COSMO-Skymed数据在矿山遥感监测中的应用研究

• 作者: 孙晓月 王爽 蔡冬
• 来源期刊: 投资与创业
• 关键词: SAR 遥感解译 矿山监测 变化检测
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 社会视点
• 页码范围: 117-120
• 页数: 4页
• 字数: 3659字
• 语种: 中文

摘要

随着遥感技术的不断发展,利用遥感技术进行矿山监测,在及时获取矿产资源规划情况、矿区环境综合整治情况等方面起着重要的作用.矿山遥感监测的一个主要问题是遥感影像的数据源,目前光学数据源在矿山监测中应用较为广泛成熟,合成孔径雷达(SAR)数据在矿山监测中应用还属于探索阶段.但是,SAR影像与光学影像相比,具有成像周期短,全天时、全天候,并能穿透云层、雾气、植被等优点,在地质方面的应用具有一定的优势,在矿山监测方面也具有应用的潜力.本论文研究SAR数据在矿山遥感监测方面的应用方法和技术流程.介绍了星载SAR成像原理及COSMO-Skymed卫星特点、数据产品;SAR图像的数据处理方法,包括影像滤波、几何纠正、图像裁剪、影像解译等.对雷达影像的Lee滤波,Frost滤波,Gamma滤波处理方法进行了对比分析,并对滤波结果进行质量评价;建立了目视解译标志,与光学影像做了对比分析,总结出SAR影像解译中的优势地物;建立了矿山监测数据库,按矿山遥感监测要求建立数据库文件和属性数据文件,给出了SAR影像矿山遥感监测解译图.在目视解译的基础上进行了自动解译的探索,采用霍夫变换方法对矿山线状地物进行了自动提取研究;并采用差值变化检测模型对多期矿山影像进行了变化检测研究,得到开采区的变化区域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡冬		3	0	0.0	0.0
2	王爽		3	0	0.0	0.0
3	孙晓月		1	0	0.0	0.0