高分辨率遥感数据处理方法实验研究

近几年高分辨率遥感数据处理与应用研究越来越受到国内外学者的重视,已成为目前遥感应用研究领域的热点和难点之一。首先分析了基于像素的中分辨率卫星数据的遥感数据处理方法,包括:基于统计理论的分类方法和基于光谱信息的非参数理论方法的分类方法。在此基础上,针对高分辨率遥感图像的特点,分析了面向对象的高分辨率遥感数据处理方法。其中,图像分割是最关键的一步,即如何有效地提取出对象特征非常重要。最后,给出了高分辨率遥感数据处理方法相关算法实验,主要进行了几种图像分割算法实验,同时结合植被变化检测,进行了变化检测算法实验。     

SAR图像变化检测技术方法综述

合成孔径雷达(SAR)卫星具有全天候、全天时的特点,为地球空间信息的获取提供了一个有效途径。变化检测技术(change detection)近几年作为极为重要的遥感应用研究手段获得了长足的发展。本文在介绍SAR卫星数据发展现状的基础上,重点介绍了基于SAR图像的变化检测方法及技术流程,并以汶川地震都江堰地区ALOS数据为例,采用差值法和比值法进行震害建筑物分布信息提取,并结合光学影像进行评定。结果证明,传统的变化检测方法对SAR图像的震害信息提取具有较好的效果,能够有效地应用于震害信息的提取与评估中。     

SAR图像变化检测技术方法综述

合成孔径雷达(SAR)卫星具有全天候、全天时的特点,为地球空间信息的获取提供了一个有效途径。变化检测技术(change detection)近几年作为极为重要的遥感应用研究手段获得了长足的发展。本文在介绍SAR卫星数据发展现状的基础上,重点介绍了基于SAR图像的变化检测方法及技术流程,并以汶川地震都江堰地区ALOS数据为例,采用差值法和比值法进行震害建筑物分布信息提取,并结合光学影像进行评定。结果证明,传统的变化检测方法对SAR图像的震害信息提取具有较好的效果,能够有效地应用于震害信息的提取与评估中。     

遥感影像变化检测方法对比

在遥感中,所谓的变化即地表组分随时间的推移而发生的改变。土地覆盖和土地利用的变化信息是极其重要的,它们被广泛地应用到森林开采、灾害监测、灾害评估、城市扩张和土地管理等行业中。变化检测的工作流程即使用多时相数据集来定性地分析这些现象和对象的时序影响并量化其变化。遥感数据因具有较高的时间频率、便于计算的数据格式、天空视角、广阔的空间和光谱分辨率范围,已成为一个主要的变化检测数据源。在遥感中变化检测的主要目标有定义图像的几何位置和变化的类型,定量描述变化的大小以及评价变化检测结果的精度。传统的变化检测方法为基于像素的方法,而随着高空间分辨率影像的出现,面向对象的方法和数据挖掘技术被越来越广泛地应用到遥感变化检测当中。本文介绍了这三种方法并比较了它们的优缺点。     

EO-1Hyperion高光谱数据FLAASH模块大气纠正

EO-1Hyperion高光谱遥感影像在实际应用中,需对图像进行大气纠正及补偿等预处理,以便获得较好质量的图像,为进一步分析和应用提供保障.笔者运用FLAASH大气校正模型对中国云南香格里拉地区的Hyperion卫星影像进行大气校正,利用图像MNF转换法对光谱曲线进行去噪平滑优化,再对校正前后影像进行遥感影像和典型地物光谱曲线对比分析.结果表明,影像经FLAASH大气校正和MNF平滑后,较好地消除了大气影响和Hyperion高光谱遥感图像的光谱噪声.     

基于随机补片和DeepLabV3+的建筑物遥感图像变化检测

为有效解决传统遥感图像变化检测预处理复杂的问题,提出一种基于随机补片和DeepLabV3+的建筑物遥感图像变化检测方法。以ResNet50特征提取网络为基础,创建DeepLabV3+语义分割网络,并在图像和标签中创建大小为224像素×224像素的随机补片作为网络输入,训练建筑物提取网络;修改建筑物提取网络输入层为6通道,通过矩阵运算将两期遥感图像转换为一幅6通道非RGB图像,利用转换后的非RGB图像进行网络训练并验证变化检测精度。实验1利用ENVI5.3软件,采用马氏距离法进行变化检测;实验2采用改进的U-Net网络和随机补片,完成网络训练和精度验证;实验3使用实验2的训练数据和验证数据,采用随机补片和DeepLabV3+网络进行变化检测网络训练及精度验证。实验结果表明,该方法实验1、实验2、实验3建筑物变化检测平均交并比分别为24.43%、83.14%、89.90%,边界轮廓匹配分数分别为61.47%,80.24%、96.51%。     

基于FPN Res-Unet的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题，本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法，将语义分割的思想引入到遥感变化检测。基于残差结构特征较卷积层提取性能更优和特征金字塔网络多尺度预测的特点，将残差结构和特征金字塔网络融合到Unet模型中，建立FPN Res-Unet模型。该模型以Unet为基础，引入ResNet18的残差结构作为编码路径特征提取层，在每次卷积后使用边界填充，使得输入图像和输出图像尺寸一致；在解码路径每级上采样过程中，拓展支路径将特征金字塔网络融合到模型的网络主干中，将残差结构、Unet及特征金字塔网络的优点相互融合，增强了Unet的特征提取，弥补了语义分割网络对小目标检测的欠缺；在获取深层语义信息的同时关注细节信息，提高建筑物变化检测精度。实验表明，该方法在所用数据集，准确率、召回率、F₁ 3种指标均达到90%以上。     

遥感变化检测技术发展综述

卫星遥感的复轨能力，稳定一致的传感器参数和系列运行计划，连续记录了地表的显著变化信息。对遥感观测到的变化信息，还需要区分是地表物理生物要素变化引起的变化，还是辐射传输路径上其它干扰因素造成的变化信息，需要从各种变化信息组分中区分目标变化信息。因此，遥感变化检测是遥感信息科学、地球系统科学、统计学和计算机技术等学科技术交叉后新的增长点，代表了当前遥感数据处理技术发展方向。为了促进遥感变化检测技术在我国的发展，收集阅读了近几年国外主要遥感刊物发表的论文、专著，综合了我国遥感变化检测技术发展现状以及大量的网络资料。     

SAR图像变化检测提取建筑物震害信息的研究综述

地震是破坏性最强的自然灾害之一。在震后快速获取震区建筑物损毁的第一手图像资料,标定轻重灾区,对于抗震救灾并尽可能减少人民群众的生命财产损失有非常重要的意义。合成孔径雷达(SAR)具有全天时、全天候的工作特点,基于SAR图像丰富的强度、相位、纹理和极化等信息,进行震前震后变化检测能很好地解决这个问题。本文基于前人研究,总结了SAR图像变化检测的各种方法,系统阐述了国内外学者基于SAR图像强度、相位及多信息融合变化检测提取建筑物震害信息的研究,同时着重就极化信息变化检测及其在震害信息提取的研究进行了总结。     

基于FM-UNet++和高分二号卫星影像的露天矿区范围变化检测

利用遥感和深度学习技术实现露天矿区土地利用变化信息的自动提取对于矿区开采监测、生态环境保护具有重要意义。针对复杂异质矿区场景下土地利用类型的变化,构建新型深度学习模型FM-UNet++,利用高分二号(GF-2)卫星影像实现露天矿区的自动变化检测。首先,通过资料调查和目视解译制作露天矿区变化检测数据集,通过数据增强对其进行扩充;其次,通过在UNet++模型中引入特征增强坐标注意力机制FECA(Feature-enhanced Coordinate Attention)和Mish激活函数构建面向露天矿区变化检测的FM-UNet++模型;最后,训练FM-UNet++及7种对比模型进行露天矿区变化检测实验,并比较不同深度学习模型的检测结果。结果表明：特征增强坐标注意力机制FECA和Mish激活函数均提升了UNet++模型的露天矿区变化检测性能。FM-UNet++模型对露天矿区变化检测的精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1-Score和交并比(IoU)值分别达到95.6%、89.2%、92.3%和85.7%,相较于FCN、PSPNet、Deeplabv3+、LANet、UN...     

西藏羊卓雍错湖面遥感监测模型及近期变化

羊卓雍错作为西藏高原三大圣湖之一和藏南重要的高原特色风景旅游景区, 其水域变化受到当地老百姓和各级政府部门的关注. 应用高分辨率陆地资源卫星等遥感数据可以方便、 准确地获取湖泊面积、 周长等信息, 但是由于Landsat 等高分辨率陆地资源卫星影像受到卫星重复周期和卫星过顶时多云天气的影响, 无法实现湖泊面积变化的常规业务化连续监测. 为此, 以Landsat 等高分辨率陆地资源卫星为主要遥感信息源, 结合羊卓雍错水位观测资料, 建立了羊卓雍错湖泊面积变化与水位波动之间的相关模型. 在此基础上, 利用该湖泊面积遥感监测模型, 结合近期水位观测资料分析了羊卓雍错湖面面积变化特征与趋势.     

基于RS技术的西藏甲玛铜多金属矿外围成矿预测研究

甲玛铜多金属矿经过一年的勘探工作,发现矿区外围工业矿体仍未圈闭,其找矿潜力巨大。为了验证在周边区域存在矿化的可能性,笔者运用遥感技术对矿区及其周边区域进行成矿预测研究,力图能为甲玛的进一步勘查提供依据。文中运用ETM+图像进行主成分分析、比值分析、MNF变换,通过蒙赛尔变换,形成HLS图像,根据Fe3+、Si、OH-在解译图像中显示出高亮度反射的特点,设定阈值,从而提取遥感矿化蚀变信息。解译结果与矿区IKONOS图像的蚀变、岩性解译结果相吻合,蚀变提取形态一致,从而确定了ETM+图像信息提取结果的正确性,证实了在甲玛及其外围采用ETM+图像提取与矿化有关的信息是可行的。引入ETM+图像TM6波段,合成746假彩色图像进行构造信息的解译,并综合构造的、蚀变的、地质的研究成果,利用GIS技术进行信息的分层提取和叠加分析,在甲玛铜多金属矿矿区周边圈定了6个找矿远景区,这些远景区主要分布在甲玛矿区的周围及其北部一定的辐射范围内,是甲玛矿区外围找矿的重点。目前该研究区域除甲玛、驱龙外,其他地方的勘查程度均较低,但文中采用ETM+图像提取各种成矿信息,再用高空间分辨率的IKONOS图像提取成矿信息,开展对比研究,验证了圈定的找矿远景区的客观性和正确性,从而可用于指导甲玛的外围及冈底斯成矿带的区域找矿勘查实践。     

GF-5高光谱数据在植被覆盖区的蚀变信息提取研究——以广东省玉水铜矿为例

高分五号卫星是我国第一颗高光谱综合观测卫星,自2018年发射以来,还未见到该卫星数据在蚀变信息提取研究领域的相关报道。本研究以高分五号高光谱数据为主要数据源,采用MNF算法、PPI算法,结合SAM技术的方法,提取广东省玉水铜矿植被覆盖区的蚀变矿物信息。本次提取的蚀变矿物有赤铁矿、针铁矿、高岭石、蒙脱石和白云母。结合已知的地质矿产资料,对提取的异常信息进行了分析验证。验证结果显示,该数据提取的蚀变异常与研究区地质信息吻合较好。上述研究表明,利用高分五号高光谱数据对本地区蚀变矿物信息的提取是可行的,对该区未来矿产勘查具有重要的指导意义,同时也为未来高分五号高光谱数据在蚀变信息提取研究方面提供了参考。     

甘肃岌岭地区碱交代蚀变岩高光谱遥感探测

应用Hyperion高光谱数据,通过比值法和最小噪声去除法（MNF）提取了甘肃岌岭701地区的赤铁矿化碱交代蚀变岩的分布。选择最小噪声去除后的主成分MNF b8、b3和b4组合可以增强赤铁矿化碱交代蚀变岩的信息,并填绘出该地区赤铁矿化碱交代蚀变岩的分布。     

基于中高分辨率数据的内蒙古红石山地区遥感找矿信息提取及找矿预测

内蒙古红石山地区位于东天山—兴安成矿带内,具有良好的成矿条件,但其位于荒漠戈壁,自然条件恶劣,基础地质研究程度低,因此利用遥感手段进行多金属找矿勘查具有重要意义。采用OLI数据,选择掩膜+无损线性拉伸+特征向量主成分变换+异常切割+异常滤波的方法,提取铁染、羟基等矿化异常信息;选择假彩色合成及线性拉伸,提取断裂构造信息。综合多元信息进行找矿预测,共圈定2处找矿远景区。本次研究对其中1处区域进行进一步重点勘查。重点勘查区域采用高分辨率PLEIADES数据,选择图像融合、彩色合成、直方图拉伸等方法,进一步圈定巨型石英脉体。在重点勘查区域进行野外查证,发现了多处矿化点。此次研究表明综合使用中分辨率OLI数据和高分辨率PLEIADES数据,可以大大提升地质找矿效率,对未来该地区进一步找矿勘查具有重要的指导意义。     

矿山遥感编图中的高分辨率遥感数据选择与比例尺计算方法

通过对青海调查矿区多种高分辨率卫星数据处理后形成的图像进行解译和编图,掌握了合理选择遥感数据信息源、利用制图软件计算遥感影像图比例尺及编制野外调查和成果解译图的技术方法。得出在选择遥感数据时要考虑不同数据的技术参数、性价比及调查区面积;明确了当图像的出图分辨率确定后,其比例尺与图像的空间分辨率、像素大小、文档大小有直接关系,同时建立了计算遥感图像最佳比例尺和最佳出图比例尺的公式和方法;介绍了利用Photoshop和Mapgis软件,编制矿山野外调查用图和遥感解译成果图件的流程及方法。这些工作的完成对青海矿业开发地质环境效应调查起到了积极的指导作用,也充分体现了高分辨率遥感图像在工作条件艰苦地区的优势作用。     

遥感解译在内蒙古额济纳旗地区1：5万地质填图中的应用

遥感技术是地质填图工作的重要辅助技术方法。针对内蒙古额济纳旗地区的荒漠戈壁地貌景观特点,在地质填图中选取国产资源三号卫星遥感数据和ETM+遥感数据作为遥感解译的数据源,并分别对获取的遥感数据进行数据融合、几何校正（或精校正）、图像校正和镶嵌等数据处理。鉴于测区植被不发育,地表多以基岩和戈壁滩为主,资源三号遥感图像颜色单调。特将校正的资源三号图像与ETM+图像进行图像融合,融合后的图像既具有ETM+图像的丰富色彩信息,又保证了资源三号卫星图像的高空间分辨率,便于实施人机交互地质矿产信息提取。根据遥感影像特征,建立了地层、侵入体和构造的解译标志,提取了与岩性和构造相关的各类信息,结合地质资料进行综合判别解译,提高了地质填图工作的准确性,为荒漠戈壁地貌区的地质填图提供了技术支持。     

资源三号卫星正视全色与多光谱影像融合及评价

资源三号卫星(ZY-3)是我国发射的首颗民用高分辨率光学传输型立体测绘卫星,其全色波段与多光谱波段有相同的太阳高度角和其他环境条件,影像获取时间一致,因此两种不同分辨率的数据可实现高精度融合形成新的影像。使用Brovey变换、主成分变换、IHS变换、小波变换、GS光谱锐化五种不同的数据融合方法,对ZY-3全色和多光谱影像进行融合,并从清晰度、纹理和色调进行定性分析;从标准差、信息熵、平均梯度、偏差指数、相关系数和光谱扭曲程度进行定量评价。结果表明:基于Gram-Schimdt光谱锐化融合方法产生的遥感图像失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率全色波段的空间纹理细节信息,是一种适合于ZY-3图像融合的较好方法。     

高保真影像超分辨率重建应用研究

高分辨率图像是人们一直追求的目标,超分辨率图像重建技术就是人们获取高分辨率图像的一种很重要的方法。研究了超分辨率贝叶斯方法,该方法利用全波段增强多光谱遥感影像,结合传感器特性模拟了全波段和多波段影像的观测过程。这种方法使全波段数据与多光谱波段数据自动对齐,成功地保留了光谱信息,实现了遥感数据信息的高保真,进而增强了空间分辨率。以IKONOS全波段和多波段影像为例进行了深入地探讨,并对自动融合的结果进行了定性和定量分析。     

高分辨率光学和SAR遥感影像在地震地质灾害调查中的应用——以九寨沟M7.0级地震为例

快速全面的获取地震灾情信息对于减少灾害损失、预防次生灾害发生具有重要的意义。遥感技术凭借其快速、大范围、高精度地获取地面信息的特点在震后信息提取中发挥了重要作用。传统光学遥感数据由于受到震后多云雨天气的影响,往往难以获取有效数据。合成孔径雷达(SAR)能够全天候获取数据,已成为震害评估的重要数据源。随着遥感图像向着高分辨率方向发展,数据所包含的信息也越来越丰富,更有利于地震地质灾害调查。本文以2017年九寨沟地震为例,采用高分辨率光学和SAR遥感图像为数据源,从道路震害分析、滑坡次生灾害提取、同震形变场计算等多个角度开展应用研究,对此次地震地质灾害进行调查。结果表明,结合高分辨率光学和SAR遥感影像各自的特点和优势,能够在地震地质灾害信息全面调查中发挥重要作用。