【摘 要】
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为了实现NOAA卫星遥感影像在提供丰富的宏观信息的同时,能够具有较高的面积估计精度这一目标,该研究以吉林省为例,根据1998年的NOAA卫星遥感影像数据以及最新的TM卫星遥感影
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为了实现NOAA卫星遥感影像在提供丰富的宏观信息的同时,能够具有较高的面积估计精度这一目标,该研究以吉林省为例,根据1998年的NOAA卫星遥感影像数据以及最新的TM卫星遥感影像数据,构建了高分辨率卫星影像数据对低分辨率卫星影像数据的面积校正模型,并对影像的空间结构特征进行了较为深入的研究.该文的主要结论是:1.通过小范围样区建立的面积校正模型,对大范围的NOAA影像地类面积估测值进行校正,面积精度有很大提高.对水域、草地、城乡这些实际面积较小,在NOAA影像上面积估计值误差大的地类,模型校正后面积精度提高的效果尤为明显;2.引入分形理论对卫星遥感影像的空间结构特征进行分析.影像上地类的空间分布、分散程度和地类块的形状等空间结构特征都可难量化表达,空间特征的量化有助于进一步提取卫星遥感影像的可利用信息;3.校正模型比较结果说明,引入空间特征参数的校正模型结果的精度要高于没有空间特征参数的校正模型.这充分体现了空间特征分析在建立校正模型中的重要性;4.在校正模型的建立过程中,不同空间分辨率影像之间的配准程度影响模型的校正精度.这里通过放大显示AVHRR的PVI(垂直植被指数)图像,在单个AVHRR像元范围内目测估计TM图像控制点的相对位置来添加控制点,在很大程度上减少了配准误差.
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