It belongs to the field of remote sensing environmental investigation. It involves a method of water extraction from high altitude area based on aerial hyperspectral remote sensing data. The following steps are as follows: Step 1, carry out the calibration of the sensor laboratory; step two, get the CASI hyperspectral radiance data with geographic coordinates; step three, get the floating-point CASI hyperspectral reflectance data; step four, each of the new CASI hyperspectral data are grayscale images of each reflectance image; step five The single band image composed of the pixel which satisfies all the satisfying conditions is Bwaterbody; step six, get the grid file format of the water body distribution; step seven, and finally get the total length and area of the water body recognition by remote sensing. The invention can accurately extract information of the water body. In the data processing, the spectral bands with obvious spectral characteristics are selected to remove the non significant bands, which reduce the influence of other objects or noise, and improve the accuracy of remote sensing water body recognition.
【技术实现步骤摘要】
一种基于航空高光谱遥感数据的高海拔地区水体提取方法
本专利技术属于遥感环境调查领域,具体涉及一种基于航空高光谱遥感数据的高海拔地区水体提取方法。
技术介绍
高光谱遥感和高分遥感是当前遥感领域的两个前沿方向。高光谱遥感具有图谱合一的优势,能够获取地物在百余个波段的反射率信息,从而可以根据光谱曲线特征进行地物的直接识别,有效提升了遥感应用能力。我国西部高海拔地区蕴含着丰富的水资源,但由于地理环境恶劣,地面调查工作难度较大。遥感技术作为环境调查的重要手段之一,具有调查面积大、速度快等特点,在水体识别中具有重要应用潜力。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于航空高光谱遥感数据的高海拔地区水体提取方法,应用航空高光谱遥感数据进行高海拔地区水体识别。为解决上述技术问题,本专利技术基于航空高光谱遥感数据的高海拔地区水体提取方法,具体包括以下步骤:步骤一、进行传感器实验室定标,获取工作区的CASI航空高光谱遥感原始数据、地面导航定位基站数据和同步测量光谱数据;步骤二、根据传感器实验室定标数据和地面导航定位基站数据,对步骤一中得到的CASI高光谱原始数据进行预处理,得到具有地理坐标的CASI高光谱辐亮度数据;步骤三、根据同步测量光谱数据,对步骤二中得到的CASI高光谱辐亮度数据进行大气校正,去除大气对光谱的干扰,得到浮点型的CASI高光谱反射率数据,选取每个波段的反射率数值位于0~1.0区间范围的影像像元值;步骤四、选取六个特征波段,将特征波段的反射率影像依次标记为B1~B6,对步骤三中得到的CASI高光谱反射率数据进行波段重组,得到的新的CASI高光谱数据中 ...
【技术保护点】
一种基于航空高光谱遥感数据的高海拔地区水体提取方法,其特征在于:具体包括以下步骤:步骤一、进行传感器实验室定标,获取工作区的CASI航空高光谱遥感原始数据、地面导航定位基站数据和同步测量光谱数据;步骤二、根据传感器实验室定标数据和地面导航定位基站数据,对步骤一中得到的CASI高光谱原始数据进行预处理,得到具有地理坐标的CASI高光谱辐亮度数据;步骤三、根据同步测量光谱数据,对步骤二中得到的CASI高光谱辐亮度数据进行大气校正,去除大气对光谱的干扰,得到浮点型的CASI高光谱反射率数据,选取每个波段的反射率数值位于0~1.0区间范围的影像像元值;步骤四、选取六个特征波段,将特征波段的反射率影像依次标记为B1~B6,对步骤三中得到的CASI高光谱反射率数据进行波段重组,得到的新的CASI高光谱数据中每个反射率影像为灰度图,任意像元的灰度值即其在该波段的反射率值;步骤五、应用步骤四得到的波段重组后的CASI高光谱数据,对每一个影像像元值进行水体像元判别,将满足全部条件的像元识别为水体像元,设定满足全部满足条件的像元构成的单波段影像为Bwaterbody;步骤六、对步骤五得到的单波段影像Bwa ...
【技术特征摘要】
1.一种基于航空高光谱遥感数据的高海拔地区水体提取方法,其特征在于:具体包括以下步骤:步骤一、进行传感器实验室定标,获取工作区的CASI航空高光谱遥感原始数据、地面导航定位基站数据和同步测量光谱数据;步骤二、根据传感器实验室定标数据和地面导航定位基站数据,对步骤一中得到的CASI高光谱原始数据进行预处理,得到具有地理坐标的CASI高光谱辐亮度数据;步骤三、根据同步测量光谱数据,对步骤二中得到的CASI高光谱辐亮度数据进行大气校正,去除大气对光谱的干扰,得到浮点型的CASI高光谱反射率数据,选取每个波段的反射率数值位于0~1.0区间范围的影像像元值;步骤四、选取六个特征波段,将特征波段的反射率影像依次标记为B1~B6,对步骤三中得到的CASI高光谱反射率数据进行波段重组,得到的新的CASI高光谱数据中每个反射率影像为灰度图,任意像元的灰度值即其在该波段的反射率值;步骤五、应用步骤四得到的波段重组后的CASI高光谱数据,对每一个影像像元值进行水体像元判别,将满足全部条件的像元识别为水体像元,设定满足全部满足条件的像元构成的单波段影像为Bw...
【专利技术属性】
技术研发人员:孙雨,赵英俊,秦凯,田丰,
申请(专利权)人:核工业北京地质研究院,
类型:发明
国别省市:北京,11
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