面向GF-1数据不同融合方法对扰动地块的提取

以GF-1影像为数据源,采用HPF变换(High-Pass fusion,高通滤波变换)、Ehlers变换(空间滤波变换)、Brovey变换(彩色标准变换)、GS变换(Gram-Schmidt,正交化变换)、PC变换(Principle Components,主成分变换)等5种常用融合算法,根据视觉分析和数理统计分析对融合后的影像进行质量评价,并通过面向对象分类方法对扰动图斑信息进行提取,研究适用于生产建设项目集中区扰动地表信息提取的融合算法。结果表明:基于PC和GS算法的融合结果影像视觉效果好,细节清晰,色调自然,纹理增强明显,较好的融合了多光谱影像的光谱信息和全色影像的空间信息。通过定量分析可知,PC变换最大程度地保持原多光谱影像的光谱特性,GS融合算法在增益效果上具有优势,融合影像信息量最大,纹理最为细致。总体而言,PC变换和GS变换影像融合算法在生产建设项目扰动图斑信息提取上具有很大的优势,在煤炭覆盖区提取正确率均为100%,在裸露地表和在建建筑用地混合区大于80%,较原始多光谱影像分类精度提高了约10%。该研究为推进国产高分遥感数据在生产建设项目水土保持监管中的高效应用奠定数据基础,对提升生产建设项目水土保持监管效率和信息化水平具有非常重要的意义。     

基于多进制小波变换及多维纹理特征的遥感影像融合方法

探讨了基于多进制小波变换与多维纹理特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行多进制小波分解,再联合提取局部方差、局部梯度、局部能量和局部信息熵4维纹理特征,将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的高频分量以多维纹理特征进行多判据联合方法融合,形成新的高频分量,然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经 RGB合成为彩色影像。试验选取淮南矿区SPOT 10 m与TM 30 m空间分辨率影像,从目视判读（定性评价）、地物光谱曲线分析、定量评价指标三方面对融合方法进行了评价。结果表明,该方法既保留了原影像的光谱信息,同时也改善了影像的清晰度和分辨率,利用融合后的影像进行矿区土地利用变化监测,效果明显提高。     

基于高通滤波算法的水稻遥感影像适宜尺度筛选

为确定江苏地区水稻田块信息提取的适宜尺度,选取拔节期30m×30m空间分辨率HJ1A/CCD2影像和16m×16m空间分辨率GF1/WFV4近红外波段影像,采用高通滤波（HPF）算法构建4种空间尺度融合影像。利用定量指标评价和植被指数反演评价分析4种融合影像筛选适宜尺度,最后通过多类光谱指标构建决策树提取水稻面积与PROSAIL冠层光谱模型反演叶面积指数（LAI）,验证融合影像适宜尺度相较原始影像尺度的优越性。结果表明：（1）综合定量指标评价和植被指数反演评价,20m×20m尺度和15m×15m尺度均可保证光谱继承性,反演水稻田块信息,而结合尺度优势,适宜尺度筛选为15m×15m;（2）与原始影像尺度相比,15m×15m尺度空间分辨率提高,同时水稻面积提取精度增大,面积精度93.33%,样方精度94.71%,标准误差0.25hm2,且能理想反演LAI,精度达94.69%,标准误差0.893。结论表明,研究区水稻田块信息反演的适宜尺度为15m×15m。     

融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类

错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI（Normalized Difference Water Index)、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、SBL（Soil Background Level）等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质（SL;岩石和土壤）、植被（GV;光合作用叶片）和暗色物质（DA;阴影和水）3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明：1）基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2）融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3）具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。     

在土地资源调查中的遥感影像融合方法比较

HIS变换法、高通滤波法(HPF)、小波变换是遥感影像融合的3种方法.通过对3种方法的分析比较,采用HIS变换法和高通滤波法(HPF)相结合的方法对杨凌地区的快鸟影像进行全色和多光谱影像融合,并根据融合结果的最终应用目的--目视解译和屏幕矢量化,采用光谱扭曲程度和信息熵对融合方法进行定量评价.结果表明新方法不但很好地保留了多光谱影像的光谱信息.而且增强了影像的空间细节表现.     

基于高平衡阶多进制多小波包变换的遥感影像融合

为克服遥感影像融合中采用的小波变换存在的缺陷,构建了高平衡阶多进制多小波包变换及其影像融合方法。首先分析了现有小波变换方法的优劣特点以及不同小波变换间的关系,阐述了理论上性能更具优势的高平衡阶多进制多小波包变换的理论基础与快速算法;进而构建了基于该变换方法的影像融合方法,最后将该融合方法应用于资源一号等卫星影像多光谱数据与全色波段的融合试验中,分析论证了该方法在实际应用中的性能特点。结果表明:平衡阶与进制的适量增高能够使基于小波变换的影像融合方法获得更优的融合质量,在采用简单融合规则情况下相对平均光谱误差与全局相对综合误差较传统方法均可降低3%以上,与传统方法相比,该方法算法较复杂,但无显著差别。该方法适用于遥感影像融合等领域。     

基于ARSIS策略的SAR影像与多光谱遥感小波融合

针对南方多云多雨、光学遥感数据不易获取的特点,在江苏省宝应县设置了区域试验,探索了ENVISAT/SAR影像与HJ-1A星多光谱遥感融合的模式与效果。基于ARSIS策略,利用Mallat小波变换和波段间交互构造模型IBSM,对SAR影像和HJ-1A/CCD影像进行小波分解与低频、高频系数重构,然后通过小波逆变换得到信息融合影像。针对低频与高频影像的不同区域特征使用不同的融合规则,以增强融合过程的自适应性。对融合影像进行了主观与相应的定量评价,并与PCA变换、IHS变换等传统方法进行比较。最后,利用GPS矢量样点提取了小波融合前后影像的波段值与NDVI信息,对融合效果做了进一步的分析与说明。结果表明,小波融合、IHS变换、PCA变换影像光谱扭曲度平均值分别为0.1016、0.3261、1.2772,其中小波融合方法的值最小。三者的信息熵平均值分别为14.7015、11.8993和13.2293,以小波融合方法的值最高。说明小波融合方法在提高空间分别率的同时,较好的增强了光谱保持能力,信息解译效果明显优于PCA变换和IHS变换2种方法。     

基于GF-2的沙地区域影像融合方法与评价——以内蒙古自治区正蓝旗北部典型沙地为例

[目的]以内蒙古自治区正蓝旗北部典型沙地为例,以国产高分卫星(GF-2)影像为数据源,找出沙地区域的最佳影像融合方法,以期为沙地区域影像融合方法研究提供技术支撑。[方法]应用HSV(Hue,Saturation,Value)、Brovey,Gram-Schmidt,PC(principal components)融合等4种融合方法对GF-2影像的全色波段和多光谱波段进行融合;选取平均梯度、联合熵、相对偏差和标准差等4种统计方法,对影像融合进行效果评价及分析。[结果] 4种融合方法均提高了比原多光谱影像的4倍空间信息辨别度,同时较好地保存了影像的原多光谱信息,并增强了图像信息的分辨能力。其中,Brovey融合方法的相对偏差最小,PC融合方法的融合效果最不明显,而HSV融合方法的联合熵和平均梯度最大,并且其对影像融合效果最佳。[结论] HSV融合是沙地区域影像融合的最佳方法。HSV融合能对沙地区域的目视解译等工作提供清晰的空间和光谱分辨率影像数据。     

基于小波包变换的农作物分类无人机遥感影像适宜尺度筛选

为寻找适宜分类的空间尺度,该文提出一种基于小波包的空间尺度选择方法。该文以无人机航拍农作物影像为数据源,针对高空间分辨率遥感影像农作物分类问题,基于小波包变换对影像分类特征进行多尺度定量分析。将七种农作物影像样本进行小波包分解,从高频部分获取均值,方差,能量,能量差四种纹理信息,从低频部分获取光谱信息,构建分类特征矢量,通过作物样本之间的J-M距离,分析在不同小波包分解层样本之间的可分性,并进一步通过农作物面向对象分类精度和分割耗时评价适宜尺度。该文选择位于河北的涿州农场为研究区,利用无人机航空影像,对提出的方法进行试验验证,结果显示:小波包分解到第三、四层级时,即空间分辨率为0.32~0.64 m时,适宜农作物面向对象分类;在适宜尺度下,基于小波包分解的面向对象分类总体分类精度可达到89%,Kappa系数可达到0.85。研究结果可为高空间分辨率遥感农作物精细识别提供支撑。     

基于改进多元纹理信息模型和GF-1影像的县域冬小麦面积提取

作物面积监测具有较强的时效性,应用不断发展的遥感技术能够及时可靠地监测主要作物的种植面积。该文围绕国产高分一号卫星(GF-1)农业应用关键技术,研究县域尺度农作物种植面积快速准确提取的方法。在考虑多光谱遥感影像空间相关性的基础上,利用矩阵分解和距离空间转换等数学工具设计一种改进多元纹理信息(modified multivariate texture,MMT)提取模型,实现基于GF-1遥感影像的改进多元纹理信息提取、纹理与光谱信息融合以及基于融合影像分类的县域尺度冬小麦识别和面积提取。选用冬小麦出苗和越冬2期GF-1宽视场影像,结合地面实测数据和最佳识别时相遥感参考数据,对比分析基于光谱信息、单变量纹理与光谱融合信息、改进多元纹理与光谱融合信息的3种冬小麦识别和面积量算结果,实现对改进多元纹理信息效果以及小区域和较大区域上冬小麦面积提取的精度验证。试验结果表明:1)与基于其他2种传统分类特征信息的结果相比,改进多元纹理信息的加入能够显著提高冬小麦识别精度(出苗期提高4.12%和2.36%,越冬期提高2.59%和0.94%);2)在不考虑影像质量、生育期和地面样方测量精度等客观因素的影响下,基于该文方法的小区域内冬小麦面积提取精度普遍优于90%;3)在冬小麦长势稳定的时相(越冬期),基于该文方法的较大区域冬小麦面积量算结果能够达到接近最佳识别时相(孕穗期)的面积提取精度,二者的一致性程度超过97%。因而,利用GF-1宽视场影像能够有效提取县域尺度冬小麦种植面积,可为农作物监测业务运行提供遥感数据保障。     

昆虫数字图像的分割技术研究

以棉铃虫为例，利用数字图像技术对昆虫图像的分割技术进行了研究。主要介绍了简单直方图分割算法、最佳熵阈值分割算法、模糊集合熵阈值分割算法以及极小误差法阈值分割算法。结果表明，简单直方图分割算法和模糊集合熵阈值分割算法能够获得较好的分割结果，其中模糊集合熵阈值分割算法获得的分割结果更符合实际需要。而最佳熵阈值分割结果因为包含了太多的背景像素而最不符合实际需要，极小误差阈值分割结果则难以反映出棉铃虫鳞翅上的斑纹特征，不符合进一步特征提取的要求。     

基于Retinex图像增强的不同光照条件下的成熟荔枝识别

为了满足自然环境下荔枝采摘机器人视觉定位系统的有效性和实时性的要求,针对不同光照条件的荔枝彩色图像,采用基于双边滤波的Retinex图像增强算法凸显图像中的荔枝果实和果梗,对增强处理后的图像在HSI颜色空间中进行H分量旋转的处理,再对旋转处理后的H分量进行Otsu自动阈值分割去除荔枝图像果实和果梗外的复杂背景;然后通过将双三次插值算法和传统的模糊C均值（FuzzyC-Mean）算法融合,对去背景后的荔枝图像在YCbCr颜色空间中进行Cr分量模糊聚类分割,实现荔枝果实和果梗的识别。荔枝图像的分割试验结果表明：该算法对晴天顺光、逆光、遮阴、阴天顺光等光照条件的荔枝图像能够有效地分割,对阴天弱光照、果实被遮阴条件下的荔枝也能较好的识别,并保持荔枝果实和果梗区域的完整性,4种光照条件荔枝图像分割正确率分别为96%、90%、89.3%和88.9%,成熟荔枝识别的正确率达到了90.9%,该研究为水果采摘机器人的室外作业的实时性和有效性提供指导。     

基于颜色和深度信息融合的目标识别方法

传统的机器视觉采用二维RGB图像,难以满足三维视觉检测的要求,深度图像能直接反映物体表面的三维特征,正逐渐受到重视。该文提出的方案将RGB和深度信息相结合,分割出物体所在区域,并利用梯度方向直方图(HOG, histograms of oriented gradients)分别提取RGB图像和深度图像特征信息。在分类算法上,该文采用k最邻近节点算法（k-NN）对特征进行筛选,识别出目标物体。试验结果表明,综合利用深度信息和RGB信息,识别准确率很高,此方案能够对物体和手势进行很好识别。     

苹果采摘机器人快速跟踪识别重叠果实

为解决采摘机器人在运动状态下对重叠果实的识别问题,减少采摘过程处理的时间,对重叠果实的快速跟踪识别进行了研究。首先,对采集到的第1幅图像进行分割并去噪,之后通过计算圆内的点到轮廓边缘最小距离的极大值确定圆心的位置,计算圆心到轮廓边缘距离的最小值确定半径,通过圆心与半径截取后续匹配的模板,经试验证明该算法能较准确地找到重叠果实的圆心与半径。然后,确定连续采集的10幅图像的圆心,根据每幅图像圆心的位置对机器人的运动路径进行拟合、预判、综合半径与预判路径确定下一次图像处理的范围。最后,采用快速归一化互相关匹配对重叠果实进行匹配识别。试验证明,经过改进后的算法匹配识别时间与原算法相比,在没有进行预判的情况下匹配识别的时间为0.185 s,经过预判之后,匹配时间为0.133 s,减少了28.1%,采摘机器人的实时性得到了提高,能够满足实际需求。该研究可为苹果等类球形重叠果实的动态识别提供参考。     

水果外观质量在线检测系统的软件实现

鉴于模拟信号摄像头采集技术在有严格时间要求的在线检测方面存在种种弊端，就数字摄像头采集技术进行了初步探讨，以获取满足高速度要求的动态图像。对所获图像进行分割处理，运用多线程技术进行动态交换，解决了序列图像处理结果的动态显示以及数据库文件的实时存储，为水果在线分级的后续自动化控制做了铺垫。     

基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法及系统

为提高玉米果穗考种效率和精度,该文提出一种基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法和系统。利用托辊传送装置实现果穗自动连续推送,基于工业相机自动检测果穗运动状态并实时采集图像,获取覆盖果穗全表面的图像序列;建立果穗运动、摄像机成像、表面拼接关系,从图像序列中抽取果穗中心畸变最小区域拼接出果穗表面全景图像;最后,结合果穗边界检测、籽粒分割和有效性鉴定等技术提取出果穗表面上有效籽粒。试验结果表明,该文方法和系统较好地平衡了玉米果穗考种的效率和精度,图像采集和计算平均效率达15穗/min和4穗/min,穗长和穗行数指标计算精度可达99%和98.89%,可为研发全自动、高通量玉米果穗表型检测装置提供有益借鉴。     

基于射线轮廓点匹配的生猪红外与可见光图像自动配准

为研究生猪多源图像特征提取方法及生猪体表温度与生猪异常的关系特征,该文提出一种基于射线轮廓特征点匹配的红外与可见光图像自动配准方法。采用红外热像仪,同时采集相同猪舍场景的可见光图像和红外热图像,以红外热图像中生猪区域质心为中心间隔均匀角度构建辅助射线,提取射线与边缘轮廓交点构建匹配特征点集,通过计算不同尺度变换因子下特征点集间的加权部分Hausdorff距离作为测度,引入RPROP算法进行迭代加速,实现了可见光图像和红外热图像的快速自动配准。试验中,应用该文算法对50对红外和光学图像进行了测试,所提出自动配准方法配准成功率达到94%,平均配准误差小于1像素,试验结果表明自动配准效果达到或超过手动配准的效果,为进一步研究生猪多源图像异常特征提取奠定基础。     

基于Radarsat-2影像的复杂种植结构下旱地作物识别

为提高基于Radarsat-2旱地作物识别的精度,该文研究了一种复杂种植结构背景下具有共同生长期作物的识别方法。研究区为一个12 km×12 km的样方,位于内蒙古上库力农场额很队,以春小麦、油菜2种共同生长期作物为识别对象,利用Spot-6影像和Radarsat-2影像,在数据预处理的基础上分析研究区内典型地物样本的后向散射系数在不同极化波段上的变化特征,根据该变化特征设计图像增强算法,然后基于图像增强后的影像设定合理的阈值实现作物识别提取。结果表明：该方法准确识别并有效提取了共同生长期作物春小麦和油菜的种植面积,总体精度达到97%,Kappa系数为0.96。该方法简便、快捷、可靠,为春小麦、油菜等旱地共同生长期作物种植面积提取提供重要的科学技术支撑。     

CBERS-02B HR与CCD影像图像融合应用及评价——以陕西省西乡县土地利用分类为例

对CBERS-02B星高分辨率HR图像的应用潜力和精度进行了初步评价.以陕西省南部西乡县作为研究区,对HR图像进行辐射和彩色增强;采用多种算法对HR和CCD图像进行融合处理,从定性和定量两方面对融合前后的图像做了全面的评价;基于融合前后的影像进行了土地利用分类和精度对比评价.结果表明,HR和CCD图像的融合,使两者的优势得以互补,其中比值变换融合法在图像空间细节和光谱特征保留上具有一定的优势.融合后的图像明显提高了土地利用信息的提取精度,在国土资源调查与生态环境监测中具有广阔的应用前景.     

棉花异性纤维图像在线分割方法

图像分割是基于机器视觉检测棉花中异性纤维含量的关键技术。棉花图像的背景（棉花纤维）简单,灰度服从正态分布,目标（异性纤维）一般都比背景暗,但是细小且灰度分布方差大。该文有针对性地提出一种背景估计阈值BET（Background Estimation Thresholding）方法对棉花图像进行分割,并选择3类典型棉花图像样本与Otsu方法进行了对比试验。BET方法能得到更好的分割结果,并且算法速度快,100万次分割耗时仅8.46 s。试验结果表明该方法简单有效,速度快,可应用于大批量棉花异性纤维的实时在线