简介:我国高分系列卫星数据因具有重访周期短、价格低廉、精度较高的特点,在矿山开发监测工作中得到了广泛的应用。本文在深入了解高分二号卫星数据特征的基础上,以甘肃永登县为例,利用机器学习模型中支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)自动提取矿山开发信息,在处理的遥感影像上进行样本采集,借Matlab平台对样本及影像数据进行归一化、降维处理(PCA)。利用SVM模型进行信息自动提取过程中,选取径向基核函数(RBF),运用量子粒子群算法进行参数寻优,最终对提取结果进行野外调查。查证结果表明利用SVM模型进行矿山开发信息自动提取是可行的。该研究为国产数据在矿山监测应用中提供了新的思路。
简介:EO-1Hyperion高光谱遥感影像在实际应用中,需对图像进行大气纠正及补偿等预处理,以便获得较好质量的图像。为进一步分析和应用提供保障.笔者运用FLAASH大气校正模型对中国云南香格里拉地区的Hyperion卫星影像进行大气校正,利用图像MNF转换法对光谱曲线进行去噪平滑优化,再对校正前后影像进行遥感影像和典型地物光谱曲线对比分析.结果表明,影像经FLAASH大气校正和MNF平滑后,较好地消除了大气影响和Hyperion高光谱遥感图像的光谱噪声.