遥感影像三维地形建模技术探讨——以昆明市为例

以昆明市为例，利用1：50000纸质地形图在ArcGIS中完成等高线矢量化，并在ERDAS中建立高精度的DEM数据。再采用ETM＋影像制作的昆明市正射影像作为三维表面的纹理信息，应用ERDAS IMAGINE8．7的VirtualGIS模块，在相同的投影坐标系统下，将数字高程模型（DEM）数据与遥感正射影像进行叠加实现了昆明市的三维地形可视化。     

基于人工免疫克隆选择算法的遥感图像识别

遥感图像分类受自然环境的复杂性和实际样本数据的分布情况约束,其结果将直接影响对土地利用、覆盖情况的认知。人工免疫系统具有自学习、自组织、记忆的能力,可解决非线性分类问题中的局部极值、鲁棒性等难点。该文将人工免疫系统引入遥感图像分类领域,设计了基于克隆选择算法的遥感图像监督分类方法,并将其应用于广州市遥感影像分类。实验结果表明:与最大似然法相比,该方法具有更高的精度;同时该方法对公路、桥梁等线状城市用地较敏感,适用于快速发展的中心城市的遥感影像分类。     

遥感技术在湖泊环境变化研究中的应用和展望

遥感技术由于能够快速、宏观的获得研究区域的数据,已成为湖泊环境动态变化监测的重要技术手段。高分辨率的卫星遥感图像不仅可以为准确判读湖区地质地貌、自然与人为作用下的环境变化、盐湖矿产资源的分布等提供直观的影像,还能为湖泊水质监测、水深检测、水面温度反演以及盐湖卤水动态分析提供有价值的信息。遥感技术在湖泊环境变化研究中的应用正逐步从定性发展为定量研究,因此,对于区分湖泊水体中不同组分对遥感图像各光谱值的贡献等遥感机理的认识及理论尚需进一步深化,同时需要对处理遥感数据所运用的统计分析方法做进一步的改进以建立更加完善的遥感模型。今后,遥感技术和地理信息系统等多种信息处理工具的结合将是环境信息系统发展的主要方向。     

基于无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取

在分析救灾帐篷的光谱和形状特征基础上,将基于像元和面向对象分类方法相结合,提出一种针对无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取方法。首先基于帐篷初始样本在三维光谱空间中的范围对图像进行快速二值化初分类,通过聚类与尺寸滤波消除噪声图斑对后续信息提取的影响;然后引入不同结构模板的邻域分析和形态学方法还原对象空间形状,针对遥感影像的第一主成分,提取分割对象的光谱均值、局部二值模式对比度(LBP Contrast)均值、长轴长等特征;最后利用基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)分类方法完整提取救灾帐篷。以灾后常用的0.2m无人机可见光遥感影像为例的实验结果表明,救灾帐篷识别率高达95.5%。该方法运算效率高,克服了蓬顶内部异质性和相似物的影响,对于利用无人机可见光遥感影像开展救灾帐篷的检测与分析具有参考价值。     

三维遥感信息处理系统的设计和应用

利用机载三维遥感技术能够同步获取三维位置和光谱数据的一体化信息。三维遥感信息处理系统利用获取的三维遥感数据生成遥感地学编码图像和DEM (数字表面模型 )。该文阐述了此信息处理系统的数据处理流程和软件构成 ,同时对该系统的各处理模块进行了描述。通过对中关村地区 30 0多km2 的三维遥感信息数据的处理 ,检验了三维遥感信息处理系统的可行性     

基于DEM的山区遥感图像地形校正方法

基于地表反射为各向异性的假定,可以将遥感图像的地形校正分为光照和反射率校正两部分。基于6S大气校正模型和数字高程模型(DEM)对山区遥感图像进行光照和反射率校正,通过消除遥感图像中大气和地形的影响,反演得到地表反射率。通过对江西兴国县TM图像的实验,实现了对山区遥感图像的地形校正。对模型中的大气参数进行了敏感性分析,发现大气参数的误差对地表反射率的反演精度影响较小。     

面向对象解译方法在遥感影像地物分类中的应用

针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了基于面向对象(Object-oriented)解译方法的遥感影像自动及半自动解译和提取的新思路.文中分析了面向对象解译方法在地物信息分类应用中的优势,并提出了基于此方法的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程.具体结合广州市新白云机场开发区IKONOS高分辨率遥感数据进行地物快速提取、自动分类的试验,并对解译效果进行了评估分析,证明此方法在高分辨率遥感影像地物分类中确实高效可行.     

ASTER影像提取植被信息的NDVI与SAVI法比较——以广州花都区为例

基于ASTER遥感影像,使用IDL语言编写归一化差异植被指数(NDVI)和土壤调整植被指数(SAVI)的计算公式,对遥感影像进行处理,分别对两种方法处理后的遥感影像采用K-Means分类,经过分类后处理,提取植被信息.NDVI整体上较好地反映了不同土地覆被信息;而SAVI对于各种地类的值域较宽,反映绿色植被内部差异信息较明显,可为不同植被类型的信息提取提供方法参考.     

基于GDAL的遥感影像快速读取与显示方法研究

随着计算机技术的发展,图像处理功能越来越强大,对于遥感影像而言,由于其数据量庞大,使得其处理过程耗时较多,如何能够快速地进行遥感影像处理是当前亟待解决的问题,特别是对于一些特殊格式的数据,一般软件处理起来,速度很慢,比如说TIFF格式,由于其按波段来存储数据,所以对于多光谱甚至高光谱数据而言,处理过程将非常艰难,鉴于此,本文设计了一种基于GDAL开源库的快读读取TIFF格式影像数据,实验证明,这种方法有效提高了TIFF格式影像的处理速度。     

地学应用中的遥感图像处理若干问题的分析

遥感技术在地理学应用中是如何从遥感影像上直观、准确的得到所需的信息,为本专业服务。文章从地学应用部门在进行遥感影像处理时遇到的几个问题:多光谱数据的选取与合成;多源信息的复合;新型图像分类器的应用;专题提取的精度等方面的进展作了分析。     

应用遥感方法估算区域蒸散量的制约因子分析

遥感方法估算区域蒸散量应用比较广泛的有两种,一种是完全以地表热量平衡方程为基础．用遥感方法估算出净辐射、土壤热流量和显热通量,然后用余项法求出蒸散量;另一种是以Penman—Monteith方程为基础．结合地表热量平衡方程,直接估算出蒸散量。本文根据国内外的研究现状,对应用遥感方法估算区域蒸散量的制约因子进行了深入的分析,这些制约因子包括(1)图像信息源;(2)反照率、比辐射率和表面温度等地表参数的遥感反演精度;(3)空气动力学阻抗和表面阻抗模型;(4)估算结果的验证方法(5)时间尺度的扩展问题。分析结果表明：长期以来由于这些因子中所涉及到的许多关键技术和难点问题都没得到很好的解决,因而极大地制约着应用遥感方法估算区域蒸散量的发展。通过对制约因子的分析．可以有助于高精度遥感蒸散模型的建立。     

基于GIS的公路沿线地表植被变化遥感监测——以昆石公路为例

随着道路网络的发展所带来的许多生态效应，道路沿线生态环境及其安全分析显得越来越重要。以昆石公路为例，利用多时相遥感影像和GPS定位调查等数据，对公路沿线区域地表植被覆盖变化信息进行了测定与分析理解。研究采用不同时相的NDVI图像进行彩色合成直观反映地表植被的变化信息；对不同时相NDVI图像进行NDVI值分级和彩色压缩以定量和定性地描述区域地表植被的变化情况；将多时相NDVI彩色合成图进行IHS变换获取变化类型图，对植被覆盖变化进行定量分析；最后结合资源与生态环境信息数据库中有关信息进行植被覆盖变化影响因素分析。     

独立分量分析与主成分分析方法的湿地遥感分类精度对比——以西洞庭湖湿地为例

拟探索提高中、高分辨率遥感影像湿地分类精度的新方法,为洞庭湖湿地研究提供方法支持。通过将独立分量分析方法应用于遥感图像分类,并与主成分分析方法结果进行对比,验证其是否能有效提高湿地分类精度。结果表明,应用独立分量分析和主成分分析方法处理遥感影像,没有造成图像信息损失;Landsat5TM影像经过两种方法处理后,影像清晰度变差,但并不足以影响典型湿地类型的目视判读;SPOT5影像经过两种方法处理后,影像更加清晰。独立分量分析方法可以明显提高典型湿地类型的可分性,但对于草滩地和水田的分类仍然存在缺陷。Landsat 5TM影像经独立分量分析算法处理后,总体精度比原始影像提高11.83%,比用主成分分析方法处理后的影像精度高5.35%;SPOT 5影像经独立分量分析算法处理后,总体精度比原始影像提高10.7%,比用主成分分析方法处理后的影像精度高5.07%。独立分量分析基于高阶统计信息,不但能去除波段之间的相关性,而且可以得到分量之间相互独立的特性,增强不同湿地类型的可分离性,从而提高了信息提取的精度。     

基于多重分割关联子的高分辨率遥感场景分类

高分辨率遥感影像提供了丰富的外观信息和空间结构信息,广泛应用于土地利用分类当中,源于文章领域的视觉词袋（Bag-of-Visual-Words,BoVW）模型现已成功应用于图像分类领域。传统的BoVW模型忽略了特征之间的空间布局信息和像素一致性信息,提出多重分割关联子特征,融合图像的外观信息、空间布局信息和像素一致性信息,实验表明该方法能够获取优于许多经典的遥感图像特征的性能。     

大数据量遥感影像快速显示剖分组织方法研究

提出了基于全球剖分格网的大数据量遥感影像快速显示方法,并基于VC平台实现.测试表明,它具有LOD技术优点,兼有影像金字塔的长处,并且利用剖分面片无缝铺盖球面的性质和地址码的关联性,可解决图像的重叠问题,能实现遥感影像的快速搜索与显示,具有局部图像快速更新、图像无缝连接等优点.     

基于形态重建的高分辨率遥感影像城市道路提取

高分辨率遥感影像中,城市道路表现为局部灰度近似、宽度变化缓慢的狭长区域。根据城市道路这些形态特性,提出基于形态重建的道路提取方法。先对原始遥感影像作增强处理,突出影像边缘信息,用Otsu自动阈值分割法对增强处理后的图像进行初步分割;再根据图像中各要素的形态特征构建不同的标记图像,分别对原图像进行形态重构,将道路和建筑物等分别生成新的图像模块;对形态重构生成的道路模块进行轮廓提取和细化,提取出道路轮廓和中心线。实验结果表明,该方法能有效地从高分辨率遥感影像中提取出城市道路网。     

热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算初论

云覆盖是热红外遥感应用和地表温度(Land Surface Temperature,LST)遥感定量反演的重要障碍。如何估算热红外遥感图像中云覆盖像元的地表温度,是热红外遥感的前沿研究难题。以地表热量平衡为基础,根据地表温度的空间分布连续性、植被对地表温度的影响,提出三种解决云覆盖像元地表温度估算方案:空间插值修正法、植被关系修正法和改进型地表热量平衡法,并探讨云覆盖区地表温度空间分布的洼地效应现象、洼地效应强度及计算方法。基于地表热量平衡方程的洼地效应强度因子和影像灰度值之间关系的数值模拟,是三种估算方案切实可行的关键。     

耦合像素坐标的遥感图像分类实验北大核心CSCD

地理距离越相近的空间单元其相似性越高,但传统遥感影像分类常忽略像素空间坐标信息的重要性。该文提出一种将传统空谱信息与像素坐标耦合的遥感影像分类方法,为避免数据过拟合现象,采用随机森林模型对特征进行重要性评估,选取具有代表性的特征。利用不同分辨率的卫星与航空遥感影像数据,基于随机森林、支持向量机和人工神经网络3种模型对该方法进行验证,结果显示:相比传统仅使用光谱和纹理信息,耦合像素坐标信息的遥感影像分类可在一定程度上关注全局地理空间位置信息,利用地理单元越相近则性质越相似规律,提高遥感影像分类效果,在不同样本量、不同模型下的分类精度均有所提升。     

基于多源遥感的莺歌海滨岸环境特征分析

采用综合多源遥感方法提取地表信息,结合文献资料和实地调查数据探讨莺歌海滨岸带地面要素的分布特征及其相互关系.主要讨论了综合激光雷达(LiDAR)、极化合成孔径雷达(SAR)、光学和光谱遥感数据进行地表信息提取的适用方法,包括建立精细潮位线模型、近岸微地貌模型,并进行沙化土地、植被、湿地的提取与分类;分析了莺歌海滨岸区的海岸形态、土地退化、湿地与植被分布以及自然景观结构的特征.研究表明,综合遥感方法能有效地支持地表环境特征提取;研究区内滩涂和湿地资源利用不合理;存在较高的土地退化风险;湿地开发与盐场生产活动为人地关系的核心矛盾.最后提出了相关的综合治理建议.     

基于遥感图像的泥石流地面活动程度评价

泥石流是中国山区较为常见的一类自然灾害,它的形成有自然地质的原因,也有人为破坏山区植被的原因。在中国实行西部大开发战略的过程中,调查分析泥石流潜在危险区域及其地面活动程度对于制定合理的资源开发战略,有重点地保护一些具有高潜在危险性泥石流沟的植被尤为重要。综合应用遥感(RS,Remote Sensing)技术和流域软件,完全基于RS遥感图像数据,探讨了一种调查泥石流潜在危险区域及其地面活动程度的新方法。