用NOAA图像监测冬小麦面积的方法研究

冬小麦种植面积是农情监测中一个重要的监测因素,对生产管理与产量预测有重要意义。该文在冬小麦与同期主要大宗作物绿度－时相曲线对比分析的基础之上,建立反映冬小麦种植区域的差值植被指数图像,采用遥感－统计的方法,对利用ＮＯＡＡ图像进行冬小麦种植面积遥感监测进行了初步研究。通过对我国冬小麦主产区的河北、河南和山东三省的监测实验证明,该方法适用于大范围的冬小麦种植面积遥感监测。     

基于EM-PCNN的果园苹果异源图像配准方法

针对果园环境下双目采集系统采集的飞行时间（Time of Flight,ToF）与可见光异源图像间匹配精度差的问题,该研究提出一种基于局部峰值的目标显著区域提取策略及最大期望算法的脉冲耦合神经网络分割的ToF与可见光果园苹果图像配准方法。首先,利用高斯差函数计算可见光图像中显著性区域,对可见光图像的红绿分量进行预处理;然后,以图像局部灰度值的二维正态分布作为目标分量,使用Otsu提取具有固定阈值的前景作为局部峰值提取策略,对ToF与可见光图像初步筛选特征区域,利用最大期望算法改进脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）动态阈值,使用局部图像梯度计算链接强度计算链接强度,利用图像区域方差改进终止条件,提出一种基于最大期望的脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network based on Expectation Maximization,EM-PCNN）算法对预选区域进行精细化分割;接着计算连通区域不变矩,利用不变矩特征原理寻找目标中心同名点,进一步筛选特征区域;最后,同名点进行随机抽样一致算法（Random Sample Consensus,RANSAC）提纯,将提纯后的同名点坐标代入变换模型计算模型参数,完成配准。在不同光照条件下均方根误差达3.05～4.75,配准点达3～5。EM-PCNN算法对两组ToF置信图像分割的准确率分别为96.62%和73.84%。试验结果表明该方法对双目采集系统采集的ToF与可见光异源果园苹果图像可实现较好配准效果,且对图像平移、旋转、缩放均具有可抗性。研究结果对ToF与可见光异源图像在果园环境下自动配准提供了技术参考。     

苹果采摘机器人中的图像配准技术

为了减少自然环境下的光线干扰,采用一个彩色相机和一个深度相机获取目标物的图像,利用多源传感器信息融合与互补方法,实现多目标图像的精确配准。基于TOF（time of flight）技术的PMD（polarization mode dispersion）相机,能实时获得强度图像和深度信息。以苹果树为研究对象,采用Harris检测提取特征点,在归一化互相关系数法的基础上运用邻域的支持强度实现了PMD图像与彩色图像的同名点配准。对自然场景中共50组图片进行试验验证,该方法顺光条件下正确匹配率达到85.75%,逆光条件下的匹配率是79.57%,能满足光线变化的图像精确配准的要求。     

遥感影像图的配准、校正方法

地理信息系统与遥感技术在应用中多少要涉及到栅格数字图像的校正配准处理。例如TM影像图与数字高程模型DEM图的配准，配准后的TM图再用于地面上各类资源的空间分析研究与实际的生产应用。再如，经扫描入微机的Tiff栅格图，由于存在人工操作及仪器误差，其图像总会有变形，在必要时就得经过几何校正才能投入到应用中去。因此，数字图像的配准与校正技术在GIS及RS的应用研究中就显得必要。     

基于图像配准分析物种进化关系的新方法

图像配准是图像处理的一个重要技术,可用于分析两幅图像之间的相似度.本文提出了一种基于图像配准分析物种进化关系的新方法：首先利用一阶马尔可夫链方法计算不同基因组序列的寡聚核苷酸转移概率矩阵;然后将转移概率矩阵转换为彩色图像矩阵,并绘制物种两两之间彩色图像矩阵的联合直方图;最后分析联合直方图点集的分布情况,引入直方图点集的散度公式,将其作为相似性测度的标准,从而鉴定物种亲缘关系的远近.100种细菌全基因组的计算结果表明,相较于单基因法或基于基因组寡聚核苷酸频率组分差异信息的方法,本文提出的新方法具有更高的准确度和分辨力,它不仅能够很好地分辨科以下的分类单元,而且对科以上的分类单元同样具有较好的区分效果.该方法有望发展成为物种鉴定及系统发育推断的有效手段.     

基于点特征检测的农业航空遥感图像配准算法

针对当前无人机遥感图像配准算法普遍存在匹配精度差与配准速度慢等问题,该文以点特征检测方法为基础,结合矩阵降维处理方法,提出一种适用于农业航空遥感图像配准的改进算法—SNS(scale-invariant feature transform and singular value decomposition)算法。SNS算法以高斯函数同步检测尺度空间极值点的坐标和特征尺度,利用海森矩阵消除伪特征点,获取特征点精准定位,在求取特征点的模值与方向基础上,采用奇异值分解方法进行矩阵优化,实现数据降维再重构。试验结果表明,SNS算法与经典算法相比,配准速度平均提高5.01%,配准精度均方根误差平均降低10.48%,说明SNS算法在压缩数据量的同时,提高了整体配准精度,具有配准速度较快和鲁棒性较好的特点。研究结果可为农业航空遥感图像快速配准提供参考。     

Harris角点自适应检测的水稻低空遥感图像配准与拼接算法

图像配准和拼接的自动化是微小型无人机能否被广泛应用于水稻长势低空遥感监测的关键技术之一。为了改进Harris角点检测算法中阈值需要人为设定的局限,文章提出了基于Harris角点自适应检测的水稻低空遥感图像配准与拼接算法。该算法在Harris角点检测算法的基础上进行改进,采用基于图像像素灰度值标准差标准化的方法进行角点的自适应确定,并对角点进行特征描述,利用角点特征描述算子之间的欧式距离进行配准。为了验证算法的有效性并进行相关参数的优化,采用多旋翼无人直升机获取了水稻长势的低空遥感图像,并设计了重复率(衡量角点检测的稳定性)、辨识率(衡量角点描述算子的辨识度)、配准率(衡量图像的拼接精度)以及运行时间(衡量算法的运算速度)4个评价指标对配准与拼接的结果进行评判。随机选取获得的低空遥感图像分成3组进行测试,试验结果表明,平均配准率达到了98.95%,且各组图像之间的重复率与配准率差异不显著(显著性水平为0.05),说明改进后的算法稳定。设计了角点自适应检测算法阈值参数的优选试验,阈值参数为标准化处理后的图像像素灰度值标准差,方差分析结果表明,图像像素灰度标准差为1和2时配准率的差异不显著(显著性水平为0.05),但当图像像素灰度标准差为1时,图像配准与拼接平均运行时间是其为2时的2.5倍,因此,可设定图像像素灰度标准差为2作为本算法的较优参数。     

基于可视化类库的植株三维形态配准方法及点云可视化

精确的植物三维静态形态结构模型有助于植物空间结构相关的各种研究,是虚拟植物、植物建模等问题研究的一个重要方面。研究植物生长过程中的三维信息的获取可以获得作物生长过程中各参数的动态数据,可为精细农业植物生长模型建立等提供依据。该文以植物为研究对象,介绍了虚拟植物及植物三维可视化的研究现状,讨论了植物叶片三维可视化的可行性及必要性。针对植物三维点云的采集与处理上,讨论了三维扫描仪的精度测定方法,并针对基于基准体的植株点云配准问题,提出采用基准体点云平均法向量计算的方法,去除了部分基准体表面的噪声点,提高了植株体的配准精度;采用迭代最近点（iterative closest point,ICP）算法,对植株叶片进行进一步的高精度配准。最后采用基于可视化类库VTK(visualization toolkit)实现了植物点云配准与三维可视化。     

从鱼油中提取分离高纯度EPA和DHA的试验研究

进行了硝酸银络合与超临界ＣＯ_２精馏相结合的方法，从鱼油中提取高纯度ＥＰＡ和ＤＨＡ的试验研究，结果表明：用该两步法可同时获得纯度为９０％以上的ＥＰＡ和ＤＨＡ。     

结合非子采样轮廓变换和形态收缩算子的多源遥感影像配准

针对多源遥感影像自动配准中难以提取大量同名特征点的问题,提出了一种结合非子采样轮廓变换和形态收缩算子的自动配准算法。结合非子采样轮廓变换和形态收缩算子的特征提取算法能够克服角度和尺度偏差,在多方向、多尺度空间精确提取强边缘上的关键结构特征点;基于低频波段的归一化互信息匹配算法和三角形一致检验算法能够提取到大量高可靠性的同名特征点对,保证了多源遥感影像的高精度配准。文中选取角度和尺度偏差显著的SPOT-5(P)和ASTER影像组合进行试验,结果证明以上算法能够检测到大量分布均匀的同名特征点对,配准模型精度趋近于1个像元。该研究可为多源遥感数据的融合和目标识别提供前提条件。     

应用NOAA图像进行大范围洪涝灾害遥感监测的研究

洪涝灾害的监测与评估是农情监测的主要任务之一。该文对应用气象卫星NOAA AVHRR图像进行大范围洪涝灾害的宏观和快速监测方法进行了初步研究,从典型地物的波谱特征出发,建立了洪涝水体的判别函数,及在此基础上的面积量算方法。并对1998年长江流域的特大洪涝灾害进行了监测试验,取得了较好的效果。该方法将逐步完善,并用于农情监测运行系统。     

TM影像中大棚菜地信息提取技术研究

大棚菜地在我国北方呈不断发展之势,快速、准确地获取其面积及分布状况,是蔬菜业健康发展和科学管理的客观需求。为探索快速准确的大棚菜地信息提取技术方法,以山东省青州市为例,采用TM数字图像,深入分析各主要地物光谱特征的基础上,构建了能够突出反映大棚菜地信息的大棚菜地指数模型,同时通过对图像的分区、掩膜处理,以及研究区背景数据及专家知识的应用,准确提取了大棚菜地信息。结果显示:青州市2002年4月14日的大棚菜地面积为21375.4hm2,集中分布于青州东北部平原区的谭坊、郑母、黄楼等乡镇。本研究技术方法对于大棚菜地信息的遥感提取有积极参考价值,为研究区及山东蔬菜业的合理发展提供重要技术支撑。     

基于NOAA卫星数据的北京植被光能利用率及其时空格局

以NOAA卫星数据为基础,建立了利用RS和GIS技术估算光能利用率的一种新方法。并以北京地区为例,利用2007年的NOAA18 1B卫星资料和20个气象站点的数据,研究了北京地区植被光能利用率及其时空格局,并分析了NDVI与光能利用率的关系。结果表明：利用NOAA18卫星资料能较好地估算北京地区植被光能利用率;北京地区植被的年光能利用率为0.04%-1.06%,平均为0.57%,年最大值为2.83%;落叶阔叶林的光能利用率为0.74%,灌丛为0.51%,农田为0.50%;光能利用率的高值区主要分布在北部山区森林,低值区分布于城区;四季的光能利用率变化明显,春夏秋冬季分别为0.31%、1.37%、0.49%和0.04%;利用年NDVI最大值可以较好地模拟年光能利用率。     

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”。     

基于TM像元的湿地土地利用生态风险评价研究

为探讨人类活动对湿地土地利用生态风险的影响,以安徽省升金湖国家自然保护区为研究区,利用1986年、2002年、2011年TM遥感影像,将土地利用类型分为8类:建设用地、草地、耕地、林地、水域、未利用地、交通用地、园地,获取不同时期的土地利用变化信息,并结合社会经济等数据,以GIS为数据分析手段,通过多元线型回归及主成分分析,建立土地利用生态风险评价模型并将土地利用生态风险指数及社会经济因子予以像元化,分析升金湖湿地土地利用生态风险时空演变规律。结果表明:1986—2011年,升金湖地区耕地面积逐渐减少,建设用地和交通用地逐渐增加,受人类经济活动的影响,保护区土地利用生态风险不断上升,生态风险面积不断扩大,其中核心区和实验区变化剧烈,而缓冲区变化相对稳定。     

卫星遥感绿度资料在小麦气象服务中的应用研究

对小麦各生育期的日数、某生育期卫星遥感绿度值与正积温的关系进行了定量分析,得出了其间的定量关系,为卫星遥感绿度资料在小麦生产气象服务中的应用提供了新的途径。     

基于TM的城市热岛效应研究及其应用探讨——以许昌市为例

通过利用多期的TM数据定量反演晴空状态下许昌市地表温度、归一化植被指数,分析了地表温度空间分布状况以及地表温度分布和归一化植被指数之间的定量关系。发现城市化规模与城市热岛成正相关,城市热岛与绿地面积、绿地空间分布、绿地的构成以及长势呈负相关;老城区植被覆盖度较低,城区建筑集中,空气流动缓慢是造成城市热岛效应的重要原因。郑许推进区由于工厂企业较多,增温现象明显,热岛效应显著。东城区在大力开发居民小区的同时,注重绿化建设,增温现象不明显,城市生态环境较好。因此,在以后的城市规划建设中,老城区和郑许推进区的规划建设应该借鉴东城区规划建设的经验,加强城市绿地建设,提高植被覆盖度,注意城市建筑的层次分布,预留城市空气流通带,提高空气流动速度,有利于缓解城市热岛效应;对于改善城市生态环境质量,提高城市宜居环境,增强许昌城市综合评价的竞争力,有着不可低估的作用。     

NOAA卫星可见光和红外资料在干旱监测中的应用

利用NOAA卫星AVHRR通道1、2计算NDVI和通道4的亮温T4,建立模型方程W=ae^NDVI＋bT4＋c监测辽西地区土壤干旱情况。结果表明,土壤深度20cm左右是该模型适用的最佳层次,且模型的监测结果与实测值相对误差较小。     

Rangeland development of the Mu Us Sandy Land in semiarid China: an analysis using Landsat and NOAA remote sensing data

Degradation of the dry semiarid ecosystems in the Mu Us Sandy Land of north central China was explored using high‐resolution satellite images from 1978, 1987 and 1996. This study monitored both changes in grassland biomass production and reclamation activities to detect the nature and scale of land degradation since major economic reforms were introduced in 1978. The position of the high‐resolution images within the vegetation cycles was inspected from National Oceanographic and Atmospheric Administration (NOAA) NDVI images at 10‐day repetition and seasonal precipitation patterns. A model was developed to categorize changes in the vegetation signal activity from 30 × 30 m pixels into vegetation cover development and land‐use changes between 1987 and 1996. A general increase of biomass production was evident despite the rapid increase in numbers of grazing animals. This increase in biomass was confirmed by the NOAA time series, which also revealed annual variability related to the amount and pattern of the seasonal rains. Rangeland conversion to farmland was detected, and this process has increased the area of cultivation almost fivefold. The classified area of cultivation corresponds with reported statistical records, also showing that irrigation features in virtually 100 per cent of the sown area. Signs of declining biological production, indicating land degradation processes, are few. Biomass production has increased, with a gain in the economic output from both crop and animal production. The early start of active measures to halt desertification has increased vegetation cover and lowered wind erosion potential and grasslands seems to be managing the high levels of grazing pressure. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.