我国海岸潟湖卫星遥感分类方法研究

参照Landsat-5TM和HJ-1CCD遥感影像,依据实地踏勘资料及解译经验,分析各种海岸潟湖地貌学成因和发育演变阶段,提出基于潟湖地貌学成因的遥感分类方法。并将我国海岸潟湖划分为滨外坝型、沙坝型、沙嘴型、湾顶坝型、连岛坝型和河口型共6种地貌类型。建立基于发育演变阶段的潟湖遥感分类标准,将海岸潟湖分为青壮年期、老年期和死亡期共3个发育演变过程;结合潟湖在影像中的特征,以近红外、红、绿波段组合后的假彩色影像为例,从色彩、纹理、地物邻接关系等方面建立不同潟湖类型的遥感解译标志;根据所建立的遥感解译标志,对山东省53个海岸潟湖进行遥感分类验证,结果吻合。     

基于多尺度纹理和光谱信息的海岛土地利用遥感分类方法研究

本文基于灰度共生矩阵提取多尺度纹理指数影像,将纹理指数影像作为逻辑波段与原始影像波段组合,进行最大似然监督分类的实验,以改善单纯基于像元光谱影像分类技术的不足。利用SPOT-5卫星遥感影像对西门岛土地利用分类的实例进行分析。结果表明,由SPOT-5遥感影像第一波段和第二波段计算所得的相关性和同质性纹理指数影像以及由第三波段计算所得的均值纹理和第四波段计算的同质性纹理指数影像,对海岛土地利用分类精度的提高均有较为显著的效果,其中加入多尺度纹理信息后西门岛土地利用遥感影像分类的总体精度由75.41%提高到89.41%。     

基于地物光谱可分性的CHRIS 高光谱影像波段选择及其分类应用

本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法。该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验。结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%。     

基于BP神经网络的东屿岛遥感影像分类

精准高效的海岛遥感影像分类是充分利用海岛基础资料的有效手段,也是全面掌握海岛基本情况及变化情况、保障海岛保护和开发利用有序进行、实现全国海岛动态监管的重要技术措施。以2008年海南省东屿岛航空遥感影像为数据源,借助ENVI遥感图像处理软件选取训练样本集,通过MATLAB仿真软件构建"3-8-5"的3层BP神经网络分类模型,实现对东屿岛遥感影像的分类。实验结果显示,BP神经网络分类总精度为87.85%,Kappa系数为0.84,与最小距离法分类相比,分别提高5.53个百分点和0.07。实验证明BP神经网络分类方法是一种行之有效且精确度更高的分类方法。     

近40余年来福建海坛岛岸线变迁

海岛岸线标志海岛的位置与大小,是海岛重要的自然要素。文章收集了1973—2015年间共5期遥感数据,结合现场调查典型岸段的影像与位置信息,提取福建海坛岛岸线并分析其近40余年的演变特征。结果表明,海坛岛岸线类型包括人工岸线、基岩岸线、砂质岸线与红土岸线等4类,岸线的变迁主要体现在垂直于海岸方向的进退与岸线长度的变化,人类活动对岸线变迁产生显著影响。从维护海岸安全和合理开发利用海岸的角度出发,结合海坛岛不同类型岸线的演变特征,提出海岸保护及开发利用的建议。     

基于特征区域统计的多光谱遥感影像海岛瞬时岸线提取(英文)

本研究采用IKONOS遥感图像,选取波谱特征区,通过区域像元统计并计算各波段权重系数,将影像进行波谱归一化处理,使归一化的影像岛陆与海水特征更明显。在此基础上,采用最大类间方差法确定最佳分割阈值,对归一化的影像进行二值化,从而提取海岛岸线。该方法采用特征曲线法进行水陆分离,得到的二值图像保持了原图的有效边缘,采用二值形态学提取的海岸线连续可靠、信噪比高。结果表明,该方法简单、快速,能有效提取海岸线,具有实用价值。     

基于SAR与TM图像的南沙双子群礁特征分析

对南沙双子群礁SAR和TM遥感图像进行噪声滤除和几何校正等预处理后,利用SAR对边缘的敏感性和TM近红外波段对水陆界线比较敏感的特性,进行海岛边缘检测;并依据TM蓝光波段对水的穿透性,用其检测水下礁盘的边缘和轮廓,以研究珊瑚礁发育规律和走向特征.继而进行岛礁特征统计,并利用遥感影像及其附带的地理位置信息,依据重心算法实现岛礁定位.     

基于决策树算法的Landsat 8 OLI影像海岸类型自动识别方法

针对基岩、人工、砂质和淤泥质海岸四种海岸类型,采用数据挖掘算法中的C4.5决策树算法对Landsat 8OLI多光谱影像数据进行分析。首先得出4种海岸类型中所包含的海水、陆地、植被、养殖区、淤泥、沙滩六种地物的识别规则;然后利用不同海岸类型所包含的地物类型差异,分别提出了基岩、人工建筑、人工养殖、沙滩、淤泥五种海岸类型的自动识别规则。实例验证结果表明,对于地物特征明显的人工海岸和基岩海岸,我们提出的海岸类型自动识别方法的精度可达到100%,而对于光谱相近的淤泥质海岸和人工养殖海岸其识别精度较低,大于80%。     

联合光谱和纹理特征的滨海湿地高光谱深度学习分类—以黄河三角洲湿地为例

本文基于CHRIS高光谱遥感影像,发展了一种结合地物光谱特征和多纹理空间特征信息,采用双全链接的8层深度卷积神经网络分类算法对滨海湿地高光谱影像进行遥感地物分类,并在黄河口滨海湿地进行了应用。结果表明：1）基于测试样本数据,联合光谱特征和K-L变换的纹理特征信息,采用DCNN模型方法展现了高的分类精度,精度高达99%;2）利用光谱特征和全纹理特征的精度比仅使用光谱特征和光谱特征联合K-L变换后纹理特征的分类精度低。利用K-L变换后的光谱特征和纹理特征的DCNN分类精度达到99.38%,相比于使用全纹理特征信息的精度提高了4.15%;3）基于验证图像,发展的DCNN分类方法精度优于其他算法,DCNN方法总体分类精度为84.64%,Kappa系数为0.80;4）相比于浅层分类方法,本文发展的DCNN模型分类算法保证了所有地物类型的分类精度更加均衡,保持了主要地物类型的分类精度几乎不变,同时提高了滩涂和农田的精度。基于DCNN模型,潮滩和农田的分类精度分别达到79.26%和56.72%。比其它浅层分类方法提高了2.51%和10.6%。     

卷积神经网络在SAR遥感海岛海岸带地物信息提取中的应用综述

为满足科学管理海岛海岸带的需求,发掘合成孔径雷达（SAR）在海岛海岸带地物信息提取中的应用潜力,文章概述SAR和卷积神经网络的原理,分析卷积神经网络应用于SAR遥感海岛海岸带地物信息提取的可行性和优势。研究结果表明：通过卷积神经网络提取SAR数据中的海岛海岸带地物信息,无须预先提取图像特征,卷积神经网络能够自动提取图像中更本质和更抽象的特征,更好地应对地物目标的非线性混合;这种提取方法的精度更高,鲁棒性和泛化能力更强,可应用于海岛海岸带的精细化监测,为海岛海岸带的科学管理提供支撑。     

基于影像导航的影像管理技术

目前的导航系统中普遍使用的是矢量地图,这种地图拓扑关系明确,数据量小,但是无法满足导航高交互性的要求。针对这种问题提出了影像导航的概念,将遥感影像应用在导航领域。首先介绍影像导航的概念,然后对影像导航中的数据组织与管理方法进行了详细的介绍,并对其索引技术进行了分析,最后利用实验对其进行验证。结果表明,该技术可以较好的应用于影像导航中。     

数字图像融合技术在摄影测量中的应用

为了解决单一遥感图像的信息不足,设计了面向摄影测量的数字图像融合系统,综合应用多源遥感图像,有效提高图像的空间分辨率和光谱分辨率,以满足境内困难地区和境外目标的地形图测绘生产的需要,讨论了面向摄影测量的数字图像融合系统的设计思路,并介绍了应用该系统生成的融合图像在摄影测量生产中的应用情况。     

谷歌地图关键技术剖析与应用

以研究和分析谷歌地图的设计与运行机制为目标,深入分析了谷歌地图卫星影像的投影模型、瓦片数据组织模型、数据请求与响应流程、瓦片数据URL地址解析等关键技术,并设计了一套可以多线程的方式下载瓦片影像数据、采用OpenGL渲染瓦片影像、并按照MBTiles规范使用SQLite数据库存储瓦片影像的卫星影像下载器。实践效果表明,下载器可实现对谷歌地图卫星影像数据的可靠下载、渲染和存储,验证了关键技术的正确性和有效性。     

利用有理函数模型实现IKONOS影像的单片定位

分析了利用高分辨率卫星CCD影像进行单片测图的意义，介绍了目前有理函数模型在影像定位方面的应用情况，重点研究了一种利用有理函数模型实现单片定位的方法，即将有理函数模型的正解形式线性化并组成方程组，结合DEM数据，对方程组迭代求解以获取地面点坐标。实验结果表明该方法具有解算精度高和易实现等特点。     

图像灰度匹配算法研究

图像配准是图像处理的基本任务之一,其效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。介绍了一种借助转动惯量计算惯量椭圆以进行遥感灰度图像配准的方法。     

自由像片重叠区域的确定及拼接

在获得低空航空遥感数据之后,通常需要将所获取的大量影像数据在没有地面控制的条件下进行概略拼接。由于低空航空遥感数据存在较大的旋偏角,其重叠区域的确定不同于简单的重叠确定。运用计算机图形学的方法,提出了一种确定重叠区域的通用算法,并采用改进SZELISKI算法进行影像拼接。试验结果表明：提出的通用算法能很好的确定影像重叠区域,且适用于多张影像重叠;改进的SZELISKI算法,其运算结果更加符合人的视觉习惯,影像过渡自然,重影现象最小。     

海量海洋遥感影像数据库建设研究

遥感影像数据库是用于存储、管理和检索遥感影像数据的数据库管理系统,是遥感数据应用系统中一个重要组成部分。以遥感影像数据库管理系统的建设为背景,针对实现遥感影像数据成果高效管理这一核心问题进行了深入研究,重点提出了解决海量影像数据的组织、存储、高效地获取和处理影像数据的方式和方法。     

小波函数对侧扫声纳图像滤波效果的影响分析

侧扫声纳技术应用日益广泛,已成为海洋测量的重要工具,而去除噪声处理是对侧扫声纳图像进行正确判读的前提。利用小波函数滤波处理的方法,分别采用Haar、Daubechies、Coiflets、Symlets、Discrete Meyer、Biorthogonal、Reverse Biorthogonal等小波函数与中值滤波函数对侧扫声纳图像进行处理,并以平滑指数和边缘保持指数为评价指标,对滤波效果进行定量比较。试验表明,小波函数可以有效地平滑声纳图像,并能保持其较好的边缘效果。     

利用粗集理论的声呐图像平滑

保边去噪是图像平滑中的主要问题。声呐图像像素少品质恶劣，保边去噪显得尤为重要。粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具，它为智能信息处理提供了有效的处理技术。将基于粗集理论的均值法应用于声呐图像平滑中，给出了实验结果。结果表明这种方法具有可行性。     

基于模糊聚类的声呐图像多区域分割

图像分割是图像识别中的主要问题,同时它又是一个经典难题;声呐图像恶劣的品质使图像的分割变得更为困难。文章将模糊聚类应用于声呐图像的多区域分割,实验证明这种方法简便而有效。