Relative radiometric normalization of remotely sensed images based on improved automatic scattergram-controlled regression

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Relative radiometric normalization of remotely sensed images based on improved automatic scattergram-controlled regression

更新时间：2025-09-01

- Relative radiometric normalization of remotely sensed images based on improved automatic scattergram-controlled regression
- Issue 2, Pages: 185-188(2007)
- 作者机构：
  
  1. 1:北京师范大学资源学院资源技术与工程研究所
  2. 2:北京师范大学资源学院资源技术与工程研究所,北京,100875
  3. 3,北京,100875
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2007
- 稿件说明：
移动端阅览
Relative radiometric normalization of remotely sensed images based on improved automatic scattergram-controlled regression[J]. 2007, (2): 185-188.
DOI：

Relative radiometric normalization of remotely sensed images based on improved automatic scattergram-controlled regression[J]. 2007, (2): 185-188. DOI：

摘要

多时相遥感影像的相对辐射归一化是进行变化检测或拼接不可缺少的步骤。针对现有方法的不足

以自动散点控制回归(Automatic scattergram-controlled regression

ASCR)技术为基础

提出了一种改进的ASCR算法(Im-proved automatic scattergram-controlled regression

IASCR)。它的核心思想是首先利用粗剔除和主成分分析的方法选择占主体信息量的“未变化”像元

然后再利用最小二乘法确定回归方程

对多时相遥感影像进行归一化。以北京地区的多时相TM影像为实验数据对其进行归一化

并与ASCR法、全景简单线性回归法(Simple regression)、暗-亮(Dark setbright set)归一化法、伪不变特征归一化法(Pseudo-invariant feature)的结果进行了比较。实验结果表明

IASCR算法是解决多时相遥感影像辐射归一化问题的有效手段。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

416

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

The spectral reflectance reconstruction method based on Three-channel expansion

3Dpoint cloud registration algorithm based on locality preserving PCA

The research of glasses removal based on PCA/ICA and error compensation

Dimensionality reduction method based on combination of PCA and ICA

Study on the hyperspectral remote sensed image classify based on PCA and SVM

Related Author

王晓红

王东东

麻祥才

肖颖

高倩

吴明明

王育坚

胡文瑾

Related Institution

2:上海理工大学出版印刷与艺术设计学院

1:上海出版印刷高等专科学校印刷包装工程系

1:北京联合大学信息学院

2:西北民族大学数学与计算机科学学院

1:兰州理工大学电气工程与信息工程学院

⁰