地理国情普查的影像融合方法分析

遥感影像解译的信息使用量对地理国情普查至关重要。以Quick Bird为数据源,分别采用彩色合成变换、IHS变换、K-L变换、Brovey变换对影像进行融合处理。对比不同融合方法的效果,按照影像融合的评价标准,运用定量评价因子,信息熵、相关系数、标准差和偏差指数对融合结果进行评价。对比分析各种融合方法的特点和优势,对于地理国情数据采集,融合效果最好的是Brovey变换,而K-L变换在第一分量上效果较好。这一结果对地理国情普查的影像处理方法有一定的借鉴作用。     

地理国情普查中的遥感影像融合算法分析

地理国情普查是一项重大的国情国力调查,是全面获取地理国情信息的重要手段,是掌握地表自然、生态及人类活动基本情况的基础性工作。影像融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率的遥感影像,为地理国情普查提供基础数据。然而目前影像融合算法虽多却没有一种普适性算法能够有效应用于各种需求,因此需要根据地理国情普查的实际需求分析,以获取较为合适的融合算法。     

地理国情普查更新变化检测应用研究

第一次地理国情普查数据采集工作已经临近尾声,如何做好后续数据采集及变化检测工作是一项长期的、具有划时代意义的任务,本文旨在通过对地理国情普查影像数据进行解译分析对比,为地理国情普查更新变化检测提供一种切实可行的工作方法。     

地理国情普查更新变化检测应用研究

第一次地理国情普查数据采集工作已经临近尾声,如何做好后续数据采集及变化检测工作是一项长期的、具有划时代意义的任务,本文旨在通过对地理国情普查影像数据进行解译、分析、对比,为地理国情普查更新、变化检测提供一种切实可行的工作方法。     

基于HIS和小波变换的IKONOS影像融合

许多对地观测卫星能提供高分辨率的全色波段影像和低分辨率的多光谱影像,因而影像融合已成为遥感图像空间分辨率提高的一个重要工具.目前多种影像融合技术已发展起来,然而对于高分辨率的IKONOS影像,现有的算法很难产生满意的融合效果.本文提出了一种新的融合方法,结合了HIS变换和小波变换的优势来减弱IKONOS融合中的光谱扭曲.定量评价证明HIS和小波相结合的融合方法相比常规的HIS变换和小波变换在提高融合质量上有着重要意义.     

IKONOS影像在黑方台黄土滑坡调查中的应用

以黑方台为典型的黄土台塬, 过量农业灌溉造成了区内地下水位上升, 诱发了大量黄土滑坡, 该文选用IKONOS影像对其进行了遥感解译。通过对比PCA变换、Brovey变换、IHS变换和Multiplative变换融合影像效果, 选用PCA变换融合影像作为分析的基础。重点分析了IKONOS影像在黑方台黄土滑坡调查中的应用。在综合分析研究区地质资料和滑坡影像特征的基础上, IKONOS影像在滑坡类型划分、滑坡周界及期次关系确定、空间分布规律和滑坡特征参数统计方面具有很好的应用前景。     

IKONOS影像的最佳融合技术研究

在研究遥感数字影像融合算法和原理的基础上,选择高空间分辨率的IKONOS遥感影像作为数据源,采用能够以全波段融合的主成分变换、乘积变换、Gram-schmidt变换和小波变换四种融合方法进行比较研究,并通过主观和客观两方面对融合效果进行评价。结果表明,Gram-schmidt变换法融合的IKONOS影像光谱质量最好,同时也较高程度地保持了高几何分辨率的空间信息,是权衡光谱信息和空间信息综合效应最佳的一种方法。     

地理国情监测“十二五”六大任务

1.航空航天遥感影像数据获取 统筹国内外航空航天遥感影像数据获取能力,获取满足要求的航空航天遥感影像,包括航空航天光学遥感数据、SAR数据、机载LiDAR数据等,为开展重要地理国情信息普查、重要地理国情信息全国性监测和典型地理国情信息监测提供数据. 2.重要地理国情信息普查 整合、分析现有基础地理信息数据及相关专业部门数据,开展地形地貌、地表覆盖、地理界线等重要地理国情信息普查.形成重要地理国情普查成果,构建统一时点、标准一致的地理国情本底数据库.基于地理国情本底数据库,进行地理国情普查信息统计分析与汇总,为重要地理国情信息全国性监测和典型地理国情信息监测提供基础.     

地理国情普查DOM的制作及检查

DOM是国情普查内容的重要组成部分,是地理国情普查中调查的重要数据源。本文通过卫星影象纠正,控制点选取,全色波段影像正射纠正,多光谱影像与全色波段影像配准,多光谱影像与全色波段影像融合等技术手段,确保了DOM的精度,为国情普查的后续工作提供精确的基础资料。     

地理国情普查 DOM 的制作及检查

DOM是国情普查内容的重要组成部分,是地理国情普查中调查的重要数据源。本文通过卫星影象纠正,控制点选取,全色波段影像正射纠正,多光谱影像与全色波段影像配准,多光谱影像与全色波段影像融合等技术手段,确保了DOM的精度,为国情普查的后续工作提供精确的基础资料。     

遥感数字正射影像图制作

以地理国情普查项目数字正射影像图制作为出发点,给出了技术路线流程图,对影像处理中所遭遇的云朵遮挡处理技术进行了分析,并对所制作数字正射影像图的成果质量进行了评价。本文的工作对地理国情普查项目中的数字正射影像图制作技术具有一定的参考意义。     

浅谈朝阳市地理国情普查外业调查

地理国情是基本国情的重要组成部分,通过开展这项重大的地理国情普查、自然地理信息与国力调查,可以全面获取地理国情信息,掌握我国地理国情基本要素、自然地表覆盖、生态及人类活动基本情况,分析空间分布、基本特征及其相互关系,为开展常态化地理国情监测奠定基础。本文结合朝阳市地理国情普查阐述国情普查外业调查底图制作、外业调查与核查、遥感影像解译样本数据制作。     

基于小波理论的IKONOS卫星全色影像和多光谱影像的融合

1999年9月24日发射成功的世界上第一颗商用1m分辨率的卫星IKONOS，具有1m分辨率的全色影像和4m分辨率的多光谱影像，通过对IKONOS1m分辨率的全色影像和4m分辨率的多光谱影像的融合可以获得1m分辨率的多光谱影像，为应用提供理高质量的数据源，基于小波多分辨率分析的MRAGM方法，它适合处理任意整数分辨率之比的融合情况，具有在提高影像空间分辨率的同时又保持色调和饱和度不变的优越性，而实现它的关键是构建具有紧支撑特性的M进制低通尺度函滤波器，本文利用基于四进制小波滤波器的MRAGM算法，成功地把全色影像和多光谱影像进行了融合，结果显示该方法的效果令人满意。     

地理国情普查成果在土地资源监测中的应用初探

以江西省某县地理国情普查数据为基础,研究其与土地变更调查数据的相似性与差异性,结合土地资源监测的热点,初步探究地理国情普查成果在土地资源监测中应用,为地理国情普查成果应用提供思路与方向。     

Exploiting IKONOS and Hyperion data fusion for automated road extraction

We present here the examples that show how fusing data from hyperspectral sensors with data from high spatial resolution sensors can enhance overall road detection accuracy. The fusion of hyperspectral and high spatial resolution data combines their superior respective spectral and spatial information. IKONOS (MSS) and Hyperion images were fused using the principal component analysis (PCA) method. The approach for road extraction integrates multiresolution segmentation and object oriented classification. Road extraction is done from an IKONOS (MSS) image and a Hyperion and IKONOS (MSS) merged image and comparisons are made depending on accuracy and quality measures such as completeness and correctness. This article also emphasises the types of roads which are giving better accuracy of extraction after fusion with hyperspectral image. This can vary because of types of material and condition of roads. The methodology was applied on roads of Dehradun, India.     

Production of high-resolution remote sensing images for navigation information infrastructures

This paper introduces the image fusion approach of multi-resolution analysis-based intensity modulation (MRAIM) to produce the high-resolution multi-spectral images from high-resolution panchromatic image and low-resolution multi-spectral images for navigation information infrastructure. The mathematical model of image fusion is derived according to the principle of remote sensing image formation. It shows that the pixel values of a high-resolution multi-spectral images are determined by the pixel values of the approximation of a high-resolution panchromatic image at the resolution level of low-resolution multi-spectral images, and in the pixel valae computation the M-band wavelet theory and the d trous algorithm are then used. In order to evaluate the MRAIM approach, an experiment has been carried out on the basis of the IKONOS 1 m panchromatic image and 4 m multi-spectral images. The result demonstrates that MRAIM image fusion approach gives promising fusion results and it can be used to produce the high-resolution remote sensing images required for navigation information infrastructures.     

Production of high-resolution remote sensing images for navigation information infrastructures

This paper introduces the image fusion approach of multi-resolution analysis-based intensity modulation (MRAIM) to produce the high-resolution multi-spectral images from high-resolution panchromatic image and low-resolution multi-spectral images for navigation information infrastructure. The mathematical model of image fusion is derived according to the principle of remote sensing image formation. It shows that the pixel values of a high-resolution multi-spectral images are determined by the pixel values of the approximation of a high-resolution panchromatic image at the resolution level of low-resolution multi-spectral images, and in the pixel valae computation the M-band wavelet theory and the à trous algorithm are then used. In order to evaluate the MRAIM approach, an experiment has been carried out on the basis of the IKONOS 1 m panchromatic image and 4 m multi-spectral images. The result demonstrates that MRAIM image fusion approach gives promising fusion results and it can be used to produce the high-resolution remote sensing images required for navigation information infrastructures.     

基于IHS变换的最优树分解在遥感图像融合中的应用

探讨了遥感多光谱与全色波段图像的融合问题，分析了基于IHS变换的小波包变换分解的遥感图像融合方法，提出了基于最优树分解的融合方法。此方法首先将多光谱图像进行IHS变换，然后对I分量和全色图像进行小波包分解和最优树分解，再进行融合，最后进行IHS 逆变换得到融合图像。此方法不仅得到较好的图像主观视觉效果，而且兼顾了客观上熵最大的原则。     

基于卷积神经网络的高分遥感影像内陆盐沼湿地信息提取

本文以宁夏盐池Landsat 8影像、高分二号影像、LiDAR数据插值生成的DEM数据、地理国情普查数据等为数据源,首先利用一年多期的Landsat 8影像确定提取内陆盐沼湿地的最佳时相;然后对最佳时相的高分二号（GF-2）融合影像等数据进行多尺度叠置分割,获取NDVI、DEM、穗帽变换等特征,采用最邻近分类器提取内陆盐沼湿地信息,构建内陆盐沼湿地样本库;最后在此基础上探讨卷积神经网络用于高分卫星影像提取内陆盐沼湿地方法。试验结果表明,设计的卷积神经方法适用于内陆盐沼湿地提取,与最近邻分类法提取的结果相比,内陆盐沼湿地边界的提取效果有明显提高。