遥感影像区域覆盖最优数据集的筛选模型

随着遥感影像数据越来越多,面向指定区域的遥感数据查询,往往出现查询结果数据量大、数据重叠且数据质量良莠不齐的问题。针对传统查询方法的问题,提出一种遥感影像区域覆盖最优数据集的筛选模型。该模型基于成像时间、云量和分辨率等参数建立归一化数学计算模型,完成指定时空范围内覆盖最优的遥感影像数据集筛选。试验结果表明,使用区域覆盖最优数据集筛选模型,能够有效剔除遥感数据中较早时相、重复覆盖和多云量的数据,有效地缩减用户数据筛选时间。