高光谱--遥感测绘的新机遇

通过对高光谱遥感技术的主要优势、基本特征和地理空间信息探测潜力的分析,展示了高光谱数据在遥感测绘领域大规模应用的可能性.同时,还分析了围绕高光谱测绘应用相关的一系列问题,包括高光谱数据的测绘需求、面向测绘应用的高光谱影像分析的关键技术、高光谱遥感测绘模式以及实用化系统建立的设想等.通过对这些问题的进一步深化研究,高光谱技术就可充分与现有的遥感测绘手段有机结合,并对地理空间信息的遥感探测技术产生有力的推动.     

基于形态学的空间信息和光谱信息SVM影像分类

提出一种基于数学形态学的空间信息和光谱信息集成的影像分类方法,并分析该方法相对于单纯基于像元光谱特征的分类方法所具有的优势。对ROSIS高分辨率高光谱影像、北京中关村地区OMIS高光谱遥感影像两组数据进行SVM分类验证,试验表明,基于空间信息和光谱信息的分类技术能产生较好的分类结果。     

浅析无人机影像工程化处理在测绘保障中的应用

分析了无人机的平台系统、无人机影像传输的原理,研究了影像的快速拼接、点云数据提取、TIN三角网构建、DEM数据和等高线的生成。通过对无人机影像工程化处理,为应急测绘提供实时地理空间信息保障。     

基于软硬件一体化无人机遥感影像快速处理的技术研究

随着测绘科学技术和地理信息产业的发展,遥感影像信息快速处理的需求越来越大,其中无人机遥感技术日益成熟。为了进行无人机遥感影像数据实时接入快速处理与分析,针对无人机遥感影像信息快速处理关键技术,使用基于基准图快速匹配和逐行带并行空三的无人机数据快速处理系统。本文主要对无人机遥感影像处理系统的飞行平台、飞控系统、硬件设备以及灾害、测绘方面应用进行了探索性的技术研究。     

高光谱遥感影像混合像元分解研究进展

受高光谱成像仪低空间分辨率及复杂地物的影响,高光谱遥感图像存在大量混合像元。为提高地表分类精度以及满足亚像元级目标探测的需求,混合像元分解技术一直是高光谱遥感研究热点之一。本文主要对高光谱混合像元分解技术中的核心问题:端元数目估计、端元提取算法、丰度估计算法进行综述,系统地分析了各种典型算法的原理及优缺点,进一步阐述研究过程中建立高精度遥感混合反演模型与遥感产品业务化中的混合像元分解技术难题,同时针对今后混合像元分解技术发展方向,指出在继续引入新型算法理论方法基础上,结合用户应用需求,推进高光谱混合像元分解算法业务化应用,为高光谱遥感工程化应用提供支持。     

高光谱影像数据预处理技术评价

高光谱影像数据预处理是构建高效的影像数据库以及实现地理目标成分信息反演与地理目标识别的基础。本文从反射率演算、光谱微分技术以及高光谱影像数据的降维处理等三个方面对高光谱影像数据预处理进行了研究。实现了基于高光谱影像的反射率反演算法，针对高光谱遥感数据影像分辨率比较低的现状，提出了直方图均衡化、色调平衡、对比度调整等影像处理算法，并给出了实验结果。     

基于多级信息网格的海量遥感数据存储管理研究

随着遥感探测技术的高速发展,空间信息呈爆炸式增长。针对目前现有遥感数据存储管理系统数据量大、数据来源丰富、查询检索慢等问题,本文提出了一种基于GeoSOT网格的遥感数据组织方案,并首次在关系型数据库中增加数组数据类型的剖分网格编码列,来存储遥感影像元数据中空间信息,对数据进行逻辑剖分索引,从而实现影像数据的统一存储与空间区域检索。试验选择Kingbase关系型数据库作为测试平台,通过模拟全球范围的影像数据,与Oracle平台进行对比试验。结果表明本文的检索效率具有明显优势,可有效提高遥感数据整合、检索效率,为现有遥感数据存储中心或管理系统提供了一种高效、可行的方案。     

基于EMP与混合核SVM的高光谱遥感影像分类

传统的SVM模型采用同一映射形式的单核模式对叠加的空间特征和光谱特征进行处理,往往无法得到理想的结果,为了解决该问题,提出了一种基于扩展的形态学剖面(EMP)与混合核SVM的高光谱遥感影像分类方法.该方法首先通过EMP有效提取空间信息,再采用不同的核函数处理空间信息与光谱信息,最终完成混合核SVM的高光谱影像分类.对多种组合形式的单核以及多核SVM模型进行了对比分析,结果表明,该方法具有较高的适应性,对于高光谱遥感影像的分类精度较高.     

高光谱遥感影像管理系统的设计与实现

由于高光谱数据的海量高维特征,使得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、处理、分析,表现等管理操作。因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统,是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一。本文在研究的过程中,对当前影像管理系统的发展作了大量的分析,利用成熟的关系数据库和程序设计语言,开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高光遥感影像和其他遥感信息,提高影像管理效率。系统已初步实现了多景高光谱遥感影像检索,可以任意加载、导入高光谱遥感影像,运行效果良好。     

面向新型基础测绘的遥感影像数据源保障探讨

卫星遥感影像是现代基础测绘最为重要的数据源之一,随着新型基础测绘对卫星影像数据的要求不断提高,我国卫星遥感影像数据源建设水平与新型基础测绘数据需求的不匹配问题也变得更加突出。该文通过分析新型基础测绘在覆盖范围、分辨率、时效性和覆盖频次等多方面的新需求,结合国内外遥感卫星资源,提出了基于虚拟星座的多星协同影像获取解决方案,并从构建虚拟星座、多星组网拍摄、多源影像优选等关键技术点介绍了虚拟星座的构建途径。最后通过在第一次全国地理国情普查标准时点核准遥感影像保障工作中的成功应用,验证了基于虚拟星座的多星协同影像获取方案的可行性和有效性,同时表明其在新型基础测绘影像保障方面具有广阔的应用前景。     

高光谱遥感影像管理系统的设计与实现

由于高光谱数据的海量高维特征,使得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、处理、分析、表现等管理操作.因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统,是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一.本文在研究的过程中,对当前影像管理系统的发展作了大量的分析,利用成熟的关系数据库和程序设计语言,开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高光遥感影像和其他遥感信息,提高影像管理效率.系统已初步实现了多景高光谱遥感影像检索,可以任意加载、导入高光谱遥感影像,运行效果良好.     

Advanced processing techniques for remotely sensed imagery

综述了遥感影像信息处理技术的研究进展,主要包括高分辨率影像信息提取技术、影像超分辨率、高光谱影像处理和目标探测,以及遥感影像处理与分类的人工智能方法.对于高分辨率影像处理,从纹理、形状、结构和对象的角度探讨了空间信息提取对于高分辨率影像解译的意义和作用,分析了小波纹理、空间共生纹理、形状特征提取和面向对象分类技术的进展和存在的问题;对于超分辨率技术,文章主要介绍了超分辨率技术的最新进展,及其在遥感影像(sPOT5和MODIS)中的应用;在高光谱数据处理方面,从纯净像元和混合像元两方面介绍了最新的进展.对于纯净像元方法.主要分析了植被指数和统计方法,混合像元方面,则主要分析了像元分解、端元提取的最新技术方法;在智能化信息处理方面,先回顾了神经网络和遗传算法在遥感图像处理中的应用,然后介绍了人工免疫系统对多、高光谱遥感影像分类研究的最新进展.     

信息化测绘体系中航测遥感数据管理与信息统计系统的设计与实现

航测遥感测绘产品的生产已基本实现数字化工艺和自动化流程,但生产过程中数据及信息仍采用传统方式管理,已不适应信息化测绘发展对地理空间信息加工与处理自动化、智能化、实时化的要求。本文结合测绘生产实际,在对信息化测绘体系中遥感数据生产工艺进行研究的基础上,通过对数据的状态信息、操作权限的设定,实现数据自动流转,并随数据的流转自动进行信息的流转和记录,实现遥感数据生产与信息统计一体化管理。     

高光谱影像子空间分析孤立森林异常目标探测方法

复杂的背景信息和高维冗余波段是影响高光谱遥感影像异常目标检测精度的重要因素.本文针对高光谱影像异常目标提取提出了一种子空间分析孤立森林探测方法.该方法不对背景做高斯分布假设,通过正交子空间分析增强输入特征影像中潜在异常目标与背景之间的对比度,通过主成分分析法降维来降低孤立森林算法带来的不确定性,运用了全局和局部结合的思想实现异常目标检测.在停机坪、海滩、港口和草地4个不同场景的高光谱影像上的试验结果表明,本方法的异常目标提取精度较经典方法取得了更好的结果.该方法不仅有效地处理了高光谱遥感影像的复杂背景和高维问题,还有效地利用了空间信息.     

空间信息定位系统及其发展趋势

人类一切活动离不开地理空间.以数字地图或遥感图像为地理基础的空间信息,与定位模型（地图投影系统）相结合构成的空间信息定位系统,是一切空间信息的载体和定位的基础.它使其应用的空间信息具有统一的地理坐标和平面坐标系统,使其点位具有可量度性。这种对于空间信息定位系统的新认识,将空间信息科学与地理基础紧密联系起来,使空间信息成为一种可视化的信息产业,使空间信息分析、空间信息模型和模拟有了可靠的基础和依托c空间信息定位技术是现代科学技术、工程技术领域应用最为广泛的一类技术,传统的测绘技术就是其中历史悠久、应…     

基于GIS的多源地理空间信息提取方法

以解决地理空间信息数据重复采集、准确地完成土地类型的分类和相关信息的提取为出发点,提出基于地理信息系统(GIS)技术的多源地理空间信息提取方法.通过设计多源地理空间信息数据目录节点,准确查找多源地理空间信息数据;通过相应组件调用各类型数据模块实现数据读取,并通过可视化窗口呈现,充分利用多源地理空间信息数据;结合ArcGIS实行解读到的信息数据预处理,依据决策树获取分类规则,将分类规则导入遥感图像处理平台(ENVI)完成多源地理空间遥感影像分类,利用决策树对其完成信息提取.测试分析结果表明:设计方法能够有效完成多源地理空间信息的准确分类及提取,提取结果可清晰呈现所划分的类型全部信息.     

高光谱遥感影像异常目标检测研究进展

随着航空航天技术与遥感技术的不断发展,遥感影像在诸多领域的应用不断拓展,其中高光谱分辨率遥感影像具有“图谱合一”的特点,即该数据既包含了具有强大区分性的地物光谱信息,又包含了丰富的地物空间位置信息,因此高光谱数据具有非常大的应用潜力。高光谱异常目标检测问题,是在对目标先验信息未知的前提下,根据光谱与空间信息实现对区域中的异常目标的进行“盲”检测,因此其在资源调查、灾害救援等领域发挥了巨大的作用,是遥感领域非常重要的研究课题。本文针对高光谱遥感影像异常目标检测研究方向,首先总结阐述了目前高光谱异常目标检测问题的主要研究进展,根据算法原理的不同对现有主流算法进行了分类与总结,主要分成了基于统计学、基于数据表达、基于数据分解、基于深度学习等不同的种类的方法,并对每类方法的特点进行分析。随后通过对现有方法的调研、分析与总结,提出了数据库拓展、多源数据融合、算法实用化等高光谱异常检测研究未来发展的3个方向。     

雄安新区马蹄湾村航空高光谱遥感影像分类数据集

高光谱遥感影像分类数据集主要用于辅助高光谱遥感分类算法的精度验证、效率评价及性能评估，一般包括高光谱遥感影像、影像对应地物类别标注以及相关信息文档等内容。常用的高光谱遥感影像分类数据集以欧美为主，如India Pines、Salinas、KSC等。随着中国高光谱遥感传感器技术发展和学术交流机制的日臻完善，国内也发布了高光谱遥感分类数据集，如江苏省常州的茶树数据集。较于欧美高光谱遥感分类数据集的广泛应用，中国高光谱遥感分类数据集的发布与应用仍偏少。近年来，中国高质量高光谱遥感数据获取能力大幅增强，提升了中国高光谱遥感共享数据源的数量及质量，为促进中国高光谱遥感应用研究及业务化能力提供了支撑。本分类数据集包括雄安新区马蹄湾村高光谱影像数据，由中国科学院上海技术物理研究所研制高分专项航空系统全谱段多模态成像光谱仪采集，光谱范围为400—1000 nm，波段250个，影像大小为3750×1580像元，空间分辨率0.5 m；同步实地调研地类分布19种，包括水稻茬、草地、榆树、白蜡、国槐、菜地、杨树、大豆、刺槐、水稻、水体、柳树、复叶槭、栾树、桃树、玉米、梨树、荷叶、建筑。利用随机森林分类方法对该数据进行了分类验证，分类精度可达97%。该数据集（下载方式：http：//www.hrs-cas.com/a/share/shujuchanpin/2019/ 0501/1049.html）可为中国经济作物高光谱精细分类研究提供良好的数据支持，更可为中国高光谱遥感载荷业务化应用发展提供有力促进。     

海量遥感影像数据共享服务系统的工作流程

作为重要的地理信息资源的遥感影像,数据量非常庞大,数据结构和组织也很复杂,这对于数据库管理技术提出了更高的要求。江苏省测绘工程院与北京博思科空间信息技术有限公司联合开发了海量遥感影像数据共享服务系统,就是为了有效地进行海量影像的数据录入、管理、浏览、处理和发布,所定制的专用工具。本文主要就系统开发采用的工作流程进行介绍和探讨。     

海陆空多源地理空间信息的融合共享

面对多源地理空间信息融合共享的问题,按照信息化测绘的理论,将问题产生的原因总结为测量与制图不分、职责与标准不分、数据与产品不分以及认知与产品不分等四大原因;同时,参考国外测绘技术的演变,提出了一个包含调整任务分工、强化测绘理论、变革技术体系等三大手段在内的多源地理空间信息的融合模式和共享策略.最后给出了一个多源地理空间信息融合的示例,并指出了为实现多源地理空间信息融合共享所应当采用的具体方法.