基于PCI的ALOS融合正射影像图制作——以果化石漠化监测区为例

doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.03

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摘要为满足特殊岩溶地貌对遥感影像正射纠正的要求,以广西果化石漠化监测区为研究区,利用PCI中的OrthoEngine模块,依据1:1万数字化等高线制作DEM; 以ALOS全色影像为数据源,通过RPC有理函数模型进行正射纠正,采用PANSHARP融合算法,高保真地将全色影像与多光谱影像进行融合,制作成空间分辨率为2.5 m的融合正射影像图。结果表明,此方法为岩溶区的科学研究提供了精度高和信息丰富的现时数据源,为岩溶石漠化监测提供了科学的信息更新手段。

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关键词 ：图像复原, 自适应伪中值滤波, 非负支撑域有限递归逆滤波(NAS-RIF), 改进的自适应NAS-RIF算法, 代价函数

Abstract：In order to meet high requirement of orthophotoimages in special Karst landform, the authors chose Guohua rocky desertification monitoring area as the study area. DEM was built by OrthoEngine module of PCI based on 1:10 000 digitization contour map, and orthorectification of ALOS panchromatic image was rectified by RPC function model. Then, pan and multispectral data were merged with high fidelitily by PANSHARP fusion algorithm. Fusion orthophotoimages with spatial resolution of 2.5 m were completed after modification. This means can provide a referencre for high precision images and abundant information data for scientific research in Karst areas. In addition, it also provides a new scientific information updating way for Karst rock desertification monitoring.

Key words： image restoration self-adaptive pseudo-median filtering non-negativity and support constraints recursive inverse filtering(NAS-RIF) improved self-adaptive NAS-RIF algorithm cost function

收稿日期: 2014-05-04 出版日期: 2015-07-23

:	TP75
	P237

基金资助:"十二五"国家科技支撑计划项目子课题"喀斯特峰丛洼地水土调蓄技术研究"(编号: 2011BAC09B02)、广西自然科学基金项目"典型岩溶坡面土壤渗流水的氮磷特征及其环境响应"(编号: 2013GXNSFBA019220)、广西自然科学基金项目"岩溶生态环境系统安全动态监测与评价——以广西果化石漠化治理示范区为例"(编号: 2014GXNSFBA118215)和地质调查项目"西南岩溶石漠化遥感调查与地面监测"(编号: 1212011220958)共同资助。

通讯作者: 杨奇勇(1976-),男,博士后,副研究员,主要从事岩溶土壤和遥感应用等方面的研究。Email:yangqiyong@karst.ac.cn。

作者简介: 沈利娜(1982-),女,博士,助理研究员,主要从事岩溶生态和环境地质方面的研究。Email:shenlina@karst.ac.cn。

引用本文:

沈利娜, 蒋忠诚, 马祖陆, 杨奇勇. 基于PCI的ALOS融合正射影像图制作——以果化石漠化监测区为例[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(3): 13-18.
SHEN Lina, JIANG Zhongcheng, MA Zulu, YANG Qiyong. Making orthophotoimages of ALOS fusion satellite image based on PCI: A case study of Guohua rocky desertification monitoring area. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2015, 27(3): 13-18.

链接本文:

https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2015.03.03 或 https://www.gtzyyg.com/CN/Y2015/V27/I3/13

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