基于DCT变换的多光谱与全色影像融合方法

针对IHS融合法的融合影像相对于原多光谱影像光谱扭曲严重、小波变换融合法运算量大的缺点,依据影像成像时传感器像素间的对应关系,提出应用遥感影像空间分辨率比值关系对影像进行分块,采用离散余弦变换与IHS变换相结合的融合方法进行多光谱影像与全色影像融合,以提高遥感影像的应用能力。仿真实验表明,该方法融合结果的光谱保持性与小波变换方法相近,均优于IHS变换融合影像,对全色影像空间信息集成能力稍弱,但计算效率明显改善,适合于对大数据量的遥感影像融合。     

基于金字塔模型的遥感影像感知哈希认证算法

针对遥感影像数据量较大的特点,提出一种基于金字塔模型的遥感影像感知哈希认证算法。首先,在原始遥感影像基础上通过重采样建立不同分辨率的影像层,并根据认证的粒度要求对各层影像进行格网划分;然后,通过分块DCT变换提取各格网单元的内容特征,进而构造格网单元的感知哈希序列,最终得到原始遥感影像的感知哈希序列。影像认证端可以认证不同分辨率影像层的内容完整性,也可以验证初始影像的内容完整性。实验与分析表明,该算法能够实现不同尺度下的遥感影像内容完整性认证,并对篡改区域进行定位。     

基于GeoSOT的遥感影像云索引模型研究

针对目前遥感影像中云信息描述简单、云的空间分布信息不足而限制影像局部云信息检索的现状,提出了基于GeoSOT的影像云索引模型。该模型根据空间信息建立GeoSOT网格与遥感影像的对应,通过判断每个GeoSOT剖分面片对应的影像数据块是否有云,并记录剖分面片编码和判断结果,实现对遥感影像中局部云信息建立索引;在检索影像中局域云信息时,根据剖分面片编码查找云信息标识即可。同时,探讨了不同等级影像数据产品采用精确逻辑剖分和冗余逻辑剖分构建影像云索引的方法,设计了影像云索引的数据结构,分析了影像数据建立云索引的存储代价。通过仿真实验表明,对遥感影像构建基于GeoSOT剖分编码的云索引代价小,其存储量约为原数据的0.01%,提高了影像中局部云信息查询效率,为计算机自动选取高质量的影像提供了一个有效的技术途径。     

一种基于牛顿插值迭代的SAR影像滤波评价方法

针对SAR影像难以精确计算信噪比的问题,该文以滤波评价指标信噪比为依托,提出了一种基于牛顿插值迭代修正SAR影像近似信噪比的滤波质量评价方法:根据已知值通过牛顿插值得到更多的数据,再利用牛顿迭代法拟合非线性函数修正近似信噪比。以模拟影像和真实影像为数据源,选择目视效果较好的滤波结果作为真实影像的近似无噪声影像,人工对模拟影像和无噪影像进行降质,并使用5种滤波器对影像进行处理,分别利用基于牛顿插值迭代得到的修正近似信噪比、传统的峰值信噪比、等效视数和边缘保持指数评价滤波效果。结果表明:基于牛顿插值迭代修正的近似信噪比可作为衡量SAR影像滤波质量的评价指标,且无需参考原始无噪影像,对真实SAR影像的滤波质量评价有一定的可行性。     

基于最小二乘影像匹配的超分辨率重建

通过序列影像间的互补信息改善影像失真和退化的超分辨率重建,其关键是精确获取序列影像间的运动信息。该文讨论了一种基于最小二乘影像匹配的高精度运动估计方法,根据最小二乘影像匹配的高精度同名像点,获取同名点在序列影像间的运动信息,从而进行低分辨率序列影像的子像素级运动信息精确估计,据此进行超分辨率重建。利用一组模拟低分辨率序列影像进行的超分辨率重建验证结果表明:基于最小二乘法运动估计精度较高,采用迭代反投影法重建影像具有较好的视觉效果,该方法尤其适用于存在平移运动的影像序列的超分辨率重建。     

基于全球剖分模型的遥感影像变化区域表达和分发

很多遥感影像应用的情况下,用户需要及时获取最新的影像,其中优先级最高的应是影像的变化区域;对于那些没有变化或变化不重要的区域,则没有必要立刻传输最新时相的影像.根据上述思路,基于地图分幅拓展的全球剖分模型,利用剖分面片管理多时相的影像数据,并将其中的变化区域表达为最小外包面片(MBC)的集合.影像更新时只需传输变化区域MBC集合中的影像面片,从而减少影像更新时的数据传输负担.该文实现了影像分发平台,对MBC方法进行了验证,试验表明利用MBC进行影像变化区域表达能够满足降低数据传输负担的要求.     

遥感影像剖分金字塔研究

分析了全球剖分格网与影像金字塔的优点与不足,结合两者的优势提出了剖分影像金字塔模型及建塔策略,利用全球剖分格网面片编码的唯一性和Hilbert曲线空间连续性对影像块进行索引与组织。针对基于影像块组织的特点,提出了剖分影像金字塔局部更新的方案。实验结果表明,剖分影像金字塔不仅具有传统影像金字塔在快速浏览上的优势,并且由于其编码和索引的优势,使得在局部影像提取和更新方面效率更高,有一定的使用价值。     

遥感影像纹理分析方法研究

影像纹理是遥感影像中的重要信息,原始的光谱信息加上纹理信息可以提高影像的精确性。作为提高影像分类精度的重要方法——纹理分析,合理有效地使用纹理分析方法至关重要。不同的纹理分析方法,不同程度的提高影像分类的精度。目前对影像进行纹理分析的方法主要有：统计方法、结构方法和谱方法3类。分别就3种方法的研究进展、应用情况进行了阐述,最后对影像纹理分析方法3种模式对比研究。     

面向对象的山地区域多源遥感影像分割尺度选择及评价

随着遥感技术的飞速发展,通过各种传感器获取的影像种类越来越多.传统的面向像元的影像分析技术已难以适应高分辨率影像,面向对象的影像分析技术应运而生.面向对象的影像分析技术所面临的首要问题是影像分割,如何选择合适的影像分割尺度已成为面向对象影像分析技术的关键.为了提高遥感影像分割尺度选择的准确性,通过对影像分析建立了分割质量函数,针对不同分辨率的多源遥感影像进行分割实验,获取了最优分割尺度,最后提出了一种顾及面积和光谱的分割匹配指数对最优分割尺度进行评价,并研究了分割尺度与亮度均值标准差、影像空间分辨率之间的对应关系.研究结果表明,构建的分割质量函数获取的最优分割尺度避免了人工分割带来的主观性,建立的同时顾及面积和光谱因子的分割匹配指数验证了最优分割尺度选择的正确性.     

洋山港工程区域遥感影像组织与管理研究

文章以上海洋山港工程区域为例,对其海量、多源、多尺度影像数据的组织和管理进行了初步研究。并以影像金字塔算法为基础,重点对遥感影像的分级分块、存储、索引以及影像元数据等关键技术进行了探讨。最后简要介绍了洋山港区遥感影像系统的整体架构。     

基于局部相关分析法的ETM+影像修复方法研究

Landsat-7上搭载的专题扫描仪(ETM+)上的扫描行校正器(SLC)在2003年发生故障,导致影像出现坏行,丢失了约25%的数据。由于数据本身仍保持了良好的辐射和几何特性,且同一区域不同时相影像上坏行出现的位置具有随机性,使得使用同一区域不同时相的ETM+影像进行交叉修复成为可能。该文在总结现有修复方法的基础上,提出了一种采用相近时相、相同位置影像对ETM+影像进行修复的方法。首先利用两景影像中的准不变特征点(PIFs),以待修复影像为目标,对待填充影像进行相对辐射校正,消除不同时相影像间由于大气状况等外源差异导致的像元亮度值差异。然后运用局部相关分析法对待填充影像进行变换:构建一种同时考虑光谱距离和空间距离的权重系数,根据邻近光谱相似点在两个时相上的变化量对待填充影像进行变换。实验证明,该方法修复效果优于传统的局部回归法。     

基于数学形态学的遥感影像薄云处理方法

为解决在利用遥感影像制图时云层遮挡造成的影像信息缺损,提出基于数学形态学的滤波去薄云算法。首先利用数学形态学中的开、闭运算分离影像的高、低频成分,再对薄云所处的影像的低频部分进行滤波,以达到去除薄云的目的。利用SPOT影像进行实验,通过目视评价及对薄云处理前后影像统计指标的比较,证明该文提出的方法比传统的同态滤波去薄云方法效果有一定的改善和提高。     

ETM+影像IHS融合算法改进及其土地覆盖分类实验比较

在总结PCA、IHS融合算法优缺点的基础上,发展了一种改进的IHS融合算法。利用HPF、Brovery、PCA、IHS及改进的IHS融合算法对ETM+全色和多光谱影像进行了融合实验。通过定性、定量分析比较融合影像的质量,并分别对融合后影像和原始影像进行土地覆盖非监督分类实验。选取原始影像和非监督分类精度最高的一种融合影像进行监督分类实验与比较,发现无论是非监督分类还是监督分类,改进的IHS融合影像精度均较高。     

MODIS和Landsat时空融合影像在土壤盐渍化监测中的适用性研究——以渭干河—库车河三角洲绿洲为例

土壤盐渍化的遥感监测依赖于高时空分辨率影像,但受经费预算、卫星回访周期及天气的影响,高时空分辨率的遥感影像较难获取,这就限制了根据采样时间来获取对应时期遥感影像进行土壤盐渍化监测反演的应用。为此,提出融合MODIS和Landsat影像生成高时空分辨率影像来提取土壤盐渍化信息,为时空影像进行土壤盐渍化监测研究提供数据参考。以渭干河—库车河绿洲为研究区,利用增强型时空自适应融合率反射模型（Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM）和灵活的时空融合模型（Flexible spatiotemporal data fusion,FSDAF）,对MODIS和Landsat影像进行时空融合,并基于融合影像数据构建了关于土壤电导率（EC）的随机森林（RF）预测模型,对比分析时空融合影像应用于土壤盐渍化遥感监测的适用性。结果表明：ESTARFM融合影像的特征波段反射率与Landsat验证影像对应波段反射率一致性决定系数R²（Red）=0.8066、R²（SWIR2）=0.8444;FSDAF融合影像的特征波段与Landsat验证影像对应波段反射率一致性决定系数R²（Red）=0.6999、R²（SWIR2）=0.7493;基于ESTARFM融合影像构建的EC值预测模型精度最高,R²=0.9268,基于FSDAF融合影像构建的EC值预测模型精度良好,R²=0.8987,基于验证影像构建的EC值预测模型R²=0.9103; ESTARFM模型的融合精度高于FSDAF模型,并且基于融合影像构建的EC值预测模型效果良好。     

基于灰色绝对关联度边缘检测的多源遥感影像加权IHS融合

鉴于IHS变换的融合影像存在光谱扭曲问题,而灰色关联度对图像边缘检测具有局限性,该文将基于灰色绝对关联度的灰色关联分析与IHS变换相结合进行影像融合。采用灰色绝对关联度检测高分辨率影像的边缘点和非边缘点,基于边缘信息确定高分辨率影像和IHS变换后的亮度分量在组合中的权值,最后通过IHS反变换实现影像加权融合。应用该算法分别对多源遥感影像进行融合处理,在提高空间分辨率的同时能够很好地保持多光谱影像的光谱信息,优于传统的IHS融合方法和基于灰色关联度的IHS融合算法。     

基于模糊综合评判方法的遥感影像压缩主观质量评价

介绍遥感影像压缩的主观评价方法及其分类,并应用模糊综合评判方法对采用JPEG2000标准和SPIHT改进算法压缩后的重建影像进行质量评价。评价结果表明:随着压缩比增加,两种压缩算法压缩后的影像质量均逐渐下降;当压缩比不超过4∶1时,两种压缩算法得到的影像效果均较好,与原始影像差别不大;当压缩比相同时,JPEG2000算法的压缩效果略好于SPIHT算法;在地形较复杂的丘陵和山地,两种压缩算法压缩后的影像质量下降,影像失真较严重。     

独立分量分析与主成分分析方法的湿地遥感分类精度对比——以西洞庭湖湿地为例

拟探索提高中、高分辨率遥感影像湿地分类精度的新方法,为洞庭湖湿地研究提供方法支持。通过将独立分量分析方法应用于遥感图像分类,并与主成分分析方法结果进行对比,验证其是否能有效提高湿地分类精度。结果表明,应用独立分量分析和主成分分析方法处理遥感影像,没有造成图像信息损失;Landsat5TM影像经过两种方法处理后,影像清晰度变差,但并不足以影响典型湿地类型的目视判读;SPOT5影像经过两种方法处理后,影像更加清晰。独立分量分析方法可以明显提高典型湿地类型的可分性,但对于草滩地和水田的分类仍然存在缺陷。Landsat 5TM影像经独立分量分析算法处理后,总体精度比原始影像提高11.83%,比用主成分分析方法处理后的影像精度高5.35%;SPOT 5影像经独立分量分析算法处理后,总体精度比原始影像提高10.7%,比用主成分分析方法处理后的影像精度高5.07%。独立分量分析基于高阶统计信息,不但能去除波段之间的相关性,而且可以得到分量之间相互独立的特性,增强不同湿地类型的可分离性,从而提高了信息提取的精度。     

基于单一影像局部回归模型修复的Landsat 7 ETM SLC-OFF图像质量评价

以时段相近的Landsat 5 TM影像为参照,通过定性评价(目视)和定量评价(均方根误差、平均差异)方法,分别对单一影像自适应局部回归和单一影像固定窗口局部回归模型修复后的Landsat 7 ETM SLC-OFF数据的图像质量进行评价.结果表明,无论是以Landsat 5 TM影像还是Landsat 7 ETM SLC-OFF影像作为填充影像,得到的修复图像的B1、B2、B3波段均存有一定的条纹,使其应用受到一定限制;但B4、B5、B7波段则没有条纹,这3个波段基本可以应用.对比发现RGF模型方法修复后的影像效果优于FGF模型方法的效果;从填充图像类型看,以Landsat 7 ETM SLC-OFF为填充图像修复的影像比以Landsat 5 TM为填充图像修复的影像效果更好.     

基于差值权重和快速傅立叶变换的“北京一号”卫星影像融合方法研究

提出一种基于差值权重和快速傅立叶变换的影像融合方法--DWF,对"北京一号"小卫星的全色和多光谱影像进行融合.该算法根据卫星影像的成像过程,通过傅立叶变换获取全色影像的高频、低频信息和多光谱影像在HIS颜色空间中分量的低频信息,由这3种信息通过基于差值权重的决策计算获得融合影像的空间信息.实验采用PCA、GS、DWF以及基于小波的HIS变换的融合方法,结果表明DWF方法优于其他融合方法,比较适合于"北京一号"卫星的全色与多光谱影像融合.     

ALOS融合影像质量评价及其土地盐渍化应用研究

将经过配准的同一地区不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像进行融合是提高土地覆盖/土地利用分析精度的有效途径。采用PCA、IHS、HPF和小波变换融合法对内蒙古杭锦后旗中部地区的ALOS全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价。基于地物光谱特征、解译标志和监督分类法提取试验区土地盐渍化信息,比较多光谱影像和融合影像的土地盐渍化信息提取精度。结果显示,PCA、IHS和HPF融合影像的空间细节表现能力得到提升,而PCA和小波变换融合影像的光谱保真度优于IHS和HPF融合影像;PCA融合影像的盐渍化分类精度、总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于试验区土地盐渍化分类研究的融合方法。