红外技术
紅外技術
홍외기술
INFRARED TECHNOLOGY
2013年
8期
487-491
,共5页
李成范%尹京苑%董江山%沈迪
李成範%尹京苑%董江山%瀋迪
리성범%윤경원%동강산%침적
热红外卫星遥感%MODIS图像%主成分分析%火山灰云监测
熱紅外衛星遙感%MODIS圖像%主成分分析%火山灰雲鑑測
열홍외위성요감%MODIS도상%주성분분석%화산회운감측
thermal infrared satellite remote sensing%MODIS image%principal component analysis (PCA)%volcanic ash cloud monitoring
热红外卫星遥感技术能够准确地进行火山灰云监测。针对火山灰云热红外卫星遥感图像,通过利用主成分分析(Principal component analysis,PCA)方法解决了热红外卫星遥感数据具有波段相关性和数据冗余问题,并提高了火山灰云的监测精度。以 MODIS 热红外卫星遥感图像为例,利用PCA方法对火山灰云进行监测研究,并采用USGS标准光谱数据库对监测出的火山灰云光谱特征进行验证。结果表明:PCA方法能够有效地提取出火山灰云信息,且得到的火山灰光谱特征与USGS标准光谱数据库的光谱匹配度达到了81.65%,具有较高的精度。
熱紅外衛星遙感技術能夠準確地進行火山灰雲鑑測。針對火山灰雲熱紅外衛星遙感圖像,通過利用主成分分析(Principal component analysis,PCA)方法解決瞭熱紅外衛星遙感數據具有波段相關性和數據冗餘問題,併提高瞭火山灰雲的鑑測精度。以 MODIS 熱紅外衛星遙感圖像為例,利用PCA方法對火山灰雲進行鑑測研究,併採用USGS標準光譜數據庫對鑑測齣的火山灰雲光譜特徵進行驗證。結果錶明:PCA方法能夠有效地提取齣火山灰雲信息,且得到的火山灰光譜特徵與USGS標準光譜數據庫的光譜匹配度達到瞭81.65%,具有較高的精度。
열홍외위성요감기술능구준학지진행화산회운감측。침대화산회운열홍외위성요감도상,통과이용주성분분석(Principal component analysis,PCA)방법해결료열홍외위성요감수거구유파단상관성화수거용여문제,병제고료화산회운적감측정도。이 MODIS 열홍외위성요감도상위례,이용PCA방법대화산회운진행감측연구,병채용USGS표준광보수거고대감측출적화산회운광보특정진행험증。결과표명:PCA방법능구유효지제취출화산회운신식,차득도적화산회광보특정여USGS표준광보수거고적광보필배도체도료81.65%,구유교고적정도。
The thermal infrared satellite remote sensing technology can be used to accurately monitor the volcanic ash cloud. Aiming at the thermal infrared satellite remote sensing image of the volcanic ash cloud, the principal component analysis(PCA)is able to solve the inter-band correlation and data redundancy of the thermal infrared satellite remote sensing data, and improve the monitoring accuracy of volcanic ash cloud. Taking the MODIS thermal infrared satellite remote sensing image for example, this paper monitors the volcanic ash cloud by PCA method, and verifies the spectral characteristics of monitored volcanic ash cloud information by the United States Geological Survey(USGS)standard spectral database. The results show that:PCA method can obtain effectively the volcanic ash cloud information from the MODIS thermal infrared satellite remote sensing image; compared to the USGS standard spectral database, the spectral match of the monitored volcanic ash cloud spectral characteristics reaches 81.65%, and the precision degree is pretty high.