遥感与GIS在土地规划和利用中应用

一、遥感技术在土地规划与利用中应用 遥感技术“遥感”（RemoteSensing,简称RS）即遥远的感知,是一种远距离、非接触的目标探测技术和方法。遥感影像是土地规划与利用的主要数据来源。传统的地面调查需要耗费大量的人力、物力和财力,特别是在北方山区,进行野外实地调查难度大、体力劳动强度大、成图周期长。     

基于Erdas和DirectX平台的三维景观建模与应用

三维GIS已成为当前地理信息系统研究的一个热点,而高分辨率卫星图像则是建设三维GIS的重要数据源。本文以IKONOS卫星图像立体像对为数据源,利用数字摄影测量的方法,开展目标地区的三维可视化信息提取,包括DEM生成、正射影像图制作,以及地面建筑物的三维信息和纹理图像的提取,然后,探讨应用ERDAS IMAGINE和3ds Max软件进行混合建模的技术方法,达到优势互补,完成地面建筑物的模型构建。最后,基于VC++6.0平台,结合DirectX软件开发包,综合利用多种技术自主开发构建目标地区的三维虚拟景观,实现地形地貌景观的浏览;进一步通过构建粒子系统对研究区冷却塔的烟雾效果进行模拟,通过加入生产环境和设施的各种影响因子模拟烟雾的变化,推理特定目标的生产活动状况,为项目的决策提供三维分析支持。     

福卫全色图像与SPOT5多光谱图像数据融合

本文采用多源遥感数据融合技术对来自两种传感器的遥感图像进行配准、融合,两种数据分别是福卫全色图像（PAN）2M分辨率和SPOT5多光谱图像（MS）10M分辨率。其中全色图像（PAN）,地面分辨率：2M,多光谱图像（MS）,     

基于分水岭算法的地质塌陷遥感识别方法研究

地质塌陷是指地面上的岩层、地面土质在自然或人为因素作用下向下陷落,并在地面形成塌陷洞坑的一种地质现象的动力过程.通过采用分水岭算法对遥感图像进行处理,找出图像上的明显地质特征,判断是否有地质塌陷发生在目标区域,达到远程监控的目的.实验结果表明:经过重建后的开闭操作优化的分水岭算法较传统的分水岭算法能更准确地分割遥感图像,并完整地识别出地质塌陷区域,具有重要的理论和实践意义.      

基于凸集投影算法的超分辨率图像重建技术

图像的空间分辨率是评价图像质量的一个关键性指标，也是图像应用中举足轻重的一个参数。然而在图像获取的过程中，诸多因素均会导致图像质量的下降或退化。解决这一问题的一种有效办法就是超分辨率图像重建技术，介绍了超分辨率图像重建技术，对其两种主要的方法进行了分析，给出了凸集投影算法的步骤并通过实验数据进行了图像重建的验证。     

基于地面三维激光扫描强度数据的潮滩表层含水量估算

大面积潮滩表层含水量的测定是潮滩研究中的难题,传统的测量方法难以同时满足高效和精度的要求。地面三维激光扫描技术凭借其高精度、高分辨率以及主动性强等优点,已经高效运用在潮滩地形研究中。但是,对潮滩含水量进行有效分析,仅利用点云的空间几何信息是不够的,还需要对点云的强度数据进行挖掘。地面激光扫描仪提供了包含目标表面光谱反射特性的点云强度数据,利用强度数据可以有效地进行目标表面特性提取。本文提出了一种新的长距离地面激光扫描仪强度数据改正方法,对入射角和距离效应进行有效改正。利用Riegl VZ-4000长距离地面激光扫描仪建立室内含水量模型并对上海市崇明岛一处潮滩进行测试分析,同时收集26个潮滩沉积物样品并利用传统干湿称重法进行含水量验证计算。结果表明：相比于传统技术,利用改正后的激光强度值估算大面积潮滩沉积物表层含水量是一种精确和高效的方法。改正后的激光强度值与潮滩表层含水量存在幂函数关系,相关系数为0.961,估算精度为91.94%。     

双线阵推扫成像光学遥感卫星在轨动目标检测方法

动目标检测是从时序图像中获取时间维度动态变化信息的有效手段,通过快速获取、分析和利用卫星遥感数据中的现势信息,将遥感数据中时空域运动和变化信息表征为对象和知识,可以有效提升卫星数据的利用效率,实现“现势数据、即时传输”的应用要求。现有的卫星视频和多光谱遥感图像用于动目标检测领域,无法满足大范围动目标发现、运动速度适应性以及硬件加速兼容性等应用需求。本文以利用光学遥感卫星实现大范围动目标快速感知为目标,通过双线阵推扫光学遥感相机采集包含时域动目标信息的双条带图像,以船舶目标为例,经过在轨处理形成动目标关键信息。相机原理样机已经搭载“泰景四号01星”于2022年2月27日成功发射,验证了大范围动目标检测的技术路线。本文在提出双线阵推扫成像方法以及动目标时空特性数学模型基础上,构建基于显著性区域建议的动目标检测方法,利用时空域变化信息表征和提取动目标显著性区域,基于深度学习目标检测技术实现动目标判别,获取动目标检测结果。利用在轨拍摄的双条带图像,验证了算法精度,对比传统算法,本文方法在单体目标分割方面提升明显,动目标分割结果较为完整、清晰,有效提升了动目标两个时刻间的匹配精度。结果表明,算法...     

荆州自动气象站向武汉高速传输数据应用研究

以荆州自动气象站为应用实例，以ＮＯＶＥＬＬＮＥＴＶＡＲＥ网络连接为基础，实现实时处理荆州自动气象站系统中心站采集的数据，并将该实时数据向武汉进行远距离高速传输。该网络数据通信技术方法对省、地一级实时监测系统的资料处理、传输工作，有一定的参考价值。     

热红外极轨卫星地震监测系统综合技术研究

以2003年架设的NOAA／FY极轨卫星数据地面接收站为基础,针对NOAA系列卫星．采用分布式处理方案,设计并建立了地震热红外卫星监测业务运行系统。系统主要功能包括：卫星数据的接收、处理、归档、查询、发布;自动生成全国夜晚地表亮温图像、全国白天彩色合成图像、全国每旬无云地表亮温图像等专题数据库产品;对任意选定的监测区进行热红外亮温动态跟踪和异常警示;实现了直观的无人值守的准实时自动化处理以及远程管理和数据检索。通过对地震热红外卫星监测业务运行系统的研究和开发,在数据标定、辐射校正、图像预处理、专题产品的生成与管理等方面取得了宝贵的经验,为我国地震卫星地面数据接收、处理系统的建立奠定了基础。     

地面气象观测硬件集成系统中以太网光纤收发器硬件设计

为了集成云、能见度、天气现象等新型地面自动化观测设备,中国气象局提出了硬件集成系统设计方案,文中主要解决硬件集成系统和计算机之间的通信。根据硬件集成系统设计方案,介绍了基于光纤以太网专用芯片(KS8995MAI)的多模以太网光纤收发器硬件设计方法,此收发器通过一对光纤可以将自动气象站数据、新型观测仪器等多种传感器数据经过光纤以太网统一发送到终端计算机。测试结果表明:方案实现了气象观测数据大容量、远距离的传输。     

图像数据库浏览器模型的研究

分析了现有图像浏览器的弊端，以及改进时的困难所在，提出了一种崭新的基于数据库的图像浏览器模型，并给出了模型的总体设计方案和实现方法。在研发过程中采用了先进的ADO．NET技术，提高了图像数据的安全性，方便了用户快速地检索和存取图像信息，为各行各业提供了一个安全可靠的图像数据库浏览器。     

基于RCNN的无人机巡检图像电力小部件识别研究

随着无人机（UAV)在电力巡线作业中的应用推广,对无人机巡检图像的信息挖掘或目标识别需求也越来越强烈。传统的电力部件识别流程常使用经典的机器学习算法,如支持向量机（SVM）、随机森林或adaboost,结合梯度、颜色或纹理等浅层特征来对电力部件进行识别,难以充分利用无人机巡检图像的信息,并且难以达到较高的准确率。卷积神经网络（CNN）在目标识别中表现优异,在很多目标识别场景之中成为首选算法。基于区域的卷积神经网络（RCNN）通过使用CNN从图像中提取可能含有目标的区域来检测并识别目标,但是计算复杂,难以满足识别海量电力巡检图片的需求。Fast R-CNN和Faster R-CNN利用CNN网络提取图像特征,后接一个区域提议层,优化了提取可能含有目标区域的方式并改进识别目标的分类器,使目标的检测和识别几乎实时。本文详细描述了Faster R-CNN算法流程,并在无人机电力线巡检图像部件检测中使用,然后分别对DPM、SPPnet和Faster R-CNN识别方法进行了对比分析,利用实际采集的电力小部件巡检数据构建的数据集对3种方法进行测试验证,并讨论了不同参数对识别结果的影响。实验结果表明,基于深度学习的识别方法实现电力小部件的识别是可行的,而且利用Faster R-CNN进行多种类别的电力小部件识别定位可以达到每张近80 ms的识别速度和92.7%的准确率。     

基于空间相似聚类的点云数据分割方法研究与实验

根据目标特征进行三维点云分割对点云数据的应用至关重要。对于地面三维场景的三维点云数据而言,对其有效的分割可更好地进行地物的分类提取、环境分析以及目标物体识别和跟踪等,由于点云的分割精度直接影响了后续任务的有效性,故三维点云的分割引起了许多学者的关注。本文首先简述了点云分割的国内外研究现状,对点云分割方法进行分类介绍,分析了各种分类算法的特点及优缺点,然后运用空间相似聚类分割方法对实验点云数据进行分割,并对分割结果进行了分析和总结。     

综合多特征遥感图像智能检索方法的概念设计

遥感数据作为一种重要的时空数据源,在环境监测、资源管理、灾害预报、重大工程监理、国防安全等众多领域发挥着不可或缺的重要作用。遥感图像检索的效率和精度,直接关系到遥感影像数据应用的广泛性和实时性。本文在对国内外其他领域的图像检索技术、遥感图像检索技术的研究进展及其发展趋势进行综合分析的基础上,针对目前遥感图像检索所存在的...     

基于OpenGL的三维地形实时动态交互显示

地形是自然界的复杂形体,地形三维显示技术是地理信息系统(GIS)的重要研究领域及其组成部分。同时,地形的三维实时显示也是虚拟现实(VR)的一项关键技术,而虚拟地形环境面临的是巨量地形数据和地面特征数据。利用这些地理空间数据建立一个逼真、实时、可交互的地形环境是一项复杂的工作。本文介绍了OpenGL的特点及OpenGL图形绘制的基本技术在OpenGL环境下,三维地形实时绘制显示的机制及一般过程。探讨了OpenGL立体图形动态显示的两种主要方式,即:视点固定目标移动和目标固定视点移动。同时给出了具体的绘制实例。     

强度体元基元下的机载LiDAR 3D滤波

针对现有基于二值体元基元的机载LiDAR三维（3 Dimensional, 3D）滤波算法仅利用了数据的高程特征、无法区分相连的地面和非地面目标的问题,提出了一种基于强度体元基元的机载LiDAR 3D滤波算法。首先,基于计算几何理论,将机载LiDAR数据规则化为强度（体元内激光点的量化平均反射强度值）体元结构。然后,基于3D连通区域构建理论,选取局部高程最低的非0值体元为地面种子进而搜寻并标记与地面种子,空间连通、反射强度及坡度值均接近的连通区域内体元为地面体元。算法综合利用LiDAR数据的高程、反射强度及坡度特征,支持相连但强度不同的地面和非地面目标的区分,为相连的地面和非地面目标的精确区分提供更有效的信息。算法有助于提高滤波精度,并扩展基于体元基元的3D滤波算法适用于更复杂的场景。实验基于ISPRS提供的专门用于滤波算法测试的LiDAR点云数据测试了“空间邻域尺度”参数的敏感性及提出算法的精度。定量评价的结果表明：51邻域为最佳邻域尺度;提出算法的平均Kappa系数在相对平坦、陡坡及不连续地形分别为0.9380、0.7749和0.6866;从总误差测度来看,提出算法对比经典的Axelsson算法改进了15个样本中的7个样本精度,且其对比其他二值体元基元下的滤波算法平均总误差最低。     

VSAT甚小天线口径卫星地球站网络

本文描述和分析一种传递媒介,即VSAT(Very Small Aperture Terminal)微型地球站卫星通信网络,这种网络在远距离小业务量话音通信和数据通信中正起着日益重要的作用。和传统的地面网络相比,成熟的、业已投入使用的VSAT技术有很多优点。如运行费用低,便于安装和维护、可用于多种业务、能将那些租用线路费用太高的地方纳入通信网、并可将大量VSAT组     

基于双重注意力机制的滑坡识别方法优化

随着计算机视觉技术的发展, 通过卫星图像深度学习进行滑坡识别的研究正在逐步展开。通过引入双重注意力机制, 提出了一种基于卷积神经网络的滑坡图像识别优化算法。基于统计的2 200张滑坡图像数据集, 探讨了10种网络结构及4种注意力机制对滑坡识别结果的影响, 并通过比例为4∶1的训练集和测试集进行滑坡识别, 验证了本文方法的有效性。结果表明: ResNet结构相较于其他网络结构表现更为优秀, 就该算例而言, ResNet-101结构具有最高的召回率、精确率和F1度量。融入了双重注意力机制的卷积神经网络相较于单个神经网络而言, 滑坡识别的精确率更大, 且滑坡边界分割结果更接近于真实的滑坡边界, 其中, ResNet-101+DAN模型为最优模型。相较之下, 单个神经网络无法克服图像噪声的影响, 图像分割结果不佳。      

利用GRACE及气象数据评估GLDAS水文模型在青藏高原的适用性

以青藏高原地区为研究背景，以评估水文模型在该区的影响因素、改善条件及其整体适应性为研究目标，利用GRACE重力卫星对比水文模型模拟的陆地水变化，以及地面气象实测数据对比降雨与温度两项重要指标，采用相关与误差分析法评价水文模型输入参数，将其作为模型预测数据与实际观测数据进行对比分析。结果表明，GLDAS/Noah各项指标与GRACE更为相近，降雨与气温数据除夏冬两季存在幅值差异外，整体上周年幅值与相位都存在较高NSE系数，表明GLDAS模型的降雨及气温输入参数与地面观测数据有较高的一致性。     

论发展遥感图像应用智能处理技术

任何对地观测系统获得的原始图像数据实质上都是地球表面电磁波谱特征的综合反映。经地面站系统处 理得到的常规图像产品仍存在大气、地形等多种随机因素导致的几何畸变与辐射失真 , 并且多种地物目标信息混 杂 , 甚至相互迭掩 , 彼此抑制。所以 , 严格地说 , 这些图像只是一种信息源 , 属“数据”范畴 , 必须对其进行再 处理才能得到适应不同专业需要的优质图像和有用信息。至今 , 从事遥感图像处理的科技人员大多出身于电子、计 算机等专业 , 故对于不同地理景观、不同季节、不同传感器所获得的图像数据 (一串灰度数码) , 往往很难体会到 其中包含着的极为丰富而复杂的生物、地学内容。一个能出色完成一般图像处理任务的杰出图像处理专家 , 不一 定能胜任各种不同应用目的所要求的图像处理任务。常常使得海量遥感数据难以得到有效的利用。据此 , 笔者认 为应把遥感图像处理分解为系统处理与应用处理两大类 , 它们是既相互衔接又彼此有别的技术分支。前者只从图 像总体要求出发 , 着眼于改善、提高图像整体质量 ; 后者则必须密切关注具体的应用目的与对象 , 形成融入了地 学分析思路、并精确反映遥感成像机理的图像应用处理技术。文中给出了发展遥感图像应用处理技术的流程框图 , 列举了森林火灾、虫灾监测 , 洪涝灾情快速反应 , 城市扩展 , 低产土壤清查 , 土地利用动态监测等多项任务中的 成功实践。