5S技术与自动化和智能化空间对地观测数据处理系统的建立

随计算机科学和空间科学快速发展,测绘科学与其边缘学科相互渗透综合,这种综合的特点主要反映在5S技术:全球定位系统(GPS)、数字摄影测量系统(DPS)、遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)和专家系统(ES)的结合与集成。其结果是测绘科学将与相关科学相互融合而成为地学信息科学(Geo-mutics),并将成为信息科学和信息产业的一个重要组成部分。     

RS与GIS集成环境下的遥感图像分析技术

通过多源数据融合，将目前GIS中包含的地理信息作为辅助数据，引入到RS图像分析过程中。GIS数据在空间信息、目标属性和目标范围等方面对RS图像分析具有重要的引导作用。     

一、P20一般性问题

CH950001论全球定位系统(GPS)、数字摄影测量系统(DPS)、遥感(RS)、地理信息系统(GIS)和专家系统(ES)的结合/李德仁∥测绘通报/测绘出版社.—1994,(1).—3～8本文概要叙述在计算机科学和空间科学突飞猛进的当今形势下,测绘科学从细分走向综合的时代特点,介绍促进这种综合的五大现代技术:全球定位系统(GPS)、数字摄影测量系统(DPS)、遥     

RS和GIS在土地利用更新调查中的应用

土地利用更新调查是保持土地利用调查成果的现势性的重要手段,传统的更新调查方法周期长、精度低且费用较高。近年来RS、GIS技术的迅速发展,为土地利用调查提供了新的调查手段。RS具有宏观性、及时性、动态性及多光谱等优点,GIS具有强大的空间分析和数据管理功能。通过对RS和GIS集成技术的分析研究,利用SPOT-5数据进行遥感解译、影像判读,采用MapGIS作为数据管理平台,详细阐述RS、GIS相结合的技术手段在土地利用更新调查中的具体应用。     

新形势下测绘人员合理知识结构及实现对策

近年来，计算机技术的高速发展及其在测绘中的广泛应用给测绘行业带来了一场新的技术革命，推动了数字化测绘生产技术的发展，使测绘科学技术发生了根本性的变化。全球卫星定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、遥感技术（RS）、数字摄影测量系统（DPS）和专家系统（ES）这五大现代测绘技术也快速发展起来，且应用日趋成熟和完善。随着美国24颗GPS卫星发射工作的全部完成，在地球的任一点任一时刻都可同时收到四颗以上卫星的信号实现瞬时定位。这样，测绘工作者利用Gffi接收机可随时随地进行控制测量，再也不象常规测量那样考虑天…     

DPS在变形监测数据处理中的应用

介绍应用DPS软件处理变形监测数据的优点,并应用该软件,结合时间序列分析理论,对某一实测数据进行处理,结果表明,处理结果能达到令人满意的效果.     

利用Geoway DPS实现内业采、编一体化生产方法探讨

本文根据航测成图工作中内业采集、编辑的工作特点,结合最新Geoway DPS所具有的內业采、编一体化功能,寻找一种基于Geoway DPS的DLG"采编一体化"的生产流程,提高內业数据的作业效率,降低采、编分离过程中造成的系列问题,满足地理数据快速更新的需求。并阐述Geoway DPS的优越性。     

矿区GPS变形监测与变形分析

对矿区DPS变形监测网的建立、实时监测、基线平差、变形分析及分形特征等问题，进行了较系统深入的探讨。经对GPS实时监测变表数据分析可知，地表点的移动具有较强的分形增长规律，GPS变形监测技术能够揭示地表移动的非线性特征，为变形分析与预测提供了新的途径。     

数字摄影测量系统与联机测图软件通用接口的开发

通过开发实例介绍了两种数字摄影测量系统(DPS)与测图软件的联机测图的实现过程,经对比分析提出DPS与行业测图软件之间进行联机测图通用方法。     

彩色图像矢量滤波及其应用

提出了彩色图像矢量中值滤波法的改进算法。改进的算法不仅具有矢量中值滤波法去噪、保边缘和不增加新颜色的优点 ,而且具有计算量小、算法简单和易于实现的优点。应用于 SAR和 L andsat TM的融合影像滤波 ,取得了令人满意的效果     

利用少量地面重力数据估计航空重力数据的系统偏差

航空重力数据与地面重力数据之间存在的系统偏差,是亟待解决的一个问题,为了能够在缺乏地面重力点的山区有效地利用航空重力数据,本文利用少量地面点的控制分别利用最小二乘配置法和加权平均法对航空重力数据的系统偏差进行了估计及改正,通过实测数据计算表明,两种方法都较好地估计出了航空重力数据存在的系统偏差,数据精度也有所提高,同时也验证了两种地面数据布设方案的有效性,通过分析得出加权平均法适合于同类重力数据的联合处理,而最小二乘配置则更适合于不同重力数据处理。     

Hybrid region merging method for segmentation of high-resolution remote sensing images

Image segmentation remains a challenging problem for object-based image analysis. In this paper, a hybrid region merging (HRM) method is proposed to segment high-resolution remote sensing images. HRM integrates the advantages of global-oriented and local-oriented region merging strategies into a unified framework. The globally most-similar pair of regions is used to determine the starting point of a growing region, which provides an elegant way to avoid the problem of starting point assignment and to enhance the optimization ability for local-oriented region merging. During the region growing procedure, the merging iterations are constrained within the local vicinity, so that the segmentation is accelerated and can reflect the local context, as compared with the global-oriented method. A set of high-resolution remote sensing images is used to test the effectiveness of the HRM method, and three region-based remote sensing image segmentation methods are adopted for comparison, including the hierarchical stepwise optimization (HSWO) method, the local-mutual best region merging (LMM) method, and the multiresolution segmentation (MRS) method embedded in eCognition Developer software. Both the supervised evaluation and visual assessment show that HRM performs better than HSWO and LMM by combining both their advantages. The segmentation results of HRM and MRS are visually comparable, but HRM can describe objects as single regions better than MRS, and the supervised and unsupervised evaluation results further prove the superiority of HRM.     

Unsupervised evaluation-based region merging for high resolution remote sensing image segmentation

Image segmentation has a remarkable influence on the classification accuracy of object-based image analysis. Accordingly, how to raise the performance of remote sensing image segmentation is a key issue. However, this is challenging, primarily because it is difficult to avoid over-segmentation errors (OSE) and under-segmentation errors (USE). To solve this problem, this article presents a new segmentation technique by fusing a region merging method with an unsupervised segmentation evaluation technique called under- and over-segmentation aware (UOA), which is improved by using edge information. Edge information is also used to construct the merging criterion of the proposed approach. To validate the new segmentation scheme, five scenes of high resolution images acquired by Gaofen-2 and Ziyuan-3 multispectral sensors are chosen for the experiment. Quantitative evaluation metrics are employed in the experiment. Results indicate that the proposed algorithm obtains the lowest total error (TE) values for all test images (0.3791, 0.1434, 0.7601, 0.7569, 0.3169 for the first, second, third, fourth, fifth image, respectively; these values are averagely 0.1139 lower than the counterparts of the other methods), as compared to six state-of-the-art region merging-based segmentation approaches, including hybrid region merging, hierarchical segmentation, scale-variable region merging, size-constrained region merging with edge penalty, region merging guided by priority, and region merging combined with the original UOA. Moreover, the performance of the proposed method is better for artificial-object-dominant scenes than the ones mainly covering natural geo-objects.     

多卫星传感器南海叶绿素a浓度遥感数据融合

利用平均法、生物光学模型法和最优插值法3种数据融合方法对卫星传感器MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS获取的南海叶绿素a浓度的数据进行了融合,通过比较融合产品的质量,对3融合方法进行了评价。(1)利用现场测量的南海遥感反射率和叶绿素a浓度数据建立了南海叶绿素a浓度的反演模型,并应用于MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS Level 2反射率数据,获取南海叶绿素a浓度。(2)将平均法、生物光学模型法、最优插值法分别应用于上述3颗卫星的叶绿素a数据进行数据融合,并用现场测量的同步叶绿素数据对融合后的产品进行了印证。(3)利用3种融合方法分别对南海2011年MODIS-Aqua、MODIS-Terra和MERIS等3个传感器的叶绿素a数据进行了月融合,分析了融合的南海叶绿素a浓度的时空分布特征。结果表明,融合数据大幅度提高了空间覆盖率,且具有较高可信度。平均法、生物光学法和优化插等3种融合方法性能有较大的不同,生物光学法具有高的运行速度,但有时空间覆盖率仍不能满足要求;优化插值法具有高的空间覆盖率,但其运行速度较慢。因此,在具体应用中,应根据需求选择合适的融合方法。     

多种融合方法支持下的Landsat7-ETM+影像自动解译精度评价

对ETM+影像进行多种算法融合实验,除应用ERDAS软件现有的融合方法(PCA、MLT)外,还利用IDL语言编程实现了SFIM、HPF、MB等融合算法,通过多次修改SFIM、HPF、MB融合算法中滤波器窗口的大小、滤波算子的实验,达到既不产生噪声又增强了图像纹理信息的融合效果。对融合后的影像进行了相同地物样本、不同分类方法的监督分类。以2002年内蒙古土地利用遥感调查数据为评价标准(内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室提供),用总体精度(overall accuracy)、kappa系数两种评价指数综合反映各种融合算法与各种分类方法结合的分类精度,并对各种分类方法及融合算法予以评价。     

基于直线和区域特征的遥感影像线状目标检测

针对高分辨率航空遥感影像中线状目标的特点,提出一种结合区域和直线特征识别线状目标的方法。在基于标记点分水岭变换进行初始分割的基础上,利用关于目标的知识和区域邻接图(RAG)对感兴趣区域进行合并,得到最终检测结果。实验结果表明,本文方法可以有效地从遥感影像中提取线状目标。     

顾及误差的宗地合并算法

地籍信息系统的宗地合并操作时常会失效,其原因是实际测量的宗地图形与系统要求的理想化宗地图形有一定的差异。本文针对该问题,讨论了公共点的匹配与公共边的匹配,构造了顾及误差的宗地合并算法。该算法在地籍信息系统GBland中得到应用,应用结果表明了该算法的有效性。     

几种常见影像融合方法的比较

简述了多源遥感影像融合过程,并利用IKONOS-2的全色影像和多光谱影像,对常用的几种影像融合方法进行了试验与比较,同时对实验结果进行分析和讨论,结果表明小波变换融合算法总体优于其他几种融合方法。     

Assessment of two techniques to merge ground-based and TRMM rainfall measurements: a case study about Brazilian Amazon Rainforest

The availability of accurate rainfall data with high spatial resolution, especially in vast watersheds with low density of ground-measurements, is critical for planning and management of water resources and can increase the quality of the hydrological modeling predictions. In this study, we used two classical methods: the optimal interpolation and the successive correction method (SCM), for merging ground-measurements and satellite rainfall estimates. Cressman and Barnes schemes have been used in the SCM in order to define the error covariance matrices. The correction of bias in satellite rainfall data has been assessed by using four different algorithms: (1) the mean bias correction, (2) the regression equation, (3) the distribution transformation, and (4) the spatial transformation. The satellite rainfall data were provided by the Tropical Rainfall Measuring Mission, over the Brazilian Amazon Rainforest. Performances of the two merging data techniques are compared, qualitatively, by visual inspection and quantitatively, by a statistical analysis, collected from January 1999 to December 2010. The computation of the statistical indices shows that the SCM, with the Cressman scheme, provides slightly better results.     

基于直方图区域生长的遥感图像阈值分割算法

传统阈值分割算法从单阈值扩展到多阈值的过程中,时间复杂度会大幅度增加,并且由于遥感图像信息复杂,会导致分割效果降低.为了解决这些问题,本文提出了基于直方图区域生长的遥感图像阈值分割算法.在本文算法中,每一个灰度级均作为1个初始阈值,用256个阈值将直方图分割成256个原始小区域.为了减少阈值数目,本文将小区域合并成大区...