THE CONCEPT OF AN INTEGRATED REPOSITORY OF SPACE IMAGERY AND NEW CRITERIA FOR ITS GEOGRAPHIC AND CARTOGRAPHIC ANALYSIS

This paper outlines some principles believed necessary for the establishment of integrated collections of remote sensing imagery, including, at the national level, a unified state image repository for the USSR. A multi-criterion classification of imagery is introduced, which provides a framework for structuring such a repository, and a number of measures for evaluating the utility of imagery within it are described. One of the latter is “geographic” resolution (levels of image detail), which provides a relatively straightforward indication of the type of geographic information embedded within particular types of remote sensing imagery. Translated by Jay K. Mitchell, PlanEcon, Inc., Washington, DC 20005 from: Vestnik Moskovskogo Universiteta, geografiya, 1988, No. 6, pp. 53-62.     

ANALYSIS OF REMOTE SENSING IMAGERY IN ENGINEERING GEOMORPHOLOGY

An image interpretation technique known as “indicational analysis” is applied to engineering geomorphology–i.e., image characteristics visible on remote sensing imagery are used to infer (indicate) the presence of features that are not directly visible. In this case the identification of particular relief forms provides a basis for inferring the level of risk posed by geomorphological hazards to major construction projects such as railroads, pipelines, and highways. A key aspect of the procedure is a multiscalar approach, in which different components of the overall store of information brought to bear on a problem are obtained at different levels of interpretation. Translated from: Geomorfologiya, 1987, No. 2, pp. 35–42.     

遥感图像自动解译面临的问题与解决的途径

遥感图像自动解译的目的是为了满足人们从海量遥感数据中快速识别与获取不同专题信息的需要。目前图像自动解译主要依赖地物光谱特征 ,其解译精度不高。解决这一问题的主要途径包括 :抽取遥感图像多种特征并综合利用这些特征 ,利用遥感图像解译背景数据库 ,在地理信息系统支持下实现背景数据与遥感信息覆合 ,采用专家系统完成遥感图像自动解译。     

一种基于双边界的遥感图像动态变化信息判读方法研究

目前用于遥感图像动态变化信息提取的方法不少,但它们在用于局部图像的动态判读与专题图件的生成时,操作过于烦琐,效率不高。双边界方法是解决这一问题的有效途径之一。通过双边界的范围,易于判读变化的地物;通过双边界的颜色信息,易于掌握变化信息的特征。基于双边界的动态变化信息判读方法具有操作简单、灵活及判读时误差相对较小的特点,可大大减轻判读工作量。本文简述该方法提取遥感图像中动态变化信息的原理,详细介绍其应用方法,最后进行了土地利用动态变化信息提取试验。     

融合流程优化思维的遥感影像变化检测自动化研究

目前土地卫片执法中对影像变化图斑的提取主要依靠作业人员对两时相高分辨率卫星遥感影像的目视解译,以确定土地利用变化发生的空间位置。图斑的正确与否完全依靠解译人员的目视判读经验,容易产生错误。通用的检测流程针对特定遥感影像数据可以得到较好的检测结果,但是面对大面积、特征多样、分辨率较高的城市遥感影像时,应用效果可能不佳。融合流程优化思维,整合现有成熟的遥感影像变化检测相关技术,利用数字城市建设中积累的大量高精度GIS数据,并结合地物形状特征指数和检测人员的作业经验,进行变化检测自动化研究,包括人机交互检测和批量自动检测两个主要流程,并应用于深圳市土地卫片执法中的土地利用变化图斑提取环节,可提高其自动化程度,有效降低时间和人力成本,及时发现并阻止土地违法利用行为。     

深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台研究与实现

百度深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台,能够运用深度学习技术实现遥感影像的智能建模、训练和解译。本文通过深入分析PaddlePaddle图像分割模型库PaddleSeg的图像处理深度学习算法模型DeepLabV3+、U²-Net及RetinaNet,开发设计了遥感智能视觉平台,实现了遥感影像的地块分割、变化检测和斜框检测等专业功能。研究表明：遥感智能视觉平台提取的图斑总面积是目视解译的80%、有效图斑比例为76%、错误图斑比例为18%,实现了快速有效的遥感图像智能处理。     

SOIL-GEOBOTANICAL REGIONALIZATION FROM REMOTE SENSING IMAGERY

A multiscalar approach to mapping soil-vegetation regions from remote sensing imagery is outlined, using the West Siberian Lowland as a study area. At an initial stage small-scale space imagery is used to identify extensive soil-vegetation regions which extend across nearly the entire Lowland. Subsequent analysis focuses on identification and mapping of increasingly smaller units. The dominant criteria used for image interpretation and regionalization vary at each particular level of analysis, changing from vegetation structure and density at the smallest scales to soil “hydromorphism” (waterlogging) and topographic affiliations for intermediate- and large-scale units. Hydromorphic indicators are stressed as most important overall. Translated from: Distantsionnyye issledovaniya rel'yefa Sibiri, A. L. Yanshin and V. N. Sharapov, eds. Novosibirsk: Nauka, 1985, pp. 51-58.     

影像解译中的深度学习可解释性分析方法

深度学习的迅速发展极大地推进了多种图像解译任务的精度提升,然而深度学习网络模型的“黑箱”性质让使用者难以理解其决策机理,这不仅不利于模型结构优化和安全增强等,还会极大地增加训练调参成本。对此,本文围绕影像智能解译任务,对深度学习可解释性国内外研究进展进行了综合评述与对比分析。首先,将当前可解释性分析方法分为激活值最大化分析法、代理模型分析方法、归因分析法、扰动分析法、类激活图分析法及样例分析法等6类方法,并对方法的原理、侧重点及优缺点进行了回顾。其次,对8种衡量各类分析方法所提供解释的可靠性的评估指标进行了回顾,并梳理了当前公开可用的可解释性开源算法库。在当前开源算法库的基础上,以遥感影像智能解译任务中的可解释性分析为例,验证了当前深度学习可解释性方法对遥感影像的适用性;试验结果表明当前可解释性方法在遥感解译中还存在一定的局限性。最后,总结了现有基于自然影像的可解释性算法在遥感影像解译分析中存在的问题,并展望了设计面向遥感影像特性的可解释性分析方法的发展前景,旨在为相关研究者提供参考,推动面向遥感影像解译的可解释性方法研究,从而为深度学习技术在遥感影像解译任务中的应用提供可靠的理论支持与算法设计指导。     

关于遥感技术在地质工作中应用的一些问题思考

本文论述了遥感技术在地质工作中应用的8个方面问题,即遥感技术在地质工作中的作用的认识问题、遥感解译和信息提取问题、环形构造问题、影像变异问题、地质体可解译程度问题、影像异常问题、透视信息问题以及遥感地质影像模型问题。文中对上述问题的目前研究现状及今后研究方向进行了初步分析,并提出了个人的初步见解。     

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。     

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。     

PRINCIPLES OF MAPPING THE SOIL-VEGETATION STRUCTURE IN WEST SIBERIA BASED ON REMOTE SENSING IMAGERY

Procedures for mapping the soil-vegetation structure of West Siberia on the basis of remote sensing images are described. Four principal stages are involved: interpretation of individual structures on the images; determination of the functions of the interpreted structures; classification of soil-vegetation structures; and mapping of the territory by types of soil-vegetation structures (micro-, meso- and microstructures). Particular attention is given to detection of soil-vegetation hydromorphism using remote sensing imagry, important in the swampy Western Siberian environment, and the special problems related to image scale. Translated by Edward Torrey, Alexandria, VA 22308 from: Geografiya i prirodnyye resursy, 1990, No. 1, pp. 138–145.     

高山冰川遥感提取方法研究

遥感的应用使得对冰川大尺度全覆盖、多时相变化的监测成为可能,然而冰川信息遥感提取方法的误差大等难题成为影响冰川监测的障碍。本文综合分析比较了目前已有的多种冰川提取方法的有效性,得出提取冰川范围精度最高的是面向对象的目视判读方法,其次是最大似然法监督分类、面向对象的自动分类、比值阈值法、雪盖指数法等。各自动方法提取冰川面积均有较大误差,且误差主要出现在冰舌末端、阴影区、薄冰区和云层遮盖范围等区域。本文将面向对象的目视判读法应用于冰川提取中,在保证信息提取精度的同时提高了传统解译的效率。     

满洲里地区大型-超大型矿床遥感影像模式研究

应用遥感技术在大范围内预测超大型矿床尚处于探索之中。本文通过对遥感、航磁、重力、伽码能谱等多元地学信息的综合处理,提取形成大型－超大型矿床的地质特征信息,即岩性、构造、蚀变带。在此基础上,重点将同一成矿带上的中国满洲里地区与俄罗斯、蒙古邻区的五个已知大型一超大型矿床的遥感地质特征进行了对比,分析其控矿因素,建立了遥感像模式,提出７个找矿远景预测区．     

IMAGE INTERPRETATION AS A SYSTEM OF SCIENTIFIC RESEARCH

The article provides insights derived from conceptualization of the totality of elements (subsystems) of image interpretation as part of a larger system of scientific research. Among the elements discussed in some detail in terms of their impacts on the appearance of features interpreted on remote sensing imagery include solar radiation, the atmosphere, distinctive characteristics of the surface of the area being imaged, the remote sensors employed for image recording, processing techniques, the image medium, and the “human” element (interpreter). It then describes an evolutionary process in image interpretation by which knowledge gained in early stages represents an input leading to refinement of approaches employed in later stages. A final section describes factors contributing to dynamics (“scintillation” or “flickering”) of features on imagery of the same area but recorded at different times or under different imaging conditions. Translated by Edward Torrey, Alexandria, VA 22308 from: Izvestiya Akademii Nauk, seriya geograficheskaya, 1993, No. 3, pp. 102-109.     

INTEGRATION OF CARTOGRAPHIC AND REMOTE SENSING METHODS

The history of the joint use of maps and air photos/space imagery in geographic problem solving is examined, as are general problems which must be addressed before more complete consolidation of map use and image interpretation methods will be possible. The relatively new field of geoiconics, encompassing image theory, processing, and interpretation, is proposed as a branch of knowledge promoting the integration of cartography and remote sensing rather than a megafield that will ultimately replace them. Translated from: Geografiya i prirodnyye resursy, 1985, No. 4, pp. 11-22.     

浅谈遥感技术在矿产开发中的应用

随着遥感技术和信息处理技术的快速发展,应用领域的不断扩大,遥感与地质、地球物理、地球化学相结合的综合找矿方法已经成为现代地质矿产调查的重要方法之一。本文介绍了利用遥感技术勘测矿产资源的大概流程:以遥感物理模型为支撑,以现代成矿理论为指导,在系统收集资料和全面分析基础上,研究影像的地质成矿特征,遥感图像处理,遥感图像解译,遥感异常信息提取,采样化验和验证,开展地质综合分析,进行矿产资源综合评价。遥感找矿已经成为一种经济、快速、高效的勘察方式,随着遥感技术的不断发展,将具有更大的发展前景。     

深变质岩区遥感地质填图方法研究

通过深变质岩区遥感影像特征的分析研究,以影像群、影像组为基础,建立了变质岩影像岩石填图单位,进行了研究区变质表壳岩和变质深成岩的遥感地质解译,总结了变质岩区遥感地质填图的方法技术。该方法对1:25万区域地质调查中变质岩区填图具有重要的指导意义     

恰奔布拉克金矿区地质特征的遥感分析

本文叙述了应用遥感技术发现新疆北部恰奔布拉克金矿区的过程以及该区遥感影像特征和成矿地质信息识别在找矿中的作用。在没有前人找矿地质资料的地区,从遥感分析开始,再结合遥感与其它资料综合分析研究,选择靶区最后经工程验证,达到了求出一定规模远景预测储量的程度。说明了以遥感解译为基础,综合应用地质学、矿床学等有关知识及物化探数据,进行综合分析,可以取得快速高效的找矿效果。     

基于eCognition的遥感图像面向对象分类方法研究

随着高分辨率遥感图像越来越普及,传统的面向像元的图像分类方法不能满足对高分辨率遥感图像区域分类的需求,高分辨率遥感图像对图像处理的软件与硬件都有了更高的要求,因此,出现了相较于面向像元有着更高精度更为合理的面向对象分类方法,也更加适用于高分辨率遥感影像。本文通过采用面向对象分类的基本方法,运用eCognition软件,以山东省胶州市地区遥感影像为例,进行多尺度分割和面向对象分类。并用ENVI做监督分类,基于目视解译精度评定,对不同方法作出分析评价。结果表明:面向对象分类方法精度更高,更具有可靠性。