的防治,预测森林的动态发展趋势,旨在有效地帮助公众和决策者了解加拿大森林的变化趋势和管护方向,从而促进实现森林可持续经营目标。
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在介绍了无人机平台及携带的多种传感器的基础上,总结了无人机遥感提取植被覆盖度的算法,并将算法分成了三大类:颜色空间法、植被指数法和机器学习分类法;针对无人机遥感提取植被覆盖度所存在的问题及发展趋势进行了讨论.结果表明:颜色空间法能有效消除无人机图像中亮度和饱和度等因素的干扰;植被指数法原理简单,且具有良好的精度,是应用最广泛的方法;机器学习分类法适用于不同传感器获取的图像且提取精度高.
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红树林是海岸带生态系统中重要的植物群落,具有较高的社会、生态和经济价值。遥感技术的发展为红树林监测提供了一种高效便利的手段。雷达遥感由于具有穿透性好、不受云雨影响的特点,在红树林分布地区具有得天独厚的优势。对近几十年来雷达遥感在红树林监测方面的研究进行了回顾,着重分析了红树林散射机制、红树林分类与识别和红树林生物物理参数反演这3个方面的研究进展,对各类方法进行了总结和对比,最后针对存在的问题提出了
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