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图斑与变化向量分析相结合的秋粮作物遥感提取: 2015年; 本文提出一种图斑与变化向量分析相结合的农作物提取方法,旨在综合面向对象空间纹理信息、归一化植被指数信息和作物变化信息,提取农作物.实验以高分一号为数据源,选取河北省衡水市中部区域提取作物,根据野外采样点数据验证方法精度.实验结果表明:该方法较高精度地提取了研究区作物分布,总体精度达到93.4%.其中主要作物玉米提取的用户精度、制图精度分别为95.4%、95.7%,棉花提取的用户精度、制图精度分别为86.8%、84.0%,其余非农作物类别用户精度高于89.9%,制图精度高于91.6%.棉花和景观树由于种植破碎,并且大部分都混作于玉米中,提取精度比玉米低.从分类结果图中可以看出,该方法基于面向对象,以地块为基本识别单元提取作物信息,消除了传统基于像元的分类存在的"椒盐现象".研究表明:本文提出的方法能够充分利用面向对象地块信息,以农作物变化信息为依据,辅以归一化植被指数,较高精度的提取农作物.该方法的成功实施为面向对象方法在农作物提取中的研究提供了新思路,为作物信息提取提供了有效的途径.; 孙佩军杨珺雯张锦水潘耀忠云雅; 关键词：面向对象农作物

一种构建高时空遥感数据的方法: 本发明公开了一种构建高时空遥感数据的方法，结合像元分解降尺度方法和STARFM模型的CDSTARFM方法，首先利用像元分解降尺度算法对低分辨率数据进行降尺度处理，然后用降尺度数据取代STARFM算法中直接重采样的低分辨率...; 张锦水谢登峰潘耀忠袁周米琪云雅孙佩军

一种构建高时空遥感数据的方法: 本发明公开了一种构建高时空遥感数据的方法，结合像元分解降尺度方法和STARFM模型的CDSTARFM方法，首先利用像元分解降尺度算法对低分辨率数据进行降尺度处理，然后用降尺度数据取代STARFM算法中直接重采样的低分辨率...; 张锦水谢登峰潘耀忠袁周米琪云雅孙佩军; 文献传递

结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合被引量：11: 2016年; 高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。; 谢登峰张锦水孙佩军潘耀忠云雅袁周米琪; 关键词：像元分解降尺度遥感数据融合

一种遥感影像的厚云去除方法及系统: 本发明公开一种遥感影像厚云去除方法及系统。该方法包括：划分目标图像为云区域图像和无云区域图像；对无云区域图像中的像元聚类得到像元类别组；搜索参考图像和无云区域图像的相似性像元；计算每类相似性像元占所属像元类别组中像元的比...; 张锦水潘耀忠朱秀芳云雅段雅鸣杨珺雯; 文献传递

一种遥感影像的厚云去除方法及系统: 本发明公开一种遥感影像厚云去除方法及系统。该方法包括：划分目标图像为云区域图像和无云区域图像；对无云区域图像中的像元聚类得到像元类别组；搜索参考图像和无云区域图像的相似性像元；计算每类相似性像元占所属像元类别组中像元的比...; 张锦水潘耀忠朱秀芳云雅段雅鸣杨珺雯; 文献传递

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