遥感与GIS的青海湖岸线分维研究

讨论了TM图像以及分形几何学对青海湖岸线问题的求解算法,同时估算了不同像元尺度下,青海湖的岸线长度得出青海湖岸线的分形维数为1.0237,并探讨了其地学意义,研究表明,分形维数不仅是一种可行的表达岸线特征的方法,而且岸线分维数的计算可大大减少工作量和提高工作效率,可见遥感与GIS技术在岸线分维数的计算中,具有十分良好的应用前景。     

面向高光谱矿物填图的多特征结合降维方法研究

高光谱影像具有图谱合一的特点,图像空间信息是遥感影像的重要信息,但以往基于最佳波段选择的降维方法中只考虑基于灰度统计的特征空间信息,忽视了图像空间信息,而且计算量大。综合高光谱遥感影像的特征空间与图像空间信息,提出了一种多特征结合的高光谱影像降维方法并应用于矿物填图中。统计分析波段相关性并划分不同特征子空间;计算各波段的分形维数,在各子空间选择分形维数较小的波段作为候选波段;在候选波段中,计算待识别地物光谱间的相关系数,并快速选择出最佳波段组合。经实验,应用该方法选出的最佳波段组合影像清晰、不同蚀变矿物对比明显,根据特征选择提取出的矿物蚀变信息与应用成熟的光谱角制图(SAM)提取结果大致相同,表明结合图像空间和特征空间的降维方法能够选择出理想的波段组合,有效降低高光谱数据的维数,信息提取效果好。      

基于CT扫描红层砂岩孔隙多标度分形维数的确定方法

岩石作为一种典型的多孔介质,其内部孔隙结构、形态特征极为复杂,运用常规线性系统内参数描述较为困难,因而采用非线性系统内分形维数这一参数来定量表征孔隙结构的非线性分布特征较为合适。岩石内部孔隙结构分布具有统计意义上的分形特征,因此分形维数的确定对于定量表征孔隙结构分布规律,以及揭示岩石各种力学行为与物理力学指标有着重要意义。将图像处理与阈值分割、分形理论和数理统计相结合,针对CT扫描切片图像,三维重建孔隙结构空间分布模型,计算Hausdorff测度空间下孔隙结构分布盒维数与集束维数。同时,针对孔隙结构空间分布复杂程度的定量表征,提出体素盒维数与圆柱体空间集束维数假想,并通过多种数理统计方法进行假设检验。最后,指出孔隙结构分布是一种多标度分形模型,仅仅单个维数无法描述其全部细节特征,需采用多重分形谱来更为全面表征孔隙分布的细观特征。研究结果表明,Hausdorff测度空间下的平面盒维数可较为全面表征平面孔隙分布特征,但对于针对灰度CT图像构建的体素盒维数可替代传统意义下定义的盒维数,在细观尺度下能更可靠、准确、全面地定量表征孔隙体积分布规律; 集束维数实质是用来定量表征孔隙位置分布规律,若等于欧氏维数,则表明孔隙位置分布具有随机性。      

遥感土地覆被分类的空间尺度响应研究

不同空间分辨率遥感影像对区域土地覆被类型识别精度的影响是目前土地资源遥感研究中的热点议题。本文基于准同步的卫星传感器影像,以福建省长汀县河田盆地为研究区,结合野外调查的实验样本,依次采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）3种分类器,分析土地覆被分类结果在中高空间尺度序列（1~50 m）下的变化响应特征。结果表明：不同空间尺度下的地物分类结果存在显著差异（P<0.05）,其中总分类精度和Kappa系数均随影像分辨率的降低而先升高后降低,并于4 m分辨率处达到峰值,该结果与各类地物光谱反射率的空间尺度变化特征密切相关;而不同分类器对各空间尺度影像分类结果的影响程度差异较大（P<0.05）,其中SVM的分类精度最优,MLC次之,ANN的结果较差。此外,伴随影像空间分辨率的降低,不同土地覆被类型面积提取结果的变化规律不同,导致同类地物在不同空间尺度下的提取结果出现较大差异,表明在使用多源分辨率遥感数据进行土地监测等相关研究时,其伴随的结果误差不容忽视。     

广东省公路交通网络分形空间特征研究

基于分形理论,以GIS技术为支撑,利用回转半径法测算了广东省全域及其所辖21个地级市公路交通网络半径维数D_L、分枝维数D_b和对应相关系数R²。依据广东省公路交通网络的特点,将其辖区分为四个子区域:珠三角、东部沿海、西部沿海和粤北地区,分析其半径维数和分枝维数的空间分布特征。研究表明,珠三角地区为广东省公路交通网络密度最大、结构最复杂、功能最完善、连通性最优的区域;以珠三角为中心,广东省公路交通网络分形半径维数和分枝维数随距离增大而衰减,沿海衰减程度微弱,粤北衰减程度较大。结果显示,半径维数和分枝维数结合能够更为合理系统地分析交通网络分形特征的时空差异特性。     

空间分辨率与纹理特征对多光谱遥感分类的影响

多光谱遥感分类与影像空间分辨率有着密切的关系,在适宜空间分辨率影像上进行地物分类能够获得更高的精度。随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征被广泛用于遥感分类,但由于不同地类空间尺度不同,纹理对不同地物分类的影响程度也有所差异。本文基于高分一号2 m全色和8 m多光谱影像融合后的高空间分辨率多光谱数据构建反射率空间序列,选用3种分类方法对序列分类,并分别计算2 m融合数据及8 m多光谱影像的纹理特征,选择特征波段与相应多光谱波段组合用以分类研究,最后计算混淆矩阵评价分类精度。研究结果表明,通过回归分析得到多光谱分类的最佳空间分辨率为5 m,与其他研究中利用全色波段分类的结论一致,这说明最佳空间分辨率的选择不受光谱信息影响;对多光谱分类精度随空间分辨率变化的变化趋势分析发现,分类精度在20~30 m分辨率范围区间内快速降低,这为多光谱遥感分类数据空间分辨率的选择提供了重要参考;此外,对光谱与纹理特征结合后不同地类分类精度的变化分析显示,加入纹理特征后,冬小麦、人工建筑、有林地和水体的分类精度在2 m分辨率下分别提高了1.49%、1.51%、4.94%、1.54%,8 m分辨率下分别提高了2.95%、10.95%、5.91%、5.14%,说明引入纹理特征有利于提高分类精度,但其对不同地物类型、不同分辨率影像的影响程度不同。     

高压压汞联合分形理论分析致密砂岩孔隙结构:以鄂尔多斯盆地合水地区为例

孔隙结构是致密砂岩储层的关键要素,制约油气在储层中的储集与流动,而储层孔隙结构是目前非常规油气勘探开发研究的重点和难点。选取鄂尔多斯盆地合水地区上三叠统延长组长7段10块致密岩心样品,开展高压压汞和X-衍射等实验,运用分形理论研究储层孔喉分形特征,并分析分形维数与储层物性、孔隙结构参数与矿物含量之间的关系。研究结果表明:根据压汞曲线形态和孔隙结构参数将储层分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类,其储集性能和渗流能力依次递减,微观非均质性依次增强。不同类型的储层具有不同的分形特点:根据分形曲线存在的拐点0.05和0.02 μm,将实际情况和IUPAC提出的孔隙大小划分标准结合,Ⅰ类储层孔隙分为大孔(＞50 nm)和中孔(50~6 nm);Ⅱ、Ⅲ类储层据拐点分为中孔A段(50~20 nm)和中孔B段(20~6 nm);平均分形维数依次增大,分别为2.619 3,2.745 4,2.852 6,非均质性逐渐增强。较少的大孔贡献了主要的渗透率,分形维数反映的主要是孔隙大小非均质性。分形维数与部分矿物存在较好的相关性,矿物成分及其含量是决定分形维数大小的内在因素,进而影响储层的质量和孔隙结构特征。      

线状空间数据传输的几何相似性度量算法与实验分析

 同一地物在不同比例尺或者不同来源的地图上通常存在着相似性,对于图形几何形似性度量方法的研究有利于地图编制、查询、匹配、更新。线状地物要素在地图中占有很大的比例,因此,本文以线状空间目标为例,在前人的基础上给出了线状空间数据的几何图形相似性度量模型:(1)以差异距离作为相似性特征的位置相似度;(2)以分形维数作为相似性特征的形状相似度;(3)以长度或者周长作为相似性特征的大小相似度。相对于(3)大小相似度而言,(1)位置相似度、(2)形状相似度综合考虑了几何图形整体统计的方法和局部几何特征结构。完成多尺度传输的线状空间数据几何相似性度量实验,并对数据传输量与几何相似性度量方法进行比较,实验结果表明:基于广义Hausdorff距离模型的中位数Hausdorff距离的位置相似性对于空间数据渐进性传输具有稳定性和可行性。最后,总结了本文的研究成果,并展望了该方向进一步研究的若干问题。     

一种分形图形及其算法

根据分形的性质，构造了一个新的分形图形，它的豪斯道夫维数是log5／log3，研究了给出的分形图形的两种算法。     

分形内插法及在不规则线状实体形态变换中的应用

论述了分形内插的基本方法 ,提出了基于局部图形特征的分形内插 ,并编制程序实现了线状实体的分形内插 ,该方法的深入讨论 ,为在不同尺度下空间物体的形态变换提供了较为有效的途径     

卫星遥感图像空间分辨率适用性分析

从卫星遥感图像空间分辨率的定义出发,简述了影响卫星遥感图像空间分辨率的几种因素。根据各研究领域和研究层次对卫星遥感空间分辨率的不同需求,给出其相应的空间分辨率。从测绘制图的角度确定了不同比例尺地图所需要的卫星遥感图像空间分辨率大小。讨论了当前主要遥感信息源的应用范围,并结合案例对其适用性进行了分析,最后指出了卫星遥感技术目前存在的一些问题,提出了几点看法。     

基于最大公约数的遥感影像空间尺度转换算法

多源、多尺度遥感影像为研究不同尺度的地表变化提供了丰富的数据。但其在作比较研究时,通常会涉及空间尺度统一问题,当多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时,其空间尺度统一相对困难。为此,本文针对多源、多尺度遥感影像间尺度比较时所涉及的空间尺度转换问题,提出了最大公约数的空间尺度转换算法,并以IKONOS多光谱影像为数据源,采用若干商业软件和本文所提算法进行空间尺度转换比较实验;同时,利用均值、标准差和相关系数等6个评价指标对空间尺度变换后的影像进行定量评价。结果表明,本文提出的空间尺度转换方法对原始影像的光谱信息等特征具有很好的保真性,简单易行,可实现遥感影像任意空间尺度的转换,解决了多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时的空间尺度转换问题。     

基于街景图像的城市环境评价研究综述

城市环境评价研究传统上采用基于现场调研的方法,难以在大范围、精细化的尺度上进行评估。街景图像具有覆盖面广、能提供街道层级景观信息,且数据采集成本低的优势,为城市环境评价研究提供了大样本数据源和新的研究思路。人工智能技术的不断突破和其在各领域的应用,使得在大范围空间尺度上,基于街景图像进行城市环境评价研究成为可能。本文首先对城市环境评价常用的3种数据源（街景图像、遥感影像和地理标记社交媒体数据）进行对比分析,归纳街景图像在城市环境评价中的优势;然后,从方法学的角度把基于街景图像进行城市环境评价过程中使用的方法分为4大类别（基于图像分析的方法、基于统计分析的方法、基于人工智能的方法和基于空间分析的方法）;接着,从城市物理环境、社会环境、经济环境、美学环境,综述了街景图像在城市环境评价中的应用研究进展;最后,对现有研究成果进行了总结并对未来研究方向提出展望。     

综合多层优选尺度的高分辨率影像分割

采用面向对象方法处理高空间分辨率遥感影像时,影像分割质量对后续影像的信息提取结果影响很大。本文主要针对高分辨率影像分割中地物多尺度的问题,提出了一种基于多层优选尺度的高分辨率影像分割算法。该算法首先采用一系列规律变化的尺度对高分辨率影像进行多尺度分割,然后通过单分割层全局标准差的变化与尺度的关系确定一组最优分割尺度。在此基础上,通过各优选分割层之间的包含关系,局部建立多层次对象树,从整体上形成影像森林;通过局部同质性异质性综合评价指数的比较及父层光谱特征的限制来选取多层次对象树中的优势对象,从而获得最终的高分辨率影像分割结果。最后,本文分别采用了Geoeye和ZY3多光谱影像进行了2组分割实验,结果表明本文算法能有效地提高正常分割影像对象的比例。     

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Evaluating Spatial Heterogeneity of Land Surface Hydrothermal Conditions in the Heihe River Basin

Land surface hydrothermal conditions(LSHCs) reflect land surface moisture and heat conditions, and play an important role in energy and water cycles in soil-plant-atmosphere continuum. Based on comparison of four evaluation methods(namely, the classic statistical method, geostatistical method, information theory method, and fractal method), this study proposed a new scheme for evaluating the spatial heterogeneity of LSHCs. This scheme incorporates diverse remotely sensed surface parameters, e.g., leaf area index-LAI, the normalized difference vegetation index-NDVI, net radiation-Rn, and land surface temperature-LST. The LSHCs can be classified into three categories, namely homogeneous, moderately heterogeneous and highly heterogeneous based on the remotely sensed LAI data with a 30 m spatial resolution and the combination of normalized information entropy(S') and coefficient of variation(CV). Based on the evaluation scheme, the spatial heterogeneity of land surface hydrothermal conditions at six typical flux observation stations in the Heihe River Basin during the vegetation growing season were evaluated. The evaluation results were consistent with the land surface type characteristics exhibited by Google Earth imagery and spatial heterogeneity assessed by high resolution remote sensing evapotranspiration data. Impact factors such as precipitation and irrigation events, spatial resolutions of remote sensing data, heterogeneity in the vertical direction, topography and sparse vegetation could also affect the evaluation results. For instance, short-term changes(precipitation and irrigation events) in the spatial heterogeneity of LSHCs can be diagnosed by energy factors, while long-term changes can be indicated by vegetation factors. The spatial heterogeneity of LSHCs decreases when decreasing the spatial resolution of remote sensing data. The proposed evaluation scheme would be useful for the quantification of spatial heterogeneity of LSHCs over flux observation stations toward the global scale, and also contribute to the improvement of the accuracy of estimation and validation for remotely sensed(or model simulated) evapotranspiration.     

Scale issues of wetland classification and mapping using remote sensing images: A case of Honghe National Nature Reserve in Sanjiang Plain,Northeast China

Wetland research has become a hot spot linking multiple disciplines presently. Wetland classification and mapping is the basis for wetland research. It is difficult to generate wetland data sets using traditional methods because of the low accessibility of wetlands, hence remote sensing data have become one of the primary data sources in wetland research. This paper presents a case study conducted at the core area of Honghe National Nature Reserve in the Sanjiang Plain, Northeast China. In this study, three images generated by airship, from Thematic Mapper and from SPOT 5 were selected to produce wetland maps at three different wetland landscape levels. After assessing classification accuracies of the three maps, we compared the different wetland mapping results of 11 plant communities to the airship image, 6 plant ecotypes to the TM image and 9 landscape classifications to the SPOT 5 image. We discussed the different characteristics of the hierarchical ecosystem classifications based on the spatial scales of the different images. The results indicate that spatial scales of remote sensing data have an important link to the hierarchies of wetland plant ecosystems displayed on the wetland landscape maps. The richness of wetland landscape information derived from an image closely relates to its spatial resolution. This study can enrich the ecological classification methods and mapping techniques dealing with the spatial scales of different remote sensing images. With a better understanding of classification accuracies in mapping wetlands by using different scales of remote sensing data, we can make an appropriate approach for dealing with the scale issue of remote sensing images.     

高空间分辨率遥感影像多尺度分割优化组合算法

高空间分辨率遥感影像能够充分地描述地表覆盖空间异质性,可用于提取地面目标物。然而高空间分辨率在像元尺度的目标提取时易产生"椒盐效应"问题,面向对象的小尺度影像分割也受此效应影响;而大尺度的影像分割造成较小目标的遗漏。本文提出了一种针对高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合算法MOCA(Multi-scale-segmentation Optimal Composition Algorithm),基于后验概率信息熵指标选择影像中每个地面目标的最优分割尺度并集成组合,获得高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合结果。本文使用F指标和BCI(Bidirectional Consistency Index)两种指标评估地面目标物提取精度,并将MOCA与同类多尺度分割方法进行比较。实验结果表明,本文提出的MOCA算法可实现多个分割尺度的最优组合,并获得较高的地面目标物提取精度。     

异源遥感影像融合的辐射分辨率规范化方法

遥感影像融合算法,在增强多光谱影像空间分辨率的同时,可实现影像间的信息互补,提高遥感影像的解译能力。异源影像的融合受影像间配准精度及其在时相、空间分辨率和辐射分辨率之间差异的影响,而不同辐射分辨率对异源遥感影像融合所产生的影响及其纠正方法还缺乏深入的研究。为此,本文提出了异源影像融合的辐射分辨率规范化方法。该方法在统一像元值量化区间的基础上,将其乘以相同的比例系数转换到更高的辐射分辨率的量化区间,以减小融合过程由于数据位数取舍而引起的影像信息丢失。研究表明：本文所提出的辐射分辨率规范化方法的取整融合或以实数形式融合,其结果几乎没有差别;而其他转换方法的取整结果均较实型结果差。由于直接采用反射率值进行融合会使其结果产生严重的光谱失真,因此,应采用辐射分辨率规范化方法将反射率值进行转换后再做融合。