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光学多传感器时间序列数据的稳健自动图像配准：用于多时相滑坡检测的数据库生成
摘要： 要在较长时间内实现可靠的多时相滑坡检测，需要具有高内部几何稳定性以及高相对与绝对精度的多传感器时间序列数据。为此，本研究开发了一种全自动配准新方法，可高效稳健地对源自多种空间分辨率光学卫星遥感数据的标准正射校正产品进行空间对齐?；谙喙匦缘呐渥家匀蚩捎玫牡匦涡Ｕ齃andsat Level 1T时间序列数据作为空间参考，确保了全球适用性。该方法已应用于覆盖吉尔吉斯斯坦南部（中亚）约12,000平方公里滑坡高发区的592组多传感器时间序列遥感数据集，该数据库包含过去26年间Landsat (ETM+)、ASTER、SPOT和RapidEye传感器获取的影像。配准所得空间偏移分析显示，各传感器的对齐差异介于5米至400余米之间。整体精度评估表明，整个配准数据库具有17米（均方根误差）的高影像间相对精度和23米（均方根误差）的高绝对精度，适用于吉尔吉斯斯坦南部的区域尺度多时相滑坡检测。
关键词： 斑点、协同配准、Landsat、光学卫星数据、多时相、RapidEye、精度、ASTER、滑坡、吉尔吉斯斯坦
更新于2025-09-23 15:21:01
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调查多光谱遥感数据在伊朗西北部阿巴尔地区蚀变带制图中的能力
摘要： 经济矿化通常与可通过遥感结合地质分析识别的蚀变作用相关。本文旨在研究高级星载热发射和反射辐射仪（ASTER）、Landsat-8及Sentinel-2数据在伊朗西北部阿巴尔地区绘制氧化铁与热液蚀变带的能力。为实现该目标，采用主成分分析（PCA）及支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）两种机器学习方法。对所有数据的四个波段进行PCA处理后，选取合适主成分绘制蚀变图。由于ASTER数据在短波红外范围内精度较高，通过PCA技术检测热液蚀变时，其结果较Landsat-8和Sentinel-2传感器更为理想。根据所得图件，所有数据类型在氧化铁带检测中表现大致相当。采用SVM和ANN两种方法对目标数据进行分类，并以混淆矩阵呈现算法结果。对于热液蚀变，ASTER数据在SVM和ANN中均表现出优于其他数据集的性能（准确率超90%），但在氧化铁带检测中效果欠佳——Landsat-8通过SVM和ANN算法分别获得78%和79%的准确率，Sentinel-2则通过这两种算法分别取得88.11%和90.55%的准确率。因此绘制氧化铁带时，Sentinel-2数据较Landsat-8更具优势。此外，ASTER数据中的ANN算法展现出最高总体精度（88.73%）与Kappa系数（0.8453）。
关键词： 哨兵-2，支持向量机，阿巴尔，蚀变带，人工神经网络，ASTER
更新于2025-09-23 15:19:57
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地理空间技术的应用与挑战（潜力与未来趋势） || 印度拉贾斯坦邦乌代布尔地区ASTER遥感技术在岩性填图中的应用
摘要： 遥感技术在地球研究中的应用（如岩性判别、地质填图和潜在矿产勘探）在全球范围内已取得显著成效。本研究分析了先进星载热发射与反射辐射仪（ASTER）一级1B数据中的可见光-近红外波段（VNIR）和短波红外波段（SWIR），用于识别印度拉贾斯坦邦乌代布尔地区阿拉瓦利超群变质沉积地体的岩性特征。该区域包含多种地质环境和富含铅、锌、铜、云母及大理石等经济价值矿物的岩石类型，这些岩层在VNIR和SWIR波段展现出明显光谱反射差异。不同岩性单元所呈现的独特光谱特征有效地支持了岩性填图工作。 通过现场使用光谱辐射仪获取了页岩质白云岩、硅质白云岩、变杂砂岩、石英岩和片麻岩等多种岩石类型的反射光谱，并作为ASTER影像的参考依据来建立不同岩性单元的光谱特征。运用"高光立方体快速视向大气分析"（FLAASH）技术和经验线定标法对影像进行大气校正，将像元辐射值转换为反射率。采用最小噪声分数（MNF）变换识别光谱反射率的固有变异特征，有效区分各类岩性单元。经MNF方法处理后，不同岩性单元得到清晰划分。光谱角制图（SAM）分类技术能有效区分岩石类型及其伴随地层的矿物学组成特征，该技术利用野外实测光谱特征标定出各岩性单元的空间分布范围。 结果显示：阿拉瓦利超群、条带状片麻岩复合体及侵入岩体中分布着由变长石砂岩、砾岩、页岩、云母片岩、白云岩、变杂砂岩和混合岩组成的多种岩性单元。ASTER影像提取的地质特征与区域资源图高度吻合，并通过实地验证确认其有效性。岩性单元SAM分类图的总体精度达73.39%，Kappa系数为0.59。结合MNF与SAM技术处理ASTER影像数据进行岩性特征填图，可获得较高精度的识别结果，本研究方法适用于具有空间特征的岩性单元判别工作。
关键词： FLAASH、岩性填图、光谱角制图、遥感与地理信息系统、ASTER、最小噪声分离
更新于2025-09-10 09:29:36
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地质遥感专刊导言
摘要： 本文概述了遥感技术涉及的科学技术，并阐述了其在地质问题应用中的一些实际限制。我们进一步总结了可通过卫星和航空遥感探测的重要地质材料的关键光谱特征。最后，简要介绍了本特刊收录的论文。
关键词： 地质遥感、光谱特征、高光谱遥感、LANDSAT、ASTER
更新于2025-09-09 09:28:46
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于ASTER数据利用MTMF和CEM方法在中国西藏则当矿区蚀变矿物填图
摘要： 西藏冈底斯山脉东段南缘的则当铜多金属矿田，以大型-中型矽卡岩-斑岩型矿床群为特征，具有宏大的成矿规模和特殊的矿化组合。研究利用ASTER影像及MTMF、CEM方法，结合野外样品光谱数据，对该矿田蚀变矿物进行了填图。通过SVC便携式光谱仪测定岩石矿物光谱，分析得出存在若干主要蚀变矿物?；谑幢淇笪锕馄滋卣?，采用MTMF和CEM算法绘制了蚀变矿物分布图。对比研究表明，在高地形起伏区域，CEM方法比MTMF更能有效抑制背景噪声，提取更精确的矿物信息。该成果对矿产勘查具有重要指导意义。
关键词： 西藏则当矿田矿物勘探、光谱特征、蚀变矿物、ASTER
更新于2025-09-04 15:30:14
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测试一种改进的基于主成分分析的图像融合锐化方法
摘要： 图像数据锐化是遥感科学中一个具有挑战性的领域，随着高空间分辨率卫星和超光谱传感器的出现，该领域的重要性日益凸显。虽然光谱特性对矿物填图至关重要，但空间分辨率同样重要，因为它能在空间背景下识别/解译目标矿物/岩石。因此，在保留超光谱传感器提供的光谱特性的同时提升空间信息，将为地质/矿物填图（尤其是干旱环境）带来显著效益。 本文采用超光谱数据（ASTER）与高空间分辨率全色数据（WorldView-2）进行图像融合，测试了一种新方法。通过改进的基于主成分分析（PCA）的锐化方法——该方法采用考虑实际数值分布的直方图匹配流程，验证了替换主成分（PC1-PC4）能否获得光谱更精确的融合影像。将新方法与最广泛使用的PCA锐化和Gram-Schmidt锐化（GS）（两者均可在ENVI软件5.2及以下版本中使用）以及标准方法（利用Landsat 8自身全色波段锐化多光谱波段）进行对比。 视觉评估和光谱质量指标证明：采用PC1和PC2的锐化方法提升了PCA算法的光谱性能，且与GS方法相比取得了相当或更优的结果。研究表明，使用PC1时可见光-近红外（VNIR）波段保存更完整，而使用PC2时短波红外（SWIR）波段保存更佳。此外，该方法在融合不同传感器（如ASTER与WorldView-2）的图像数据时改善了输出光谱质量，且在替换第二主成分时保持了正确的反照率比例。
关键词： 图像融合、ASTER、经验线法、主成分分析、WorldView-2、锐化、Landsat 8、直方图匹配
更新于2025-09-04 15:30:14