遥感影像智能解译样本库现状与研究

我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文面向大范围多源遥感影像地物信息智能解译需求,在分析现有样本集现状及问题的基础上,研究提出遥感影像智能解译样本库设计方案,并在此基础上设计了基于互联网的样本协同采集与共享服务框架.本文将为多源遥感影像样本库建设提供参考,为大范围遥感影像智能解译提供支持.     

沂沭断裂带北段活动构造遥感地质解译与检验

根据卫星遥感影像色彩、色调异常、构造地貌、水系和纹理特征,提炼了活动构造遥感地质解译的垂直错动标志和水平错动标志,进行了沂沭断裂带北段的活动构造遥感地质解译,编制沂沭断裂带北段的遥感地质断裂构造解译图,实现了活动构造遥感地质解译的野外地质考察与检验,初步确定沂沭断裂带北段断裂的空间分布和断裂的活动性。沂沭断裂带北段活动构造遥感地质解译与检验的实践证明,具有周期性、视野宽广和信息丰富的遥感数据和便捷快速的图像处理技术,在断裂构造探查和活动性鉴定中有着广泛的应用前景。     

国产高分辨率遥感数据在环境地质调查中的应用

以资源一号02C卫星（ZY-1 02C）数据为主要信息提取源,对山西省高平地区的环境地质进行遥感调查。经过室内解译和野外调查,不仅建立了高平地区环境地质的遥感解译标志,还查明了工作区内矿山环境破坏、矿山环境污染和地质灾害的类型及分布情况。调查结果表明,遥感手段的应用可以提高研究区内环境地质调查工作预见性,指导环境地质测绘工作,有效减少野外工作量,提高项目整体工作效率,是环境地质调查的重要手段。     

基于精灵4 RTK无人机的地理国情监测遥感解译样本采集的应用研究

精灵4 RTK无人机搭载的相机配备1英寸2000万像素,支持0—90°俯仰角拍摄,可满足地理国情遥感解译样本拍摄要求.基于精灵4 RTK无人机拍摄遥感解译样本,不但可以解决不可到达区域样本拍摄问题,而且能自定义飞行拍摄模式,实现了遥感解译样本拍摄自动化、智能化,丰富了遥感解译样本数据的获取手段,大大提高了遥感解译样本采集效率.本文基于无人机拍摄技术,结合遥感解译样本数据采集中的应用场景,提出了一种便携、智能的遥感解译样本采集方法,可为地理国情监测遥感解译样本采集提供技术支撑.     

遥感影像解译标志库的建立和应用

在遥感影像解译标志库中,全面、综合地总结了各种解译要素和常见的各种典型地物及其解译标志。该库具有全面性、综合性、开放性和包容性的特点。同时,结合该遥感影像解译标志库,成功地实现了对研究区的遥感地质解译。根据所建立的解译标志库系统地总结了研究区各种岩性的遥感影像特征;解译结果与1:200000地质资料相对比,共发现18处影像特征与其不一致的地方。经野外验证,根据解译标志库所建立的不同岩性的解译标志及解译结果是准确可靠的。     

基于Landsat TM与CBER-02B的土地覆盖变化分析

以Landsat TM和CBERS-02B图像为遥感数据源,运用RS与GIS技术,对遥感数据的处理方法和技术流程进行系统的研究,并对汉寿县三期遥感影像进行处理,增强影像的可识别性。在野外调查和室内判别的基础上,建立研究区解译标志,采用机助目视解译方法,建立了1994年、2003年及2008年汉寿县土地覆盖数据库,提取并分析汉寿县土地覆盖变化信息。     

高分辨率遥感影像智能解译研究进展与趋势

遥感影像解译是一个不断发展的研究方向,随着日新月异的遥感应用需求、高分辨率遥感数据的快速发展、地理知识的日积月累、以及人工智能技术的发展,亟需发展自动化、智能化的遥感影像解译技术。本文针对遥感影像智能解译,首先从遥感影像解译单元、分类方法、解译认知3个方面阐述遥感影像解译的研究进展,然后提出了面向地理场景的 “地理知识图谱构建—深度学习模型构建—地理知识图谱与深度学习模型协同的遥感影像语义分类”遥感影像智能解译总体框架,并给出初步试验成果,最后对智能解译的重要发展趋势予以展望,以期拓展遥感影像智能解译研究的思路与方法,提高遥感影像智能解译的精细程度和智能化水平,使智能解译具备地理空间理解能力,推动“数据—信息—知识—智能”的深度转化。     

遥感影像在渭河综合治理监测中的应用

利用遥感技术进行影像获取和地面信息解译已经成为国土、海洋等领域普遍使用的技术方法.文章以2012年陕西省地理国(省)情监测试点项目渭河干流综合治理监测工作为例,讨论了遥感影像在影像解译过程中遇到的的几个关键问题,总结了地物要素采用不同分级、分类体系和在影像解译时,使用遥感影像需要注意的一些问题.     

基于GIS的泥石流灾害三维遥感分析

以某水源库区为工程背景进行研究分析,详细叙述了建立基于GIS的水源库区三维遥感信息数据库的过程,对该水源库区的遥感影像进行室内遥感解译和野外现场复核解译,最终解译分析了该水源库区的泥石流灾害影响范围。     

地理国情普查中解译样本问题及处理方法研究

遥感影像解译样本是辅助高分辨率遥感影像目视解译的重要参考资料.对在地理国情普查项目生产实践中解译样本拍摄时遇到的若干问题进行了探讨,并阐述了相应的处理方法.对解译样本进行研究能够大幅度提高内业影像判读的准确性,从而降低外业工作量,提高工作效率.     

大庆市域绿地现状遥感调查

利用现代测量3S高科技手段对大庆市绿地进行调查,即采用遥感图像作为主要的数据源,以GPS外业调查和航空像片为辅,用Arcview软件对图像进行人机交互解译,将解译结果生成矢量专题层面并统计面积。     

面向对象的遥感影像分类在地理国情普查中的应用

遥感技术因其较高的精确性和时效性已成为监测土地利用变化的重要手段。地理国情普查是一项非常重要的调查工程,起着为各级领导干部科学决策提供数据支持的作用。遥感影像解译是整个普查工作中的重要环节,而且工作量巨大。目前,地理国情普查的遥感影像解译环节主要采用人工解译和计算机自动解译相结合的方法,以提高效率。本文主要介绍一种面向对象分类的遥感影像自动解译方法,通过东莞市TM影像实验,总结该方法的解译特点,并介绍其在地理国情普查中的应用。     

遥感技术在下庄地区地热资源开发中的应用研究

通过遥感、物探和地质钻探等技术对邯郸市下庄地区的地热资源进行了识别、印证和应用方案研究,探索了遥感技术在小区域应用的方法和途径,揭示了遥感技术的广阔应用前景。把遥感研究成果应用于可实施的工程建设方案,是遥感技术在小区域资源调查研究和开发应用上的一个成功范例.     

高分辨率遥感影像解译中的机器学习范式

高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。     

结合规划矢量的高分辨率遥感道路施工进度监测

为了有效监测道路修建项目的工程进度,提出了一种结合规划矢量的高分辨率遥感道路施工进度监测方案。首先,将矢量与高分遥感影像配准,建立道路规划缓冲区;然后,使用双边滤波增强道路信息,基于图割理论从缓冲区中提取出道路区域;最后,使用k-mean++算法得到道路分类图,并和规划矢量叠置分析,获得道路施工进度图。实验结果表明,所提方案充分结合了矢量数据和遥感影像,有效地监测道路项目的施工进度。     

遥感影像解译在地理国情普查中的应用

遥感技术已成为快速、准确监测土地利用变化的重要手段,国情普查是一项利国利民的大工程,遥感影像解译在整个工程中占有相当大的比例.通过即定时间的影像数据,结合测绘专业知识判读影像内容,总结两种影像解译的特点.结合实际工程情况和影像特点,介绍两种解译方法在地理国情普查中的应用.     

智能遥感深度学习框架与模型设计EI北大核心CSCD

近年来,随着遥感技术的快速发展,遥感对地观测数据获取量与日俱增。在对海量遥感数据的特征提取与表征上,基于深度学习的智能遥感影像解译技术展现出了显著优势。然而,遥感影像智能处理框架和信息服务能力还相对滞后,开源的深度学习框架与模型尚不能满足遥感智能处理的需求。在分析现有深度学习框架和模型的基础上,针对遥感影像幅面大、尺度变化大、数据通道多等问题,本文设计了嵌入遥感特性的专用深度学习框架,并重点讨论了其构建方法,以及地物分类任务的初步试验结果等。本文提出的智能遥感解译框架架构将为构建具备多维时空谱遥感特性的深度学习框架与模型提供有力支撑。     

应急输水工程对塔里木河下游生态环境时空变化影响的遥感监测与分析

采用现代化高新技术对流域生态环境进行动态监测,是流域规划和综合治理的重要依据。本文以塔里木河下游地区的三期遥感影像及基础背景数据为基础,基于遥感和GIS技术,通过分类体系划分、遥感解译、生态模型构建,实现了塔里木河下游地区多源、多类型监测数据的定性、定量分析。分析结果表明：应急输水工程实施后,随着累计输水量的逐渐增加,塔里木河下游地区的中、高植被覆盖度面积也逐渐增加,非沙漠化和轻度沙漠化面积扩大,而中度沙漠化面积缩小,生态环境趋于好转。     

遥感技术用于土地更新调查的研究

结合国土资源大调查,利用卫星遥感数据对土地更新调查方法进行了研究.通过研究,为土地变更调查提供了快捷、高效、科学的新方法,解决了SPOT5数据在土地变化图斑解译、提取、调查中的相关技术难题,为遥感数据辅助开展土地调查提供了科学依据.     

三峡工程库底清理中的遥感动态监测

 以巴东县、巫山县和云阳县二期移民库底清理为例,开展遥感动态监测，结合小型遥控飞机获取的影像数据特点，采用合适的图 像处理技术及人机交互解译获取信息，为工程管理及时提供实时性强和真实可靠的定位、定性、定量数据，进而,为长期动态监测奠定 基础。