卫星遥感影像的自动匹配

影像匹配是指在两幅或者多幅影像之间寻找同名像点的过程.它是从影像上自动提取地物三维空间信息的关键技术之一,已被广泛应用于摄影测量与遥感领域,如影像的自动内定向和立体像对的相对定向、摄影测量区域网平差中连接点的自动提取和DSM自动生成等.影像匹配结果的优劣直接影响后续遥感产品的质量.对于多重影像覆盖的区域或者基于控制点影像库的不同源遥感影像的联合处理,影像自动匹配技术就成为提高影像几何处理精度与作业效率的一项关键技术.该研究基于影像匹配的国内外研究成果,介绍了匹配中的图像预处理和基于控制点影像库匹配流程;并根据三线阵CCD影像的特点,介绍了基于金字塔分层动态窗口匹配运算的相关系数法在三线阵CCD影像像点立体匹配中的应用.     

基于遥感影像对嘉荫道路信息的提取

为了研究某一测区中地物的特征信息和应用,利用监督分类及其中的神经元网络算法,即BP算法,对算法原理进行阐述,同时对测区道路、土地、建筑等特征信息进行提取,并对提取出的信息进行分析。在测区中,道路网连接了测区各个区域,从而分析出测区的交通较为便利,测区各部分相互联系、测区城市较为集中、无人土地较多的结论,路网信息可以用于制作交通专题图,土地信息可以用于城市规划,建筑信息可以用于计算城市化程度。     

基于决策树分类技术的遥感影像分类方法研究

采用决策树分类技术对遥感影像进行分类,阐述了决策树算法结构和原理,讨论了C4.5基本原理以及新技术Boosting方法,探讨了决策树在遥感数据分类方面的优势,从而提高了遥感影像的分类精度。     

植被遥感影像特征提取及分类研究

植被分类能够对一个地区的植被状况进行分析,在环境保护和农业生产方面具有很重要的意义。本研究针对植被遥感图像分类识别需求,首先通过粒子群算法来实现马尔科夫的寻优过程,然后通过遗传算法进行支持向量机解空间的搜索,从而实现更加准确的图像分割和识别,最后通过实验验证了算法的有效性。     

典型丘陵山区遥感影像分类方法研究

以 LandsatETM 为数据来源,基于 ENVI平台与ID语言构建的条件分类模块为基础,面对林业应用中时 常出现的地类复杂、分布交错、高程变化大的丘陵山地区域,在多尺度的光谱、纹理特征统计的基础上,通过对影 像的充分认知,结合地形特征、知识经验,引入多种归一化指数,根据包容性、区分性原则建立阈值规则,得到一 次分类结果后,应用优先级理论修正未划分区域,并根据面向地类间的空间关系推理,结合经验常识构建两种搜索 模型用于叠合图斑修正.经过多次调整,参数修正,易混区划的生产精度、用户精度分别为85.57%,84.85%.     

基于多源遥感影像融合的植被覆盖度信息提取研究

植被覆盖度是评估生态环境的一个重要参数,对于全球环境变化和监测研究具有重要意义。如何从遥感数据资料估算植被覆盖度,并提高估算精度是建立全球或区域气候、生态模型的基础工作。该研究以CBERS数据与ASAR数据为多源遥感数据源,进行CBERS影像与ASAR影像HPF像素级融合,生成高空间分辨率的多光谱影像HPF融合影像。分别运用CBERS影像和HPF融合影像,提取植被覆盖度,并对两者的提取效果进行精度对比评价分析。评价结果表明,HPF融合处理的影像提取的植被信息精度较高、效果较好,为植被覆盖度信息的提取提供了参考。     

基于遥感影像的郑州市土地资源承载力评价研究

以河南省郑州市为例,借助遥感技术,通过对郑州市2004、2009、2013年的Landsat TM遥感影像处理,获取相关土地利用数据,并充分考虑人口-资源-环境的协调发展,建立郑州市土地承载力评价体系,采用层次分析法、客观赋权法和多因素加权求和法,对郑州土地资源承载力进行评价。结果表明,2004—2013年,郑州市土地资源承载力逐年提高;2009—2013年,由于郑州市人口增长过快,土地资源的使用和人口资源配置不均,土地使用强度较低;2004—2013年,郑州市的土地利用结构趋于优化,土地利用效率明显升高;郑州市2013年的土地资源承载力水平接近于理想状态,说明在该时期郑州市土地资源承载力相对较好,但对于土地利用可持续发展方面,仍有待改善。     

基于无人机航拍遥感影像的新农村规划研究

以宁波象山县泗洲头镇东联村为例,通过无人机进行遥感航拍,结合研究区及周边地区的地形图,利用遥感专题信息提取技术对东联村进行用地类型现状提取;并通过实地调查研究,进行其新农村的规划,从而论证无人机航拍技术在新农村规划方面应用的可行性和实效性.     

长江口悬浮泥沙的MODIS影像遥感监测研究

通过对遥感监测泥沙原理和MODIS传感器特征的分析,应用不同时间的MODIS影像进行长江口及其附近海域的悬浮泥沙监测。结果表明:(1)长江口及其附近海域悬浮泥沙含量较高,其中杭州湾悬浮泥沙浓度高于长江口;(2)长江口及其附近海域水体中的泥沙由再悬浮形成,且冬季泥沙浓度和范围均大于春季;(3)入海径流与海洋动力是影响河口沿岸及近海水域水体悬浮泥沙含量的主要因素,其中海洋动力的潮流和波浪是主导控制因素。     

不同地形校正方法对刺槐林遥感提取的影响

刺槐是黄土丘陵区生态环境建设的主要乔木树种之一,而地形阴影是影响刺槐林遥感提取精度的重要因素。为研究不同地形校正方法对刺槐林分布信息提取的影响,以黄土丘陵区安塞县的刺槐人工林为例, 使用Cosine、SCS、Minnaert、C、SCS+C 5种校正方法对该地区2015年7月份的Landsat8 OLI影像进行地形校正,并采用基于样本、面向对象提取的方法对人工刺槐林的分布信息进行提取。最后对地形校正前后的影像进行视觉比较和回归分析,并对提取结果进行精度评估,从而比较不同地形校正方法对刺槐人工林分布信息提取的影响。结果表明:1) 5种地形校正方法削弱了遥感影像上地形阴影的视觉效果, 其中Cosine、SCS校正存在过度校正的现象。2) 5种地形校正方法使得各波段辐射亮度值的均值和方差较之前发生变化,且SCS+C校正符合预期效果。3) Minnaert、SCS+C及C校正降低了太阳入射角的余弦值cosi与影像各波段的辐射亮度值间的回归直线斜率m的绝对值及相关系数r的绝对值, Cosine、SCS校正使两参数在部分波段上变大。4) 5种地形校正方法都不同程度地降低刺槐提取的漏分误差,但Cosine校正后用户精度降低了2.47%;Minnaert、SCS+C及C校正均提高了用户者精度和生产者精度,以C校正的精度最高, 生产者精度提高了16.66%,用户精度提高了2.82%。5) 5种地形校正方法均提高了Kappa系数值,以C校正最高,Kappa系数值为0.76。本研究说明刺槐林遥感提取有必要进行地形校正,且应结合研究区的情况选择地形校正方法,这为黄土丘陵区刺槐信息提取时合适地形校正方法的选取提供了重要的依据。      

基于SPOT-5遥感影像的小班区划探讨

森林资源调查小班区划主要是在现地进行对坡勾绘,这种方法存在人为主观性,不够科学客观等问题,因此,常产生误判。而地球遥感卫星SPOT-5遥感数据具有高空间分辨率和多光谱分辨率,可提供丰富、可靠、高精度的基础数据,且能节约成本,提高效率。提出了适用于森林资源区划的SPOT-5遥感数据处理和目视解译方法,即建立SPOT-5影像解译标识、野外核实与补测等。最后对计算机自动解译SPOT-5影像进行森林区划进行了讨论,研究可为森林区划提供指导与借鉴。图3参16     

基于改进DenseNet模型的高分遥感影像城市裸地提取

利用遥感影像提取裸地是监测裸地空间分布的一个重要手段。针对目前普遍存在的边界不清晰、空间信息丢失、小面积裸地漏提和与高反射率建筑不易区分等问题,设计了一种改进DenseNet的遥感裸地提取深度学习模型,主要采取密集连接块、坐标卷积和密集空洞空间金字塔3种方法,增强DenseNet模型在获取坐标信息、丰富裸地空间特征信息、对全局上下文信息感知等方面的能力,减少模型对于空间细节特征丢失环节,提高裸地遥感提取的精度。实验表明,该方法提取裸地的总精度为97.66％、交并比为68.69％、综合评价指标F1为81.44％、召回率为76.62%以及虚警率为25.68%,明显优于其他机器学习方法和深度学习方法。此外,该模型对于多源遥感影像上的裸地提取也具有良好的普适性,在高分一号、高分六号和哨兵二号等遥感数据集上测试的总精度分别为95.80％、93.00％和92.55％;交并比分别为75.18％、75.13％和50.47％;综合评价指标分别为85.83％、85.80％和67.08％。因此,改进的DenseNet模型方法较其他方法更适用于裸地的提取。     

基于ETM~+的遥感影像信息提取研究

以沈阳市苏家屯区为试验区,对ETM+图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的.利用光谱信息提取水体、植被;采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法,通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵,计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离,得到最终的分类结果.结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类,光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度.     

基于地物特征的遥感图像融合效果

以ETM多谱段和全色影像为数据源,在最佳波段组合分析的基础上,采用主成分变换、乘积变换、小波变换、小波+IHS混合变换和小波+主成分混合变换等方法对图像进行融合.以均值、标准差、信息熵为评价指标,比较分析了不同地物特征的图像融合效果.结果表明:采用小波+IHS混合方法有利于耕地信息的提取;采用小波+主成分融合方法有利于居民地、林地、牧草地、水域、未利用地和园地等信息的提取.     

积雪参数遥感反演研究进展

积雪是地表重要自然要素,积雪参数反演研究对相关领域研究及应用具有重要意义。以当前研究成果为基础,对比分析相关积雪遥感资料优缺点,探讨利用遥感资料进行积雪反演合理性及不足。介绍当前进行积雪遥感反演遥感平台系列。探讨光学传感器及微波遥感仪器各自优缺点,强调结合光学、微波遥感仪器影像数据进行积雪反演研究重要性;重点介绍中分辨率成像光谱仪、改进型甚高分辨率辐射仪等光学传感器在积雪面积计算、雪盖制图等方面研究进展,先进微波扫描辐射仪、特定微波传感器/成像仪、多通道微波扫描辐射计等被动微波传感器在雪深计算、雪水当量估算等领域发展现状;强调主动微波遥感传感器在未来积雪遥感研究中重要性。总结并探讨当前积雪遥感研究中的问题及不足。     

基于高空间分辨率影像的林业小班遥感区划系统设计与实现

小班区划是森林资源调查中最主要的任务。为了减少小班区划工作量,提高工作效率以及保证小班区划的一致性,从功能需求角度,设计了一种基于高空间分辨率遥感影像进行林业小班区划的系统,并对系统各部分功能进行较为详细的设计与说明。开发并实现了遥感数据处理、多尺度分割和面向对象分类等关键技术,借助该系统,可以实现基于高空间分辨率遥感影像进行林业小班边界的内业自动生成,小班区划精度符合林业实际生产需求。目前,该系统已在重庆和海南等地推广应用。图8表1参11     

多源遥感影像的最优尺度选择

遥感信息普遍存在着尺度效应,合适的空间分辨率可以反映特定目标的空间结构特性。基于地理学第一规律,选择了目前主要采用的2种方法——局部变异和变异函数对最优尺度的选择进行研究,并针对传统方法的局限性提出了改进方案。通过同一地区的遥感卫星Landsat 7,Spot-5/HRG和QuickBird遥感影像,对不同的景观区域采用不同的方法进行了比较研究。根据实验,得出了局部变异适合微观、变异函数则更适用于宏观问题的结论,并得到了不同数据源在不同景观类型下的最优尺度。最后,根据最优尺度选择的结果,讨论了不同数据源的适用性。图4表4参19     

基于模糊C均值聚类的林地遥感图像分类研究

在以往国内外相关研究的基础上,以我国东北长白山系典型林区为试验区,以2007年7月Landat5卫星TM多光谱图像为遥感数据,运用模糊C均值聚类方法对遥感图像进行分类试验．分类结果显示：模糊C均值分类方法在总分类精度和Kappa系数上都占有一定的优势,比传统分类方法有着更好的分类效果．模糊C均值方法在林地植被的遥感分类中具有较好的应用前景．