一种适用于热红外遥感影像的大气补偿方法

    公开(公告)号:CN111398180A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010351859.2

    申请日:2020-04-28

    Abstract: 本发明提供了一种适于热红外遥感影像的大气补偿方法,包括如下步骤:获取观测影像数据以及配套大气廓线和地表发射率光谱信息,然后进行质量控制和信息提取,再进行信息融合;选择合适的滑动窗口长度以及滑动步长,逐窗口提取相应的大气廓线信息;利用大气辐射传输模型计算各窗口位置的大气参数信息,利用线性或非线性插值的方法计算其窗口内的精细大气参数矩阵;计算窗口函数值的代价函数,然后利用代价函数逐窗口/像元计算其函数值,返回与其对应的各项大气参数,并完成大气修正过程。本发明不仅不依赖任何经验关系和特殊像元,且适用于各类常见地表和大气环境,可实现对大气温度廓线和湿度廓线的同步补偿,具有更高的普适性和实用价值。

    一种适用于热红外遥感影像的大气补偿方法

    公开(公告)号:CN111398180B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202010351859.2

    申请日:2020-04-28

    Abstract: 本发明提供了一种适于热红外遥感影像的大气补偿方法,包括如下步骤:获取观测影像数据以及配套大气廓线和地表发射率光谱信息,然后进行质量控制和信息提取,再进行信息融合;选择合适的滑动窗口长度以及滑动步长,逐窗口提取相应的大气廓线信息;利用大气辐射传输模型计算各窗口位置的大气参数信息,利用线性或非线性插值的方法计算其窗口内的精细大气参数矩阵;计算窗口函数值的代价函数,然后利用代价函数逐窗口/像元计算其函数值,返回与其对应的各项大气参数,并完成大气修正过程。本发明不仅不依赖任何经验关系和特殊像元,且适用于各类常见地表和大气环境,可实现对大气温度廓线和湿度廓线的同步补偿,具有更高的普适性和实用价值。

    一种公路落石识别分析方法

    公开(公告)号:CN111539363A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010352541.6

    申请日:2020-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种公路落石识别分析方法,该方法包括建立U-net深度学习网络模型,对训练样本数据进行训练;通过模型对公路路面区域进行道路面状区域的提取;采用object_detection算法将道路面状区域的提取情况进行识别;将识别完成的道路面状区域进行图像区域分类,得到像素级分类结果,并对不同类型目标进行不同颜色标注;将识别的数据分别通过灰度图转换、图像高斯平滑、车道线边缘检测、霍夫转换和线条提取进行道路车道线的识别。本发明通过利用object_detection算法,车道线识别算法分别得到车辆、行人、落石以及道路车道线的像素坐标值,分析得出公路路面落石所处位置、所处车道线位置以及所占路面面积的大小。

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