图像数据融合的地貌类型识别分类与制图

计算机遥感地貌制图是利用航空像片或者卫星影像进行识别制图;另是利用DEM数据融合计算提取。对此,本文介绍了一种对区域基本地貌形态类型进行计算机自动分类的方法。它通过识别标志在影像上对地貌分布区进行数字化,把TM影像中的地貌信息和从DEM中提取出来的地貌信息结合,以划分出详细的地貌类型:如河北省沽源县的台地、河谷平原、开阔平原、丘陵、低山和中山6大类。最后,通过一定的算法进行分类成图。     

黄河三角洲蒸散的遥感研究

蒸散是水资源管理的一个重要参数。与传统的蒸散计算方法相比 ,利用遥感进行蒸散研究具有快速、准确、大区域尺度及地图可视化显示等特点。 SEBAL模型是一个应用遥感影像收集到的可见光波段、近红外和热红外波段信息对大区域范围进行蒸散计算的模型 ,它是基于地表能量平衡方程 ,通过计算地表净辐射通量 ,土壤热通量和显热通量 ,最后计算出用于蒸散的潜热通量 ,进而计算出遥感影像拍摄时的瞬时蒸散及当天的总蒸散量。本文利用 SEBAL模型采用 ETM+影像对黄河三角洲进行了遥感蒸散研究 ,并对黄河三角洲的蒸散特点进行了分析。蒸散研究对黄河三角洲水资源的合理利用有潜在的指导意义。     

中国1:100万遥感地貌制图方法的试验——以南京幅(Ⅰ-50)为例

地貌是自然地域综合体的主导因素,与国民经济建设关系十分密切。本文在总结前人研究地貌及地貌制图的基础上,以LandsatETM、DEN和地貌图件为基础数据源,试验全国1:100万遥感地貌制图方法和技术(南京幅为例),即利用历史地貌图和ETM影像来更新地貌界线,制定制图流程和规范,并讨论遥感地貌制图的几个关键技术和问题,包括遥感影像地貌界线划分的比例尺确定、遥感影像上地表覆盖和地貌界线划分、地貌界线与DEM等高线关系以及遥感地貌自动化制图等,为编制全国1:100万地貌图奠定基础。     

无人机影像的面向对象水稻种植面积快速提取

基于抽样技术的地面调查与遥感影像分类相结合的方法在大范围作物种植面积提取中得到广泛使用。无人机影像具有低成本、高时效、高分辨率的一系列优点,可以快速实现特定区域范围内的农情采样任务。本文以水稻样地为研究对象,采用便携式无人机Mavic Pro进行航拍。对所获取无人机影像进行预处理生成分辨率为3.95cm/pix的正射影像,采用面向对象的思想,目视评价和ESP工具相结合快速选择了最优分割尺度为300,应用了支持向量机、随机森林和最邻近监督分类方法对影像进行了地物分类和水稻面积快速提取。采用目视解译分类结果进行分类结果和面积精度评价,总体精度最高的方法为最邻近分类法,此时水稻分类用户精度为95%,面积一致性精度为99%。研究结果说明了无人机遥感和自动分类能够在平原水稻种植区快速获取样方内高分辨率影像并提取水稻种植面积,弥补了农田被遮挡时地面调查数据的缺失,为大范围水稻种植面积、产量等信息的计算提供样本和验证依据。     

景观生态分类与制图浅议

本文在查阅分析大量文献和前人研究的基础上 ,对目前景观生态分类和景观制图作了详细的对比分析 ,认为景观分类需要结合实际区域现状 ,采用逐级分类的方法 ;同时利用 ETM遥感影像为数据源 ,以天山北麓为示范区.研制其土地利用土地覆盖变化的景观类型图。     

车载激光扫描数据中建筑物立面快速提取

本文提出一种结合多种投影影像从车载激光扫描数据中提取建筑物的方法。该方法首先将点云数据投影到XOY平面,生成多种投影影像;然后结合建筑物几何语义特征,对已获取的投影影像进行几何约束与形态学运算,得到建筑物种子区域;在此基础上,通过设置高差阈值,在最高高程影像上进行建筑物种子区域的八邻域区域生长,得到建筑物区域;最后将影像上的建筑物区域反投影到三维空间,提取出建筑物目标。实验结果表明,该方法能有效提取点云数据中的建筑物立面,取得较高的正确率和完整率,且大大提高了计算效率。     

基于信息熵的多遥感指数集成火烧迹地制图

考虑到基于单一遥感指数的方法无法准确进行火烧迹地制图,本文提出了一种基于信息熵的多遥感指数集成火烧迹地制图方法.首先从双时相遥感影像中计算与火烧迹地制图相关的各类遥感指数;然后运用差值法计算各个指数的变化强度图,并借助FCM (Fuzzy C-Means)聚类算法对各个强度图分别进行图像分解,得到每个像素属于过火区和非...     

利用视角转换的跨视角影像匹配方法

目前遥感影像跨视角匹配技术无法直接使用大幅卫星影像进行匹配,难以满足大范围复杂场景匹配的任务需求,且依赖大规模数据集,不具备良好的泛化能力。针对上述问题,本文在质量感知模板匹配方法的基础上结合多尺度特征融合算法,提出一种基于视角转换的跨视角遥感影像匹配方法。该方法首先利用手持摄影设备采集地面多视影像,经密集匹配生成点云数据,利用主成分分析法拟合最佳地平面并进行投影变换,以实现地面侧视视角到空视视角的转换;然后设计了特征融合模块对VGG19网络从遥感影像中提取的低、中、高尺度特征进行融合,以获取遥感影像丰富的空间信息和语义信息;最后利用质量感知模板匹配方法将从视角转换后的地面影像上提取的特征与遥感影像的融合特征进行匹配,获取匹配的软排名结果,并采用非极大值抑制算法从中筛选出高质量的匹配结果。实验结果表明,在不需要大规模数据集的情况下本文方法具有较高的准确性和较强的泛化能力,平均匹配成功率为64.6%,平均中心点偏移量为5.9像素,匹配结果准确完整,可为大场景跨视角影像匹配任务提供一种新的解决方案。     

一种面向遥感影像内容认证的多级权限管理方法

完整性认证是遥感影像获得有效利用的前提,完整性无法确定的遥感影像,其使用价值将大打折扣。传统认证技术没有顾及遥感影像认证过程中的特殊性,并不是所有用户都有权甄别遥感影像是否经过扰动。而且,传统认证技术对数据进行二进制级别的认证,已不能满足遥感影像的内容认证需求。本文从内容认证的角度研究遥感影像的多级权限管理,提出一种基于感知哈希技术与单向函数的遥感影像多级认证权限的管理方法。感知哈希技术能用很少的信息表征遥感影像的有效内容,并对不改变影像内容的操作保持鲁棒性,与密码学Hash函数有着显著的区别。多级权限的管理则通过建立与权限矢量对应的密钥矢量来实现,权限较高的用户可以通过自己的密钥计算出低权限用户的密钥,反之则不行。本方法首先以单向函数生成不同等级的权限密钥,然后,根据不同区域的地物影像进行敏感等级的划分,最后,计算不同区域影像的感知哈希序列,并通过不同级别的密钥加密生成的感知哈希序列。用户认证影像内容完整性时,根据权限的不同认证不同敏感度的影像。实验与分析表明,该算法能有效实现遥感影像的认证权限管理,并具有较高的实现效率和安全性。     

高分辨率影像分割的分形网络演化改进方法

分形网络演化是针对高分辨遥感影像的高精度分割方法。它是以像元自下而上进行地物域合并,直至满足区域对象间异质性值大于预设阈值,停止区域合并得到最终分割结果。当对大数据量遥感影像进行分割时,形成初始区域对象的速度较慢,并且数量较多,导致分割时间长,有待在整体分割效率上进一步提高。一种有效的改进措施是采用某种分割方法,快速生成初始区域对象,然后再以初始分割结果区域对象进行区域合并。本文提出一种自动种子点的并行区域生长分割方法,用于快速生成初始区域对象;提出均匀数据划分的并行区域生长策略及消除数据划分线两侧的区域对象方法;采用OpenMP并行技术实现并行区域生长过程。分割效果对比和效率分析结果表明,本文提出的初始分割方法效率较高,并且分割结果可重现,从可信度、通用性角度来看,具有较高的实用价值。     

融合面向对象和分水岭算法的山地湖泊提取方法

面向对象的方法提取湖泊,常常面临边界识别不精确的问题。本研究在面向对象方法的基础上,利用分水岭算法,解决湖泊边界识别问题。该方法初步将遥感影像划分为确定湖泊区域、潜在湖泊区域和背景;然后通过分水岭算法对潜在湖泊区域进行二次提取。研究选择昆仑-喀喇和喜马拉雅山脉区域的3个山地湖泊发育良好的区域作为实验区,利用Landsat系列影像验证该算法。实验结果表明该算法的用户精度、生产者精度和总体精度分别高达99.59%、98.47%和96.53%。相比于单一的面向对象方法,本文方法更适合于山地湖泊提取,能够更加准确地描绘湖泊的实际边界,也能够减弱面向对象方法中分割尺度和分类阈值对提取结果的影响。     

Evaluating lake eutrophication with enhanced thematic mapper data in Wuhan

1 INTRODUCTION Increasing eutrophication of lakes in recent years as a result of human impact has become a se- rious environmental problem in China. Many lakes in the Jianghan Plain, South China, for example, especially near major cities, have been eutrop…     

青藏高原湖泊面积动态监测

高原湖泊的动态变化对区域水循环具有重要影响。受全球气候变化的影响,青藏高原湖泊自20世纪90年代开始呈现剧烈扩张趋势。为揭示近年来青藏高原湖泊面积的时空变化规律,本文提出了一种改进的半自动湖泊提取算法,结合环境减灾卫星（HJ-1A/1B）和Landsat系列卫星影像数据,对青藏高原内流流域中面积大于50 km²的127个湖泊进行了连续6年的动态监测,并分析了该区域2009-2014年湖泊面积时空变化特征。研究结果表明,该区域湖泊整体呈现显著扩张趋势,年均变化速率为231.89 km²yr^-1（0.87 %yr^-1）,6年间湖泊面积扩张速率有所减缓。其中,扩张湖泊有104个,收缩湖泊有23个,变化速率分别为271.08 km²yr^-1（1.02 % yr^-1）和-39.19 km²yr^-1（-0.15 %yr^-1）。不同区域湖泊面积变化具有明显差异,主要表现为东部及北部大部分区域湖泊扩张,南部地区大部分湖泊面积稳定,萎缩湖泊主要分布于研究区四周。最后,本文通过分析冰川融水补给对湖泊面积变化的影响,发现存在冰川融水补给的湖泊面积变化率远大于不存在冰川融水补给的湖泊。由此可见,近年来冰川融水的增加是促进青藏高原内流流域湖泊扩张的主要因素之一。     

福州城市扩展的遥感动态监测

本文以1996年9月6日和2003年5月29日两个时相的LandsatTM/ETM+卫星影像为数据源,结合相应时相的SPOT卫星数据,通过压缩数据维的方式,提取了福建省福州市的城市建筑用地信息,分析了从1996年至2003年间福州市的城市扩展动态变化情况及原因,并将此变化与福州市城市总体规划(1995-2010)相比较,研究结果认为,福州城市扩展变化与规划是相吻合的。     

多源遥感数据时空融合模型应用分析

多源遥感数据时空融合模型是解决目前遥感数据获取能力不足问题的重要方法之一,当前主要融合方法的研究,集中于平原区域,缺乏复杂条件下的多源遥感数据融合技术的应用研究。针对我国南方复杂条件,本文对比研究了多源遥感数据时空融合模型在我国南方复杂条件下的应用能力。针对LORENZO模型、LIU模型、统计回归模型、STARFM和ESTARFM 5种主流多源遥感数据时空融合模型,采用Landsat-ETM+和MODIS数据,以江苏省南京市的小块区域为实验区,利用5种模型生产融合影像,以真实Landsat-ETM+数据为模板,定性和定量评价融合效果的好坏。结果表明：除LORENZO模型外,其余4种模型获得的融合影像与真实影像之间都具有较高的相关性,相关系数均高于0.6,其中,ESTARFM模型的融合影像与真实影像间的相关性最高,融合效果最好,其次为STARFM模型,再次为LIU模型和统计模型法。在融合过程中采用距离、时间和光谱等信息越多,融合效果越好,在复杂地区的适用能力越强,融合影像更能反映地物的细节特征。     

地表温度的多源遥感数据反演算法对比分析

 多源遥感数据的综合应用是提高地表温度反演精度的有效途径.MODIS数据和Landsat TM数据在我国同一地区获取的时间相差不大,可以获取近似同步的MODIS数据和TM数据.本文将基于MODIS数据反演的大气参数应用于TM影像的地表温度反演,分别对单窗口算法和普适性单通道算法进行了实验研究,应用气象站实测的地表温度数据对反演结果进行了检验,并对比分析了不同土地覆盖条件下两种算法的精度差异.结果表明:两种算法反演精度均较高,单窗口算法反演精度为0.76K,普适性单通道算法反演精度为1.23K;在不同的土地覆盖条件下,两种算法表现出明显的差异性,水体区反演结果差异最小,均值差异仅为0.02K,植被区差异最大,均值差异为0.62K.     

蒙古国30米分辨率土地覆盖产品研制与空间格局分析

作为蒙古高原的重要组成单元,蒙古国的土地覆盖格局与变化对于东北亚的资源、环境、生态及可持续发展具有重要意义。针对本区域缺乏高精度、现势性的土地覆盖数据产品的问题,本研究利用Landsat TM影像,采用面向对象的分类方法开展蒙古国土地覆盖遥感数据产品研制与分析。首先针对蒙古国景观格局特征,自主研究了适宜于蒙古国的土地覆盖分类体系,基于面向对象的遥感解译技术方法研究了蒙古国自然地物和人工地物要素的提取算法规则与阈值,建立了一套完整的面向蒙古国的土地覆盖遥感解译技术方案,在分景解译基础上获取了蒙古国2010年土地覆盖分类产品。经验证,数据集一级类分类精度为92.34%,二级类分类精度为80.24%。蒙古国土地覆盖类型以裸地、草地、森林为主,其中裸地的面积最大,占总面积的48.64%,其分布比较集中连片,主要分布在蒙古国南部和西部;草地面积次之,占总面积的42.85%,其分布具有明显的地域性,主要集中在蒙古国北部湿润地区和河流附近;林地最少,占总面积的6.63%,以蒙古国北部及西北部高山地区为主要生长区域。整体上蒙古国土地覆盖空间格局呈现明显的区域差异与地类过渡性,从南向北依次为裸地、荒漠草地、典型草地、森林类型,其中荒漠草地在中部形成一条明显的分界条带。     

APPLICATION OF REMOTE SENSING TECHNIQUE TO THE INVESTIGATION ON REED RESOURCES OF BOSTEN LAKE

It is efficient and reliable to investigate the reed resources of Bosten Lake in Xinjiang, characterized by complicated types of reed land and very different reed growth using colour infrared aerial photos, Landsat images and multi band imagery. At first, on the basis of Landsat images and relevant data, we analyzed the ecological environment of the studied area, the characteristics of reed land types and imaging mechanism to determine the program for abstracting remote sensing information and aerial photographic conditions:On the processed Landsat images and aerial photos, we considered typically geographic features and reed land types, preselected ground sampling sections and sites, then determined indexes classifying reed land types according to sampling data and image characteristics, established various interpretation keys, drew distribution maps of reed land types and measured the area of various types of reed land following geometric correction. On the other hand, based on sampling values and hab     

An automated method for glacial lake mapping in High Mountain Asia using Landsat 8 imagery

Glacial lakes in the High Mountain Asia (HMA) are sensitive to global warming and can result in much more severe flood disasters than some largesized lakes. An accurate and robust method for the extraction of glacial lakes is critical to effective management of these natural water resources. Conventional methods often have limitations in terms of low spectral contrast and heterogeneous backgrounds in an image. This study presents a robust and automated method for the yearly mapping of glacial lake over a large scale, which took advantage of the complementarity between the modified normalized difference water index (MNDWI) and the nonlocal active contour model, required only local homogeneity in reflectance features of lake. The cloud computing approach with the Google Earth Engine (GEE) platform was used to process the intensive amount of Landsat 8 images from 2015 (344 path/rows and approximately 7504 scenes). The experimental results were validated by very high resolution images from Chinese GaoFen-1 (GF-1) panchromatic multi-spectral (PMS) and appeared a general good agreement. This is the first time that information regarding the spatial distribution of glacial lakes over the HMA has been derived automatically within quite a short period of time. By integrating it with the relevant indices, it can also be applied to detect other land cover types such as snow or vegetation with improved accuracy.     

Remote Detection of Varying Water Storage in Relation to Surfacial Temperature of Aral Sea

Lake monitoring by remote sensing is of significant importance to understanding the lake and ambient ecological and environmental processes. In particular, whether lake water storage variation could predict lake surfacial temperature or vice versa has long fascinated the research community, in that it would greatly benefit the monitoring missions and scientific interpretation of the lake change processes. This study attempted to remotely detect the dynamics of the Aral Sea and pursue the relationships between varying lake water storage attributes and surface water temperature by using MODIS LST(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer Land Surface Temperature) 8-day composite products, satellite altimeter data, and actual meteorological measurements. Their associations with lake Surface Water Temperatures(SWT) were then analyzed. Results showed the lake water surface areas and elevations of the North Aral Sea tended to increasing trend from 2001(2793.0 km~2, 13.6 m) to 2015(6997.8 km~2, 15.9 m), while those of the South Aral Sea showed a decreasing trend during 2001(20 434.6 km~2, 3.9 m) and 2015(3256.1 km~2, 0.9 m). In addition, the annual daytime and nighttime lake SWT both decreased in the North Aral Sea, while only the daytime SWT in the South Aral Sea exhibited an increase, indicating a rising deviation of diurnal temperatures in the South Aral Sea during the past 15 yr. Moreover, a lower correlation was found between variations in the daytime SWT and storage capacity in the South Aral Sea(R~2 = 0.33; P 0.05), no fair correlations were tested between lake water storage and daytime SWT in the North Aral Sea nor between lake water storage and nighttime SWT in either part of the sea. These results implied that climate change, if any at least during the research period, has no significant effects on lake dynamics over the two sectors of the Aral Sea with anthropogenic disturbances. However, climate change and human activities may overlap to explain complex consequences in the lake storage variations. Our results may provide a reference for monitoring the spatiotemporal variations of lakes, increasing understanding of the lake water storage changes in relation to the lake SWT, which may benefit the ecological management of the Aral Sea region, in the effort to face the likely threats from climate change and human activities to the region.