基于Silverlight的多层架构遥感影像查询系统的设计与研究

随着人们需求日益多样化、复杂化,传统的Web版遥感影像查询系统,暴露出用户交互能力弱,服务器响应速度慢,离线操作能力差等弱点,而且传统的查询系统没有与农作物监测很好结合。针对以上不足,本文结合Silverlight技术、LINQ技术、WCF技术,运用多层架构思想,针对轨道固定和变化的两种卫星,设计了两种遥感影像数据的快速查询算法,建立了一个适合农作物监测的基于Silverlight的遥感影像查询系统。该算法提高了查询的执行效率和系统的响应速度,增强了系统的离线操作能力,减轻了服务器的压力,能够较好地应对大量用户并发访问。     

辽宁省小流域水土保持空间管理系统开发研究

围绕辽宁省第五次土壤侵蚀普查,以全省融合后的遥感影像为调查底图,以全省遥感影像数据库、小流域基础空间数据库、水土保持业务数据库为基础,以水土保持业务为导向,建立能够对全省范围内小流域水土保持信息进行分析、展示与查询的综合管理系统。系统利用"3S"、三维可视化、计算机与互联网技术为小流域信息管理提供应用支撑。     

Design and implementation of business management system for crop remote sensing monitoring

随着农作物遥感业务的不断延伸和农业生产管理对遥感监测需求的不断提高,业务运行管理效率问题日益凸显。该文通过对农作物遥感监测业务管理流程进行了系统化梳理与调整,设计开发了"农作物遥感业务管理系统"。该系统利用地理信息系统（geographic information system,GIS）、数据库技术和网络技术,科学设计了数据库系统,提升了业务系统承载能力;实现农作物遥感业务工作影像数据入库管理、查询、任务分发、上报、审核、归档的完整业务流程;建立业务跟踪管理机制,实现作物监测业务的流程化和可视化,有效提高了运行管理效率。     

农作物遥感监测业务管理系统设计与实现

随着农作物遥感业务的不断延伸和农业生产管理对遥感监测需求的不断提高,业务运行管理效率问题日益凸显。该文通过对农作物遥感监测业务管理流程进行了系统化梳理与调整,设计开发了"农作物遥感业务管理系统"。该系统利用地理信息系统(geographic information system,GIS)、数据库技术和网络技术,科学设计了数据库系统,提升了业务系统承载能力;实现农作物遥感业务工作影像数据入库管理、查询、任务分发、上报、审核、归档的完整业务流程;建立业务跟踪管理机制,实现作物监测业务的流程化和可视化,有效提高了运行管理效率。     

基于不同分辨率遥感影像的生产建设项目水土保持动态变化监管技术研究

生产建设项目水土保持动态变化监管是水行政主管部门的一项重要日常工作。针对动态变化监管需求,结合不同分辨率遥感影像特点,研究了不同分辨率遥感影像在动态变化监管中的应用技术体系:基于中等分辨率遥感影像不同时期植被覆盖度变化情况,研究了区域新增扰动动态变化监测和合规性动态变化监管技术;利用高分辨率影像,分析了重点项目扰动动态变化、合规性动态变化和项目分类管理等内容;分别采用Landsat 8影像和高分一号高分辨率影像进行了应用示范;对区域生产建设项目水土保持动态变化监管频次和不同类型项目或重点水土流失部位动态变化监管频次进行了探讨,以期提高生产建设项目水土保持动态变化监管的针对性和工作效率。     

基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取

针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。     

基于Landsat8和Sentinel-2数据的砒砂岩区生物量估算的差异性

[目的] 分析基于不同空间分辨率遥感影像估算的地上生物量(above ground biomass,AGB)差异,为遥感估算荒漠生态系统AGB的研究中不同空间分辨率影像的选择提供依据。[方法] 在地面AGB调查的基础上,结合Landsat 8与Sentinel-2影像建立AGB-MSAVI统计模型,对砒砂岩区AGB进行了遥感估算,并分析不同植被覆盖区(高、中、低) AGB估算的差异性。[结果] Landsat 8与Sentinel-2影像均能较好地实现AGB估算,AGB估算结果在空间分布上具有相似性。基于Landsat 8和Sentinel-2数据估算AGB模型平均相对误差分别为13.41%和11.42%,基于Sentinel-2数据的AGB估算精度较高。[结论] 不同植被覆盖区Sentinel-2与Landsat 8数据估算的AGB存在一定的差异,低植被覆盖和高植被覆盖区,两种遥感数据估算的AGB差异相对较小;中植被覆盖区,遥感数据受到空间分辨率的制约,空间异质性影响相对显著,两种遥感数据估算的AGB差异较大。高空间分辨率遥感影像对AGB估算精度的提高具有一定效果。     

GF-1遥感大数据自动化正射校正系统设计与实现

近年来随着遥感数据的爆炸性增长,快速、稳定的自动化影像正射校正成为遥感大数据处理的重要环节。该文在分析GF-1遥感大数据组织方式与元数据特征的基础上,将有理多项式模型正反变换与数字高程数据提取结合,设计实现自动化正射校正系统,并以提高正射校正计算效率与稳定性为目标,研究待校正影像对应数字高程数据快速提取方法,待校正影像分块读取策略等关键问题。在此基础上针对20景覆盖不同地形区域GF-1 8 m多光谱正射校正影像选择均匀分布的检查点,以Google Earth影像中同名点坐标为真值,分析校正误差及收敛情况,试验结果 X(纬线方向)方向和Y(经线方向)方向最大误差均小于16.863 m,距离误差小于23 m,并且92.25%的检查点误差小于16 m(2个像元)。该文提出的自动化正射校正方案在山地地形与平原地形均表现出良好的校正精度与稳定性。     

基于面向对象分类的土地整理区农田灌排系统自动化识别

针对目前农田灌排系统识别研究中影像分辨率低、自动化程度不高的问题,该研究基于面向对象分类法,提出了一套从影像到农田灌排系统矢量输出的完整提取流程。研究利用KOMPSAT-2高分辨率遥感影像数据,以吉林省西部土地整理大安项目区作为试验区,使用自主研发的识别程序对土地整理区农田灌排系统进行了自动化识别提取,并与监督分类法、手动屏幕数字化作了对比分析。结果显示,基于面向对象分类的自动化提取方法在精度上与手动屏幕数字化相近,总体精度达到了89.64%,远高于监督分类法的识别精度;而且该方法所耗费的时间最少,操作过程不需人工干预,识别结果的稳定性也高于另外两种方法。研究表明,基于面向对象分类的自动化提取方法,是一种较理想的土地整理区农田灌排系统遥感监测手段,同时也为其他地物监测提供了一种有效的途径。     

无人机遥感影像面向对象分类方法估算市域水稻面积

针对如何高效地从无人机遥感影像中提取农作物样方数据,用于农作物面积遥感估算,该文以浙江省平湖市为例,利用面向对象分类方法对无人机影像进行水稻自动化识别,作为样方数据与卫星遥感全覆盖空间分布分类结果结合,采用分层联合比估计进行2014年单季晚稻面积估算。然后,与人工目视解译识别方法获取的水稻样方数据推断的区域水稻面积估算的结果进行精度、效率对比分析。研究结果表明:1)利用面向对象分类方法对无人机影像进行分类,总体分类精度达到93%以上,满足构建样本的要求;2)通过区域作物估算对比分析发现,面向对象分类方法对无人机影像进行水稻识别,构建平湖市单季晚稻的样方数据,能够替代人工目视解译样方准确推断区域作物种植面积,有效地提高了无人机影像在遥感面积估算中的应用效率。     

中高分辨率遥感影像在农业中的应用现状

为了更加透彻地了解中高分辨率遥感影像技术在农业中的应用研究现状,该文通过对其应用研究现状进行了提炼和总结,并给以简洁的展望。明确了物种识别和分类、农作物面积估算与监测、作物养分和水分状况监测、农作物的叶面积指数、生物量和叶绿素含量监测、病虫害监测和预报、农业自然灾害的监测、农用地土地资源动态变化和监测、作物产量预测8个方面是中高分辨率遥感影像在农业工作中的应用重点,指出农业工作将更加精细、多种技术和方法的融合使用、统一的农业遥感影像数据库的完善、对当前遥感影像技术不足之处的弥补、标准农业植被光谱库的完善和健全的植被解译体系的完善6个方面将是未来一段时期内应用发展的重点和热点。本文可对遥感农业应用和研究工作提供一定参考。     

基于多时相遥感影像的作物种植信息提取

为了快速、准确地在遥感影像上对作物种植信息进行提取,该研究运用多时相的TM/ETM+遥感影像数据和13幅时间序列的MODISEVI遥感影像数据,采取基于生态分类法的监督分类与决策树分类相结合的人机交互解译方法,建立决策树识别模型,对黑龙港地区的主要作物进行遥感解译,总体分类精度达到了91.3%,与单纯对TM影像进行监督分类相比,棉花、玉米、小麦、蔬菜4类作物的相对误差的绝对值分别降低了1.3%、20.5%、2.0%、13.8%。结果表明该方法的分类精度高,能较好的反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植结构调整提供科学依据,还可为其他区域尺度作物分布信息的提取提供参考。     

基于非线性降维时序遥感影像的作物分类

当前基于时序遥感数据的作物分类方法大都需要较多专家知识及人工干预,难以自动化,也难以移植到其他地区。将光谱降维技术用于时序遥感影像分析可以很好地解决这一问题。其中,非线性降维方法已经成功应用于高光谱数据,并且获得了比线性降维方法更好的结果。但是,直接将非线性降维方法用于时序遥感影像无法充分利用其时相维度的信息。该文改进了一种非线性降维算法——Laplacian Eigenmaps(LE)用于时序遥感影像的作物分类,该方法更加关注相同时相下不同作物生长季的物候特征差异,而不再仅依赖于整个生长季的物候曲线轮廓。改进的LE算法被应用于美国伊利诺伊州覆盖作物全生长季的Landsat 8时间序列影像。降维后保留的波段结合随机森林分类器基于美国农业部Cropland Data Layer(CDL)提供的训练数据完成了一系列的分类试验,并与传统插值未降维的方法进行对比。试验结果表明,改进的LE降维方法完成了更高的整体及各个类别的分类精度,其中整体分类精度达到85.37%,该方法作为一种自动化的方法,不需要人工干预,可直接移植到其他研究区,并且只需要较少的训练样本就可以完成一个较高的分类精度,为日后不同尺度的作物识别和提取研究提供了有效的方法。     

粮豆轮作遥感监测对卫星时空及谱段指标的需求分析

该文面向粮豆轮作遥感监测卫星数据需求,针对最小监测地块、作物类型、时效性的要求,分别对不同空间分辨率影像识别能力、不同波段组合识别能力、最高云覆盖区域晴空获取能力3个方面进行分析,提出了光学遥感卫星理想的空间分辨率要优于0.3 m,光谱设置可以采取基本波段(蓝、绿、红、近红)+红边或者基本波段(蓝、绿、红、近红)+短波谱段2种方式,重访周期要达到3 d以内。在上述指标满足条件下,能够对中国普遍存在的0.3 m宽度田埂进行有效识别,从而达到地块识别的目标;能够利用作物红边、短波谱段特征的差异,对生长中期玉米、大豆进行有效识别,达到粮豆轮作主要作物类型识别的目的;以3 d的重访周期,可以最大限度获取覆盖中国全国区域的晴空有效影像,在数据源获取上保证粮豆轮作业务化作业能力。该研究可为满足中国粮豆轮作等农情遥感监测需求的农业监测卫星研制及相应指标规定提供参考。     

TM影像中基于光谱特征的棉花识别模型

为快速、准确地在遥感图像上从各种农作物中识别提取棉花作物的信息，满足大尺度、运行化棉花遥感监测系统的要求。作者在试验区的棉花主要生长期里，同期进行了棉花与其它主要农作物的地面光谱测量并采集了同期的Landsat TM图像。通过对各时期棉花及主要农作物的地面测量光谱与TM图像光谱特征的差异性及规律性分析，确定了试验区棉花遥感识别的最佳时相期为9月中下旬， 研究开发了基于光谱特征的棉花识别模型。经数学分析与实际应用验证，该模型简单、操作方便并且识别的准确度较高，适用于大尺度的“新疆棉花遥感监测运行系统”。     

雷达遥测应用于台湾水利防灾可行性之探讨

由于雷达遥测技术的突飞猛进,利用其不受天候及昼夜影响之特性,除了早期应用于军事探测之外,已逐渐广泛应用于地球资源之探测,其数值影像与地理资讯系统（GIS）整合功能已日益增强,藉由 GIS整合遥测资料并将其应用于资源经营管理上,乃 GIS发展的趋势。有效的洪水管理及水利防灾系统为一套整合许多地理空间资讯的系统,此系统可用于更新防洪区之范围图、洪患区域评估与洪水消减之时间分析等的功能,可应用于水利防灾之工作上。本文旨在分析雷达遥测之原理、特性、种类、影像资料之获取分析及其应用范围,并探讨合成孔径雷达（SAR）影像与相关遥测资料如何与 GIS结合应用于水利防灾上。合成孔径雷达为测绘洪水区域范围较为理想可行的遥测工具;而SPOT卫星影像资料则是应用于土地利用分类上,以 GIS整合两种资料并计算出洪泛区域之总面积及其土地利用形态,期能将人文、社会及经济等资料纳入洪水管理体系之发展,有助于水利防灾整套系统之运作。     

无人机遥感在农田信息监测中的应用进展

快速实时地掌握农田信息是实施精准农作的基础。以无人机为平台的低空遥感探测技术,具有空间分辨率高、时效性强和成本低等特点,可填补地面监测和高空遥感间的测量尺度空缺,因此在农田信息精准监测领域具有广泛的应用前景。近年来,随着无人机飞行平台稳定性增强、操作难度降低,机载遥感设备的轻量化和多样化,以及遥感数据处理技术的进步,无人机遥感在农田信息监测领域得到了快速发展。本文对国内外相关研究成果进行了总结,对常用遥感技术类型和数据处理方法以及具体应用方向和实施效果进行了综述,并提出了当前存在的突出问题和未来的发展方向,以期为推动无人机遥感在农田信息监测和精准农业中更广泛的应用提供依据。     

基于HJ-1A/1B CCD数据的雹灾监测与评价

由于雹灾的突发性、灾后影响的显著空间异质性,雹灾监测与灾后评价的研究相对较少。以黑龙江甘南县典型雹灾为研究对象,利用HJ-1A/1B CCD等遥感影像与地面实测高光谱数据,进行雹灾遥感监测与评价研究。基于实测光谱数据分析了不同灾害程度农作物的反射光谱特征及植被指数变化;利用2个时相的遥感影像数据,结合地面调查,通过对植被指数分级进行雹灾监测与评价,并结合另一个时相的数据做了验证。结果表明：不同灾害程度作物的反射光谱特征差异显著;运用植被指数分级进行雹灾监测是可行的,基于归一化差分植被指数差值图分级得到的不同雹灾程度范围与实际情况相符,而基于比值植被指数差值图的分级结果则与实际结果差距较大;根据雹灾遥感分级结果分析了雹灾空间分布特征。研究结果可对雹灾监测与评价提供理论与技术支持。     

基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述

近年来,基于微小型无人机的遥感信息获取技术广泛应用在农业领域。采用微小型无人机遥感信息平台获取农田作物信息,具有运行成本低、灵活性高以及获取数据实时快速等特点,是目前农田作物信息快速获取的主要方法之一,是精准农业发展的重要方向。该文主要对微小型无人机遥感技术平台的发展、遥感信息获取技术、遥感图像的处理与解析、以及微小型无人机遥感平台应用在作物信息监测和生产管理等方面进行了深入剖析,强调了遥感信息获取与解析技术的重要性和存在的问题,受微小型无人机飞行稳定性和载荷量的限制,如何实时快速准确地调整机载遥感传感器的姿态使被测目标始终处于监测视野中,并实现图像信息的远距离获取与传输,以及如何处理和解析无人机遥感系统获取高质量的遥感图像是微小型无人机遥感技术能否被广泛应用在各研究领域的关键技术。最后,提出了增强无人机飞行控制系统的高稳定性、遥感图像的精确获取及数据的实时传输和高精度的图像后处理方法,对作物信息监测技术的发展和应用具有重大意义,是实现大面积精准农业生产管理决策的重要依据。