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【24h】

A predictive methodology for the detection of vegetation stress using atmospherically corrected multispectral scanner imagery.

机译：一种使用大气校正的多光谱扫描仪图像检测植被压力的预测方法。

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摘要

Predictive modeling can optimize data collection for a specific task. Further, for existing imagery, modeling can optimize the selection and analysis of data from an existing database.;A priori modeling can predict optimal environmental conditions needed for data acquisition. Image data should be collected in conditions known to minimize the effects of the atmosphere and other environmental variables, and any quantitative image analysis must include corrections for atmospheric effects. Modeling methods can also help correct for atmospheric effects.;A predictive methodology is evaluated which optimizes the environmental parameters for image data collection and subsequent analysis and is based on the personal computer Sensor-Atmosphere-Target (SENSAT) (Richter 1991) model modified for use in the Windows operating environment (SENSWIN). This methodology is reviewed with reference to existing non-optimal image data.;Additionally, image processing of existing imagery is conducted to identify bands or linear combination of bands from those in the available dataset that best identify stressed vegetation embedded in an unstressed background.
机译：预测建模可以优化特定任务的数据收集。此外，对于现有图像，建模可以优化对现有数据库中数据的选择和分析。先验建模可以预测数据采集所需的最佳环境条件。应当在已知的条件下收集图像数据，以最大程度地减少大气和其他环境变量的影响，并且任何定量图像分析都必须包括对大气影响的校正。建模方法还可以帮助纠正大气影响。评估一种预测方法，该方法可以优化环境参数以进行图像数据收集和后续分析，并且该方法基于个人计算机传感器-大气-目标（SENSAT）（Richter 1991）模型，在Windows操作环境（SENSWIN）中使用。参照现有的非最佳图像数据对该方法进行了综述。此外，对现有图像进行图像处理以从可用数据集中识别出最佳嵌入无应力背景中的受压植被的频带中识别出频带或频带的线性组合。

著录项

  • 作者

    Murdock, Darryl Guy.;

  • 作者单位

    State University of New York College of Environmental Science and Forestry.;

  • 授予单位 State University of New York College of Environmental Science and Forestry.;
  • 学科 Environmental science.;Geotechnology.;Remote sensing.
  • 学位 M.S.
  • 年度 1995
  • 页码 194 p.
  • 总页数 194
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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