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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:朱博[1,2,3] 王新鸿[2] 唐伶俐[2] 李传荣[2]
机构地区:[1]中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京100190 [2]中国科学院光电研究院,北京100190 [3]中国科学院研究生院,北京100049
出 处:《遥感技术与应用》2010年第2期303-309,共7页Remote Sensing Technology and Application
基 金:863项目(O91303A01N)资助
摘 要:遥感图像数据的信噪比是评价遥感传感器获取数据质量的一项重要指标,图像数据的信噪比能够在很大程度上反映遥感仪器的信噪比性能。介绍了通过遥感图像分析评估传感器信噪比的常用方法,以及这些方法的优缺点。并从原理上对各种方法进行了方法间的性能对比分析,包括方法的自动化程度、运算速度、鲁棒性、适用面、准确程度和对图像计算区域的要求等。此外,提出有必要对各种算法进行在实际应用中的比较分析,从而能够针对不同遥感器和不同类型的遥感图像选择最好的评估方法,达到合理、准确地应用这些方法的目的。The signal-to-noise ratio(SNR) is one of the most important indices which can be used to evaluate the data quality obtained by a remote sensor.To a great extent,the SNR of an image reflects the SNR of the remote sensor.Several typical methods to estimate the SNR of optical remote sensing imagery are summarized in this paper,and their merit and restrictions are presented.And this paper also performs the comparison and analysis between these methods based on their own principles,from six aspects including the automatic computation,the computing time,the stability,the applicability,the suitable sensor category,and the uniformity of estimating areas.In addition,the paper points out that the comparison and analysis between methods in various specific applications should be done in the future.The study will help to choose a reasonable SNR estimating method aiming at different remote sensors and different types of remote sensing images.
分 类 号:TP75[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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