基于长短期记忆网络模型的中分辨率遥感影像变化检测研究

随着遥感数据量的增加,传统变化检测方法难以满足大数据背景下众多应用的需求。为此,该文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)模型的遥感影像变化检测方法,利用循环神经网络权重共享的优势处理时间序列数据,同时加入长短期记忆网络模型的细胞状态"记忆"影像变化,以解决遥感影像变化检测中的复杂性和困难性。分别利用高光谱影像和多光谱影像进行二分类和多分类实验,从检测地物是否变化到确认变化类型两个层次证明了该方法的可靠性和适用性;相较于传统变化检测方法,该方法的自动化程度和精度有较大程度的提升,为遥感影像变化检测提供了一种新思路。     

结合多尺度纹理的高分辨率遥感影像决策树分类

地物具有多尺度特点,遥感影像包含的地物纹理信息很难用单一尺度来描述。通过选择最佳纹理尺度组合,利用光谱数据结合多尺度纹理对高分辨率影像进行决策树分类。研究结果表明:结合多尺度纹理的高分辨遥感影像决策树分类,能够更好地描述地物并有效解决光谱数据分类中存在的地物破碎问题,其分类精度为81.7%,kap-pa系数为0.78;与光谱数据分类和结合单尺度纹理数据分类结果比较,分类精度分别提高了11.2%和6%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类精度。     

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。     

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。     

基于像元级RS影像数据融合方法应用评价

遥感信息融合（Fusion）是目前遥感应用领域的一个热点问题。高分辨率的全色影像与多光谱彩色低分辨率的遥感数据叠加，可以最大限度地利用不同分辨率、不同光谱信息和不同时相分辨率的遥感信息。融合中对同一地区长江流域秭归段的TM4、3、2多光谱和TM8高分辨率的遥感影像采用了IHS变换、分辨率（主成分分析）融合方法进行了数据融合，并对不同的融合方法所得到的融合影像进行目视和统计特征的分析与评价。     

遥感图像三维可视化的实现及应用研究——以腾冲机场建设工程为例

近年来,随着计算机、遥感、摄影测量及其相关技术的飞速发展,使得通过快速获取地表信息并重建三维地表成为现实.遥感图像的三维可视化对于宏观观察者(如领导干部、项目决策者等)而言,其实际效果相当于乘坐在一定高度的飞行器上进行航空路线观察,方便其决策方案设计;对于遥感图像解译者(具体的工作人员)而言,高精度的三维影像动画系列图提供了可供反复使用的真实、客观、信息连续的宏观分析地面景观影像;对于项目施工方,可利用高精度的遥感三维影像快速准确地分析地形和计算土石方填挖量;在机场规划与设计过程中,设计净空模型,对机场净空进行评定.     

CBERS-02B与资源三号多光谱影像的光谱可分性实验对比

以江苏省徐州市郊区为实验区,采用Jeffries-matusita距离方法分析了CBERS-02B与资源三号卫星(ZY-3)多光谱影像的光谱可分性。采用最小距离法、最大似然法和支持向量机3种分类算法进行影像分类,以用户精度、制图精度、总分类精度和Kappa系数作为分类精度的评价指标,探讨了CBERS-02B与ZY-3多光谱影像的光谱可分性。实验表明,CBERS-02B和ZY-3多光谱影像均有利于区分农田和水体类,而对建筑物、裸地及道路的光谱可分性较弱;ZY-3影像对建筑物类的光谱可分性优于CBERS-02B影像,但对裸地及道路类的光谱可分性不及CBERS-02B影像。研究结果对于卫星传感器设计和遥感数据应用具有一定的参考价值。     

面向土地利用动态遥感监测的成像光谱数据处理技术研究

成像光谱数据具有较高光谱分辨率,在类别细分方面具有一定的优势。该文针对成像光谱数据特点,研究与成像光谱数据特征相适应的土地利用动态遥感监测技术,包括边缘辐射纠正技术、影像融合技术和异常光谱检测技术,该方法在试验区应用中取得了良好效果。     

基于面向对象的城市地物信息提取方法研究

20世纪90年代以来,高空间分辨率遥感影像数据的处理已成为遥感领域中的热点与难点。利用具有人的思维特点的面向对象的信息提取技术,对高分辨率遥感影像中的城市用地进行分类,分析和利用高分辨率影像的空间信息、结构信息与光谱特征等,总结了面向对象解译方法的5个步骤,即影像分割、分类方法的选择、地物种类分类,知识库构建、计算机自动分类。分类结果表明：（1）克服了“椒盐现象”;（2）信息提取的总体精度为92.19％,而且各类地物信息的提取精度均有所提高,特别是利用前期分类的拓扑关系有效提取了城市水体与建筑物阴影。     

基于SAIL模型的多角度多光谱遥感叶面积指数反演

随着多角度传感器的陆续出现及植被遥感传输机理研究的深入,多角度遥感逐渐成为地表信息反演的热点问题.以SAIL冠层反射率模型为基础,通过联合多角度和多光谱数据,可以从物理机理角度进行植被叶面积指数(LAI)反演的应用研究.首先通过计算得到多角度多光谱遥感影像的角度信息,并经6S模型纠正后得到多光谱多角度植被冠层反射率数据.然后将PROSPECT模型模拟出的植被叶片反射率和透过率,以及多角度观测数据、LAI和其它实测数据输入SAIL模型,模拟得到了多角度多光谱冠层反射率,进而建立多角度多光谱冠层反射率与LAI的查找表.最后,将影像的多角度多光谱冠层反射率与查找表进行匹配,实现植被LAI的反演.最后对反演结果进行了验证和分析,结果表明反演精度较高,误差均在合理范围之内.     

基于无人机遥感的黄河下游河南段河滩地植物群落多样性研究

周期性的农业活动和水沙变化已经显著改变了黄河下游河滩地的植物群落结构,快速、准确地获取河滩地的植物群落多样性信息,可以为黄河流域生态保护和恢复提供参考依据。以位于河南省新乡市原阳县朱贵村南部的黄河下游河滩地的植物群落为研究对象,采用最大似然、人工神经网络、面向对象和随机森林分类方法,利用无人机多光谱遥感影像数据,对河滩地上的植物进行分类,计算出各种植物的相对盖度、相对频度、重要值和植物群落的Simpson多样性指数、Shannon-Wiener多样性指数。研究结果表明,利用无人机多光谱遥感影像数据,可以较为准确地获取黄河下游河滩地上无遮盖植物的物种信息,优选的遥感分类方法是人工神经网络分类方法,其分类结果的总体分类精度和Kappa系数分别为61.42%和0.52;其对河滩地上植物物种的分类结果与实地调查结果基本一致。无人机多光谱遥感方法是研究湿地中植物群落多样性的有效方法。     

基于面向对象的高分辨率遥感影像分类技术研究

在遥感影像处理过程中,如何提高分类精度一直是备受关注的问题,传统的基于像元的分类方法,精度提高方面很难再有质的飞跃。因此,面向对象的方法应运而生。本文通过对比的方法,来比较基于像元的方法和面向对象的方法的分类精度。借助已有遥感软件对内蒙古自治区呼和浩特市某区的快鸟影像进行分类试验,根据试验结果,得出面向对象的分类方法对于高分辨率遥感影像的分类有着非常好的效果。     

塔里木河中游绿洲盐漠带典型盐生植物光谱指数分析

盐生植物对于维持干旱区绿洲生态系统平衡起着核心作用。该文以渭干河-库车河三角洲绿洲盐漠带典型盐生植物为研究对象,利用Field Spec Pro FR便携式地物波谱仪,对2010年10月盐生植物的野外光谱数据进行采集并取相应土样。首先,采用光谱学分析方法分析光谱特征变化,并对土壤理化特性(含盐量、TDS、电导率、pH值)进行室内测定分析,获得盐生植物光谱特征数据和土壤理化特性数据。其次,利用实测光谱数据对盐生植物高光谱植被指数NDVI705、VOG1、ARI1和CRI1进行反演,用高光谱影像和TM影像分别对VOG1和NDVI705进行反演,并与土壤理化特性进行相关性分析。研究表明:高光谱植被指数NDVI705、VOG1、ARI1与土壤理化特性之间相关性均较低(0.266R0.449),但CRI1与含盐量、TDS的相关性较高(R=0.668);用高光谱影像反演的VOG1与电导率的相关性较高(R=0.536),用TM影像反演的NDVI705与TDS相关性较高(R=0.695)。通过精度验证,发现高光谱反演数据(VOG1)比TM反演数据(NDVI705)精确,说明遥感数据空间分辨率的不同影响了反演植被光谱指数的精度。该研究不仅可为干旱地区盐生植物的遥感识别奠定基础,而且对维持绿洲生态系统稳定提供一定的科学依据。     

基于DCT变换的多光谱与全色影像融合方法

针对IHS融合法的融合影像相对于原多光谱影像光谱扭曲严重、小波变换融合法运算量大的缺点,依据影像成像时传感器像素间的对应关系,提出应用遥感影像空间分辨率比值关系对影像进行分块,采用离散余弦变换与IHS变换相结合的融合方法进行多光谱影像与全色影像融合,以提高遥感影像的应用能力。仿真实验表明,该方法融合结果的光谱保持性与小波变换方法相近,均优于IHS变换融合影像,对全色影像空间信息集成能力稍弱,但计算效率明显改善,适合于对大数据量的遥感影像融合。     

干旱区TM图像蚀变信息提取方法研究

围岩蚀变是成矿作用发生的重要标志之一,从遥感图像中提取蚀变信息是遥感找矿的难点和重要手段。遥感TM数据以其丰富的光谱和连续的空间信息被广泛地应用在地质找矿中,在分析TM影像数据的光谱特征的基础上,根据岩矿光谱特征和遥感信息提取理论,利用全波段主成份分析,选择主成份分析和比值增强、主成份分析相结合的直接主成份法分别对研究区进行了提取,并进行了对比分析和探讨,最终表明直接主成份分析在干旱区可以起到良好的应用效果。     

汶川特大地震灾后多源遥感影像处理技术及信息提取方法

5.12汶川特大地震发生后,灾区地面交通瘫痪,遥感技术为准确掌握灾情发挥了宏观快速的优势.灾区震后遥感影像来源丰富,通过分析从不同遥感平台和传感器获取到的灾区震后遥感影像的特点,探讨了多源遥感影像的处理方法,特别是针对非标准航空影像处理提出了解决思路.并归纳了基于多源数据进行震害信息提取,确定滑坡、泥石流等地质灾害体地理位置的几种技术及方法.     

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。     

高光谱影像多类型复合噪声分析的低秩稀疏方法研究

正高光谱影像具有图谱合一的优点,能够以较高的光谱诊断能力对地物目标进行精细分类与识别,在城市规划、农林检测、地形图更新、地籍调查等诸多领域具有广泛的应用。但在高光谱遥感影像观测过程中,受传感器故障或天气条件的影响,高光谱数据经常会受到条带噪声、信息缺失、云雾遮挡、阴影等降质因素的干扰,这些噪声问题严重影响了高光谱数据后续应用的精度和可信度。为了克服噪声问题,需要从"数据"的角度系统发展高光谱影像噪声分析方法,从"任务"的角度构建高光谱噪声     

基于高分辨率遥感影像的道路特征信息提取方法

高分辨率遥感影像越来越丰富,使得高分辨率影像的信息提取要求也越来越高,特别是对道路这种特殊的地物而言,其提取的准确性对后续应用有很大影响。本文总结了高空间分辨率遥感影像中道路的物理和几何特征、已有道路提取方法及未来的发展方向。     

基于矩匹配算法的山区影像地形辐射校正方法研究

针对山区遥感影像地形辐射校正问题,应用现有模型(如C校正)进行地形辐射校正很难达到理想效果。引入矩匹配算法,利用DEM数据计算坡度、坡向等地形信息,以特定坡度和坡向数据为参考依据,对影像进行地形辐射校正。通过北京房山区SPOT5影像进行试验,表明该方法能在很大程度上消除地形阴影,更好地反映阴影区域的细节信息,同时光谱特性保真程度较好,原模糊的影像区域通过处理基本上达到有效识别地物的要求。