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.     

中巴地球资源卫星02B星遥感数据在水土保持工作中的应用

中巴地球资源卫星02B星是我国第一颗民用高分辨率遥感卫星,其HR数据分辨率2.36 m。对于国内用户,中巴地球资源卫星02B星的遥感数据采取免费分发政策。分析了中巴地球资源卫星02B星遥感数据及其在水土保持工作中的可推广性和应用前景,介绍了遥感数据预处理流程,同时对遥感数据推广应用的限制性因素进行了阐述。     

不同时空分辨率遥感数据融合估算冬小麦叶面积指数

高时空分辨率叶面积指数(leaf area index,LAI)数据能反映作物的长势动态变化,为作物长势评估和产量预测提供有效的生长指标依据。该文综合利用混合像元线性分解与数据同化算法,以高空间分辨率SPOT-5数据反演的LAI修正高时间分辨率HJ-CCD数据反演的LAI序列,生成了覆盖冬小麦主要生育期的高空间分辨率LAI序列,并结合SPOT-5反演的LAI和实测LAI值分析了像元纯度、高空间分辨率遥感数据同化景数对融合效果的影响。结果表明,采用数据融合方法生成的LAI与检验LAI具有较高的一致性,但像元纯度对融合效果影响较大;基于2景SPOT-5影像能够提高LAI序列估测精度,且优于基于1景SPOT-5影像的融合效果。该研究结果可为冬小麦生长监测提供技术支撑。     

基于植被指数特征和空间分析的石漠化信息提取

通过对多光谱数据谱间特征与多种植被指数差异分析,采用改进的EVI指数提取石漠化信息,并使用NDWI指数修正水体信息,结合空间坡度分析进行决策树分析,提高信息提取精度。以贵州省务川仡佬族苗族自治县CBERS-02B星CCD数据为例,研究最新的中巴资源一号02B星在采用植被指数特征和空间决策树分析对石漠化信息快速的准确性。研究表明这一方法可以克服只靠单一指数提取出现信息混淆问题,共抽查203个图斑,其中石漠化图斑179个,误判图斑19个,漏判的石漠化图斑5个,其总精度判率88.2%,是一种快速有效提取石漠化信息的方法。     

四川省土地利用/覆被变化数据库建立与应用研究

运用RS,GIS和GPS技术,以2005年中巴资源卫星(CBERS-02)遥感影像为信息源,2000年TM遥感影像解译的数据为基础,对2005年遥感影像进行动态变化解译,修改2000年数据库;手持GPS接收机,在野外对解译成果进行验证,更新数据库,最终建成2000-2005年土地利用/覆被变化本底数据库;最后对四川省土地利用/覆被变化信息进行分析,并为四川省生态环境下一步研究指明了方向.     

基于支持向量回归（SVR）和多时相遥感数据的冬小麦估产

发展和构建高精度的作物遥感估产模型,对于国家制订粮食进出口政策和保障粮食安全具有重要意义.尝试利用支持向量回归方法(SVR)构建遥感估产模型,首先利用北京郊区2004年和2007年冬小麦主要生育期多时相Landsat TM影像生成的归一化植被指数,通过SVR构建遥感估产模型进行产量估算.然后针对模型的稳健型和预报能力进行交叉验证,并与常规的多元回归方法进行对比.结果表明,利用SVR方法构建的遥感估算模型有效地提高了估算精度,与多元回归方法相比,2004年和2007年决定系数分别提高0.2162、0.2158,均方根误差分别降低0.1682、0.2912.因此基于SVR和多时相遥感数据构建估产模型用于冬小麦估产是可行、有效的,为应用多时相遥感数据进行冬小麦估产提供了一种方法.     

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。     

面向对象的多时相HJ星影像甘蔗识别方法

广西甘蔗种植区域离散,因混杂于多种农作物中,其光谱易受其他作物的影响,故利用单一时相多光谱遥感影像提取甘蔗有一定的困难。针对这一难题,该文首先提出甘蔗最佳识别时段,基于多时相HJ-1A/1B星CCD影像,以广西中部贵港市三区为研究区,通过面向对象分类软件eCognition,利用甘蔗在不同时相影像上的光谱特征:光谱均值、归一化植被指数NDVI和由灰度共生矩阵导出的局部一致性指数GLCM homogeneity,建立决策树逻辑的分类规则集提取甘蔗种植区。结果表明该方法能较精确地进行甘蔗识别,最大程度消除其他干扰因素影响,分类精度为91.3%,kappa系数为0.83,同时也证实了HJ卫星CCD多光谱遥感数据应用于甘蔗识别的有效性。     

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。     

用基于IHS变换的SPOT-5遥感图像融合进行作物识别

遥感图像融合可以发挥多源遥感数据的优势。但是由于遥感数据和融合模型的多样性，目前仍难以找到一种适合于各种类型数据之间、各种应用需要的“万能”的融合算法，而是根据特定图像，特定地表覆盖状况和特定应用的需要选择适合的融合模型。SPOT-5图像是一种较新的高空间分辨率遥感图像，目前已用于运行化农情遥感监测，以弥补传统低空间分辨率遥感图像应用的不足。该文将SPOT-5多光谱和超模式全色图像进行融合，以进行中国东北地区大豆识别。对实验数据分别做基于IHS变换和PCA变换的融合处理，通过比较得出，基于IHS变换的融合     

中巴资源卫星(CBERS-02)遥感图像在生态环境动态监测中的应用研究

在实践的基础上,探讨利用CBERS-02星遥感图像,结合GIS技术实施快速、准确、经济的大范围生态环境调查,尤其是土地利用/覆盖状况调查。通过对遥感图像处理和信息提取,查明了研究区2000~2004年期间土地利用/覆盖状况及其动态变化,建立了研究区生态环境本底数据库。在综合分析研究区生态环境状况及其动态变化基础上,探讨了林地、耕地、草地等土地利用/覆盖发生变化的原因。论文认为,应用3S技术,尤其是应用多时相遥感技术进行生态环境本底调查,可达到快速、高精度动态监测的目的,为四川省生态环境建设提供科学的依据,同时也证实CBERS-02图像在生态遥感动态监测与评价中的实用性。     

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。     

基于多层感知器神经网络对遥感融合图像和TM影像进行土地覆盖分类的研究

８０年代以来，人工神经元网络（ＡＮＮ）技术的应用不断向广度和深度发展．用不同空间分辨率的ＴＭ和ＩＲＳ遥感图像进行融合，综合了不同传感器数据所提供的信息，增强了图像的清晰度，改善了解译效果。用多层感知器神经网络对遥感融合图像进行分类，分类精度达９５％，比用多层感知器神经网络对ＴＭ图像进行分类（分类精度达７３％）效果要好．     

面向对象的丘陵区水田遥感识别方法

中国南方丘陵区地形破碎,地物分布复杂,丘陵区水田的光谱特征相对于平原区较混杂,传统的基于像元的遥感数据获取受异质性因素的影响,无法利用单一时(季)像及特定的图像自动识别规则提取精度较高的水田分布信息。针对这一问题,该文基于多时像HJ-1A/1B卫星图像,结合地面调查,以湖南省湘潭市为研究区,在易康(e Cognition)软件平台上分别以光谱特征为主要参考的多层最邻近分类法和以在特征知识库支持下的决策树分类法对丘陵区水田进行图像识别。结果表明:分层最邻近分类法比单一最邻近分类提取的精度高,但在相同分割尺度下,利用特征知识库支持下的决策树分类提取水田的精度达到最高,为90.25%,总Kappa系数为0.79,说明特征知识库支持下的决策树分类方法比最邻近分类法更加适合丘陵区水田的遥感识别。     

农地遥感图像融合质量评价方法比较

为更加客观公正地比较融合结果、评估融合算法及优化融合过程,该文在分析主要遥感图像融合质量评价方法的基础上,将定量评价指标分为三类：评价图像亮度信息的指标、评价空间信息保持能力的指标和评价光谱信息保持能力的指标。最后,通过仿真试验,以光学遥感图像融合为例,验证了4种常用的像素级融合算法的适用性和有效性。IHS变换法扭曲了源图像的光谱特性,容易产生光谱退化;Wavelet变换法在光谱特性保持方面具有优势,但容易出现分块效应和模糊现象;PCA变换法较多地保留了源图像的细节纹理和结构特征,但会失去源图像的部分物理特性;缨帽变换法融合结果地物边缘清晰,但对细微光谱信息的保持能力较弱。研究表明,这3类指标可以作为遥感图像融合的客观效果评价准则,并为融合结果的后续应用提供借鉴意义。     

一种新的辨别土地利用/覆被的遥感图像融合方法

In China, accelerating industrialization and urbanization following high-speed economic development and population increases have greatly impacted land use/cover changes, making it imperative to obtain accurate and up to date information on changes so as to evaluate their environmental effects. The major purpose of this study was to develop a new method to fuse lower spatial resolution multispectral satellite images with higher spatial resolution panchromatic ones to assist in land use/cover mapping. An algorithm of a new fusion method known as edge enhancement intensity modulation (EEIM) was proposed to merge two optical image data sets of different spectral ranges. The results showed that the EEIM image was quite similar in color to lower resolution multispectral images, and the fused product was better able to preserve spectral information. Thus, compared to conventional approaches, the spectral distortion of the fused images was markedly reduced. Therefore, the EEIM fusion method could be utilized to fuse remote sensing data from the same or different sensors, including TM images and SPOT5 panchromatic images, providing high quality land use/cover images.     

多源多时相遥感数据融合在煤矿塌陷地中应用研究

因地下煤炭开采导致的矿区塌陷是目前矿区的主要问题之一,这些塌陷造成土地资源破坏,在高水位甚至出现积水。为此,需要掌握塌陷地随开采活动的扩展规律、塌陷区面积、破坏程度和积水区范围等数据资料。对于这些资料的采集,常规的技术方法已无法满足需要,而通过遥感数据融合能快速、准确地反映相关信息。因此采用HIS、PCA等几种不同增强信息的遥感融合方法对山东省某矿区的塌陷地进行试验研究,并对实验结果从定性和定量两个方面进行了融合评价。结果表明,HIS变换融合不仅能增大影像信息量和提高空间分辨率,减少模糊性,还能很好地保持光谱特征,提高了影像数据的利用率。