多源遥感影像数据融合方法在地学中的应用

应用遥感影像数据融合理论，研究了光学遥感、热红外遥感、微波遥感卫星在地质学中的应用，论述了不同类型的遥感数据及其他地学数据在不同层次上的同一传感器多波段数据融合、不同SAR图像数据融合、HIS变换、遥感影像与地球物理、地质和航磁等数据的融合。结果表明，数据融合技术在突出地质特征信息方面具有能突出线性构造、断裂构造、地形地貌的优势。     

乡镇级人口统计数据空间化的格网尺度效应分析——以义乌市为例

格网尺度效应是统计型人口数据空间化研究的基础性问题之一。针对资源环境研究领域和全球变化区域模型对各种尺度的空间型人口数据的需求,人们对人口数据空间化进行了大量研究。综观现有研究成果,缺乏针对具体应用需求的数据源选择方法和对数据产品适宜性的分析。因此,数据在实际应用中,特别是县市、二、三级流域等尺度上的应用中,存在较多的不确定性。本文重点研究人口数据空间化的格网尺度效应分析方法。以浙江省义乌市为例,利用CBERS、IRS-P5卫星影像,提取了研究区土地利用信息;在地理信息系统技术支持下,对乡镇统计人口进行空间化建模,生成20m至1km系列的格网人口数据;通过比较不同格网人口与乡镇统计人口的误差,分析人口数据空间化的格网尺度效应。分析结果表明,采用CBERS数据源进行人口数据空间化,其数据产品即格网人口的适宜尺度是200m,抽样精度为76%;采用P5数据源进行人口数据空间化,其格网人口的适宜尺度是100m,抽样精度为84%。     

ETM与SPOT影像融合方法比较和评价——以庐山及其周边区域为例

高空间分辨率影像与多光谱影像融合,为影像处理提供了更加丰富的资源,有利于进行影像的分析和制图。本文以庐山及其周边区域的2009年5月11日Landsat ETM+与2009年5月6日SPOT 5影像数据为例,对典型的融合方法进行了对比评价。融合方法包括加权融合法,IHS变换,改进的IHS变换,高频调制融合法(频域采用Butterworth滤波器,指数滤波器),HSV变换,Brovey变换,CN变换,PC变换,Gram-Schmidt变换11种方法。评价指标为相关系数、信息熵、标准差、平均梯度、相对偏差、标准偏差。结果表明,不同的融合结果突出的侧重点不同。加权融合法、Gram-Schmidt变换,PC变换方法突出了影像的信息量丰富度、清晰度,提高空间分辨率能力。CN波谱锐化,改进的IHS变换,BW0高频调制融合,指数高频调制融合方法光谱保真度较好。改进的IHS变换,BW0高频调制融合,CN波谱锐化,指数高频调制融合法在空间分辨率及光谱保真度、清晰度、信息丰富度方面的能力较均衡。     

NSCT与GS变换的资源三号卫星数据融合方法研究与应用

资源三号卫星遥感数据是一种新型遥感影像,目前尚未有一种专门适用于资源三号卫星融合的方法。因此,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)与Gram-Schmidt(GS)变换相结合的融合方法,将非下采样Contourlet变换增强的空间信息用于补充具有高保真度Gram-Schmidt变换融合算法在影像清晰度方面的不足。采用线性回归的方法模拟低分辨率全色影像,将高分辨率全色影像、低分辨率全色影像及两者差值的细节影像分别进行非下采样Contourlet变换,对所得的高低频系数采取不同的融合策略进行自适应融合处理,得到新的全色影像。由低分辨率全色影像取代GS正变换第一分量,非下采样Contourlet变换得到的全色影像取代GS反变换第一分量,进行Gram-Schmidt正交变换,得到融合影像。与大多存在光谱扭曲的传统融合方法相比较,本文方法在光谱保真度、空间清晰度及地物分类精度方面都有明显的优势,说明该融合方法是一种适合资源三号卫星数据多光谱与全色影像融合的方法。     

航测DCM影像常用融合方法对比分析

借助ENVI图像处理系统,分别应用色彩空间变换、比值变换、主成分变换法,对利用航测DCM相机获取的多光谱影像和全色光波段影像进行融合,并利用主观分析和定量比较的方法,分别从视觉角度和统计指标角度对比分析了3种方法融合图像的优缺点,认为色彩空间变换方法效果较好,为DCM高分影像的增强处理提供了依据。     

以建成区提取为目标的Landsat8影像融合方法研究

建成区提取是城市环境监测中重要的一步,Landsat8影像广泛应用于灾害监测、城市环境监测、道路交通等领域。针对Landsat8全色影像空间分辨率高,纹理信息丰富,而多光谱影像光谱信息丰富,空间分辨率低的特点,开展以建成区提取为目标的Landsat8影像融合方法研究,探究大面积建成区提取对影像融合方法选择的影响。本文探究了Brovey变换,NNDiffusion,Gram-Schmidt(GS)法,PCA变换和小波变换(WT)等5种融合方法,利用融合影像结合"三指数法"提取建成区。结果表明:GS融合方法在光谱保持性方面具有较好的效果,各项评价指标均占优,建成区提取精度达到85.66%和83.3%。     

ETM+全色波段及其多光谱波段图像的融合应用

Landsat-7ETM+的全色波段与多光谱波段有相同的太阳高度角和其他环境条件,影像获取时间一致,两种不同分辨率的数据可以不经配准而实现高精度融合。目前常用的图像融合方法很多,究竟哪种方法更适合于ETM+图像,本次试验采用HIS变换、Brovey变换、SFIM变换、加权融合4种方法,分别实现ETM+Pan与ETM+的多光谱波段的融合,并从空间纹理信息、光谱真实性2个方面进行定量和定性地评价。研究表明,从综合角度出发,基于SFIM变换的融合方法产生的光谱扭曲和失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率的全色波段的空间纹理细节信息,是一种适合于ETM+图像融合的较佳方法。     

浅析SPOT5卫星数据在西部测图项目中融合及制作模拟真彩色的方法和应用

遥感影像数据的融合对于利用影像进行分类、特征提取和目标识别具有重要的意义。本文以2005年4月的SPOT5卫星全色数据和多光谱数据为例,针对国家西部测图项目利用SPOT5卫星数据进行融合处理和制作模拟真彩色影像,阐述了主成分分析法(PCA)、乘积法(Multiplicative)、比值变换法(Brovey Transform)及PANSHARP等的算法实现,并且对SPOT5全色波段和多光谱波段进行了融合实验,介绍了目前较为成熟的像元级融合技术及模拟真彩色影像图的制作方法。     

IKONOS数据在大比例尺土地利用动态监测中的应用

通过建立大比例尺土地动态监测系统,快速准确提供各种土地利用变化信息,是实现资源保护的基本手段。而及时准确地获取高分辨率的地物影像资料是大比例尺动态监测的重要环节。介绍了IKONOS影像数据的特点,并与其它遥感数据进行了比较,分析了IKONOS数据在土地利用动态监测中的应用。     

利用SPOT-6影像提取新增建设用地的方法研究

随着我国城镇化进程的推进,新增建设用地占用耕地不可避免,特别是在城市郊区/近郊区。为加强土地管理,国土部门对土地利用进行年度变更调查监测与核查工作,重点监测各类新增建设用地。SPOT-6影像是一种投入使用时间不长的全新遥感数据源。本文基于SPOT-6影像,结合基期土地利用图,利用SEaTH算法,采用面向对象的方法,研究新增建设用地自动提取算法。首先提取基期的非建设用地图斑,在其约束下对SPOT-6影像进行多尺度分割,以分割得到的新图斑为基本单元,利用光谱、纹理等特征构建土地类型识别知识库,基于SEaTH算法来实现特征优选和特征阈值自动确定,并构建了模糊分类规则,最后将分类结果与基期土地利用数据叠加分析,获取新增建设用地。实验结果表明,应用SPOT-6影像与基期土地利用图,提取新增建设用地的精度达到88%,满足土地利用年度变更调查监测与核查的基本要求。     

县级土地利用动态更新方法研究

采用“3S”的空间信息技术进行土地资源动态监测与快速更新是一先进的方法和手段。本文从遥感和全球定位系统融合实现土地动态更新着手 ,提出基于“3S”技术的县级土地利用动态更新系统的开发模式 ,及其系统实现方法.     

国土调查遥感40年进展与挑战

运用遥感技术进行土地资源调查,摸清其数量及分布状况,长期以来都是遥感领域研究的重要内容。本文首先回顾了过去40年来遥感技术在我国国土调查中的应用情况,然后围绕高分辨率影像的特征提取、大范围影像的样本获取、多时相/多传感器影像的迁移学习以及多源异构数据融合4个方面介绍了相关进展情况;接着归纳总结了现有遥感信息提取技术在国土调查中面临的4个挑战：① 高分辨率影像分类存在如何定义、选择、挖掘高级特征的问题;② 国土调查中的遥感数据集规模庞大,存在着类间不平衡和类内多样性,为这种复杂数据集获取足够、均衡、多样化的样本集是一个巨大挑战;③ 对于多传感器/多时相影像,如何低成本、及时地实现土地利用分类是值得考虑的问题;④ 从土地覆盖到土地利用存在语义鸿沟,如何合适地引入语义信息以弥合语义鸿沟需要被考虑。最后,本文对国土调查遥感技术的未来发展方向和应用点进行了展望。     

3S在耕地保护动态监管中的关键技术研究

随着3S技术的发展和逐渐成熟,应用也越来越多,该文主要利用RS技术快速获取遥感卫星影像数据,利用GPS技术获取动态监测数据,利用GIS的可视化技术和强大的空间分析功能,整合建立全省整治项目数据库,依托于省国土资源内网,遵循山东省国土资源系统"一个平台,两个市场"实施方案技术要求,充分利用现有网络、软硬件等基础设施,建立省、市、县三级国土资源耕地保护管理全业务、全流程的网上运行和全程监管机制,构建全省统一的耕地保护动态监管网络体系,实现了对耕地保护的动态监管,为耕地的"先补后占,占补平衡"提供了可靠的保障。     

基于Brovey融合与HSV锐化的ASTER影像绿地信息提取分析

为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化率大的部分,生成边缘图像,运用Brovey融合和HSV锐化方法,对广州市部分地区的ASTER遥感影像进行处理,然后,对两种方法分别处理后的图像,采用平行六面体法监督分类,提取城市用地信息,并对分类后的图像进行对比试验,着重对城市绿地信息的提取进行分析,探究ASTER遥感数据的两种影像处理方法对城市绿地信息的提取效果,及其空间分布为城市生态评价和景观生态建设提供必要的基础数据。通过对比试验,结果显示:Brovey方法较好地显示城市绿地的分布状况,可作为城市绿地动态监测的判别方法之一;融合后的影像能够清晰地显示研究区城市绿地的分布结构及毗邻关系;通过采用区域放大、勾画不同地类边缘轮廓、配合人工解译等工作,能够增加城市绿地与其他用地类型的差异,突显城市绿地的分布、结构、生态学特征。     

协同开发环境中采煤塌陷地动态监测监管系统设计与实现

经过多年信息化建设沉淀,济宁市国土资源局初步建立起以综合管理服务平台为运行支撑环境,以数据中心和档案系统为资源共享更新载体,以业务系统为应用拓展体系的协同开发环境。为利用现代科技手段辅助采煤塌陷地综合治理,提出了一种协同开发环境下建设采煤塌陷地动态监测监管系统的方法,实现了采煤塌陷地的综合利用、项目管理、业务审批、资金监管、动态监测、预测分析等功能,为采煤塌陷地信息资源的集中管理、统一展现、实时更新和自动归档提供了有力支持,保障了采煤塌陷地业务数据的在线共享,提高了工作效率和信息化水平。     

基于ISO元数据扩展模型的土地覆盖遥感分类体系框架研究

由于研究主题和应用目的的不同,国内外已经存在和正在产生着越来越多的遥感数据源的土地覆盖分类体系。这不仅使得分类体系缺乏可扩展性与互操作性,而且使得不同分类体系的土地覆盖数据难以对比、交换和集成。本文借鉴ISO 19115地理信息元数据的扩展经验,设计了基于ISO元数据扩展模型的土地覆盖分类体系框架,并研究其动态扩展方法。提出一种包括核心分类、全集分类和专题应用分类的三层土地覆盖可扩展分类体系框架。其中,核心分类是从国内外主要的土地利用/覆盖分类系统中抽取的共性分类元素;全集分类收集全部可能的土地覆盖分类元素;专题应用分类通过对核心分类的继承,和对全集分类的裁剪和扩展生成。该分类框架将为土地利用/覆盖的研究和应用提供一种科学的、可比的动态分类扩展模型和方法。     

黄河三角洲大汶流自然保护区的土地利用与岸线变化分析

本文选择黄河三角洲大汶流自然保护区为研究对象,以多时相遥感影像,对土地利用类型进行解译分析。同时,以平均低潮线作为分析基线,提取海岸线变化信息。结果表明:1996-2009年研究区面积净增13.35km2。各种土地利用类型中滩涂所占面积最大,养殖池所占比例最小,但增幅明显。芦苇地面积后期增长迅速,指示研究区生态环境趋向转好。自然因素(黄河来水来沙量)和人类活动(黄河调水调沙工程,湿地恢复工程,滩涂规模开发以及人类开垦造田)是研究区土地利用类型变化的直接驱动力。1976-2009年研究区海岸净造陆面积217.14km2,沙嘴变幅为29.2km。黄河入海水沙量和滨海区的海洋潮流条件共同影响着海岸线的变迁。     

空天地网一体化智慧监测体系在耕地保护执法监管平台中的应用

智慧自然资源监管是当前自然资源信息化建设的重要方向。基于遥感卫星动态监测、无人机航测、视频监控、移动互联网、物联网、智能感知、大数据分析应用的空天地网一体化监测体系的发展为智慧监管系统的建设提供了技术基础。本文以山东省日照市耕地保护执法监管平台为例,探索空天地网一体化智慧监测体系在自然资源监管中的应用,进一步提高耕地保护监测监管的工作效率,为相关决策提供智能化和科学化服务。     

“3S”技术在土地资源管理中应用的现状及趋势

从土地资源调查、土地利用现状和动态监测、土地资源评价、土地利用总体规划、土地利用生态环境问题以及土地管理信息系统等方面阐述了“3S”技术在土地资源管理中应用的现状,并结合“3S”技术的发展探讨了其应用趋势。     

ESTARFM算法在长江中下游平原地区的适用性研究

时空融合技术是目前解决单一遥感数据源难以同步获取高时空分辨率数据的有效途径。然而,如何设置参数使模型融合效果最佳,如何设置在植被监测中广泛应用的植被指数的融合步骤,进而获得最佳的植被指数时序数据,目前仍不明晰。本文以长江中下游平原地区的典型县域—南昌县为例,基于Landsat和MODIS多时相数据对当前主流时空融合模型—ESTARFM （Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）进行参数敏感性分析,并系统地对比分析了2组融合实验RI（先融合波段反射率后计算植被指数）和IR（先计算植被指数后直接融合）的融合效果。结果表明： ① ESTARFM算法中参数的敏感性在波段反射率、植被指数融合中表现出相似的特征,随着滑动窗口与相似像元数量的增大,融合误差整体呈现出先减小后趋于稳定或增大的趋势;在ESTARFM算法应用中,存在着最佳参数设置范围;② 相较于RI组,IR组模拟结果精度更高（R²_RI-NDVI=0.866,R²_IR-NDVI=0.953,R²_RI-EVI =0.814,R²_IR-EVI =0.930）,且能够较好地削弱“斑块”现象,更好地表征出细小地物和纹理特征。研究结果为遥感数据时空融合模型在地块破碎、种植制度多变的复杂环境中的应用提供借鉴和参考。