基于PDA的遥感影像读取与显示

本文介绍了GDAL开源库,利用其编程实现了在PDA设备上直接从大遥感影像读取波段的颜色数据。采用离屏位图技术加快读取的影像块在设备屏幕上的显示速度,同时还实现了在设备上对遥感影像的浏览、漫游和缩放操作以及矢量图和遥感影像的叠加显示。     

遥感影像CVA变化检测的CUDA并行算法设计

随着遥感影像数据量以及复杂程度的日益增加,遥感图像的快速处理成为实际应用过程中亟需解决的问题。为了实现遥感影像的实时变化检测,针对基于变化矢量分析CVA的变化检测算法,设计了一种基于统一计算设备构架CUDA的并行处理模型。首先利用地理空间数据提取库GDAL实现大数据量遥感影像的分块读取、操作和保存;其次将基于变化矢量分析的变化检测过程分为变化强度检测、映射表构建和变化方向检测,并借助CUDA C将变化矢量分析算法的3个步骤嵌入到CPU和GPU组成的异构平台上进行实验;最后利用该模型对不同数据量的遥感影像进行CVA变化检测并作对比分析。实验结果表明:与CPU串行相比,基于GPU/CUDA的遥感影像CVA的变化检测速度提高了10倍左右;在一定程度上,达到了实时变化检测的效果。     

遥感影像数据库基于内容检索系统的构建

根据遥感影像应用特点,提出了一种遥感影像数据库基于内容检索的模型,重点分析和讨论了该模型中采用的特征提取算法、多维索引和相关反馈技术,最后提出了需要进一步研究的内容。     

高分辨率遥感影像的实时压缩算法

针对遥感影像的特点 ,采用整数小波变换、最优比特平面编码和上下文相关熵编码 ,实现高分辨率光学遥感影像的快速压缩。该算法支持多分辨率、多信噪比的嵌入式码流结构 ,可实现从无损到有损任意码率或多种质量的图像编码。实验表明 ,该算法简单高效 ,可满足遥感影像远程传输中实时压缩的要求     

多光谱遥感影像的灰度与纹理信息测度方法

本文研究了一种基于参数熵模型的遥感影像信息量估算方法,用以量化影像的灰度信息量和纹理信息量及其组合后的信息量。该方法的支点是,利用基于差值脉冲编码调制的遥感影像波段内和波段间去相关算法,同时消除冗余信息和噪声对信息熵的影响,运用参数熵模型来估计遥感影像的有用信息量。本文利用Landsat影像进行了计算实验和分析。结果表明,该算法可以有效评价多光谱遥感影像的信息量,以便为分类和影像质量评价等应用问题提供信息论指标。     

基于多尺度模型的数据库影像特征匹配

针对传统的遥感影像数据库中影像特征匹配效率低下的问题,该文提出一种基于多尺度模型的数据库影像特征匹配方法。为遥感影像数据库构建多尺度模型,能较高效率地在数据库中快速定位候选的匹配影像;基于搜索得到的候选影像,采用快速排序算法逐层筛选最佳匹配影像,从而实现了数据库匹配影像的精确定位。实验结果表明:所提算法不仅能高效地完成影像间特征点匹配运算,还能从数据库中精确地筛选得到最佳的匹配影像;且随着数据库中影像总数的增加,该方法的优势表现得更加明显。这一研究将为遥感影像数据库的高效、实时及动态匹配提供可能性。     

基于对等网络的多分辨率影像的网络传输模型

海量影像数据的网络传输和多分辨率显示是实现网络环境下影像图形浏览的关键。利用对等网络结构,借鉴基于P2P的文件下栽相关技术,提出一种基于P2P的影像传输模型。在遥感影像分级分块的基础上,该模型通过构建基于兴趣区域分组的多追踪器覆盖网络,实现了节点加入和邻近节点选择的算法优化。通过模拟试验证明了模型中邻近节点选择的优化性能,并开发了原型系统IMAGEP2P。     

基于最小生成树的遥感影像分割

随着遥感影像在人们生产生活各个方面的广泛应用,普通的分割算法已不适用于高分辨率遥感影像的目标识别需求。本文提出了一种基于最小生成树的遥感影像分割算法,首先根据像素间的相似性测度构建遥感影像的无向带权图,然后通过Prim算法生成遥感影像的最小生成树用于刻画影像的像素间相似性结构,并建立最小生成树的拓扑结构;在此基础上,建立基于最小生成树的分割模型,进行子树划分,从而达到影像分割的目的。模拟和真实影像的分割实验表明,本文算法是一种有效的遥感影像分割算法。     

基于Condor构建遥感影像处理服务系统

Condor是应用于分布式高吞吐量作业的资源管理系统,非常适合于遥感影像处理作业。为了屏蔽高性能计算相关模型,降低使用难度,文中基于Condor构建了遥感影像处理服务系统,提出了服务系统的总体架构,完成了遥感影像处理作业提交服务和作业执行服务以及应用接口设计;并对算法扩展、作业提交和执行过程进行了检测。结果表明,系统能够支持复杂的遥感影像处理过程,具有扩展性强,使用方便的特点。     

贝叶斯原理在遥感影像恢复中的应用

总结了遥感影像数据获取、传输和存储过程中引起影像退化的原因。根据信号处理中的概率统计理论,推导出了一种可以不依赖目标成像模型的遥感影像去模糊算法。实验结果表明,该算法具有较强的影像恢复能力和抗噪能力,对于缺乏点扩散函数先验知识的模糊遥感影像更加适用。     

基于DCT分层结构的遥感图像分级多描述编码算法

多媒体及网络技术的快速发展使遥感图像的实时传输成为可能。近年来,多描述编码机制作为一种有效克服不可靠信道传输时遥感图像降质的可选方案而受到关注。本文将多描述编码与图像质量可分级编码机制相结合,提出一种基于DCT分层结构的遥感图像分级多描述编码方案,将包含图像细节信息的增强层通过下采样形成多个描述,并将包含图像关键信息的基本层作为冗余引入到每个描述中,保证了在解码端获取遥感图像基本层信息的最大可能性。此外,方案中对描述中的基本层信息进行了独立嵌入式编码,可方便对其进行有效的信道传输保护,提高传输码流的稳健性。本文编码方案具有计算复杂度低、描述间的冗余度方便控制和编码码流具有嵌入式等特性。实验结果验证了方案的有效性。     

Design of content-based retrieval system in remote sensing image database

To retrieve the object region efficaciously from massive remote sensing image database, a model for content-based retrieval of remote sensing image is given according to the characters of remote sensing image application firstly, and then the algorithm adopted for feature extraction and multidimensional indexing, and relevance feedback by this model are analyzed in detail. Finally, the contents intending to be researched about this model are proposed.     

Design of Content-Based Retrieval System in Remote Sensing Image Database

IntroductionContent-based i mage retrieval ( CBIR)[1 ,2]technology was proposedin 1990s andit is a i m-age retrieval technology using i mage vision con-tents such as color ,texture ,shape ,spatial rela-tionship ,not usingi mage notationto searchi ma-ges .…     

A Multispectral Remote Sensing Data Spectral Unmixing Algorithm Based on Variational Bayesian ICA

Mixed pixel is a key issue in medium to coarse resolution remote sensing image, and it seriously restricts the remote sensing classification. This paper presents an Independent component analysis (ICA) algorithm based on the variational Bayesian (VB) methods, named VBICA, for spectral unmixing in multispectral remote sensing image. The model assumes that the mixed pixels to be separated are given as linear mixtures. The matrixes of linear mixtures are assumed to be unknown. In the Bayesian framework, the endmember and abundance have finally been achieved with Bayesian inference and approximate variational algorithm. The proposed method is evaluated and tested on a numerical simulative image from the noise resistance, area size, pixel purity, estimated number of endmembers and real multispectral remote sensing image of 100?×?100 pixels. Experimental results on simulated image demonstrated that compared to the Fast ICA algorithm, the proposed algorithm can give more accurate results, and the validity of the proposed algorithm is verified by the real multispectral remote sensing image of the similarity on spectral curves, average similarity and ground objects distribution maps.     

Google Earth在《城市遥感技术》教学中的应用

Google Earth软件具有免费、开放、简单易用等特点,对丰富教学资源和改善教学方法具有重要意义。基于GoogleEarth平台,在《城市遥感技术》教学中,对于遥感成像和影像特征、遥感解译标志及方法、城市遥感影像的信息提取、城市遥感专项调查等章节的理论教学,应重点运用遥感影像的搜索、标注和显示等功能;对于遥感影像地图制作、地类信息提取、演变信息提取等实验教学,应重点运用采集、存储、查询、分析、显示和输出等集成功能。实践表明,Google Earth值得在地学教育模式革新中推广。     

一种高光谱遥感图像快速谱聚类算法

为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题，集成Lanczos算法与谱聚类算法，探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性，提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法；通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果，发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物，且分类的速度能得到较大提升。     

深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台研究与实现

百度深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台,能够运用深度学习技术实现遥感影像的智能建模、训练和解译。本文通过深入分析PaddlePaddle图像分割模型库PaddleSeg的图像处理深度学习算法模型DeepLabV3+、U²-Net及RetinaNet,开发设计了遥感智能视觉平台,实现了遥感影像的地块分割、变化检测和斜框检测等专业功能。研究表明：遥感智能视觉平台提取的图斑总面积是目视解译的80%、有效图斑比例为76%、错误图斑比例为18%,实现了快速有效的遥感图像智能处理。     

观测数据采样化的遥感影像非监督分割

为了实现影像的自动化分割,提出一种利用非监督方式将观测数据采样化的遥感影像分割方法。该方法利用欧氏空间的概率分布建模采样数据和观测数据,并将其映射到黎曼空间,通过不断将观测数据转换为采样数据的方式实现影像的自动采样化。每次采样过程只需计算观测数据点到采样点的测地线距离,将距采样点测地线距离最小的观测数据转化为采样数据,以保证采样数据不断趋于该类数据的真实分割结果,同时使算法能够有效分割具有不同像素数的类别。将算法应用于模拟影像和真实遥感影像分割,对其分割结果以及传统基于统计、基于模糊的非监督算法和基于神经网络的监督算法相应分割结果定性定量的对比分析验证了该算法的有效性及可行性。     

基于非局部总变差的消除不规则采样遥感图像复原方法

提出一种消除不规则采样的遥感图像复原方法,该方法结合了ACT算法和总变差（TV）图像复原模型以达到同时去除多种图像退化因素的目的,并且结合非局部均值（NLM）算子给出了基于NLTV的消除不规则采样遥感图像复原模型,最后使用算子分裂与扩展的坎贝尔投影算法求解模型。实验结果表明,该方法能够有效减少复原图像的阶梯效应并提高复原图像的纹理细节信息。