资源一号02C卫星数据处理技术与应用评价
本文选题:资源一号02C卫星 + 数据质量评价 ; 参考:《中国海洋大学》2013年硕士论文
【摘要】:土地资源领域是我国较早应用遥感技术并形成规模应用的行业之一。卫星遥感技术凭借其快速、客观、宏观的优势,已经成为土地资源调查、监测和评价不可或缺的技术手段,我国已基本建立了以遥感技术为支撑的现代化土地资源遥感监测体系。资源一号02C卫星(以下简称02C卫星)是我国首颗高分辨率业务卫星,于2011年12月22日成功发射,,充分利用02C卫星所获取的高分辨率遥感数据,开展影像处理、土地利用专题信息提取技术研究,对推动02C卫星在土地资源调查监测领域的应用,丰富我国土地资源遥感应用体系等都具有非常重要的意义。 本文针对资源一号02C卫星高分辨率、全色、多光谱数据的特点,开展了数据质量评价、影像预处理、土地利用遥感分类研究。主要工作及取得成果如下: (1)影像数据质量评价:从内部几何精度、波段配准精度、信噪比、数据覆盖能力、成图比例尺、地类解译能力等方面,对02C卫星数据土地业务应用能力进行评价,评价结果表明02C卫星数据几何畸变相对较大,HR数据最高可满足1:2.5万比例尺制图精度要求。 (2)影像预处理技术研究:以制作大区域遥感影像图为目标,对资源一号02C卫星2.36m高分辨率、5m全色、10m多光谱数据的几何校正、影像配准技术进行了大量对比研究,试验结果表明基于小样条模型的几何纠正匹配精度较高。 (3)土地利用遥感分类应用评价:从最小可识别图斑、光谱可分性、纹理可分性和综合要素可分性等方面对02C卫星数据地类解译能力进行了评价,并与SPOT-5、IKONOS数据进行了对比分析,试验表明02C卫星多光谱数据典型地类识别精度较高,可基本满足土地利用遥感分类应用要求。 本文通过对02C卫星数据质量评价、影像预处理技术研究和土地利用遥感分类应用评价等方面的系统研究,客观评价了数据质量,提出了可行的影像预处理技术方法,综合分析了土地利用遥感分类应用精度,研究成果可为基于02C卫星开展土地利用遥感监测提供技术参考,并为充分挖掘02C卫星应用价值奠定基础。
[Abstract]:The field of land resources is one of the industries that used remote sensing technology and formed scale application earlier in China. Satellite remote sensing technology, with its rapid, objective and macroscopic advantages, has become an indispensable technical means for land resources investigation, monitoring and evaluation. China has basically established a modern remote sensing monitoring system for land resources supported by remote sensing technology. Resource-02C satellite (hereinafter referred to as "02C satellite") is the first high-resolution operational satellite in China. It was successfully launched on December 22, 2011. It makes full use of the high-resolution remote sensing data obtained by the 02C satellite to carry out image processing. The research on the technology of extracting thematic information on land use will promote the application of 02C satellite in the field of land resources survey and monitoring. It is of great significance to enrich the remote sensing application system of land resources in China. In view of the characteristics of high resolution, panchromatic and multispectral data of Resource-02C satellite, data quality evaluation and image preprocessing are carried out in this paper. Classification of land use by remote sensing. The main work and achievements are as follows: 1) Image quality evaluation: from the aspects of internal geometric accuracy, band registration accuracy, signal-to-noise ratio, data coverage ability, mapping scale, interpretation ability, etc. The land application ability of 02C satellite data is evaluated. The evaluation results show that the geometric distortion of 02C satellite data is relatively large and HR data can satisfy the precision requirement of mapping on a scale of 1: 25,000. In this paper, the geometric correction and image registration technology of the 10m multispectral data of 2. 36m high resolution 5 m panchromatic data of resource-1 02C satellite are compared and studied. The experimental results show that the matching accuracy of geometric correction based on small spline model is high. The classification ability of 02C satellite data is evaluated in terms of texture separability and integrative element separability, and compared with SPOT-5 IKONOS data. The experimental results show that the accuracy of typical ground class recognition of 02C satellite multispectral data is higher than that of SPOT-5KIKONOS data. It can basically meet the requirements of land use remote sensing classification application. This paper objectively evaluates the data quality through the systematic research on the quality evaluation of 02C satellite data, the research of image preprocessing technology and the application evaluation of land use remote sensing classification. A feasible method of image preprocessing is put forward, and the application precision of land use remote sensing classification is comprehensively analyzed. The research results can provide a technical reference for land use remote sensing monitoring based on 02C satellite. And lay the foundation for fully excavating the value of 02C satellite application.
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:P237
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本文编号:1998132
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