模糊技术在遥感图像处理中的应用以及存在问题分析

模糊技术由于能处理不确定性中的模糊性,因而在遥感图像处理中得到了很好的应用。本文就模糊技术在遥感图像增强、遥感图像边缘检测和遥感图像分割这三个方面的应用进行分析与归纳,并研究了模糊技术在这三个应用方面存在的问题进行了研究。     

遥感图像倾斜边界框目标检测研究进展与展望

遥感图像目标检测是遥感图像处理中的一个基本问题,尤其是伴随着深度学习以及遥感影像获取等技术的发展与突破,基于深度学习的遥感图像目标检测得到了广泛的关注。区别于自然图像,遥感图像中的物体目标具有方向任意的特点,众多国内外学者提出一系列基于倾斜边界框的遥感图像目标检测算法,推动了遥感图像目标检测的提升。为使得相关领域研究者对基于深度学习的遥感图像倾斜框目标检测的理论、流程及其现存问题有一个比较全面的认知,本文将对其进行系统的整理和归纳。     

基于小波变换的遥感图像压缩方法研究

随着遥感技术的迅速发展,遥感图像数据量日益庞大,有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出。数据压缩技术作为解决这一问题的有效途径,在遥感领域越来越受到重视。本文探讨了利用小波变换对遥感图像进行压缩的技术。     

遥感图像分类方法及发展趋势

遥感图像分类是遥感信息提取中的关键技术。遥感应用的许多方面都需要这一技术的支持。在遥感技术一些新的研究领域和前沿, 如基于图像内容的数据检索、基于图像内容和对象的数据压缩等, 遥感图像分类是其必不可少的。对遥感图像分类方法和近年来在这一研究领域的发展趋势进行综合论述。     

基于PCA的高光谱遥感图像分类

高光谱遥感图像的出现进一步提升遥感图像分类的准确性,但高光谱遥感图像的数据量大,处理高光谱遥感图像复杂度高、效率低。为解决这一问题,将主成分分析算法作为遥感图像分类的预处理技术。分析主成分分析算法的原理,利用主成分分析算法提取高光谱图像的主要波段图像。通过实验验证得出结论:高光谱遥感图像的主波段图像包含分类所需的大部分信息,利用少数的主波段图像即可达到70%以上的分类正确率。实验结果表明,在保证分类正确率的前提下,PCA算法可有效地减少图像分类处理的数据量,提高图像的处理效率。     

基于SIFT的遥感图像配准技术综述

遥感图像配准是图像融合、变化检测、图像镶嵌等应用中不可缺少的步骤。近年来,出现了大量基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)的遥感图像配准方法。在对已有基于SIFT的遥感图像配准文献的调研分析基础上,对各种SIFT遥感图像配准技术进行了系统性评述,将各种改进方法分为SIFT提升算法、针对遥感图像性质的改进、混合方法以及针对算法流程的改进等4类;分析了不同类型改进方法的适用范围和优缺点;指出了SIFT遥感图像配准技术存在的主要问题和难点,对其未来的发展方向进行了展望,为后续研究提供参考。     

《遥感解译与制图》课程体系探讨

遥感图像解译与制图是遥感科学的重要发展方向,在遥感科学与技术、地理信息系统的本科教育中应加强遥感图像解译与制图的相关理论和方法的教学。对课程现状、课程体系、教学内容和教学方法进行了分析和探讨,为促进遥感图像解译与制图的教学和研究提供基础。     

基于CNN-CBIR的遥感图像分类检索方法

遥感图像海量性、复杂性与多样性特征导致现有方法出现查全率、查准率低的问题,无法满足现今遥感图像应用的需求,故提出基于卷积神经网络-图像检索(Convolutional Neural Networks-Content-Based Image Retrieval,CNN-CBIR)的遥感图像分类检索方法研究.为了精确分类遥感图像,基于卷积神经网络-深度卷积神经网络-16(Convolutional Neural Networks-Visual Geometry Group Net-16,CNN-VGGNet-16)模型提取遥感图像卷积特征与池化特征,通过有效融合得到遥感图像高层聚合特征,以此为基础,采用模糊分类算法分类处理遥感图像,依据遥感图像分类结果,利用基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)技术制定遥感图像分类检索程序,实现了遥感图像的分类检索.选取数据集图像遥感数据集(UC-Merced)与武大遥感数据集(WHU-RS)作为实验数据集,确定最佳池化区域尺寸与最佳输入尺寸,采用MATLAB软件进行仿真实验.仿真实验数据显示:与标准数值相比较,提出方法的查全率与查准率较高,充分说明提出方法具备更好的检索性能.     

遥感图像准无损压缩技术的研究

提出了一种基于图像恢复技术的遥感图像压缩技术,在提高遥感图像压缩比的同时,使压缩后的重建图像质量达到准无损的技术要求,对ＳＰＯＴ,ＴＭ图像的试验结果表明,该技术是可和地的。     

遥感图像的多线程处理研究

针对目前大数据量遥感图像的处理普遍存在着速度较慢、效率不高的现状,提出了一种利用多线程技术对遥感图像分块进行并行处理的方法,利用系统资源克服了磁盘访问的瓶颈,有效地提高了大数据量遥感图像的处理速度。     

GIS辅助下的遥感图像分类与识别

RS与GIS有着紧密的关系和很强的互支持性,RS为GIS提供了最好的一种数据获取手段,而GIS则可以用来辅助进行遥感图像分析,提高分析的精度和可靠性,因此两者的集成是十分必要的。     

遥感图像压缩技术的研究

针对GIS灰度遥感图像的特点,以香农无干扰编码定理为依据,提出了四叉树—算术编码,实验证明,本文采用的将遥感图像降熵与四叉树-算术编码相结合的压缩编码技术,在提高了图像压缩比的同时,基本保留了遥感图像丰富的几何信息,符合GIS应用的要求,是一种有效的压缩处理方法。     

浅析基于GIS技术的洪水灾害评估及其实现方法

针对洪水灾害评估的特点,将GIS技术与RS技术相结合,根据数字高程模型DEM提供的三维数据和遥感影像数据,运用GIS的空间分析功能来预测、模拟河流域洪水淹没场景,结合属性数据进行洪水灾害评估,并对此系统的实现方法进行对比评价。     

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。     

利用单张航空像片和DEM实现GIS空间数据的更新

利用遥感信息获取空间地理数据是ＧＩＳ与ＲＳ技术集成应用研究的重要方面。运用数字地形数据和共线方程，对扫描数字化的单张调绘航片进行数字纠正，从而更新ＧＩＳ空间数据库的方法，是一种可供选择且很有吸引力的空间源数据获取方法。本文介绍的系统可在没有摄影测量设备的情况下运行，所需的硬件设备并不昂贵．其特点和精度均能较好地适用于大比例尺ＧＩＳ的应用。     

Study on gis data directly integrated into image processing

The basic properties to be dealt with ,when considering initially the research needs related to the integration of remote sensing (RS) information into a geographic information system (GIS),are many-sided.The primary combination of remote sensing and GIS is mainly realized by the transforms of data structure .Because of its own limitations,there is an urgent need to investigate the integration of RS and GIS in higher levels.In this paper,we discuss the different types of combinations of RS with GIS,and propose that GIS data should be directly brought into image processing from the beginning.A tentative idea of how to use the method of granularity to study the common processing unit of RS and GIS is described.The example for the determination of granularity of spatial data processing related to run-length-code line is also given.     

Study on gis data directly integrated into image processing

The basic properties to be dealt with, when considering initially the research needs related to the integration of remote sensing (RS) information into a geographic information system (GIS), are many-sided. The primary combination of remote sensing and GIS is mainly realized by the transforms of data structure. Because of its own limitations, there is an urgent need to investigate the integration of RS and GIS in higher levels. In this paper, we discuss the different types of combinations of RS with GIS, and propose that GIS data should be directly brought into image processing from the beginning. A tentative idea of how to use the method of granularity to study the common processing unit of RS and GIS is described. The example for the determination of granularity of spatial data processing related to run-length-code line is also given.     

应用数字图像处理技术处理数字高程模型数据和与数字高程模型数据相结合的遥感信息

本文介绍了数字图像处理技术在处理数字高程模型数据和遥感信息与数字高程模型数据相结 合的综合分析方面的应用；说明了实现人工阴影和人工立体观察像对的方法的基本原理及其在处 理数字高程模型数据上的应用；介绍了为提高遥感图像的可解译性,把遥感信息与数字高程模型 相结合,制作遥感图像的人工立体观察像对和立体透视图像的方法技术。     

The technique of quasi-lossless compression of the remote sensing image

In this paper, the technique of quasi-lossless compression based on the image restoration is presented. The technique of compression described in the paper includes three steps, namely bit compression, correlation removing and image restoration based on the theory of modulation transfer function (MTF). The quasi-lossless compression comes to a high speed. The quality of the reconstruction image under restoration is up to par of the quasi-lossless with higher compression ratio. The experiments of the TM and SPOT images show that the technique is reasonable and applicable.