遥感影像决策级融合方法实验研究

遥感影像融合是遥感图像处理中的研究热点和难点之一。对下列两种遥感影像决策级融合方法进行了实验研究:一种是基于支持向量机(SVM),另一种是基于自组织神经网络。融合实验分别采用这两种方法对Landsat TM多光谱数据(30 m/像素)与IRS-C全色数据(5.8 m/像素)间分别进行影像融合。融合结果表明:基于SVM的方法可有效地融合不同影像的信息,并且可获得较高的融合分类精度。在分类精度方面,基于SVM方法的融合影像明显优于基于自组织神经网络方法的融合影像。     

基于支持向量机的SPIN－2影像与SPOT－4多光谱影像融合研究

遥感影像融合是解决多源海量数据富集表示的有效途径之一。针对高分辨率遥感数据SPIN-2(2m)与多光谱遥感数据SPOT-4(20m)的影像融合，提出了基于支持向量机(SVM)的遥感影像融合的新方法。建立了基于SVM的遥感影像融合模型，并进行了分类融合实验，实验效果较好。最后给出了分类融合评价。结果表明，支持向量机可用于遥感影像融合，且分类融合精度较高。     

优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法

针对BP神经网络在遥感影像分类中存在易陷入局部极值和单一影像特征缺乏有效地物判别信息的问题,该文提出了一种遗传算法(GA)结合指数粒子群算法(ExpPSO)优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法(GA-ExpPSO-BP).该方法将设计的基于指数函数的ExpPSO与GA结合构建GA-ExpPSO算法,利用GA-ExpPSO算法对BP神经网络的权阈值进行初始寻优从而构建GA-ExpPSO-BP模型.以高分二号、资源三号遥感影像为实验数据,通过制作多特征融合数据集训练及实验验证.结果 表明:该方法的类别精度、总体精度和Kappa系数均最高,且训练耗时和误差最小,能有效改善影像的分类效果,提高分类效率和精度.     

粒子群优化算法用于高光谱遥感影像分类的自动波段选择

针对传统SVM分类方法的缺点,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法自动选择合适的渡段影像并对SVM核函数参数进行优化,提出一种新的PSO-BSSVM分类模型.经过对高光谱遥感影像的分类试验,并与K_最近邻(K-NN)、径向基神经网络(RBF-NN)和标准的支持向量机(SVM)三种分类方法进行对比实验,证明PSO-BSSVM方法能优选高光谱遥感影像的波段和优化SVM参数,明显提高影像的分类精度.     

面向对象的LiDAR数据多特征融合分类

针对单源遥感数据分类精度不高的问题,提出一种基于多特征融合的面向对象分类方法.该方法利用LiDAR点云数据的高程信息,并融合地物粗糙度特征,以及航空影像的地物光谱、形状和上下文信息等多种特征,再基于SVM分类器构建面向对象的分类方法,以提高城区环境下遥感数据分类的可靠性.试验表明,该方法可有效地提高城区地物的分类精度,且分类结果更符合人的视觉认知规律.     

多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合法的研究

首先探讨了基于像素的多源遥感影像高频调制融合法，根据成像系统特性和Heisenberg测不准原理，设计的高斯滤波器对高分辨率影像滤波的方法是合理有效的。在研究BP神经网络的基础上，采用动量法和学习率自适应调整的策略，提高了BP神经网络学习算法收敛速度，并增强了算法的可靠性。提出并实现了多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合两种分类方法，并进行了比较。采用Landsat TM3，4，5和航空SAR影像进行试验，结果表明两种分类方法是行之有效的，均适用于多源遥感影像分类。     

顾及结构特征的多层次马尔科夫随机场模型在影像分类中的应用

针对基于像素或基于区域的马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型仅能描述单一层次影像数据特性的局限,提出了一种综合像素和区域特性的多层次MRF模型,以提高MRF模型表达遥感数据层次特性的能力。为利用高分辨率遥感影像几何结构信息来提高不同地物的可区分性,提出了一种描述地物结构特性的形状特征,用于区分光谱特性相似的不同地物。本文的分类算法包括两个过程:首先,基于像素和区域特征,采用多层次MRF模型进行初始分类;然后,基于形状特征采用SVM对第一步分类结果中易混淆的地物进行分类。根据不同地物采用合适特征量描述可在特征空间中增加可区分性的事实,采用形状特征对基于层次MRF模型的错分类别进行再分类可有效改善分类精度。同现有基于单一层次的方法相比,实验结果表明该算法的分类性能有了明显的改善。     

人工蜂群算法优化的SVM遥感影像分类

SVM分类器的参数设定对分类精度有着显著的影响,针对现有人工智能算法优化参数易陷入局部最优的现状,提出了一种基于人工蜂群算法改进SVM参数的遥感分类方法(ABC-SVM)。该方法模仿蜜蜂采蜜的行为,以训练样本的交叉验证精度代表蜜源的丰富程度,通过蜂群的分工协作搜索出最优蜜源(即SVM分类器最优参数),最终利用参数优化后的SVM分类器实现遥感影像的分类。本文先后比较了3种人工智能算法(包括人工蜂群算法优化的SVM(ABC-SVM)、遗传算法GA(Genetic Algorithm)优化的SVM(GA-SVM)、粒子群算法PSO(Practical Swarm Optimization)优化的SVM(PSO-SVM))在UCI标准数据集上的分类精度和效率,以及3种人工智能算法优化的SVM算法与未经优化参数的SVM算法在遥感影像上分类的差异。结果显示:(1)在利用UCI数据集测试3种人工智能算法优化的SVM算法的结果中,ABC-SVM显示出更高的分类精度、更高的适应度和更快的收敛速度;(2)在利用遥感影像验证4种分类算法精度的结果中,人工智能算法优化后的SVM比未经参数优化的SVM算法的分类精度更高;其中,ABC-SVM分类精度最高,分别比遗传算法、粒子群算法的结果高1.67%、1.50%。     

一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法

当前,随着遥感影像数据来源越来越丰富,且分辨率越来越高,传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要。针对这一问题,提出了一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法。在对象获取和多种特征提取的基础上,利用SVM对高维数据分类的优异特性,将基于SVM的二类分类方法与对象级变化检测有机结合,提高了多源遥感影像变化检测的精度和可靠性。结合人工目视判读,设计了一种面向地物的指标计算方法。实验采用多源多时相的遥感影像进行,并对不同地物变化检测的精度进行统计,验证了提出方法的有效性。     

基于改进自组织神经网络的遥感图像分类研究

引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网络获得的仿真结果可以准确地对原始图像进行分类,实验结果 Kappa系数达到0.9,精度能够满足遥感影像分类要求。     

阿克苏河-塔里木河水系水质污染遥感监测与评价

 采用Landsat TM数据分析了阿克苏河—塔里木河断面水质污染状况,通过波段的DN值和常规监测数据建立能反映水质状况的 污染物监测模型。结果发现,将2000年常规监测数据代入模型后,与遥感数据的结果基本吻合| 重建阿克苏河—塔里木河的连续水体 污染变化曲线,得出污染物浓度随着远离上游而增加。     

Monitoring drought dynamics in the Aravalli region (India) using different indices based on ground and remote sensing data

The hard-rock hilly Aravalli terrain of Rajasthan province of India suffers with frequent drought due to poor and delayed monsoon, abnormally high summer-temperature and insufficient water resources. In the present study, detailed analysis of meteorological and hydrological data of the Aravalli region has been carried out for the years 1984–2003. Standardised Precipitation Index (SPI) has been used to quantify the precipitation deficit. Standardised Water-Level Index (SWI) has been developed to assess ground-water recharge-deficit. Vegetative drought indices like Vegetation Condition Index (VCI) and Temperature Condition Index (TCI) and Vegetation Health Index (VHI) have been computed using NDVI values obtained from Global Vegetation Index (GVI) and thermal channel data of NOAA AVHRR satellite. Detailed analyses of spatial and temporal drought dynamics during monsoon and non-monsoon seasons have been carried out through drought index maps generated in Geographic Information Systems (GIS) environment. Analysis and interpretation of these maps reveal that negative SPI anomalies not always correspond to drought. In the Aravalli region, aquifer-stress shifts its position time to time, and in certain pockets it is more frequent. In comparison to hydrological stress, vegetative stress in the Aravalli region is found to be slower to begin but quicker to withdraw.     

使用FME与VBA提取机场方格网高程数据

因受机场工程设计软件的测量数据容量限制,基于LiDAR采集、点云分类后得到的地面点云数据LAS不能完整应用于目前设计软件进行设计计算。本文通过对拟选技术方案的筛选,提出了利用FME Workbench数据处理功能,结合VBA编程获取外部方格网平面数据的方法。该方法在FME Workbench中实现了地面点云数据构建TIN、采用逐点内插方法从TIN中提取方格网高程数据、等高线生成及相应图形处理与成果输出。最终通过实际算例证明了该方法的有效性。     

Landslide risk analysis between Giri and Tons Rivers in Himachal Himalaya (India)

The area around Sataun in the Sirmur district of Himachal Pradesh, India (falling between the rivers Giri and Tons; both tributaries of the Yamuna River) was studied for landslide vulnerability on behalf of the inhabitants. The study was made using extensive remote sensing data (satellite and airborne). It is well supported by field evidence, demographic and infrastructural details and aided by Geographic Information System (GIS) based techniques. Field observations testify that slope, aspect, geology, tectonic planes, drainage, and land use all influence landslides in the region. These parameters were taken into consideration using the statistical approach of landslide hazard zonation. Using the census data of 1991, vulnerability of the populace to the landslide hazard was accessed. As most of the infrastructure in the region is concentrated around population centres, population data alone was used for vulnerability studies.     

Gravity Changes Before Large Earthquakes in China: 1998-2005

Although it is well known that coseismic gravity changes take place during an earthquake, previous research has not yielded convincing evidence demonstrating that significant gravity changes occur before large earthquakes. Furthermore, even if we suspect that gravity changes occur before large earthquakes, we have yet to demonstrate how to consistently observe these changes for useful earthquake forecast that would bring benefits to society. We analyzed ground gravity survey data obtained in 1998, 2000, 200...     

GNSS系统及其技术的发展研究

阐述了国际上卫星导航系统的总体发展,对美、俄、欧、中的四大全球系统,以及相关的区域系统和增强系统进行了简单的介绍,研究分析了GNSS系统及其技术的发展趋势,同时分析了我国Compass全球系统面临的机遇和挑战,并提出了我国未来工作的建议.     

“4D”技术及其应用

介绍“４Ｄ”（即数字地面模型、数字正射影像、数字栅格地图和数字线划地图）系列产品的生产流程、关键技术、及其在耕地保护、防灾减灾救灾和城市规划等方面的应用方法。     

Virtual Australia: its key elements – know,think, communicate

Abstract

Virtual Australia is not a well-defined or agreed concept. This discussion paper conceptualises Virtual Australia as a ‘virtual [digital] model containing and representing all non-trivial objects and their contextual environment – from blue sky to bedrock – in real world Australia’. It describes a scenario for Virtual Australia, one or two decades from now, in which the locations and conditions of non-trivial objects and their environment are updated automatically through a combination of remote sensing and wireless communication technologies in support of a ‘Supranet’. It then examines the concept of the ‘Supranet’ – a pervasive information network based largely on wireless technology linking the physical world to a virtual model in real time – and develops and discusses three principal characteristics of the Supranet: the ability to have or collect specific information (know); the ability to process information (think); and the ability to communicate that information. If, in the near future, any or all non-trivial devices are to some extent able to know, think and communicate, the potential for object autonomy will be realised.     

自动车辆定位导航系统中传感器的误差分析

对国界定位导航系统中几种常见的辅助传感器所产生的误差进行了分析，导出了不同传感器的误差模型。这些误差模型是估计车辆位置的扩展卡尔曼滤波器的基础，同时也为选择适当的传感器提供了理论根据。