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用主成分分析研究QuickBird遥感图像变形机制
  • ISSN号:1001-7488
  • 期刊名称:《林业科学》
  • 时间:0
  • 分类:S771.8[农业科学—森林工程;农业科学—林学]
  • 作者机构:[1]西安科技大学测绘科学与技术学院,西安710054, [2]深圳市绿化管理处,深圳518055
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(30872023); 武汉大学国家重点实验室开发基金
中文摘要:

以深圳市区一景QuickBird Pan波段遥感图像(总行列数为26574×28606,对应15.944km×17.164km的实地范围)为研究对象,利用深圳市GPS虚拟参考网络定位系统,以厘米级精度测定了65个在图像上能有效识别的地面控制点三维坐标。计算65个控制点的重心点,在统计各控制点到重心点之间真实距离和在变形图像上对应距离偏差的基础上,分析可能影响QuickBird Pan波段遥感图像像点位移的主要因子。利用主成分分析从这些因子中提取影响图像变形的主成分,根据所得主成分建立QuickBird Pan波段遥感图像变形机制的定量估测模型,使图像变形估测精度得到一定改善。所得结果对研究高空间分辨率遥感图像变形纠正算法有一定参考价值。

英文摘要:

With one scope of QuickBird panchromatic band remote sensing image(total rows and columns are 26 574 and 28 606,corresponding to the real region of 15.994 km×17.164 km) in Shenzhen urban area as research object,using the GPS virtual reference network positioning system of Shenzhen urban area to survey the three-dimensional coordinates of 65 GCPs which are easily recognized on the image,the precision of surveying GCPs is centimeter-level.Calculate the point of center of gravity of 65 GCPs.On the basis of statistic of the deviation between the real distance of each GCP to the point of center of gravity and the corresponding distance on deformed image,analyzing the main factors that possibly influence the pixel displacement of QuickBird panchromatic band remote sensing image.The principal components are extracted by using principal components analysis.The quantitative estimation model used to describe the deformation mechanism of QuickBird panchromatic band remote sensing image is established according to the principal components,which can improve the estimation precision of image deformation to a certainty.The result will have some reference value to research calibration algorithm of high spatial resolution remote sensing image.

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期刊信息
  • 《林业科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国林学会
  • 主编:尹伟伦
  • 地址:北京万寿山后中国林学会
  • 邮编:100091
  • 邮箱:lykx@vip.sina.com
  • 电话:010-62889820
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-7488
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1908/S
  • 邮发代号:82-6
  • 获奖情况:
  • 在三届"国家期刊奖"评选中,两次荣获中国期刊最高奖-"国家期刊奖",一次名列"国家期刊奖提名奖"第一名
  • 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,波兰哥白尼索引,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42472