基于2DPCA的遥感图像融合算法研究

基于PCA的遥感图像融合算法思想简单,实现起来较容易,而且遥感图像融合的性能也较好.但这种方法也有一些缺点:①不能有效利用图像的结构信,息;②光谱信息损失较多;③灵活性较差.针对这些问题,首次提出了一种基于2DPCA的遥感图像融合算法.与PCA融合算法相比,基于2DPCA的融合算法的主要特点是:①直接对图像矩阵进行2DPCA分析,因而可以有效利用图像的二维结构信息;②多光谱图像的特征矩阵主成分的替换个数可以是一个或多个,这样就可以调节光谱信息的保持程度和空同分辨率的改善程度,从而获得不同融合质量的图像,具有更好的灵活性;③融合后的图像不仅光谱信息得到了较好保持,空间分辨率获得了明显改善,而且图像色彩也得到了增强.     

遥感与化探数据融合技术在金矿预测中的应用

作为一种先进的多元数据融合技术,遥感与化探数据融合技术的目的在于能从原始的遥感图像中获得较高质量的图像和提取实际需要的蚀变信息.文章首先研究了几个典型的遥感与化探融合的算法(如PCA、ISODATA、MLC等),然后提出了一个新的使用了专家系统的基于3个层次(像素级、特征级和决策级)的遥感与化探数据融合方法.该方法通过在招远金矿区应用示范,结果表明这种新的方法较之传统的遥感与化探融合方法是一种行之有效的遥感找矿技术方法.     

复杂自然环境时空定量信息的获取与融合处理的理论与应用

从理论、方法与应用实现三方面,对国家“973 ”项目“复杂自然环境时空定量信息的获取与融合处理的理论与应用”在地球信息科学领域中的研究进展作一个概述。在遥感机制与信息理论上,以合成孔径雷达（ SAR ）研究为背景,发展全极化散射与SAR 成像信息理论;以微波辐射遥感为背景,发展非均匀自然介质矢量辐射传输（ VRT ）理论。在这基础上,开展在轨业务与试验遥感卫 星在多类陆地地表和大气遥感数据验证的方法与算法的研究。结合遥感、辐射传输、地理信息系统、中国陆面水文过程、数据同化技术,建立一个中国陆地水环境数据同化系统（ CLDAS ）;针对我国未来气象卫星的发展,由在轨SSM / I 、AMSU 、MTI 等遥感卫星数据、结合地面台站实测与探空等工作,形成了星载微波大气三水（降水、水汽、云水）反演与气象卫星数据业务算法与数据库;针对我国SAR 技术的发展,由ERS 、RADARSAT 等SAR 数据图像的应用研究,形成SAR - INSAR 多类应用技术研究与软件遥感应用平台。同时,结合多源信息融合理论方法与环境中目标跟踪实验与仿真,发展了目标与环境复合建模与特性数值仿真、开展了沿海区域异常大气结构中波传播实验等 研究。     

流域水文模型参数识别的现代优化方法研究进展

水文参数优化是水文模型发展中的一个重要部分,针对水循环过程模拟中的流域水文模型参数识别的复杂优化问题,回顾了水文模型优化算法的发展历程,对国内外水文模型参数识别算法的最新进展进行了阐述.介绍了模拟退火算法、遗传算法、SCE-UA、粒子群算法等常用算法的参数设定及一般流程,并对编码遗传算法、单纯形混合加速遗传算法和运用融合技术的几种遗传算法以及其它几种常用算法在新安江模型中的优化结果进行了比较,认为混合加速遗传算法是一种较好的方法.在系统研究现代优化算法与传统优化算法的基础上,建立各种优化算法的融合技术和法则可能是进一步提高参数优化算法性能的方向.     

多源数据融合技术在成矿预测中的应用

数据的融合不同于叠加，前者是信息的优化，后者是把多种数据显示在一层，本文分析了成矿预测工作面临的社会和技术挑战以及在对地质数据分析基础上，介绍了数据融合技术的原理及其适合地学数据处理的框架，进一步论述了数据融合的基本方法，探讨了在成矿预测工作中应用影像融合技术可以实现地质目标细节与色彩纹理结构的结合，该方法有助于信息表示的制图优势，最后给出了实现多源地学信息与遥感图像的融合过程和算法。     

支持向量机在遥感数据分类中的应用新进展

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,它通过解算最优化问题,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,从而解决复杂数据的分类及回归问题.随着应用面的不断扩大,支持向量机在遥感领域也得到了广泛关注.该算法已经成功的应用于遥感数据的土地覆盖、土地利用分类,多时相遥感数据的变化检测,多源遥感数据信息融合等,并且在高光谱遥感数据处理中得到了广泛应用.综述了支持向量机算法在遥感数据分类中的应用.首先对支持向量机的理论进行简要介绍,进而综述了该算法在不同遥感问题中的应用进展,最后阐述了新型支持向量机算法的发展以及在遥感中的应用.     

IHS融合改进方法在闽清县土地更新调查中的应用

采用传统的IHS等融合方法在进行高分辨率的全色影像与低分辨率的多光谱影像融合时,会使多光谱影像的光谱退化;如果高分辨率全色影像时相比多光谱影像时间早很多,则会产生很多新的地物信息丢失。通过对传统的IHS等融合方法的研究,改进了1分量的算法,使1分量既含有高分辨率影像的纹理信息又具有多光谱影像的光谱信息,得出IHS-融合方法,有效地解决了这个问题。     

基于Trous小波的影像融合

基于Mallat小波算法的影像融合，由于存在抽取和插值运算，其结果存在一定的相位失真。Trous小波算法通过有限滤波器内插近似，实现对影像数据的无抽取离散小波变换，较好地解决了上述问题。在阐述影像数据融合原理的基础上，给出了基于Trous小波变换的影像融合处理方法和过程。通过对遥感影像数据融合结果的定性定量分析中，认为基于Trous小波的遥感影像数据融合方法，能保持参与融合影像的信息特征，从而获得较好的融合处理结果。     

基于相干特征的岩石薄片序列图像边缘提取及颗粒分割

针对岩石颗粒边缘模糊、结构复杂的特点,为了更有效地识别颗粒边缘,在基于特征值的C3相干算法的基础上,融合多尺度和多角度的特征表达,提出了一种改进的C3相干算法。该算法综合考虑岩石薄片图像角度域光学特征、空间尺度信息和各向异性信息,能更有效地表征颗粒边缘特征,表现出对复杂矿物结构的适应能力。在采集的岩石薄片正交偏光图像上验证提出的算法,实验结果表明,与原生C3相干算法相比,改进后的C3相干算法在全局图像上的方差和灰度差分乘积分别提升了68.41%和22.91%,信息熵下降了21.61%。     

基于分形先验信息的非线性反演

基于分形先验信息的非线性反演方法能综合利用测井数据和地震信息,在贝叶斯框架下,通过分形高斯噪音算法得到基于分形理论的先验信息,然后根据地震资料构建似然函数,最终利用基于快速模拟退火算法(Very Fast Simulated Annealing,VFSA)改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法(VFSA-PSO)实现后验概率密度的抽样。与确定性反演结果相比,该方法能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率,并且目标函数的建立融合了确定性反演中的低频约束,从而得到宽频带的反演结果。数值模拟试验表明:基于分形先验的非线性反演结果与理论模型吻合较好,实际资料的应用效果也证明了该反演方法的有效性。