[发明专利]一种基于重采样回归分析的亚像素积雪覆盖率提取方法无效
申请号: | 201210138959.2 | 申请日: | 2012-05-07 |
公开(公告)号: | CN102636779A | 公开(公告)日: | 2012-08-15 |
发明(设计)人: | 万幼川;徐琪;张乐飞 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
主分类号: | G01S7/497 | 分类号: | G01S7/497 |
代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 薛玲 |
地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于重采样回归分析的亚像元积雪覆盖率提取方法。该方法不依赖于地面实测数据或同步高分辨率,直接通过对影像降分辨率重采样,将重采样降分辨率后的数据作为样本数据,回归建立亚像元积雪覆盖率与反射率之间的多元线性模型。本发明所提供技术方案计算量小,适用于区域范围较大,数据量大、不同区域、不同时间的遥感影像。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 采样 回归 分析 像素 积雪 覆盖率 提取 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于重采样回归分析的亚像素积雪覆盖率提取方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,提取原始MODIS遥感影像中每个像素的反射率,计算每个像素的归一化积雪指数NDSI;ND SI=(R4-R6)/(R4+R6)其中,R4为像素第4波段的反射率,R6为像素第6波段的反射率;步骤2,对步骤1所得原始MODIS遥感影像中每个像素的反射率进行大气校正与地形校正,得到校正后的遥感影像;步骤3,检测出步骤2所得校正后的遥感影像的积雪分布范围,获得积雪范围二值影像;检测方式如下,如果校正后的遥感影像中某个像素的归一化积雪指数NDSI>0.4、第6波段的反射率R6<0.2,且第2波段的反射率R2>0.2,判断该像素属于积雪分布范围,积雪范围二值影像中相应像素的影像值为1,否则判断该像素不属于积雪分布范围,积雪范围二值影像中相应像素的影像值为0;步骤4,对步骤2所得校正后的遥感影像进行重采样,降低分辨率,得到重采样后的反射率影像;重采样的实现方式如下,设重采样后的反射率影像中某像素的反射率为ρcr,该像素在步骤2所得校正后的遥感影像中对应区域有N个像素,其中第i个像素的反射率为
i的取值为1,2,…,N,按下式计算重采样后的反射率影像中每个像素的反射率,ρ cr = Σ i = 1 N ρ i fr N ]]> 步骤5,对步骤3所得积雪范围二值影像进行重采样,降低分辨率,得到重采样后的积雪覆盖率影像;重采样后的积雪覆盖率影像和步骤4所得重采样后的反射率影像的分辨率一致,重采样的实现方式如下,设重采样后的积雪覆盖率影像中某像素的积雪覆盖率为FRAcr,该像素在步骤3所得积雪范围二值影像中对应区域有N个像素,其中第i个像素的影像值为
i的取值为1,2,...,N,按下式计算重采样后的积雪覆盖率影像中每个像素的积雪覆盖率,FRA cr = Σ i = 1 N FRA i fr N ]]> 步骤6,叠加步骤4所得重采样后的反射率影像与步骤5所得重采样后的积雪覆盖率影像,随机抽取叠加影像的部分像素,并提取像素的反射率与积雪覆盖值作为样本点,进行回归分析,建立重采样后积雪覆盖率和反射率之间的多元线性回归模型;所述多元线性回归模型将重采样后每个像素的积雪覆盖率FRA表示为:FRA = Σ n = 1 M a n ρ n + b ]]> 其中,ρn是第n波段的反射率,an为第n波段的回归系数,b为回归常系数,M为波段总数;步骤7,利用步骤6建立的多元线性回归模型,根据步骤2所得校正后的遥感影像中每个像素的反射率提取原始MODIS遥感影像的亚像素积雪覆盖率。
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