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山区星载ALOS PALSAR微波遥感图像的正射校正
  • ISSN号:1002-6819
  • 期刊名称:农业工程学报
  • 时间:0
  • 页码:173-177
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]西南林业大学林学院,昆明650224
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(30960302); 西南林业大学森林经理学国家林业局重点学科资助项目(XKZ200901)
  • 相关项目:星载ALOS PALSAR数据反演云南松林生物量研究
中文摘要:

多山地区微波遥感图像的正射校正是实践应用中的关键和瓶颈,该文以星载合成孔径雷达数据ALOS(advanced landobservation satellite)PALSAR为基础数据,GAMMA软件为处理平台,研究微波图像正射校正方法。首先利用数字高程模型(digital elevation model,DEM)及卫星轨道参数生成模拟合成孔径雷达数据(synthetic aperture radar,SAR),再利用图像交叉相关分析算法自动搜索模拟SAR与真实SAR同名地物点偏移量,建立校正多项式模型,在此基础上通过建立校正查找表方法实现真实SAR图像的地理编码及正射校正。校正效果经检验,误差在一个像元以内,校正效果较好。

英文摘要:

the ortho-rectification of SAR(synthetic aperture radar) is difficult and a key step for its final application especially in mountain area.However,the method of the ortho-rectification of SAR is not available in the current remote sensing software.In this paper,the ortho-rectification of microwave remote sensing image was conducted based on GAMMA software platform and ALOS PALSAR basic data.Firstly,the simulated SAR image was generated by means of DEM(digital elevation model) and the satellite orbit parameter.Then,the registration offsets between the simulated SAR image and the real values were determined automatically using cross correlation analysis,and the polynomial models of these offsets were built accordingly.Finally,the true SAR image was resampled from the SAR with range and azimuth coordinates to one with the orthonormal map coordinates using a lookup table,which was generated by comparing the simulated and real SAR image and refined by the offsets registration polynomials.The accuracy of registration was tested by comparing with topographic map,and rectification errors were less than one pixel,which is less than 20 m.

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期刊信息
  • 《农业工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业工程学会
  • 主编:朱明
  • 地址:北京朝阳区麦子店街41号
  • 邮编:100125
  • 邮箱:tcsae@tcsae.org
  • 电话:010-59197076 59197077 59197078
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-6819
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2047/S
  • 邮发代号:18-57
  • 获奖情况:
  • 百种中国杰出学术期刊,中国精品科技期刊,中国科协精品科技期刊工程项目期刊,RCCSE中国权威学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国食品科技文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:93231