【摘 要】
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随着多枚国产卫星相继发射,我国遥感对地观测技术的成效显著提高,卫星遥感数据应用进入到国产化的时代。高分二号卫星的成功发射,使得我国成功迈入“亚米级高分时代”。而国产亚米级卫星影像质量如何并没有综合系统性的结论,同时,遥感影像质量的好坏直接影响到影像的应用可行性,因此,在数据大批量流入各行业投入使用之前,对卫星影像的质量进行客观评价是必不可缺的重要环节。为了验证我国国产亚米级高分辨率卫星影像数据质量
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随着多枚国产卫星相继发射,我国遥感对地观测技术的成效显著提高,卫星遥感数据应用进入到国产化的时代。高分二号卫星的成功发射,使得我国成功迈入“亚米级高分时代”。而国产亚米级卫星影像质量如何并没有综合系统性的结论,同时,遥感影像质量的好坏直接影响到影像的应用可行性,因此,在数据大批量流入各行业投入使用之前,对卫星影像的质量进行客观评价是必不可缺的重要环节。为了验证我国国产亚米级高分辨率卫星影像数据质量,本文选择较为典型的高分七号（GF-7）、高分二号（GF-2）、高景一号（SV-1）、北京二号（BJ-2）卫星影像,对卫星不同的影像数据质量定性定量开展对比分析和评价。本文主要进行的工作如下:（1）按照卫星影像预处理流程,生产正射纠正和融合影像产品,对影像的几何精度和融合影像的质量进行分析评价。通过采用不同控制点布设方案实现区域网平差,分析影像无控和有控精度,对全色影像几何精度进行验证,结果表明四颗卫星几何精度均满足制作1:10 000比例尺地形图要求,其中SV-1影像平面精度相对于其他卫星最高,GF-7、SV-1精度相当,GF-2平面中误差相对最大;使用四种融合方法,从影像的信息量、清晰度、光谱保真度等方面,定性定量分析并评价影像融合质量和对应的最适用方法。针对选定的Gram-Schmidt（GS）算法、主成分分析（Principal component analysis,PCA）、超分辨率贝叶斯（Pansharp）、最近邻融合（nearest neighbor diffusion,NND）四种融合方法实验,结果表明,Pansharp方法是GF-7、GF-2、BJ-2融合效果最佳的方法,GS方法更适用于SV-1融合。（2）通过对不同地物可被识别提取的能力评价四颗卫星影像的光谱质量。选取六种典型地类要素,观察分析相同地物在不同卫星影像上的反射率变化曲线;针对典型地类建立感兴趣区域,并判断地物间的可分性是否达到后续应用的质量要求;最后通过四种监督分类方法分类,分析不同分类方法的总体精度和最佳方法的混淆矩阵,衡量影像获取各类地物的能力,评价数据的光谱质量。结果表明四种分类方法中神经网络分类方法对于GF-7、GF-2、SV-1卫星来说分类效果和精度最好;SV-1的整体分类精度最高,对于区分建筑用地、林地和水田的能力较强;GF-7在旱地、林地的识别上有明显优势;BJ-2对道路的细节把控较好。（3）对于影像的地理要素视觉特征、影像灰度特征、纹理特征等工程质量进行评价。在地物复杂程度不同的主城区和郊区,通过主客观分析结合的方法,分析影像基础灰度信息、信息量、清晰度和纹理特征的特点,针对8个指标实现横纵向的对比,综合评价国产亚米级卫星全色和多光谱影像的工程质量。结果表明BJ-2影像可反映复杂的地物信息,灰度分布均匀纹理细节较好;GF-2卫星的多光谱影像更适合提取地物较为单一稳定的郊区;GF-7卫星对于城市区域能较好提取更为细腻和丰富的地物信息;SV-1影像在近红外波段各方面的呈现效果显著,适合提取耕地类型地物。研究通过三个方面对GF-7、GF-2、SV-1、BJ-2卫星的全色、多光谱、融合影像分别进行实验,对影像的几何精度、融合质量、光谱质量、工程质量等方面情况,通过定性定量的对比分析得到各卫星影像初步的质量评价结论,对于后续各行业应用具有一定借鉴价值。该论文有图26幅,表34个,参考文献66篇。
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