
突破低精度限制:汪闽的高分遥感影像信息处理与提取关键技术
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更新于2024-08-24
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本文档"方法列表适宜低精度图象-高分遥感影像信息处理与信息提取技术-汪闽"主要探讨了在高分辨率遥感领域中的关键技术与挑战。首先,作者介绍了遥感信息提取的基本概念,它是一种从遥感影像中提取有关地面状况和环境信息的过程,涉及定性和定量的物理量提取,如时空分布和功能结构等。
文章的重点在于高分遥感影像处理与信息提取技术的应用,包括以下几个方面:
1. 遥感处理与信息提取简介:这部分概述了遥感技术的基础,强调了其在不同领域的应用,如环境监测(如大气、海洋和生态动态),以及土地覆盖与利用(如土地利用分类和农林管理)。
2. 遥感图像处理:主要包括图像辐射校正、几何校正(如几何校正的必要性和过程)、影像增强和融合等步骤,这些技术旨在减少噪声、提高影像质量,以便进行后续分析。
3. 遥感图像分类:文章提到两种主要的分类方法,即监督和非监督分类,用于识别和区分不同的地表特征,如土地覆盖类别,如TM、SPOT4、CBERS等卫星数据在其中扮演重要角色。
4. 遥感图像专题信息提取与目标识别:这涉及到分割和模式识别技术,比如在城市、军事和基础设施等领域进行目标定位,如SPOT5、IKONOS和QuickBird等高分辨率数据的使用。
5. 问题与挑战:面对高分辨率遥感带来的挑战,如数据量增加、计算复杂性提升、噪声加剧、同物异谱和同谱异物现象等,文章强调了必须考虑图像的结构、形态和分布等空间特征信息的重要性,这是新一代遥感处理技术的关键。
6. 解决方案:解决这些问题的方法要求跳出传统的仅依赖波谱信息的处理框架,转向结合空间特征信息的综合分析,这需要随着图像理解和高效计算技术的发展而不断进化。
这篇文档提供了关于高分辨率遥感技术的核心原理、应用实例以及面临的挑战及其解决方案,对于从事遥感信息处理与应用研究的专业人士具有很高的参考价值。
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