基于非负特征值分解和SVM的极化SAR图像分类

非负特征值约束的优势在于它可以判定一个极化矩阵能否对目标的散射机制进行表征。若一个矩阵不能满足非负特征值约束条件,则不能表征目标的散射机制,也就没有地物目标散射的极化信息。在非负特征值约束理论之前的极化分解中忽略了这个条件,导致分解的极化特征没有意义。根据满足非负特征值约束的非负特征值分解方法,提取出平面散射、偶次散射、体散射分量,结合支持向量机分类器,提出了一种SAR图像分类方法,并以AIRSAR_SanFrancisco数据进行分类实验,且将分类结果与H/A/α-Wishart分类结果进行对比分析。结果表明,基于非负特征值分解和支持向量机分类器结合的分类方法可行有效,且具有很好的分类精度。     

面向对象方法在Quick Bird影像分类中的应用研究

选取Quick Bird影像,以目视判读法作为精读评价的参考标准,对基于像元值的监督分类和非监督分类法、面向对象分类法进行了分析比较。结果表明,使用面向对象方法能显著提高Quick Bird影像分类精度。     

GPS静态相对定位应用及精度研究

利用GPS静态相对定位,建立了云南省永善县土地二次调查中的控制网,并用常规RTK技术加密控制网以提高精度。对静态相对定位进行精度检测,证明静态相对定位误差范围小且稳定,上午观测能获得相对较高的精度,验证了研究区的控制网能满足精度要求。研究结果对GPS静态相对定位应用具有指导意义。     

TanDEM-X极化干涉SAR森林冠层高度反演

森林树高是反映森林蓄积量、生物量、碳储量和立地质量的关键指标。极化干涉SAR技术是森林树高估测的有效手段之一,但数据获取及数据质量一直是极化干涉SAR树高反演研究的主要制约因素。以云南省勐腊县为实验区,基于德国DLR提供的双站模式Tan DEM-X Co SSC全极化干涉数据,采用三阶段算法、以及两种结合极化干涉优化的相位差分-相干幅度法反演了实验区的森林冠层高度。结果表明:三阶段算法的反演结果数值相对合理,与二类调查数据的空间分布格局相似;相位差分-相干幅度法的反演结果在林区出现部分负值,而在非林区却反演出冠层高度、且呈现条纹状,反演结果与二类调查数据的空间分布差异较大、相关性低。因此,三阶段算法结合双站模式的Tan DEM-X全极化干涉数据,能够在实际树高估测反演中发挥作用,为辅助森林资源调查工作提供了新手段。     

林木调查数据的随机、空间、时间特征的模型处理

林木调查数据常具有随机性、空间性和时间性3种特征,这些特征造成了传统林木模型精度不高、应用不稳定。尽管已有多种建模方法可处理这些特征,但很少有研究界定这些方法在林木数据的适用范围。介绍混合效应模型、空间回归、地理加权回归、回归克里金4种建模方法在林木因子上的应用,分析它们对林木调查数据的随机效应、空间相关性与异质性、时间相关性与异质性上的适用度。结果表明,混合效应模型能有效处理林木数据的随机效应、空间相关与异质性、以及时间相关性;地理加权回归主要解决数据的随机效应、空间相关与异质性;空间回归与回归克里金只能处理数据的空间相关性;但这4种方法均无法有效处理数据的时间异质性。在实际研究中,可以依据这4种建模法对林木数据随机、空间和时间特征的适用度,分析数据特征来选择合适的建模方法,从而提高研究效率与精度。     

极化干涉SAR森林冠层高反演的地形坡度改正

极化干涉SAR森林冠层高反演是当前SAR领域研究的热点。经典的森林冠层高反演算法主要基于随机地表二层相干散射模型(Random Volume over Ground,RVo G),该模型在山区受到植被层下地表的地形坡度影响,反演精度存在较大误差。为了提高森林冠层高反演精度,采用地形坡度改正的S-RVo G(Sloped Random Volume over Ground)模型,结合三阶段算法,应用德国宇航局DLR提供的星载Tan DEM-X全极化干涉数据反演森林冠层高,并对结果进行验证。结果表明:坡度级为II、III级,RVo G模型反演效果接近于S-RVo G模型;坡度级为IV级,RVo G模型与二调平均树高的相关关系明显下降,加权相对误差和RMSE增大;S-RVo G模型与二调平均树高保持显著相关关系,反演误差同比小于RVo G模型。因此,S-RVo G模型一定程度上改正了地形坡度造成的误差,提高了森林冠层高反演精度,在坡度大的地区精度提升程度更为明显。     

QuickBird预正射产品处理及在林地宗地勾绘中的应用

以满足林地宗地勾绘需求为例,从生产角度出发,提出了一套处理QuickBird预正射产品制作影像底图的技术路线。先通过波段运算进行真彩色模拟;再用光谱变异较小的Mod.IHS(The Modified IHS Fusion)融合法融合全色波段与真彩色模拟图,得到满足视觉效果的真彩色融合图。然后用基于GCPs的有理数模型正射纠正真彩色融合图,满足宗地勾绘精度要求。最后采用局部区域纠正模型匹配不同轨道、时像的子影像,使重叠区向同名点平均位置匹配,图像中部通过重叠到非重叠的过渡区的不动点保持位置不变,以重叠区的控制点构建拼接线镶嵌影像,最终得到完整影像底图。研究方法在具体实践中得到了较好的应用效果,并对QuickBird影像在生产实践中的应用具有借鉴作用。     

遥感影像正立体化研究

山脊与沟谷视觉效果相反的反立体现象,是遥感影像目视判读中的常见问题。消除反立体现象,使影像地物显示正立体化,对加强遥感影像的使用,特别是对非专业人员具有重要意义。本文提出了阴影模型(SRM)条件参与的IHS融合法、SRM乘法融合法和纯地形纠正法3种遥感影像正立体化方法,并与5种已有的方法进行QuickBird影像实验。通过比对证明:在实现影像正立体化的同时,这3种方法的整体视觉效果和地物光谱保留方面要优于其他方法。其中,相比已有的SRM参与的IHS融合法,SRM条件参与的IHS融合法是一种改进,能获得色调与原始影像相似的正立体影像;SRM乘法融合法算法简单、正立体影像视觉效果较好,适用于影像效果制图;纯地形纠正方法通过改变光源位置实现正立体化,从原理上保留了地物光谱信息,可用于定量研究。     

冰雪灾害后林业可持续发展问题探讨——以云南省盐津县为例

介绍了云南省盐津县受冰雪灾害后的基本情况,分析了其林业可持续发展面临的问题,提出了相关对策和建议。     

基于TerraSAR-X/TanDEM-X数据的森林高度反演算法研究

基于RVoG模型,对传统三阶段算法及其改进算法进行研究,以云南省西双版纳州勐腊县为研究区,以TerraSAR-X/TanDEM-X数据为数据源进行森林高度反演算法研究,并结合野外实测数据进行结果验证。结果表明,三阶段改进算法对森林高度反演精度优于传统三阶段算法。三阶段改进算法对天然林高度反演精度较高;三阶段算法对橡胶林高度反演精度较高。