集成互补不变特征的SAR影像自动配准

合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)影像的精确配准是使用SAR影像准确分析矿区变形的前提。虽然目前已有的影像配准算法很多,但是直接应用于SAR影像配准的效果还不够理想。为此,提出了一种集成互补不变特征的配准方法。该方法首先利用Canny边缘检测算法对影像进行区域分割,利用获得的分割区域进行粗匹配,然后应用改进Canny边缘特征的SIFT算法进行精匹配,最终获得精确配准的SAR影像。该方法能够降低由单纯使用SIFT特征进行匹配所产生的巨大计算量。通过实验分析可知,该方法能够准确配准矿区SAR影像,为矿区变形分析和综合治理提供高质量的影像数据。     

基于特征提取的光学影像和SAR影像自动配准

针对现有的配准方法用于多光谱影像与SAR遥感影像配准时，存在受SAR图像斑纹噪声影像大、手工选取配准控制点精度低、利用图像景物特征配准时获取区域和边沿困难等问题，以SPOT5影像与RADARSATSAR影像配准进行实验，提出了一种利用改进的SIFT在提取的特征图像上寻找匹配点进行粗配准，然后利用交叉累积剩余熵作为相似性测度结合原始影像信息寻找光学特征图像的角点在SAR影像上的匹配点并进行精配准的方法，配准精度达到了子像素级水平。实验结果表明该方法对多源遥感影像有很强的适应性，配准精度高。     

几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法

提出一种基于几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的SIFT特征提取方法提取SIFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数(SSIM)作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法(RANSAC)根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。     

基于空间约束和结构特征的光学与SAR影像配准

针对光学和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像间的几何形变和辐射差异造成的配准困难问题,提出一种基于空间几何约束和结构特征的光学影像与SAR影像自动配准方法.首先,利用分块的Harris算子在输入影像上提取分布均匀的特征点,根据有理函数模型对输入影像进行局部几何纠正,实现输入影像...     

基于SUSAN算法的航空影像的自动配准

图像配准技术是图像融合、图像镶嵌以及影像三维重建的基础。提出了一种基于SU-SAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子的图像配准方法。该方法利用SU-SAN算子提取两幅图像的角点,通过粗匹配和细匹配两个步骤得到匹配角点对。然后再根据这些角点对对图像进行配准。试验表明此方法能有效地实现航空影像自动配准。     

基于InSAR复数影像配准方法研究综述

随着合成孔径雷达(SAR)影像数据源增多和数据质量的提高，合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术的使用相继得到快速发展，SAR复数影像配准作为影像干涉处理最重要的步骤逐渐成为一个重要的研究课题。本文以SAR影像振幅、相位、灰度值为核心信息，对现有的研究方法进行了归类，从控制点选取优化、影像几何关系特征及深度学习三方面总结了配准方法的研究发展现状；对各类研究方法优势和局限性进行对比分析，论述了当前关于SAR影像配准存在的主要问题，并对该领域未来研究方向进行展望。     

一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法

本文通过对Harris算子进行改进,自适应地提取角点特征,然后基于角点特征进行由粗到精的匹配,完成影像的配准;并利用MODIS影像、TM影像和HJ-1卫星影像3种不同分辨率的遥感影像进行配准实验,结果表明该自动配准方法能够达到亚像素级的配准精度,是一种高精度的影像配准方法。     

一种模拟纠正影像的SAR立体影像匹配方法

针对常规SAR影像匹配方法在地形起伏较大区域无法获取理想的SAR立体影像匹配结果的问题,该文提出了一种基于模拟纠正影像的SAR立体影像匹配方法。利用观测区域粗分辨率DEM进行SAR影像模拟,进而获取几何纠正SAR影像,在几何纠正SAR影像上实现影像匹配,等效于常规基于灰度影像匹配中进行的影像粗配准工作,并且相比于常规粗配准,该等效粗配准过程能够均衡地顾及到整幅影像的像元,最终实现了地形起伏较大区域的高精度SAR立体影像匹配。采用COSMO-Skyped影像数据进行了实验,实验结果表明,匹配精度达到了3个像素左右,比常规的基于灰度影像匹配方法有较大提高,能够有效解决地形起伏较大区域SAR立体影像匹配问题。     

一种带几何约束的大幅面遥感影像自动快速配准方法

针对大幅面遥感影像的配准需求,提出了一种带有几何约束的大幅面遥感影像快速自动配准方法。该方法首先结合遥感影像空间地理信息构建影像粗配准模型;然后在粗配准模型的约束下,通过对大幅面遥感影像进行规则格网划分,结合改进的SIFT算法和并行策略实现影像精配准。实验结果表明,本文方法能提高影像的配准效率,且配准精度较高,适用于大幅面遥感影像之间的配准。     

一种适用于山地的SAR影像配准方法

针对山地SAR影像配准难题,提出一种适用于山地的SAR影像配准方法。首先根据DEM数据采用距离-多普勒模型和经验公式生成模拟SAR影像,并创建与DEM地理坐标相一致的查找表;然后将与向量场一致性的点集匹配算法用于模拟SAR影像和真实SAR影像的匹配,间接获取真实SAR影像的特征点;最终实现山地地形SAR影像的精确配准。实验分别采用同一传感器和不同传感器的山地SAR影像数据进行验证。结果表明,该方法的配准精度比传统SAR影像配准方法有明显提高,能够有效解决山地SAR影像配准问题。     

基于RPC模型的高分辨率SAR影像正射纠正

在分析TerraSAR-X、COSMO-SkyMed等高分辨率SAR影像成像几何模型的基础上,采用RPC模型拟合SAR影像的成像几何模型,拟合的精度在1%个像素以内;在1∶5万DRG上选取1个控制点对RPC模型参数精度的改进,结合1∶5万DEM对TerraSAR-X、COSMO-SkyMed数据进行正射纠正,纠正结果能满足1∶5万DOM的精度要求.从而说明RPC拟合雷达成像几何的正确性以及利用RPC模型进行高分辨率SAR影像正射纠正的可行性.     

风速风向对SAR浅海水下地形成像影响的仿真研究

基于SAR浅海水下地形成像机理和M4S海面微波成像程序,建立了SAR浅海水下地形成像仿真模型,改进了传统浅海水下地形成像仿真模型的缺陷.通过仿真研究和分析浅海水下地形SAR图像特征实例,对风速风向与浅海水下地形SAR图像特征的关系提出了新的认识.低风速条件下,浅海水下地形SAR海面后向散射强度整体偏暗,高风速下整体偏亮;sAR图像条带亮暗的程度与风速有一定的关系,但不是主要的影响因素.风向对SAR浅海水下地形成像的影响明显,表现为,在逆风和顺风情况下,浅海水下地形SAR海面后向散射强度整体偏亮,SAR图像分别以亮条带和暗条带为主;侧风情况下,整体偏暗,SAR图像条带亮暗相当;最佳探测风向是逆风向.     

基于模糊马尔可夫随机场的无监督遥感图像分割算法

遥感图像分割是对遥感图像进行处理的最为关键的一步.马尔科夫随机场模型作为先验模型,在图像分割领域已经得到了广泛的应用,实践证明该模型有助于提高图像分割的效果.但是由于环境和传感器的影响,遥感图像具有灰度变化大、纹理复杂及边界模糊等特点,经典的马尔科夫随机场模型在遥感图像分割中的分割效果通常并不理想.本文针对遥感图像分割中某些像素分类的不确定性,建立了模糊马尔可夫随机场模型(FMRF).该模型结合分割问题中的随机性与模糊性,更合理地获取了图像的先验知识,较好地符合了遥感图像的特点,因而使得图像分割过程中使用先验知识更为准确.同时算法针对遥感图像的特点,结合了图像的灰度特征和纹理特征,从而使其能更准确地区分图像中的不同类.为使两种特征能够很好地结合,本文采用了贝叶斯分割方法,使用权值对图像特征进行权衡.同时本文采用最大期望算法(EM)对不完整的数据进行估计,应用模拟退火算法(SA)获得全局最优解,从而实现了无监督分割.实验证明,对于SAR图像,该方法较经典的马尔可夫随机场(MRF)算法和模糊C-均值(FCM)算法更好地处理了边缘的混叠,明显减少了斑点噪声,使分割结果更加准确.     

基于链码优化的SAR影像城市道路网络提取

针对传统的基于局部比率的道路提取算子存在道路展宽与定位精确性差的缺点,通过加入一个修剪窗口进行改进,有助于去除河流、树木等的影响,且得到了细化和定位更加准确的道路图谱.首次将链码用于道路连接表示,定义了链码能量网络,并将道路的先验知识引入,然后在对模拟道路图像线段连接概率分析的基础上得到了链码优化算法.由于该方法采用了分线运算,每次迭代不需要搜索整个道路片段,提高了运算效率.最后将该算法应用于真实SAR影像巾道路网络的提取,证明了它的有效性.     

一种基于先验知识的矢量边界更新方法

本文针对GIS中地物矢量边界更新繁琐、低效的问题, 提出一种以GIS数据作为先验知识的简便矢量边界更新方法.该方法针对GIS线性矢量边界只需有限个拐点描述的特性, 将对边界寻找转化为直接对矢量边界上拐点位置的确定, 简化了变化检测与更新过程.以TM遥感影像为数据源,矢量shape文件为先验知识, 分别利用该方法检测、更新扎龙湿地内克钦湖、东升水库以及一块沼泽地边界.并运用简化的缓冲区检测算法计算拐点更新准确率, 同时对本文结果与手动更新结果的相似性进行计算与分析.实验结果表明, 本方法不但简化了变化检测和更新过程, 而且可以得到接近手动更新方法的准确率, 并且更新后矢量多边形与手动更新所得到的矢量多边形保持了较高相似性, 达到了较好的效果.     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.     

基于CBERS-02卫星数据的参数定量反演算法及软件设计

针对中巴资源(CBERS-02)卫星数据的定量化处理技术进行比较概括的阐述.在中国卫星应用中心已有的产品体系基础上,考虑CBERS卫星多波段摄像机、宽视场成像仪及红外多光谱扫描仪数据定量化的特点,建立了CBERS-02卫星数据定量化产品体系.并对其中的主要定量化过程与产品反演算法进行描述,具体包括CBERS-02数据的场地辐射定量标和交叉辐射定标结果、云监测算法、大气校正算法、地表反射率和反照率以及以此为基础的得到的植被指数等相关定量化产品算法.介绍了定量化处理CBERS-02卫星数据的软件,为CBERS-02数据的应用提供了技术支撑.     

基于数学形态学的IKONOS多光谱图像分割方法研究

利用数学形态学方法,研究与探讨了IKONOS多光谱图像的分割技术.提出一种结合图像边缘特征和纹理特征的混合分割新算法.在高分辨率多光谱遥感图像K-L变换的基础上,采用多尺度多方向形态学梯度算子提取边缘特征.应用数学形态学滤波及局部方差统计特征对图像对象进行标记,最后采用强制最小过程,进行标记控制的分水岭分割.研究结果表明,提出的分割算法优于仅利用边缘特征的分水岭分割算法,同时,该算法能较好地解决分割过程中存在的过分割与欠分割问题,是一种适合高分辨率多光谱遥感图像的分割算法.     

地理知识可视化中知识图特征与应用——以小流域淤地坝系规划为例

依据心智表达的双重编码理论、地理的空间图形思维特点以及支持可视化知识探析需求,讨论地理知识可视化中知识图的定义与特点,并把地理知识图分为地理概念命题图与地理相似图解图,地理相似图解图又可分为逻辑拓扑相似图、空间结构相似图、变量关系相似图以及地理过程相似图.以黄土高原的小流域淤地坝系规划为案例,研究了支持坝系空间规划知识图中的概念命题图与相似图解图的形式、种类及其相互关系.     

基于RPC的TerraSAR-X影像立体定向平差模型

针对新型高分辨率雷达卫星TerraSAR-X立体像对,本文提出采用基于RPC的平差模型,通过少量的地面控制点来拟合因传感器不稳定、平台星历数据不精确及测距误差引起的影像几何畸变,从而达到精确定向目的.为验证RPC平差模型的适用性,通过在立体成像区域均匀市设人工角反射器点的方法验证其模型精度,并评估了其三维定向平差后的精...