北京一号小卫星数据处理技术及应用PDF电子书下载

第一章 概述 1

1.1 小卫星技术及其星座计划 1

1.2 小卫星技术发展趋势 4

1.3 小卫星技术面临的机遇和挑战 5

参考文献 9

第二章 北京一号小卫星数据获取 11

2.1 概述 11

2.2 北京一号小卫星平台 11

2.3 北京一号小卫星载荷 14

2.3.1 多光谱遥感器 16

2.3.2 全色遥感器 17

2.4 北京一号小卫星数据产品 20

2.4.1 小卫星数据产品类型 20

2.4.2 小卫星数据产品应用潜力分析 20

2.5 北京一号小卫星数据的地面接收、处理与分发系统 23

2.5.1 地面接收系统 23

2.5.2 产品生成系统 24

2.5.3 应用处理系统 24

2.5.4 用户服务与产品分发系统 24

参考文献 25

第三章 北京一号小卫星数据辐射定标 26

3.1 概述 26

3.2 卫星数据辐射定标 26

3.2.1 发射前的实验室定标 26

3.2.2 星上定标 27

3.2.3 场地定标 27

3.3 小卫星数据辐射定标 29

3.3.1 小卫星数据辐射定标的特殊性 29

3.3.2 相对辐射定标 30

3.3.3 场地绝对辐射定标 36

3.3.4 交叉辐射定标 45

3.4 小卫星数据辐射定标精度评价 50

3.4.1 场地定标误差来源与精度评价 50

3.4.2 交叉辐射定标误差来源与精度评价 52

3.5 小卫星辐射定标软件 55

3.6 本章小结 57

参考文献 58

第四章 北京一号小卫星图像几何纠正 60

4.1 概述 60

4.2 图像配准 61

4.2.1 图像配准的研究现状 61

4.2.2 图像配准的原理 62

4.2.3 图像配准的常用算法 63

4.3 几何纠正 64

4.3.1 空间变换模型 64

4.3.2 重采样理论 66

4.4 局部自适应的SIFT自动配准算法 68

4.4.1 算法的提出 68

4.4.2 算法流程 69

4.4.3 算法原理及实现 69

4.4.4 算法的优点 73

4.4.5 实验结果 74

4.4.6 本节小结 76

4.5 基于特征控制点库的遥感影像校正系统 76

4.5.1 基本思想 76

4.5.2 系统工作流程 77

4.5.3 系统概述 77

4.5.4 实例操作 81

4.5.5 本节小结 83

4.6 精度评价 83

4.6.1 局部自适应的SIFT配准算法精度评价 84

4.6.2 基于特征控制点库的遥感影像校正系统精度评价 87

4.7 本章小结 87

参考文献 89

第五章 北京一号小卫星数据融合 91

5.1 卫星数据融合概述 91

5.1.1 卫星数据融合层次 91

5.1.2 卫星数据融合的发展现状和研究热点 92

5.1.3 本章内容概要 93

5.2 多分辨率分析的卫星数据融合 93

5.2.1 小波数据融合 93

5.2.2 后小波算法提出的原因 95

5.2.3 曲波数据融合 96

5.2.4 轮廓波数据融合 97

5.2.5 融合模型总结 103

5.3 BJ-1数据融合技术 105

5.3.1 ARSIS概念下的融合流程 105

5.3.2 IHS算法改进 106

5.3.3 IHS-Xlet融合算法 107

5.3.4 融合模型建立 107

5.4 BJ-1小卫星融合实验与效果评价 110

5.4.1 融合软件模块设计 110

5.4.2 融合评价体系建立 111

5.4.3 BJ-1星内数据融合实验 113

5.4.4 BJ-1星内数据IHS-Xlet融合实验 115

5.4.5 BJ-1与其他卫星数据融合实验 116

5.5 本章小结 119

参考文献 120

第六章 北京一号小卫星数据辐射归一化 125

6.1 概述 125

6.2 遥感图像辐射归一化的基本原理与方法 125

6.2.1 遥感图像辐射归一化的基本原理 125

6.2.2 辐射归一化的主要方法及其特点 126

6.2.3 辐射归一化的性能评估指标选取 130

6.3 基于PIF的辐射归一化改进算法 131

6.3.1 辐射归一化算法的改进设计 132

6.3.2 算法实现及不同时相遥感数据辐射归一化实验分析 136

6.4 多时相北京一号影像的土地利用变化检测 147

6.4.1 变化检测的理论与方法 148

6.4.2 数据预处理 150

6.4.3 变化检测 152

6.4.4 本章小结 158

参考文献 160

第七章 植被指数产品一致性研究 163

7.1 概述 163

7.2 不同传感器植被指数一致性研究 164

7.2.1 实验数据及流程 164

7.2.2 数据处理 165

7.2.3 数据比较与分析 169

7.3 植被指数时间序列一致性研究 172

7.3.1 遥感植被指数时间序列滤波重建算法归纳 172

7.3.2 三类主要滤波重建算法介绍及评述 174

7.3.3 一种傅立叶谐波改进的植被指数时间序列重建算法 177

7.3.4 算法验证与应用分析 180

7.4 本章小结 194

参考文献 195

第八章 北京一号小卫星数据的多领域应用 200

8.1 基础地理信息建设 200

8.2 国土资源调查监测 201

8.3 城市管理建设 205

8.4 环境监测 210

8.5 重大灾害动态监测 212

8.6 其他应用 217

参考文献 220