基于Shannon-cosine小波的农田遥感图像纹理延拓

农田遥感图像一般都是大图像,对这种大图像进行后续的分析,分块处理是较常见的方法,而在进行分块处理的时候易产生边界效应。消除边界效应最常用的方法是进行图像延拓,常见的延拓方法有对称延拓、零延拓和周期延拓,但在边界处会引入大量高频信息。农田遥感图像中的纹理承载了重要的信息,因此,结合农田遥感图像纹理呈现出的直线特性,本文提出了一种基于纹理方向的图像延拓法。利用多尺度插值小波解偏微分方程的方法根据图像的灰度变化自适应选取配置点,即在图像平坦区域稀疏取点,在纹理细节处密集取点。然后根据配点利用包围盒识别农田遥感图像的纹理方向,进一步沿纹理方向进行延拓。试验结果表明,本文提出的图像延拓方法有效地克服了常规延拓方法的缺点,提高了计算效率,消除了边界效应。     

遥感植被指数在农业生态环境监测中的应用

遥感是现代环境监测的一个先进技术手段，植被指数是利用遥感图像进行植被、生物量等监测重要指标。在总结相关研究的基础上，对植被指数的种类及在农业生态环境中的适用条件进行了总结和归纳，并对此项研究今后在环境监测中的应用前景进行了展望。     

遥感影像的自适应小波精细积分降噪方法

针对遥感影像数据量大、应用精度较高的图像降噪变分法处理时计算效率较低的问题,基于quasi-Shannon小波构造了一种二维自适应小波插值算子,并和精细积分法相结合建立了求解二维偏微分方程自适应小波精细积分方法。利用小波变换的多尺度自适应性和精细积分方法的高精度有效提高了图像降噪变分法的求解效率,从而可实现较大遥感影像的降噪处理。     

双通道近地遥感图像采集处理系

利用2CCD多光谱相机设计了近地遥感图像采集平台,同步获取小范围区域作物的可见光和NIR图像,通过图像处理技术从作物图像获得反射光谱信息.采集平台包括一个2CCD多光谱相机,两个采集盒,一台具有两个千兆网口的田间计算机.图像处理部分通过2GRB灰度化、中值滤波和Otsu二值化,从背景中分割出作物图像,结合作物原始R分量灰度图像,提取出作物红光图像平均灰度值,利用建立的灰度值与反射率的线性模型,计算得到作物红光波段的反射率.试验结果表明,图像采集平台工作稳定,利用图像处理方法提取的反射率与ASD光谱仪测量结果有较好相关性,为从作物冠层图像探测生长状况提供了理论依据.     

小面模型与数学形态相结合的边缘提取算法

边缘提取是遥感数字图像处理的基本工作之一。为此．给出了一种通过图像灰度值来逼近和重构图像的、连续函数的小面模型边缘提取算法．并使用数学形态学的方法对提取的边缘进行了细化。从而得到图像的精确边缘。     

人工神经网络在农村土地利用分类中的应用

为克服传统方法在土地利用分类中的不足,提出了以Google Earth公开遥感图像为样本,在采用灰度共生矩阵方法提取图像纹理特征和利用主成分分析法进行特征优选的基础上,建立BP神经网络图像分类的遥感图像土地利用分类模型.以Matlab工具为平台对实验图像进行验证.结果表明:该分类模型分类总体精度达到88.00%,Kappa系数达到0.814 5,优于传统的最大似然分类方法,对农村资源规划与环境调查有较大帮助.     

卫星遥感技术在气象为农服务中的应用

该文简要回顾了国内外学者在卫星遥感方面所做的相关工作,主要介绍的国内外学者研究内容有卫星遥感资料、图像的处理和订正、对地面目标物的识别、农作物产量预报、卫星遥感的发展状况、建立卫星遥感资料库、建立预报模型、降水监测、地温监测、冻土监测、灾害监测、气体监测、卫星云图应用和不同类型卫星遥感技术相互融合使用等内容。该文在简要介绍卫星遥感技术监测原理的基础上,分析了卫星遥感技术在气象为农服务中的应用现状,提出了在气象为农服务的工作中亟需加强卫星遥感技术应用,阐述了要结合农业气象服务产品加强卫星遥感技术在农业气候区划、农作物种植规划、农作物生长期监测管理、病虫害防治、灾害防御、农作物产量预报、防御火灾以及农业气象服务效益评估等方面的应用。强调要强化卫星遥感技术的应用,最大程度地开发和利用卫星遥感数据,使卫星遥感技术在农业生产实践中能够趋利避害和发挥出更大的作用。      

基于单机农田遥感系统的时令作物监测

设计了高时空分辨率的单机农田遥感系统（stand-alone in field remote sensing system,SIRSS）.阐述了SIRSS的系统设计、图像分析程序和植被指数的检测,验证试验在三种不同养分处理下的8个不同生长阶段的玉米田块中进行,2009年作物生长期内共采集91幅图像,从每天的图像中提取两种不同的植被指数.三种处理下指数值在播种后31～40天区别最大,表明此阶段是检测玉米田由氮胁迫引起变化的最佳时期.SIRSS表明其在植物状态变化监测方面很有潜力.     

基于遥感和GIS技术的耕地后备资源调查研究

【目的】现有耕地后备资源调查方法在实际应用中存在调查结果完整度低、资源信息利用率低、资源无法得到有效利用等问题。【方法】本研究引入遥感和GIS技术,开展对某地区耕地后备资源的调查研究。在充分明确遥感技术和GIS技术基本应用思路和优势的基础上,结合土地利用现状图进行对比分析,将区域范围内所有坡度角在25°以下的非耕地图斑去除,同时去除的图像还包括自然坡度角为5级的区域图像、复垦后备资源当中面积未超过300 m2的独立图斑、林业部门规划的生态公益林区域图像等,精准选择数据源;在完成数据源的选择后,对各类耕地后备资源类型进行划分,首先针对滩涂区域的耕地后备资源进行划分,随后依次依据不同地类特征对其他各类耕地后备资源类型进行划分;在完成对耕地后备资源的类型划分后,引入遥感和GIS技术,对获取到的遥感图像进行全面解释,对遥感卫星图像与地形图进行配准,针对已经完成校正的栅格地形图,将其作为参考文件,将完成校正后的遥感卫星图像作为校正文件,在保持控制点数量不变的条件下,执行配准操作;结合实地踏勘得到的调查结果,分析该区域当前开发和利用的耕地资源以及后续可以开发利用的资源,最终确定各类别下资源的面积,...     

无人机遥感监测作物病虫害胁迫方法与最新研究进展

病虫害是作物生产面临的主要胁迫之一.近年来,随着无人机产业的快速发展,无人机农业遥感因其图像空间分辨率高、数据获取时效性强和成本低等特点,在作物病虫害胁迫监测应用中发挥了重要作用.本文首先介绍了利用无人机遥感监测作物病虫害胁迫的相关背景;其次对目前无人机遥感监测作物病虫害胁迫中的常用方法进行了概述,主要探讨无人机遥感监...     

基于卫星影像数据快速构建水动力水质模型研究

研究提出了一种基于Google Earth遥感影像获取河道水下地形数据,并通过克里金插值法生成地形数据的方法,用于无实测地形资料地区河道水动力水质模拟.采用二维水动力水质模型分析长江干流九江河段排污口对水质的影响,将提出的方法与九江水文局2017年1:1000实测水下地形生成的数据的计算结果进行对比:水位最大误差由0....     

基于无人机遥感与面向对象法的田间渠系分布信息提取

针对目前农田灌排系统识别研究中遥感影像分辨率不足,难以提取田间毛渠且对无水或少水灌排沟渠识别不足等问题,以内蒙古河套灌区磴口县坝塄村为研究区域,利用固定翼无人机搭载520~920 nm多光谱相机进行航拍试验,采用基于面向对象法的特征组合分层分类的提取方法对获取的高分辨率单幅多光谱影像数据进行解译,采用分割阈值为65、合并阈值为90的遥感影像最佳分割参数。利用含水田间毛渠和无水、少水田间毛渠在光谱、几何、空间关系等特征参量中表现出的与其它地物的特异性,建立不同分类层次的规则提取田间毛渠分布信息。提取结果表明,由于水体对近红外波段光谱的强烈吸收,含水毛渠提取效果很好,精度达到97.8%;无水、少水田间毛渠提取精度为75.7%。无人机遥感技术和面向对象法的特征组合分层分类方法为灌区田间渠系识别提供了一种新途径。     

基于无线图像传感器网络的农田远程监测系统

为了实时获取农田图像和视频信息,提出了基于无线图像传感器网络的农田远程监测系统。针对当前图像传感器节点存在的不足,基于CMOS图像传感器和S3C6410嵌入式处理器设计了低成本、高分辨率的无线图像传感器节点,并研究了基于驱动层和应用层协作的分辨率实时调整算法,使得节点具备10种不同的分辨率,最高分辨率可达500万像素,而且分辨率可根据用户需求实时调整,以满足用户对不同图像精度的需求。采用Wi Fi技术构建无线图像传感器网络,并通过4G网络远程传输图像和视频到服务器。在服务器端开发了基于Web的可视化农田信息管理软件,实现对采集的数据进行有效存储、管理和应用,并为用户提供网络服务。部署了该系统并进行了长时间的运行测试试验,试验结果表明:系统可稳定地运行,能够根据远程指令采集并传输不同分辨率的图像,采集并传输1幅126 KB左右的图像平均耗时为5.36 s,网络平均丢包率为1.67%,客户端开启视频监控平均时延为3.48 s,视频播放流畅。     

基于无人机遥感数据的生态渠系信息提取

针对河套灌区引水灌溉中存在粗放型灌溉,且当地为提高产量,仅注重扩大种植面积的问题,提出了一种渠系信息精准提取的方法.基于无人机遥感图像,运用ENVI 5.1软件,对遥感图像进行预处理,对图像RGB3个通道分别进行拉伸显示,经组合以增强其对比度;运用面向对象法进行图像分割,用基于规则的分类方法,基于不同规则进行单独及组合分析,确定了“光谱平均值小于98、最小包围矩形长宽比处于其最小值与0.85之间、延长线大于1 m”的最优组合规则,提取了内蒙古河套灌区某部分生态渠系信息,对于生态渠道的识别精度达到毛沟级,并对提取结果进行了评价,其中组合辅助解译正确率达96.4%,为精准灌溉运行管理提供了较准确的渠系信息.     

复杂环境中苹果树识别与导航线提取方法

为精准化管理果园,针对存在裸露土壤、遮蔽物、果树冠层阴影和杂草等复杂环境下难以提取导航线问题,通过无人机搭载多光谱相机获取苹果园影像数据后提取果树像元并进行全局果树行导航线提取。通过处理多光谱影像数据得到正射影像图(DOM)、数字表面模型(DSM)图像,选取并计算易于区分杂草与苹果树的归一化差异绿度指数（NDGI）、比值植被指数（RVI）分布图,构建DSM、NDGI、RVI融合图像后,综合利用过绿植被(EXG)指数和归一化差异冠层阴影指数（NDCSI）以阈值分割法剔除融合图像中土壤、遮蔽物、阴影等像元,降低非植被像元对果树提取的干扰。对比使用支持向量机（SVM）法、随机森林（RF）法和最大似然（MLC）法分别提取最终融合图像和普通正射影像中的苹果树像元,并计算混淆矩阵评价各识别精度。试验表明,MLC法对融合图像中果树的识别效果最优,其用户精度、制图精度、总体分类精度、Kappa系数分别为88.57%、93.93%、93.00%、0.8824;相对于普通正射影像,本文构建的最终融合图像使3种方法的识别精度均得到有效提升。其中,融合图像对RF法的用户精度提升幅度最大,为27.12个百分点;对SVM法的制图精度提升幅度最大,为9.03个百分点;对3种方法的总体分类精度提升幅度最低为13个百分点;对SVM法的Kappa系数提升幅度最大,为22.55%,且对其余两种方法的提升也均在20%以上。将本文得到的苹果树像元提取结果图像做降噪、二值化、形态学转换等处理后,以感兴趣区域划分法提取各果树行特征点,并以最小二乘法拟合各行特征点得到导航线,其平均角度偏差为0.5975°,10次测试整体平均用时为0.4023s。所提方法为复杂环境中果树像元和果树行导航线提取提供了重要依据。     

一种基于小波阈值的图像去噪方法研究

在印刷品质量检测系统中，采集来的图像不可避免会出现噪声。针对这种情况，本文提出了基于小波阈值的图像去噪方法。该方法首先对噪声图像进行小波变换得到小波系数矩阵，硬阈值化后，对阈值化后的小波系数矩阵逆变换。得到去噪图像。实验结果表明，该方法比中值滤波具有更好的去噪效果。     

基于自监督对比学习的寒旱区遥感图像河流识别方法

针对遥感图像河流数据样本人工标注成本高且难以大量获取，以及网络在河流图像边缘细节提取的效果不佳问题，提出一种通过自监督对比学习方式利用大量无标签遥感河流图像数据进行编码器预训练，并使用少量标签数据对预训练后的编码器进行微调，同时在编解码结构中使用一种新的非均匀采样方式的语义分割网络。自监督对比学习可以利用大量无标签数据进行前置任务模型训练，仅需少量标签数据对下游河流提取任务模型微调即可；非均匀采样方式能够通过对高频区域密集采样、对低频区域稀疏采样的方式获得图像中不同类别之间清晰的边界信息和同类别区域中的细节信息，减少模型的冗余度。在河流数据集上的实验表明，利用360幅有标签数据对预训练后的网络进行微调，其像素准确率、交并比、召回率分别达到90.4%、68.6%和83.2%,与使用1 200幅有标签数据训练的有监督AFR-LinkNet网络性能相当；在使用全部数据标签进行微调后，网络的像素准确率、交并比、召回率分别达到93.7%、73.2%和88.5%,相比AFR-LinkNet、DeepLabv3+、LinkNet、ResNet50和UNet网络，像素准确率分别提高3.1、7.6、12...     

设施农业的高分辨率遥感影像信息提取方法的研究

以SPOT5高分辨率遥感影像作为基础底图,结合设施农业空间位置分布规律及其纹理特征在高分辨率遥感影像上的体现,设计了批量设施自动生成算法,重点研究了设施对象坐标的计算方法。同时,通过实际应用验证了该方法的准确性。     

基于遗传规划的树皮纹理图像识别

图像纹理识别广泛应用于农业、林业和纺织业等领域,自动图像纹理识别是发展方向,人们不断在研究探索图像纹理识别方法。为此,选用了5类树皮纹理图像作为识别图像集,以灰度共生矩阵方法提取图像特征,用遗传规划分类算法进化图像纹理识别器,完成了图像纹理识别测试,取得了比较理想的图像纹理识别结果,为遗传规划在图像纹理识别的应用做了有益的尝试和探索。