遥感影像混合像元分解及超分辨率重建研究进展

随着遥感应用的深入.传统将遥感影像像元当作纯净像元的方式所带来的问题已经被广泛认识到,混合像元分解的相关理论和技术成为遥感领域的一个热点问题.本文总结了混合像元分解及超分辨率影像重建的主要理论和方法.根据超分辨率影像重建的主要流程,分别回顾了混合像元端元类型选择,端元丰度分解和超分辨率影像的重建,并对相关模型和技术给出了总结和评价.端元类型选择是确定在影像范围包含的纯净地物类型,重点介绍了基于统计学和几何学的两种方法.端元丰度估计是目前该领域研究最多的方向之一.集中了很多新的理论和方法.可变端元分解和盲源分解作为2种效果较好的方法在文中作了详细的回顾和评价.空间自相关性是对丰度估计的结果进行超分辨率重建的主要理论基础,如何在丰度约束条件下最大化空间自相关性是大多数基于混合像元分解超分辨率重建的目标.最后,文章在总结目前混合像元分解及超分辨率遥感影像理论发展的基础上,给出了一些意见和展望,指出考虑混合像元形成机理、综合多种模型及先验信息将有助于基于混合像元分解的超分辨率遥感影像研究.     

基于无人机影像的冰面流速与高程变化提取方法

无人机遥感能够获取高精度、高分辨率的冰川表面三维形态,有助于揭示冰川的运动和消融变化,现已成为冰川变化监测的重要技术支撑。针对无人机高分辨率影像能够有效识别表碛覆盖型冰川表面细节特征点的优势,本文引入金字塔影像集和最小二乘匹配方法联合开展特征点的追踪,用以实现冰川表面特征点三维位移场提取和动态变化分析。以贡嘎山贡巴冰川冰舌区作为典型研究区域,利用高分辨率无人机影像生成消融期前后（2018年6月9日和10月17日）的正射影像数据和数字表面模型,基于2期正射影像提取冰川表面特征点并实施追踪以获得三维位移场,在此基础上初步探明贡巴冰川冰舌段表面位移速率最大为7.51 cm/d,垂向消融速率超过11 cm/d。本文相关研究数据和结果可为冰川及复杂地形山区地质灾害的监测提供参考。     

1959年来珠江三角洲地区的海平面变化与趋势

验潮站资料的低空间分辨率与卫星数据的短时序是区域海平面变化研究存在的关键难题。本文结合卫星高度计海平面高度距平资料及验潮站数据,基于EOF和最小二乘法重建过去53 年（1959-2011 年）珠江三角洲海平面变化时空序列,并利用主成分分析方法建立区域统一海平面变化时间序列。结果显示,基于EOF和最小二乘法的海平面高度场重建方法能很好地解决卫星高度计资料时间序列不长和验潮站分布稀缺时间不连续等问题,对于海平面变化研究,尤其是关于过去长期的变化过程及特征研究适用性良好。对统一海平面变化时间序列线性拟合显示,近53 年珠江三角洲区域海平面平均变化速率为4.08 mm/yr,且存在近期加速上升趋势。与单站研究相比,该方法较好地表达了区域海平面主要变化特征并剔除可能存在的噪音。径流及厄尔尼诺现象也对珠江三角洲海平面空间变化产生影响。     

基于栅格面积成分数据的土地利用格局解释模型稳健估计

针对最小二乘估计不能应用于栅格尺度以面积成分表征的土地利用格局驱动机理分析的难题,本文提出了一种利用偏最小二乘回归法稳健估计该类土地利用格局解释模型的方法。利用该方法能在解释变量间存在多重共线性的情况下,获得基于栅格面积成分数据的土地利用格局解释模型的稳健估计。本文推导了应用偏最小二乘回归分析的数据处理和建模估计过程,并运用该方法开展了针对黄淮海地区耕地、建设用地分布格局及其驱动因子的建模分析,得到了拟合优度高的估计结果。研究表明,偏最小二乘回归分析方法在开展栅格尺度以面积成分表征的土地利用格局驱动机理分析时具备高效与稳健的特征,适宜在类似研究中推广应用。     

遥感影像无(稀少)地面控制点纠正技术

该文提出高分辨率遥感影像纠正和绝对(大地)定位的一种新方法。首先，利用现有的1：100万世界地图数据，对最低分辨率(15～30m)影像进行正射纠正。以此为基础，把多种分辨率的遥感影像从低分辨率到高分辨率逐级地相互匹配，并以低一级分辨率为基础配准。通过这种金字塔结构的中间分辨率过渡，解决了最高分辨率与最低分辨率影像间对应特征很少的问题，实现了最高分辨率影像的纠正和大地定位。     

基于GF-1遥感影像的艾比湖区域田间尺度土壤盐渍化监测方法

土壤盐渍化是制约农业生产和发展的主要障碍。目前土壤盐渍化的遥感监测主要基于中、低分辨率卫星影像,并采用传统的基于像元分类方法,对盐渍化信息的细节描述不足,监测精度不高。本文使用国产GF-1影像,结合自上而下的多尺度分割技术和面向对象的信息提取技术,针对田间尺度下的盐渍化信息进行精确地提取、分类,并与传统分类方法进行了对比。结果表明：面向对象法和最大似然法的分类总体精度分别为92.72%和84.31%,Kappa系数分别为0.90和0.78。该技术能准确提取田间尺度下的盐渍地信息,在未来的农田盐渍化高精度监测研究中具有一定应用价值和发展潜力。     

基于TLS技术的矿区地表沉降快速自动获取研究

为实现快速自动地从海量点云中获取地表沉降信息,该文提出了一种基于TLS技术的矿区沉降信息快速自动获取方法。对点云数据完成预处理后,首先以相同网格划分开采前后点云数据,然后利用改进的反距离权重法插值求取网格结点坐标,匹配相同网格结点作为同名点并求取下沉量,最后获取下沉曲线与下沉DEM,该方法实现了矿区地表形变的全面分析,能够快速自动地获取地表沉降信息。采用Riegl VZ-1000扫描仪采集某沉陷区开采前后点云数据,经过实验分析表明:该方法能够实现快速自动提取同名点、下沉点、下沉曲线与下沉DEM;将计算结果与实测值进行对比分析与精度分析,得到沉降结果符合实际地形变化情况,验证了该方法的可行性。该研究为三维激光扫描技术应用于地表沉降监测提供了支持。     

扎龙湿地水体遥感提取过程中云阴影去除方法研究

以扎龙湿地为研究区,利用空间分辨率高、纹理信息丰富、定位精度高和购买价格相对低廉的ALOS遥感影像,测定了研究区水体等5种典型地物和云阴影的波谱亮度值;根据水体和云阴影的光谱特征,利用阈值法对近红外波段ALOS影像进行阈值处理,将包含云阴影信息的水体信息提取出来;基于ALOS彩色影像,再采用决策树方法自动提取湿地水体信息,同时将云阴影信息去除,并再补充提取因去除云阴影而损失的水体信息;与目视解译结果相比,用本研究方法得到的研究区湿地水体信息精度高于85%。近红外波段阈值法和彩色影像决策树法相结合的方法是一种能有效去除云阴影而高精度获取湿地水体信息的方法。     

基于高空间分辨率遥感影像的湿地信息提取技术研究

如何利用遥感技术获取高精度的湿地信息是湿地遥感研究中的重要内容之一.基于高空间分辨率的遥感影像数据,研究利用面向对象的分类方法,综合利用遥感数据的光谱信息、纹理特征、拓扑关系等信息进行多尺度分割,通过对对象的目视解译建立隶属度函数,并结合最邻近分类法,获取湿地信息.并以福建省闽江口湿地为例,采用高分辨率的SPOT5影像数据,研究表明：利用面向对象的方法对SPOT5遥感影像进行湿地信息的提取精度达到90.40%,为湿地信息的提取又提供了一个有效的方法.     

多源同名居民地面目标识别及其同名特征点匹配方法北大核心CSCD

同名目标匹配是空间数据融合、共享与集成的关键所在,针对多源居民地面目标空间数据融合问题,该文提出一种同名居民地面目标自动识别及其同名特征点自动匹配算法。该算法通过计算面目标质心重叠前后的匹配相似度实现同名居民地面目标多重匹配关系的自动识别;通过构建向量方向相似度、面积比相似度与距离邻近度等特征指标,并将其建模为最优化函数,进而采用基于编辑距离的串匹配算法,有效解决了不同匹配关系下同名居民地面目标特征点的匹配问题,进一步实现了居民地面目标的几何纠正。以实测的不同来源导航电子地图郑州市部分居民地面目标数据对算法进行验证,结果表明:该算法能稳健识别多源居民地面目标间各种匹配类型,且能自动匹配同名特征点,二者准确率均在95%以上,可为面目标位置的精确融合奠定重要基础。     

基于多尺度空间ANN - CA模型的遥感影像超分辨率制图方法研究

为获取遥感影像混合像元中各组分的空间分布状况,提出一种新的遥感影像超分辨率制图方法,用于继混合像元分解之后的亚像元定位。将元胞自动机理论移植到不同空间尺度的演化上,建立基于神经网络的多尺度元胞自动机模型(ANN-CA),并利用该模型提取北京市海淀区城镇用地超分辨率信息。结果表明,该方法能有效表达图像像元之间的空间自相关性。     

地图合并中基于叠置方法的特征点匹配可靠性检验

不同来源的矢量数据集合并时,必须以相匹配的同名点为基础进行数据集校准,同名点匹配结果的可靠性直接影响数据集校准的正确性,目前还没有一个有效的方法判别同名点是否正确地被匹配.为确保输出结果确实源于各数据集中的同名点,必须对同名点坐标输出结果的可靠性进行统计检验.该文基于叠置方法对来自不同矢量数据集中的同名点特征匹配结果进行检验,以确保点特征匹配结果的可靠性.实践证明,通过显著性检验,可确保数据集校准结果的正确性,探测错误匹配点的位置,能较好地控制Rubber-Sheeting变换处理.     

基于相位一致性的红外多光谱影像波段间特征匹配

传统基于灰度的影像匹配方法难以适应红外多光谱影像波段间的非线性灰度差异。该文提出一种基于相位一致性的角点筛选与特征匹配方法。首先基于相位最大矩提取影像边缘图,并利用角点的结构属性进行稳定性判断和角点筛选;然后利用相位一致性的幅值和方向信息构建特征描述符,并采用双向最近邻方法实现初始匹配;最后采用RANSAC算法剔除粗差,得到优化后的匹配结果。实验结果表明,该文提出的角点筛选算法能使匹配点中稳定角点的比例由37.9%提升至85.2%,将最大残差由2.765降到1.766,RMSE由0.854降到0.751。与HOPC模板匹配算法相比,该特征匹配算法能在保证匹配精度的同时,将效率提升了3倍。     

南极冰貌卫星影像条带噪声的剔除

本文在简要叙述条带噪声形成原因的基础上 ,针对南极地区的ASTER 1A的可见光影像中出现的条带噪声的现象 ,通过设计了基于切比雪夫窗、凯瑟窗的FIR滤波器和约束最小二乘FIR滤波器对其条带噪声进行剔除 ,这两种滤波器能够尽可能地剔除条带 ,同时使影像的灰度分布发生最小畸变。并通过与其他方法 (例如 :低通滤波 ,直方图匹配等 )比较 ,说明这两种滤波的方法优于其他的方法     

基于图形渐变技术的等高线连续尺度表达模型

提出一种基于特征点匹配的等高线图形渐变技术。对2个不同比例尺地图上表达的同名等高线,由计算几何的方法构建特征点多层次树状结构;利用距离邻近性和弧段的形态分析实现特征点的匹配;在匹配的同名弧段间实施图形渐变技术得到2尺度内任意中间尺度的等高线表达。实验证明,提出的基于多层次特征点匹配的图形渐变技术是在网络环境下等高线多尺度表达的一种有效尝试,由于在两尺度端进行了图形的控制,等高线的拓扑一致性得到了有效的维护。     

基于超像素的高分辨率影像建筑物提取

建筑物提取对于基础地理数据获取与更新具有重要意义。针对传统的基于像元方法难以利用影像空间、上下文信息以及面向对象方法最优分割尺度难以确定等问题,该文提出一种基于超像素的高分辨率影像建筑物提取方法。首先利用LiDAR点云数据生成归一化高程模型以获取地物的高度特征,并通过Layerstacking方式与高分辨率影像融合;随后基于Simple Linear Iterative Clustering(SLIC)算法分割高分辨率影像的RGB彩色图像生成超像素;继而基于分割所得的超像素中的每个像元对超像素进行特征计算;最后使用基于RBF核的支持向量机方法进行超像素级别分类,得到建筑物提取结果。实验结果表明,该方法能够有效识别出简单场景和复杂场景下的建筑物,显著消除了传统基于像元方法出现的"椒盐效应",同时避免了面向对象方法中最佳分割尺度选择的难题,取得了较好的建筑物提取效果。     

基于无人机影像和飞控数据的灾场重建方法研究

低空无人机以其机动、快速、经济等优势,在灾害应急事件中逐渐发挥作用,而灾场三维重建也因其突破了常规无人机遥感无法快速提供三维空间信息的局限,在灾害测量中的地位日益凸显。该文面向灾害测量需求,探索一种基于低空影像和无人机自身飞控数据的灾场三维重建方法。在系统规划与平台设计的基础上,选取某滑坡区进行试验。依据计算机视觉原理,通过特征提取、影像匹配、运动与结构重建等实现了相机位置及姿态的恢复,并通过地理注册最终完成了灾场影像三维重建。通过布设地面标识点并与其GPS RTK测量坐标比对,证实灾场重建模型的相对误差低于4‰。     

DEM格网与畸变遥感影像的一体化显示研究

遥感影像可以极大地增强DEM的表达效果,然而由于各种因素的影响,通常需对其进行预处理,传统方法是通过同名控制点进行校正。该文提出一种新的自动匹配算法,即提取DEM和遥感影像对应的特征线,利用Douglas-Peucker算法提取对应的特征点,以DEM特征点为离散点进行Delaunay三角剖分,并基于TIN完成纹理映射。实验结果表明,该算法显示效果较好,可有效改善畸变图像引起的错误显示。     

一种光学遥感影像建筑区域自动提取方法

提出一种利用光学遥感影像自动获取建筑区域的方法。该方法利用基于结构张量的和算子、乘算子预计建筑区域的概率,按照融合规则将两种概率图融合,通过主动轮廓从融合的概率图中提取建筑区域。选取多幅ALOS影像对此算法进行试验分析,并与基于Gabor滤波法和Harris角点检测法进行比较。试验结果表明,与其他两种方法相比,该方法从光学遥感影像上自动提取建筑区域的结果具有更高精度。     

基于多尺度高程变异系数的影像匹配点云滤波方法

针对现有滤波方法在低矮植被密集覆盖区域处理效果差的问题,该文根据不同尺度下无人机影像匹配点云数据所表达的地形地物特征不同,提出基于多尺度高程变异系数的影像匹配点云滤波方法。首先,通过不同尺度的虚拟规则网格构建不同分辨率的DSM,将任意两个不同分辨率的DSM进行差值计算,得到对应两个尺度下的地表特征差异(高程变异程度);然后,对差值DSM计算高程变异系数,根据地物边界区域高程变异系数远大于地形区域的特征进行阈值分割;最后,分析计算高程变异系数的最佳邻域,讨论最佳分割阈值的设定。与传统CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法对低矮植被密集覆盖区域的对比实验结果表明,该文方法在低矮植被密集覆盖区域能准确剔除植被点并保留地面点,其中Ⅰ类、Ⅱ类误差分别为9.20%、5.83%,平均总误差为7.68%,均优于CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法,可为后期快速建立高精度DTM奠定基础。