基于国产高分卫星面向对象城市地物最优尺度选择及评价研究

针对面向对象分类中的分割尺度问题,本文以国产高分一号卫星(GF-1)、高分二号卫星(GF-2)影像为数据源,选取沈阳市两处城区影像作为实验数据,以典型城市地物为分割对象,选择分割质量函数法、均值方差法、RMAS指数法进行尺度分割,并利用欧几里得2指数(ED2)评价其最优尺度,从而确定不同影像不同地物对应的最优尺度分割方法与尺度。     

“GF-1”影像质量评价及矿区土地利用分类潜力研究

为客观评价GF-1影像的质量及其在矿区土地利用分类的应用潜力,选择黄土高原区平朔矿区为研究对象,以同季相的SPOT 6影像作对比分析。在工程质量上,从灰度信息、纹理特征两个方面选取评价指标对其进行研究,统计结果表明:GF-1影像所含信息层次复杂,地物类型表达丰富;纹理特征明显,能用于复杂地类的提取。在应用角度上,构建基于像元的最大似然法和基于面向对象的最邻近两种分类器分别对研究区进行土地类型提取,对比分类结果表明,GF-1影像整体分类效果略次于SPOT 6影像,但GF-1影像仍能够满足用户快速获取矿区土地状况和其周边环境信息的应用要求,具有监测矿区土地变化和分析复垦植被生长状况等方面的潜力,可以为矿山土地生态复垦的整体规划设计和技术实施等提供基础数据。     

资源三号卫星多光谱图像特征分析和质量评价

针对资源三号卫星(ZY-3)多光谱图像数据展开图像辐射特征和质量评价研究,通过与SPOT5 HRG(high resolution geometric)多光谱数据对比分析,利用值域、均值和标准差等影像灰度统计信息分析ZY-3与SPOT5图像质量在不同地理区域的差异;通过计算相关系数分析波段之间的相关性,选取不同区域内的典型地物直方图进行对比,以反映多光谱影像的辐射特征;通过计算均质性、对比度、信息熵和角二阶矩评价ZY-3和SPOT5影像的纹理特征,并从影像地理要素视觉特征方面比较2种卫星图像的质量,作为用户选取和使用ZY-3图像的参考。实验结果表明:ZY-3多光谱图像的质量较好,在波段相关性方面,ZY-3在除植被外的水体和建筑物等要素信息提取能力上优于SPOT5;在纹理特征方面,ZY-3也比SPOT5有更好的显示效果,可用做中、小比例尺国土资源等领域应用的基础图像。     

GF-1、GF-2号卫星影像在闲置土地监测中的应用

以武汉市为研究区域,根据闲置土地清理工作的相关技术标准和要求,利用GF-1、GF-2卫星数据进行正射影像图制作和闲置土地信息提取,在定性和定量分析方法的基础上,测试GF-1、GF-2卫星数据在闲置土地监测工作中的适用性。测试结果表明,高分系列卫星数据能够较好地反映城镇闲置土地的关键地物信息,具有较高的可判读性,能够满足闲置土地处置业务的应用需求。     

基于多特征的GF-1影像阴影检测研究

针对高分影像阴影检测精度易受水体、偏蓝色地物影响的问题,结合GF-1影像自身特点,提出一种集主成分变换、图像特征计算、逻辑非运算和形态学闭运算于一体的阴影检测方法。对GF-1影像多光谱数据、全色数据进行正射校正和信息融合,可实现光谱与分辨率信息的最大化利用,并最大程度地突出阴影信息,增大阴影与其他地物的差异。其次,建立基于主成分变换的阴影检测方法 PC1/NIR和图像特征计算Rg_nir,得到初始阴影信息和水体信息;用初始阴影信息与水体信息作逻辑非运算,剔除水体,并利用形态学闭运算使得阴影区域更加连续、饱满。实验表明,该方法既能准确地检测出GF-1影像中的阴影信息,又能有效削弱水体、偏蓝色等地物的影响。     

遥感影像数据融合方法比较分析

遥感影像融合是目前遥感领域最主要的研究方向之一,为了进一步促进遥感影像的广泛运用,本文通过高分一号卫星(GF-1卫星)获取湖南省浏阳市部分流域遥感影像,从平均梯度、信息熵、相关系数、地物识别精度等方面定量分析了该卫星传感器的高分数据和多光谱数据融合的质量,试验结果表明:影像融合过程中Gramschmidit融合变换效果最好。     

基于GF-1卫星的突发性地质灾害调查与评价——以内蒙古大兴安岭山地为例

运用GF-1卫星影像数据进行内蒙古大兴安岭山地南段地质灾害调查对于科学防治地质灾害,提高国产卫星应用水平具有重要意义.通过分别对研究区的全色和多光谱影像利用P5的DEM高程数据及控制点进行有理函数的区域网整体平差,保证不同景影像间的一致性,得到精化后的影像RPC参数;对经过区域网平差的全色影像和多光谱影像利用精化后的有理多项式及DEM进行正射校正;将校正后的全色影像和多光谱影像利用HPF方法进行融合,然后对处理后的影像进行地质灾害解译,进而评价危害范围及程度.研究结果表明,GF-1数据的融合影像对突发性灾害体的微地貌形态反映较明显,能够用于识别突发性地质灾害体的位置、边界范围等特征信息.     

资源三号影像质量及测图应用评价

从影像辐射质量和影像实际应用两个方面,对资源三号卫星影像数据的质量进行了评价与分析。影像辐射质量评价从辐射精度、信息度、清晰度、信噪比和纹理特征等方面进行,通过对比相近的ALOS卫星数据,结果显示资源三号卫星数据优于ALOS卫星数据;影像实际应用评价则通过秦岭地区1:25 000和1:50 000测图成果精度分析来进行,结果显示DEM高程精度、DEM平面精度和DLG采集精度均符合现行成果标准要求,可以满足国家基础比例尺测图要求。     

高分二号卫星影像融合及质量评价

高分二号卫星(GF-2)是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1 m的民用光学遥感卫星,配备有0.81 m空间分辨率的全色相机和3.24 m空间分辨率的多光谱相机。对比分析适合GF-2影像的融合方法对于提高其应用效果与扩大应用领域具有实际意义。针对东北地区2014年11月22日和27日成像的GF-2影像,分别采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、GS(Gram-Schmidt)变换、modified-HIS(intensity hue saturation)变换、高通滤波方法(high pass filter,HPF)和超球体色彩空间变换(hyperspherical color space resolution merge,HCS)等5种融合方法对多光谱和全色数据进行融合。并对5种融合影像进行质量评价,首先采用目视分析方法进行定性评价,其次采用信息熵、平均梯度、相关系数和光谱扭曲度等统计学指标进行客观定量评价,最后对融合影像进行地物分类。结果表明,HCS与GS变换融合影像无论是在视觉还是在地物分类应用上都具有较好的效果,且没有波段数的限制,最适合GF-2影像融合;HPF方法对空间细节信息的增强仅次于HCS变换,但是其光谱保真度效果最差;PCA和modified-IHS变换融合效果比较适中,可以作为GF-2影像融合的候补方法。     

多源高分辨率卫星影像监测黑臭水体的适用性研究

高分辨率卫星的幅宽一般很小,受云雨和轨道回访周期影响,单颗卫星的短时段内覆盖能力有限,因此,单一高分辨率卫星常常无法满足一定时段内的黑臭水体监测需求,需要多源卫星协同监测黑臭水体。为了分析多源高分辨率影像对黑臭水体遥感监测的适用性,本文基于地物光谱仪实测的水体遥感反射率数据,以GeoEye-1、WorldView-2、北京二号(DMC3)、高景一号SV1(SuperView-1)以及GF-PMS系列(GF-1/1B/1C/1D、GF-2、GF-6)传感器波段进行等效计算,结果表明:(1)采用反射率比值模型——BOI(Black and Odorous water Index)模型,GeoEye-1、WorldView-2、SuperView-1和GF-1/1B/1C/1D/2/6影像识别黑臭水体正确率均较高,分别为89.5%、89.5%、92.1%和92.1%。(2)BOI模型不适用于DMC3,这里采用了归一化水体指数NDWI≤0.55判别黑臭水体,识别正确率为89.5%。(3)BOI模型应用于仅有的2景同步卫星影像——GF-2影像,经实测数据验证,识别精度为83.3%,精度较高。针对通州区内的某重叠区,2016年—2021年10颗多源卫星影像协同观测的结果一致性较好,表明了多源遥感影像监测黑臭水体的适用性较好。综合考虑卫星影像空间分辨率和采购成本,给出了合理的协同观测建议。     

利用Geodatabase建模

本文介绍了采用面向对象技术的新一代地理数据模型Geodatabase的特点,举例说明了利用Geodatabase数据模型对地理对象建模的过程及其在数字中国地理空间框架建设中的重要意义。     

东北黑土区侵蚀沟遥感影像特征提取与识别

东北黑土区是中国重要的粮食生产区,而长期的开垦造成了严重的水土流失现象,坡耕地表面出现大量的侵蚀沟。侵蚀沟的识别是土壤侵蚀监测的重要手段之一,目前遥感技术在侵蚀沟的识别中应用广泛,但自动化程度不高。针对特定地物影像的识别,如何选取最能够有效描述该地物的特征是解决问题的关键。本文构建了耕地和侵蚀沟遥感影像的训练样本集,基于样本集分别提取了由光谱特征和纹理特征组成的浅层特征、SIFT特征经编码后得到的中层特征,以及利用卷积神经网络提取的深层特征;再基于不同层次的特征选用合适的分类器对遥感影像进行分类,识别出含有侵蚀沟的遥感影像,形成了一套针对侵蚀沟的特征提取与识别方法,为东北黑土区的耕地保护提供有力支持。测试结果表明:基于中层特征的识别精度最高,为98.5%,但该特征需要人工设计,自动化程度有限;而利用卷积神经网络可自动提取深层特征,其识别精度达到了95.5%,同时大大提高了自动化程度,满足侵蚀沟影像的识别的需求。     

地貌及等高线表示的分解定理与表现定理

随着计算机制图和GIS的迅速发展，对于有着广泛应用的地貌形态特征问题，提出了进一步加以科学、系统、深入定量研究的迫切要求，以便获得更科学、合理的应用。作为一个系列研究的开始，首先要解决用2维空间的等高线表示3维空问地貌形态的科学性这一问题。为此，文中引入了地貌截影及截地貌的概念，通过地貌分解定理与表现定理的证明，以及等高线、地貌截影和截地貌三者之间的等价关系的论述，最终从数学上解决了上述基本问题，为今后的深入研究奠定了基础。     

武汉城市圈地图集总体设计特点

通过对图集的简要介绍,从专题内容的选择、结构布局、表现形式及色彩设计等方面,阐述了图集总体设计的特点。     

特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能影响的评估

高分辨率遥感图像场景分类方法主要涉及两个环节:特征提取以及特征分类,分类器的设计已经相对成熟,当前工作的重点是特征提取策略的研究。为了进一步推动特征提取策略的研究,将特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能的影响进行了定性和定量评估。首先,回顾了高分辨率遥感图像场景分类的发展历程;然后,对现有高分辨率遥感图像场景分类方法的特征提取策略进行分类总结,并从理论上将各类特征提取策略对场景分类性能的影响进行定性评估;最后,在3个规模较大的数据集上对多种特征提取策略进行实验对比,将不同特征提取策略对场景分类性能的影响和各数据集的复杂度进行定量评估。     

地物光谱反射率野外测量实验方案改进

针对现有地物光谱反射率野外测量实验方案的不足,提出了地物光谱反射率的各向异性测量、不同环境条件的对比测量、不同时相的对比测量以及地物光谱反射率图像模拟四项实验改进方案。利用ISI921VF-128野外地物光谱辐射计和ArcG IS、ERDAS软件进行了实例测量与验证,揭示了真实地物光谱反射率的特征,模拟生成了"图谱合一"的地物光谱反射率图像,提高了实验教学质量。     

渐进式改进的线要素简化算法探讨

针对经典的线要素全局化简综合算法D-P算法因缺乏拓扑控制而易产生自相交问题,且阈值选取不确定、严重影响简化结果的不足,文章在分析D-P算法优缺点的基础之上,提出了渐进式改进方法,并对改进算法进行了实验验证。结果表明:改进后的D-P算法优化了线状要素的化简综合结果,且提高了简化计算效率。     

基于BP神经网络的高分辨率遥感影像分类

为了能有效地从高分辨率遥感影像中提取地物信息,本文通过影像的光谱和纹理特征,利用BP神经网络算法进行影像分类研究。首先提取分类所需的光谱和纹理特征源,然后根据影像和地物特征,建立BP神经网络,用于样本训练和分类处理,实现地物分类。为验证该方法的可靠性,以2006年11月获取的成都平原某区域的Quickbird影像为实验数据,进行高分辨率遥感影像的地物分类实验。实验结果表明,结合影像光谱和纹理特征的BP神经网络分类算法,不仅可以有效保证BP神经网络分类训练的稳定性和收敛速度,还能达到较高的分类精度。     

一种干旱半干旱地区决策树分类方法

以内蒙古自治区伊金霍洛旗为研究区,利用Landsat TM影像,对干旱半干旱地区土地利用信息进行提取。在ENVI软件的支持下,分析了影像的光谱特征及NDVI,NDBI,NDWI特征变量,并运用灰度共生矩阵对影像进行纹理特征提取,得到熵纹理特征图像,确定各类地物的阈值,运用决策树分类法对影像进行分类。结果表明,结合光谱特征和纹理特征的决策树分类方法,提取干旱半干旱地区土地利用信息可行且准确性较高。     

一种自动编图斑号注记的新方法在全国第二次土地调查中的应用

介绍一种自动编图斑号的新方法，详述它在开展第二次全国土地调查的工作中的具体应用一以南昌县为例，从而验证了此方法对我国的土地调查工作的开展具有极其重大的工程实用价值。