ASTER数据

2025-01-02

ASTER数据（精选4篇）

ASTER数据篇1

摘要：西藏部分矿区以往的找矿方式主要停留在野外踏勘和地质填图的阶段, 利用遥感技术进行探矿找矿的研究较少, 使传统的找矿方式难以得到突破。基于此, 本文作者在研究中利用ENVI4.7遥感软件, 通过比值法和主成分分析法对该地区的主要矿区提取了相应的四种蚀变, 用来帮助分析和研究该区的矿产分布情况。后期经过野外实地踏勘验证, 证明利用遥感影像提取蚀变来帮助圈定靶区和找矿是一种迅速、准确且切实可行的方法。

关键词：波段比值法,主成分分析法,ASTER数据,铅锌矿床

1 研究区概况

蒙亚啊矿床位于门巴-工布江达县金达铜多金属成矿远景区, 李光明等 (2002) 所划分的南冈底斯铜、铁、多金属成矿带的勒青达-金达铜多金属成矿远景区北部[1]。区内出露地层为来姑组为主, 主体属一套活动大陆边缘伸展背景下的海相火山~沉积组合。区内近东西向脆韧性断裂构造发育, 燕山晚期-喜玛拉雅早期中酸性同熔-重熔型侵入岩浆活动强烈。铅锌矿床矿体主要赋存于上石炭统-下二叠统来姑组、中二叠统洛巴堆组以及来姑组与洛巴堆组地层界线附近。矿区岩浆岩以侵入岩为主, 隐伏的中新世二长花岗斑岩 (γπN1) 与成矿关系密切。区域化探资料显示, 区内发育一系列沿近东西向展布, 具元素套合好、强度高、浓集中心明显的Pb、Zn、Cu、Ag化探异常, 并多与已知矿床 (点) 分布吻合。总之, 该成矿远景区具有形成火山-岩浆热液铜多金属矿床的良好成矿地质条件, 具有大型铜多金属矿床的找矿远景[2,3,4,5,6,7]。 (图1)

矿区蚀变类型主要为矽卡岩化、黄铁绢英岩化、硅化, 次为绿帘石化、大理岩化、绿泥石化、碳酸盐化、绢云母化、透辉石化, 其中矽卡岩化、黄铁绢英岩化、硅化与成矿关系最为密切。本次研究提取的围岩蚀变主要有硅化、矽卡岩化、黄铁绢英岩化、碳酸岩化-绿泥石化。

2 数据及方法

与比较常用的多光谱数据Landsat7的ETM相比较, ASTER短波红外波段共9个可以进行特定矿物的识别, 主要是为了进行地表土壤和矿物绘图而设计的, 第5-9波段主要用来识别层状硅酸盐矿物和碳酸盐矿物在2.1-2.4μm典型的吸收特征。相当于将ETM影像的第7波段进一步划分为ASTER的6、7、8三个波段, 并且多了9、10两个波段。这样ASTER在识别岩石种类方面比ETM更加强大, 能够进一步区分岩石或蚀变类型。但是, ETM的7波段的范围比ASTER数据的范围多2.08μm-2.145μm这段区间, 因此羟基异常在2.0μm附近的一个反射峰就能很好的被ETM数据所利用。本次研究主要采用主这两种方法来获取研究区的蚀变信息。波段比值法和主成分分析法[8]。波段比值法是提取波谱信息的一种有效手段。根据代数运算的原理, 当波段间差值相近但斜率不同时, 利用反射波段与吸收波段的比值处理可增强各种岩性之间的波谱差异, 抑制地形的影响, 并显示出动态的范围。主成分分析法 (PCA--principal components analysis) , 又称K-L变换, 是目前广泛采用的提取遥感蚀变信息的方法。该方法是通过对多波段图像进行K-L变换后, 产生出一组新的组分图像, 组分图像的数目可以等于或少于原来的波段数, 其目的是把原来各波段中的有用信息集中到数目尽可能少的新的组分图像中, 且使各组分图像互不相关, 即使各自包含不同的地物信息。

1-第四系;2-上二叠统列龙沟组;3-中二叠统洛巴堆组;4-上石炭-下二叠统来姑组;5-中新世石英钠长斑岩;6-中新世辉绿岩、辉绿玢岩脉;7-构造破碎带;8-逆断层;9-平移断层;10-矿体及编号;11-矽卡岩;12-实测地质界线;13-推测地质界线;14-粉砂岩;15-砂岩;16-砾岩;17板岩;18-灰岩;19-碳质板岩;20-角岩化板岩

3 围岩蚀变特特征

3.1 ETM蚀变特征

3.1.1 ETM遥感特征

蒙亚啊ETM遥感影像为2002年6月741 (分别赋予R、G、B三色) 与ETM8波段融合而成, 空间分辨率为15m, 植被覆盖低, 冰雪覆盖高, 数据质量中等 (图2) 。

3.1.2 ETM组合蚀变异常分布特征

含OH-的径基类特征矿物, 在ETM第五波段存在反射峰, 第七波段存在吸收谷。ETM羟基蚀变信息提取主要主成分分析法PCA1457, 其中Band5为+, Band4、7为- (表1) , 第4主成分取反, k值取1.5, 阈值为:0.006-0.041。

铁染蚀变提取用主成分法PCA1345, 其中Band3为+, Band1、4为- (表2) 。取第4主成分, k值取1.5阈值:0.005-0.051。

羟基与铁染的组合异常信息如图3。从图上可以看出在蒙亚啊铅锌矿区, 羟基异常主要呈点状、带状分布矿区北部及西南角上石炭统-下二叠统来姑组的沟谷两边山坡上。铁染异常主要呈斑点状、小团块状分布与矿区内向阳面山坡, 上石炭统-下二叠统来姑组、上二叠统列龙沟组地层。组合异常较少, 主要呈带状沿矿区东部沟谷分布于第四系地层上。

3.2 ASTER蚀变特征

矿区ASTER遥感影像图为631波段 (分别赋予R、G、B三色) 组成 (图4) , 空间分辨率为15m, 植被覆盖低, 冰雪覆盖高, 数据质量中等。

3.2.1 矽卡岩化

矿区内最重要的围岩蚀变类型为矽卡岩化, 矿体主要的赋矿围岩为矽卡岩。矽卡岩化发育最典型的14号矿体的围岩, 且矿化最相关。从各种提取矽卡岩化化蚀变方法提取出来的蚀变异常与矿区矿体叠合情况来看, 主成分分析PCA1348为最佳方法, 使用该方法提取出的蚀变异常落在矿体上的范围最大。

用ASTER1、3、4、8波段进行主成分变换进行矽卡岩化类蚀变填图。波段8对应强吸收, 波段4对应强反射峰。取第四主成分 (PC4) , 其信息主要来源于Band8 (-0.980378) , 因此PC4图像的高亮区位矽卡岩化蚀变强烈地区。k值取2, 阈值为0.324-1.044 (图5) 。

3.2.2 硅化

矿体围岩都不同程度的发育硅化蚀变现象, 以Pb-14、Pb-4和Pb-13号矿体硅化最为发育。其中, Pb-14号矿体硅化多伴随矽卡岩化产生;Pb-13号矿体硅化主要发育于花岗斑岩与洛巴堆组灰岩的外接触带, Pb-4号矿体硅化发育于凝灰岩中的层间界面, 蚀变常超出矿化范围。将各种提取硅化蚀变方法提取出来的蚀变异常与矿区矿体进行叠加分析, 选择比值法12/13为最佳方法, 使用该方法提取出的蚀变异常落在矿体上的范围最大。k值取2, 阈值为0.984-1.005 (图6) 。

3.2.3 黄铁绢英岩化

黄铁绢英岩化为主成矿阶段, 磁黄铁矿、黄铁矿、黄铜矿、闪锌矿和方铅矿的大量晶出, 同时伴随着石英、方解石、绿泥石、绢云母等非金属矿物的产生而形成的蚀变。将各种提取黄铁绢英岩化蚀变方法提取出来的蚀变异常与矿区矿体进行叠加分析, 选择比值法band2/band1为最佳方法, 使用该方法提取出的蚀变异常落在矿体上的范围最大。k值取1.5, 阈值为0.961-1.327 (图7) 。

3.2.4 碳酸盐-绿泥石化

1-矿体及编号;2-硅化;3-硅化+碳酸盐-绿泥石化;4-硅化+碳酸盐-绿泥石化+矽卡岩化;5-硅化+黄铁绢英岩化;5-硅化+黄铁绢英岩化;6-硅化+矽卡岩化;7-黄铁绢英岩化;8-黄铁绢英岩化+碳酸盐-绿泥石化;9-黄铁绢英岩化+碳酸盐-绿泥石化+矽卡岩化;10-黄铁绢英岩化+矽卡岩化;11-碳酸盐-绿泥石化;12-碳酸盐-绿泥石化+矽卡岩化;13-矽卡岩化

碳酸盐-绿泥石化发育于成矿晚期, 是矿区的重要蚀变类型。从各种提取矽卡岩化化蚀变方法提取出来的蚀变异常与矿区矿体叠合情况来看, 选择主成分分析法PCA134 (5+8) /2为最佳方法, 使用该方法提取出的蚀变异常落在矿体上的范围最大。

选取ASTER1、3、4、 (5+8) /2波段进行主成分变换进行碳酸盐化类蚀变矿物填图。波段 (5+8) /2对应高吸收, 波段4对应强反射峰。根据表4取第四主成分 (PC4) , 其信息主要来源于Band (5+8) /2 (0.999470) , 因此PC4图像的高亮区位碳酸盐化蚀变强烈地区。k值取2, 阈值为0.40-1.2470 (图8) 。

4 蚀变总结分析

综上所述, 并将蚀变异常与矿区矿体叠加分析, 可知蒙亚啊铅锌矿床中提取矽卡岩化的最佳方法为主成分分析法PCA1348, 硅化最佳方法为比值法band12/band13, 黄铁绢英岩化最佳方法为比值法band2/band1, 碳酸盐-绿泥石化最佳方法为PCA134 (5+8) /2。

用公式b1+10xb2+100xb3+1000xb4对上述几种蚀变进行综合分析, 如图9, 在矿区内蚀变异常分布较零散, 主要沿矿区北部矿区北部上石炭统-下二叠统来姑组地层、东部第四系地层沟谷附近呈带状, 条带状分布。在矿区中部中二叠统洛巴堆组地层及南部上二叠统列龙沟组地层上, 硅化、矽卡岩化、黄铁绢英岩化, 部分碳酸盐-绿泥石化及其与其他蚀变的组合主要呈带状、斑点状分布;在矿区西部的上石炭统-下二叠统来姑组地层上, 主要有黄铁绢英岩化, 碳酸盐-绿泥石化及其与其他蚀变的组合呈小团状分布。

对各类蚀变的分析, 首先建立在对各类蚀变以及蚀变组合类对于成矿影响程度的判断, 根据前人对矽卡岩型铅锌矿床蚀变类型的研究以及已有的勘查资料, 对其成矿影响赋予权重, 分为四个级别, 最高级为5级, 最低级为2级。如表5。

根据对不同蚀变及蚀变组合与矿体相关性赋予权重的方法进行密度制图, 将蚀变强度从低到高分为四级, 如图10。从图上蒙亚啊矿区内蚀变主要分布于矿区北部上石炭统-下二叠统来姑组地层、东部第四系地层沟谷附近以及矿区西部的上石炭统-下二叠统来姑组地层, 并且4号、13号、14号矿体都位于蚀变强度高值区。

参考文献

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[3]王立强, 程文斌等.西藏蒙亚啊铅锌矿床金属硫化物-石英稀土元素组成特征及其成因研究[J].中国地质, 2012, 39 (3) :740-749.

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[7]魏博, 程顺波.西藏蒙亚啊铅锌矿床成矿年龄及其地质意义[J].华南地质与矿产, 2010, (1) :14-19.

[8]张玉君.西部蚀变遥感异常提取方法技术研究专题报告, 中国国土资源航空物探遥感中心, 2004.

[9]吕凤军, 郝跃生, 石静等.ASTER遥感数据蚀变遥感异常提取研究[J].地球学报, 2009, 30 (2) :271-276.

[10]袁见齐等.矿床学[M].北京:地质出版社, 1985.

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ASTER数据篇2

多时相ASTER遥感影像相对辐射校正研究

遥感影像获取时受传感器本身、太阳高度角、大气、地形等因素对地面光谱反射信号的.影响,导致多时相影像上同一目标的光谱特征差异很大.为了进一步的应用研究,必须要先进行辐射校正.以黑龙江省海伦市及其周边地区作为研究区,将太阳高度角校正、辐射校正、日地距离校正和相对辐射校正方法结合使用,将其它因素引起的光谱值差异减小到最小值,在一定程度上提高了校正精度,达到预期目的.

作者：程彬姜琦刚王利花武慧智邢宇 CHENG Bin JIANG Qi-gang WANG Li-hua WU Hui-zhi XING Yu 作者单位：吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林,长春,130026 刊名：新疆地质 ISTIC PKU英文刊名：XINJIANG GEOLOGY 年，卷(期)：2007 25(3) 分类号：P627 关键词：相对辐射校正 ASTER 多时相影像

ASTER数据篇3

目前,航天遥感技术的发展为开发应用提供了具有实用性的遥感数据,Aster遥感数据在0.52～11.65m波长范围内共有l4个波段,是唯一提供了可见光近红外(VNIR)、短波红外(SWIR)及热红外(TIR)三个通道集空间、辐射和波谱高分辨的数据,能够满足一定矿物、岩石等的划分需要。本文以纳米比亚某地区Aster影像为基础,提取该地区构造及古河道影像信息,挖掘出新的找矿技术与方法,以大幅减轻野外工作,提升工作效能,提高找矿工作的效率和成功率。

1研究区概况

研究区为起伏不大的戈壁荒漠地貌,岩石裸露,几乎没有植被发育,勘查区荒无人烟。处于达马拉带次级构造单元中央带南部区和奥卡汉贾线形带(Okahandija Lineament)内(纳米比亚矿产地质图,1998,纳米比亚地调局),位于北东向奥玛鲁鲁(Omaruru)断裂和奥卡汉贾(Okahandja)断裂所夹持区域。

2材料与方法

2.1 数据来源及介绍

(1)数据来源。

以Aster数据(2008-06-21)和1∶5万地形地质图作为遥感解译的信息源。在Erdas中对影像进行配准、增强等预处理。

(2)数据介绍。

Aster传感器搭载于Terra卫星,于1999年l2月l8日成功发射,2000年2月24日开始采集科学数据,Aster数据属性见表1。Aster数据具有以下特点:①可见光通道图像的空间分辨率较高;②可见光～近红外通道(0.78～0.86μm)具有底视和后视功能;③增加SWIR区域的波段,增强表面岩性制图能力;④在TIR区加入5个波段,生成精确的表面温度和发射。通过改善辐射分辨力和精度,从而提高解译能力。

2.2 研究方法

首先使用ENVI 4.2软件输出原始影像图,根据该地区的地理位置坐标,使用Erdas软件将工作区范围从一幅Aster图像裁剪出来;其次使用Erdas软件采用二次多项式方法进行几何校正:以1∶5万地形地质图为基准,在地形图和遥感影像上采集10个同名控制点,校正后的均方差均在0.5个像元以内。

2.2.1 主成分分析

多波段图像的不同波段之间往往存在着很高的相关性,造成信息冗余,通过主成分分析可以去除波段间的相关性而减少信息冗余,增强了图像的有用信息。主成分分析不仅能提高色彩的饱和度,同时又保持原来假彩色合成的色调,以便于识别和解译。

2.2.2 图像融合

本次工作是利用数据融合技术来提高图像分辨率,Aster数据1～3波段空间分辨率为15 m,这就为图像分辨率的提高提供了基础。为充分利用Aster数据4～9波段(空间分辨率为30 m)能精细反映岩性及构造的优势,将1～3波段与4～9波段进行融合处理,处理后图像分辨率达15 m。

2.2.3 波段选取

由于Aster遥感数据中的热红外波段(TIR)主要是用来研究地表热环境变化,而3B主要是用来生成地表高程,本次工作只对这两个波段以外的其他9个波段进行光谱信息统计分析及选取。各波段光谱信息特征见表2。

根据该地区地理因素及本次工作的目的(识别构造及古河道分布区域),选取不同波段组合,也注重其视觉效果。可见光波段选择波段2、3。对波段432,波段532,波段632(图1所示),732(图2所示)等不同组合的结果进行分析比较,最终确定波段6,3,2 (RGB)的组合效果最佳。第四系为紫红色及灰绿色;干涸的河道被第四系覆盖,而形状特征较明显;其他有或无植被的山体呈绿色或山体自身的。

3结果与分析

3.1 断裂构造解译标志的建立与分析

(1)断裂往往表现为较平直的线状地物,长条状的沟谷、串珠状的山间小盆地等可作为断层的标志。两侧色调(彩)深浅不同的色界,穿越具有不同影纹特征地质体的线形影像,亦是断裂存在的标志。

(2)浅色调的第四系和深色调的山地之平直的色调变化地带亦是断裂的表现;断层崖、山脊错断是断层的直观表现。

(3)水系呈直线、折线、弧形展布及分流点、汇流点等可能是断裂控制所致。

线性构造是指图像上那些呈直线状沿一定方向有规律展布的与地质作用有关的线性影像。断裂是线性构造中主要的一种线性影像。研究区内构造发育,本次共解译出16条断裂,按其展布方向主要有北西向(8条)、北东向(5条)、东西向(2条)、正北向(1条)四组。具体分布见图3。

(1)北西向线性构造。该组断裂在研究区非常发育,主要见F4、F16,其次F2、F7、F10、F12、F14、F15。规模大小不一,数百米至数千米不等。在影像图上,F4周边岩层有明显的山脊错断,F2线性的色调与两侧的岩层色调明显不同,其他构造在影像上表现出明显的的长条状的沟谷。

(2)北东向线性构造。该组断裂在研究区较发育,主要见F11,其次F1、 F3、F8、F13。F11呈长条状,长约3.5km,处于浅色调的第四系和深色调的山地地段。F1线性的色调与两侧的岩层色调明显不同。F3、F8、F13均呈现长条状的沟谷,以F3尤为明显。

(3)东西向线性构造。该组断裂在研究区仅发现2条,F6及 F9。其中F6影像特征同F4,周边岩层有明显的山脊错断。F9在影像上呈现出大的沟谷。

(4)正北向线性构造。F5是本次解译出的最大构造,呈长条状,长约4km,影像特征很明显,水系呈直线状。

3.2 古河道解译标志的建立与分析

(1)古河道在图像上的形状特征。

古河道在图像上反映的形状与其自身形状一致,呈现蜿蜒曲折的线状特征,宽窄不一,甚至与周边坑塘、湖泊相连,因此以古河道流域来表述。

(2)古河道在图像上的色调特征。

由于古河道已淹没在地面以下,反映在图像上的是覆盖在古河道以上地物的电磁波谱辐射特征。从而形成了识别古河道的间接判读标志,受工作区自然环境的影响,几乎没有植被发育,古河道的间接判读标志主要为土壤,其原因是古河道的存在影响了其上地表土壤的某些物理特性,造成了与周围土壤辐射特征的差异,与正常地区相比,土壤颜色呈浅色调。

根据上述判读标志,判读出该地区古河道分布(图4矩形框范围内),从图4上看,古河道所处区域地势低洼,数百条间歇性河流交汇于此,呈东西向分布,因未经过实地验证,只能称其为古河道异常。异常区EW长约11.25 km,NS宽约8.6 km,总面积约96.7 km2。

4小结

本次工作主要利用ENVI 4.2、Erdas及MapGIS软件,在1∶5万地形地质图的基础上,对纳米比亚某地区的Aster数据进行解读处理及分析,建立相应的解译标志,提取其岩性、构造及古河道区域信息。由于本次工作是进行1∶5万遥感影像图的解译,同时又有1∶5万的地形地质图做基础,在数据的处理中(几何校正、图像配准)较精确,更利于精确的解译。本次工作借助Google Earth软件对岩性和古河道进行目视解译,了解到该区域岩性的大体分布及古河道的大致走向,与本文中分析的较吻合。

参考文献

[1]赵玲,王核,刘建平,任广利.西昆仑地区恰尔隆、大同一带ETM遥感影像构造解译[J].大地构造与成矿学,2008,32(4):470-474.

[2]张焱,陈清,何丽娟.基于ENVI4.2的遥感图像分析处理[J].软件导刊,2008,7(6).

[3]姬俊虎.新疆维族自治区库米什——伊热大阪地区ETM遥感图像处理及信息提取[Z].中南大学地学与环境工程学院,2002.

ASTER数据篇4

正射影像,是指改正了因地形起伏和传感器误差而引起的像点位移的影像。数字正射影像图广泛应用于地图制图与更新、资源环境调查与动态监测、防灾减灾与公共设施建设规划等各个领域。现在用于立体测图的卫星数据往往是异轨立体成像。异轨立体成像因为立体像对是在不同时段获得的,由于时间不一致,地面可能发生变化,也可能由于云的遮挡,无法构成立体像对,或是差别太大,影像无法匹配。A S T E R数据具有同轨立体成像数据,所以利用A S T E R数据提取D E M,制作正射影像,具有广阔的前途。目前制作数字正射影像的方法有以下几种:采用全数字摄影测量工作站(JX4或Virtuozo)制作、采用单片微分纠正软件(G e o w a y D O M或G E O i m a g e等)、多项式纠正软件(Geoway)等。PCI Geomatica、ENVI是市面上常用的遥感图像处理软件,用它来制作数字正射影像具有更广阔的应用市场。

1 ASTER主要技术参数

ASTER是极地轨道环境遥感卫星Terra(EOS-AMI)上载有的5种对地观测仪器之一,属于高级多光谱遥感成像仪,轨道为太阳同步近极地轨道,轨道高705km,运行周期98.88分钟,下行过赤道地方时为上午10:30′15″,地面重复访问周期为16天。它提供了可见光—近红外(VNIR)、短波红外(SWIR)和热红外(TIR)3个通道的遥感数据[1]。包含从可见光到热红外范围的14个波段,1、2、3波段为可见光/近红外波段,3B波段为后视成像波段,是卫星飞过去了几十秒后对先前垂直成像区域的重新成像,3N波段与3B波段是一样的波段范围成像,只不过3N是垂直成像,3B为后视成像,3 N波段与3 B波段组成立体像对用于ASTER立体测图生成D E M。1、2、3波段的空间分辨率为1 5 m,4-9波段为短波红外波段空间分辨率为3 0 m,10-14波段为热红外波段空间分辨率为90m。

2 实验区影像数据

实验所用数据为青海同仁地区ASTER影像数据,获取时间为2006年11月22日。此次所用的数据为L1B级别的影像,已经过辐射纠正和几何纠正。几何纠正的精度为:相对误差在1 5 m之内。几何纠正后的影像为UTM投影,基准面为W G S-8 4。ASTER中的3 N波段和3 B波段已成为标准的前后视关系,但是原始的ASTER数据中有1 4个波段的信息,所以在预处理中要将3 N波段和3 B波段读取出来,为D E M提取做准备。

3 DEM提取

卫星遥感图像提取D E M的技术是遥感技术发展的一个重要方向。利用立体像对提取D E M不仅效率高,且具有数据更新快及人力物力耗费少等优点。该技术在A V H R R、S P O T和R A D A R S A T等数据中的应用已很成熟[2,3]。但基于ASTER影像数据的D E M提取技术研究有限,且多使用PCI软件。PCI软件虽然强大,但需设置工程,D E M提取较复杂,在没有控制点信息的情况下不易提取。所以,本文采用E N V I软件提取D E M。

4 正射影像生成

在生成D E M的基础上,在P C I Geomatica软件Orthoengine模块中,选择需要进行正射校正的影像和根据该幅影像提取的DEM来进行校正。本文选择可见光和近红外的3 N和3B波段的合成图像进行正射校正。

4.1 建立工程

在PCI Geomatica软件Orthoengine模块中,建立新的工程用于保存所用图像信息。

4.2 数据输入

数据输入的方式可以有多种:(1)Read CD-Rom data输入原始数据,即未经其他软件处理的数据;(2)Read PCIDSK file读取pix格式的文件;(3)从栅格影像中读取。应为已经在E N V I中进行了预处理,所以选择第二种输入方法。将3 N和3 B波段输入到工程中。

4.3 正射校正

打开正射校正模块,将左侧可选图像中的图像选中移到备用中。选中在ENVI中提取好的改图像的DEM文件,开始自动正射校正。校正前与校正后的影像对比见图1、图2。

5 结论

本文以青海某地区A S T E R影像为例,利用ENVironment4.6、PCI Geomatica9.1等软件对影像进行处理。在ENVI的DEM-Extraction中提取出了该地区的D E M;在P C I中制作了正射影像图。以上实验表明,采用ENVI和PCI遥感图像处理软件,可以方便的制作ASTER影像的正射影像。

参考文献

[1]吕一峰.基于ASTERDEM影像的DEM与数字地貌制图研究[D].福建:福建师范大学硕士论文.2008

[2]Toutin T.DEM Generation from New VIR Sensors:IKONOS,ASTER and Landsat-7[J].IEEE2001,3(2):973～->975

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