遥感影像融合的质量评价探讨

数字图像融合方法可以获得高分辨率和多光谱的遥感融合图像。为了在摄影测量生产中应用遥感融合图像,其质量必须得到检验。本文对融合遥感图像质量的检测从主观评价、客观评价、几何质量评价等三种方法进行了探讨。实践表明,经过这三种方法的检测能够保证融合的图像高质量地应用于摄影测量生产。     

考虑人类视觉特征的融合图像评价方法

图像质量评价是遥感图像融合必不可少的环节，对融合图像的客观评价具有较好的研究价值，好的客观评价指标应尽量与主观评价一致。针对全色图像和多光谱图像的融合质量评价，在考虑人类视觉系统的多通道分解和对比度敏感特性的基础上，首先修改颜色失真和结构相似度来分别评价光谱信息和空间信息，然后综合两者作为融合图像的整体评价。以SPOT5图像和高分二号卫星图像为原始数据，对7种融合图像的质量进行了评价。实验表明，对于高分辨率的遥感图像，这种引入了人类视觉特征的融合评价方法与主观评价有很好的一致性。     

遥感图像质量等级分类的深度卷积神经网络方法

遥感图像应用发展对图像质量的要求越来越高,不同质量的遥感图像往往需要不同的处理方法和参数。通过遥感图像质量等级分类研究,不仅能够为遥感图像的处理提供先验信息,还能够对遥感图像的客观质量评价和传感器的成像效果进行评估。为了克服现有的遥感图像质量等级分类方法计算参数获取困难、等级数量少的缺点,利用深度学习方法的分类机能,通过改进特征提取网络和等级分类设计,建立了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像质量等级分类模型。通过质量等级分类预处理后,利用经典的深度学习方法进行目标检测实验。结果表明,所提方法在西北工业大学遥感图像数据集上质量等级分类的准确率、召回率、精确率和F1最高能达到0.976、0.972、0.974和0.973, 优于传统算法。利用卷积神经网络实现遥感图像质量等级分类,既拓展了深度学习的应用领域,又为遥感图像质量评估提供了一个新方法。     

Pleiades-1卫星影像的图像融合方法研究

图像融合可以提高原始图像的质量、增加可视性效果、充分挖掘影像特征,为影像后期的深入分析提供数据支撑,但现有与Pleiades-1卫星影像有关的图像融合方法还甚为少见。因此,本文以遥感处理软件(ENVI4.8)为处理平台,采用该软件自身提供的HSV,Brovey,PC,Gram-Schmidt,Color normalized,PAN Sharpening变换6种融合方法对Pleiades-1卫星影像进行融合处理,经主观评价和定量评价后可以看出,Gram-Schmidt变换能明显提高原始图像的质量,融合后的效果最好,因此Gram-Schmidt变换是Pleiades-1卫星影像最佳的融合方法。     

基于支持向量机的遥感影像辐射质量评价方法

当代摄影测量与遥感技术的迅速发展,已经步入大数据时代,如何对获得的海量数字影像的辐射质量进行评价是一个值得重视的问题。本文从信息量、清晰度、灰度分布3个方面选择了10个评价指标作为影像特征,利用支持向量机监督学习的方法对以资源三号为例的遥感影像的辐射质量进行评价及结果分析。试验结果表明,本文方法得到的评价结果与人工评价结果较为一致,准确度较高,并且自动化程度高,可应用于遥感影像的辐射质量评价。     

遥感影像融合质量评价方法研究

在多源遥感影像融合中,融合技术的千差万别使得融合方法对影像质量起着关键作用。如何准确地评价融合质量是影像融合的一个重要组成部分。本文通过主观评价和客观评价法对遥感影像融合的质量进行了探讨,利用Matlab系统分析了遥感影像融合中的评价指标,对PCA、IHS和Brovey融合法进行了对比分析。     

面向摄影测量的数字图像融合系统的设计与应用

为了解决摄影测量生产中,单一遥感图像的信息不足,综合应用多源遥感图像,有效提高图像的空间分辨率和光谱分辨率,以满足境内困难地区和境外目标的军用地形图测绘生产的需要,本文讨论了面向摄影测量的数字图像融合系统的设计思路,并介绍了应用该系统生成的融合图像在摄影测量生产中的应用情况。     

不同遥感影像融合方法的质量评价

近年来,随着遥感技术的迅猛发展,多源遥感影像数据越来越多,有效利用这些海量遥感数据是遥感领域的一大热门话题,同时,对融合后的遥感影像进行质量评价使融合处理过程得到优化,也是影像融合中必不可少的一个重要环节。重点利用ERDAS软件,分别采用Brovey变换法、IHS变换法、高通滤波法以及主成分分析法对影像进行融合实验,并对融合后的影像进行主观评价;采用Matlab编写程序,提取了融合影像的定量评价指标均值、标准差、平均梯度、信息熵和相关系数,完成了对融合影像的客观评价;最后对融合后的遥感影像进行了对比分析,得出主成分分析法的影像在光谱保持特性上最好,Brovey法在信息量的保持和清晰度上都优于其他的融合方法,而通过IHS变换法的融合影像与原始影像的相关性最好的结论。     

我国摄影测量与遥感发展探讨

随着摄影测量发展到数字摄影测量阶段及多传感器、多分辨率、多光谱、多时段遥感与其他边缘学科的交叉渗透、相互融合,摄影测量与遥感已逐渐发展成为一门新型的地球空间信息科学。分析近年来我国摄影测量与遥感技术表现出的许多新的特点,分别从数字摄影测量、航空摄影自动定位技术、近景摄影测量、低空摄影测量、机载激光扫描、稀少或无地面控制的卫星影像测图及应用、SAR数据处理、多源空间数据挖掘、遥感图像处理的智能化实用系统等方面予以总结。     

基于Contourlet-GSSIM的无参考遥感图像质量评价研究

Contourlet变换是一种具有多分辨率、多方向性的图像二维表示方法。为了对遥感图像进行质量评价,本文提出了一种基于Contourlet变换的梯度结构相似度(GSSIM)无参考遥感图像质量评价方法。首先根据主观质量评价标准,组织20位遥感专家采用DMOS评分方法对150幅高斯噪声图像和150幅椒盐噪声图像进行评价,建立主观评分库;然后将待评价失真遥感图像通过高斯低通滤波器来构造参考图像,并对图像进行Contourlet变换,计算GSSIM,实现质量评价;最后,为了定量分析算法的性能,将评价结果回归到DMOS空间,并与RMSE(均方根误差)、PSNR(峰值信噪比)等评价方法进行比较。试验结果表明,该方法能客观地评价遥感图像的质量,其结果与人眼视觉评判结果一致。     

房屋震害预测数字化辅助方法

为提高房屋震害预测效率,将数字化技术应用于房屋震害预测分类工作中。利用航空摄影测量、遥感及地理信息系统技术,提出两种房屋震害预测分类数字化辅助方法。若预测区域有符合条件的遥感影像对,利用航空摄影测量技术可获得DSM及DEM模型,进一步从层数上对建筑物进行分类。另一种方法则是利用遥感技术提取有关建筑物阴影信息,由阴影计算建筑物层数,进而对建筑物进行分类。利用地理信息系统自动统计不同类建筑物总面积,画出不同类建筑的地理分布图。与传统方法相比,这种方法效率高,可以纵览全局,减少房屋震害预测现场调查工作量,提高震害预测工作效率。     

遥感影像时—空融合的“点”—“线”—“面”质量评价

遥感影像时—空融合可集成多源数据高空间分辨率和高时间分辨率互补优势,生成时间连续的高空间分辨率影像,在遥感影像的动态监测与时序分析等方面具有重要应用价值。然而,现有多数研究往往基于单一数据产品对时—空融合算法进行评价,而在实际生产应用中,需要验证算法在多种遥感产品数据的融合表现;此外,目前研究大多基于"单点时刻"进行评价,忽略了时—空融合在"时间线"上的有效验证。本文提出遥感影像时—空融合的"点"—"线"—"面"多角度综合质量评价策略,基于Landsat TM和MODIS影像,建立了时—空融合系列数据集,包括地表反射率、植被指数和地表温度,并在此基础上从单时相("点")、时间序列("线")、多种数据产品("面")多个角度对4种典型融合算法进行定性和定量的综合评价。结果表明,基于不同产品类型的数据集更能充分验证算法性能,且结合单点时刻和时间序列的评价更加客观。     

高分光学遥感影像全参照质量评价指标对比研究

影像质量评价对遥感影像处理起着非常重要的作用。本文在论述当前常用全参照遥感影像质量评价指标的基础上,选用IKONOS,TM,SPOT,QuickBird四幅光学影像作为实验原数据,首先对各影像添加不同程度的高斯白噪声和降质重采样处理,然后以原数据作为全参照进行统计对比分析,验证信息熵、清晰度、均方误差、峰值信噪比、结构相似度5个常用影像质量评价指标的可靠性。通过对实验结果的分析与总结,得出了一些有益结论,可为光学遥感影像的选取与处理提供参考。     

摄影测量与遥感技术专业实训教学改革与实践

实训教学质量是实现高职人才培养目标的重要环节,本文通过对高职摄影测量与遥感技术专业培养目标的分析,从营造实训环境、加强实训教学队伍建设、开创创新型实训项目、实施实训教学评价四个方面对高职摄影测量与遥感技术专业实训教学进行改革,通过实践,证明了该改革有利于提高高职摄影测量与遥感技术专业实训教学质量。     

基于支持向量机的SPIN－2影像与SPOT－4多光谱影像融合研究

遥感影像融合是解决多源海量数据富集表示的有效途径之一。针对高分辨率遥感数据SPIN-2(2m)与多光谱遥感数据SPOT-4(20m)的影像融合，提出了基于支持向量机(SVM)的遥感影像融合的新方法。建立了基于SVM的遥感影像融合模型，并进行了分类融合实验，实验效果较好。最后给出了分类融合评价。结果表明，支持向量机可用于遥感影像融合，且分类融合精度较高。     

基于图像匹配的机载遥感影像质量自动检查方法研究

航空遥感平台和技术的发展,促进了航空遥感影像在基础地理信息获取、国土监测、环境监测、应急救灾等各个领域中的应用。同时,航空遥感系统对飞行环境、气候气象反应较为灵敏,遥感影像质量的检查十分重要。本文系统地阐述了航空遥感影像质量中旋转角、航向重叠率、旁向重叠率、航带生成等参数的计算理论与方法,该方法是适应数字遥感影像的现状上提出的,并且通过自行开发的系统对算法的可行性和有效性进行验证。本文利用2009年6月机载遥感系统拍摄的1400多张影像进行实验。实验结果表明技术方法、软件系统都较为有效,达到机载遥感影像质量自动检查要求。