遥感图像判读训练与应用系统的设计与实现

遥感图像判读与应用技术对深刻认知环境和辅助决策具有重要的意义。文中介绍了遥感图像判读训练与应用系统的设计思想和主要功能,对各部分涉及的关键技术进行了分析与研究。系统由影像管理、判读训练、地形快速修测和实时态势标绘四部分组成,实现了影像数据库管理,遥感图像与地图对照以及屏幕立体观察,地图与图像坐标系匹配的地形快速修测和实时态势标绘的操作等功能。     

双模三维环境下的态势标绘技术研究

针对虚拟三维环境态势标绘存在精度低、交互操作难以控制的缺点,提出了一种双模三维环境下的态势标绘与显示技术。首先利用遥感正射影像和DEM制作立体辅助影像,构建由立体辅助影像对形成的真实三维环境,并将其与传统虚拟三维环境无缝集成;利用立体辅助影像的高精度量测的特性,在真实三维环境中精确采集态势符号定位点,根据标绘规范形成三维态势符号;最后在虚拟三维环境中进行态势的逼真显示。实验结果表明:双模三维环境下的态势标绘技术能够有效避免三维符号与地形之间的混叠,提高态势标绘精度,是高分辨率遥感卫星影像的一种新应用模式。     

基于WorldWind与无人机影像的三维场景重建与漫游研究

本文基于无人机低空遥感影像与拼接镶嵌处理结果,在WorldWind开源软件框架上,二次开发与实现了影像金字塔的构成过程与在NASAWorldWind中的快速实时显示,并结合数字高程信息（DEIM）、无人机飞行过程中的GPS定位信息与WorldWind中NLTLandsat7（VisibleColor）影像数据,建立了无人机遥感影像的实时三维地形重建与场景漫游系统。该系统为矿区地形分析与建设规划、灾区灾情监测与快速应急处理等提供了较好的应用平台。     

利用卫星测高资料确定海洋重力场

地图快速修测车是用于完成地形图快速修测测量的专用装备。主要包括加固型计算机、综合电源、CCD相机、运载平台以及卫星定位测量、遥感影像判绘、地面摄影测量和数字地形图修测等软硬件系统。具有道路及其相关属性信息，如道路宽度、曲率、坡度及桥梁、涵洞高度等的测量和分析功能。该车技术含量高、     

基于WebGIS的军事态势标绘系统的设计与实现

随着信息时代的到来,战场信息环境可视化变得越来越重要.为了提高军事态势标绘平台的跨平台性、态势标绘成果的共享性等,本文通过对Openlayers库进行二次开发建立军标库,基于B/S架构搭建军事态势标绘系统,采用XML存储标绘数据,具有地图管理、军标库管理、军标绘制、军标编辑和态势图数据存储5大功能模块,基本能满足部队作图人员对态势标绘的要求,实现制图向智能化、共享化方向发展.     

利用卫星测高资料确定海洋重力场

地图快速修测车是用于完成地形图快速修测测量的专用装备。主要包括加固型计算机、综合电源、CCD相机、运载平台以及卫星定位测量、遥感影像判绘、地面摄影测量和数字地形图修测等软硬件系统。具有道路及其相关属性信息，如道路宽度、曲率、坡度及桥梁、涵洞高度等测量和分析功能。该车技术含量高、越野性能好，属国内领先水平，2004年获部级科技进步二等奖。     

基于Flex与ArcGISServer的Web军事态势标绘系统设计与实现

针对军事态势标绘的需求进行分析,设计并实现了一个基于Web的军事态势标绘系统。系统以ArcGISServer10．0为服务器端,基于Flex开发客户端,提出了一种态势符号模型构建方法,并以此为基础实现了军事态势符号的实时标绘、编辑与保存等主要功能。     

基于国土资源“一张图”的地形变更管理系统设计与实现

当前,地形修测进度管理主要采取的是人工编辑方式,过程较繁琐且易出错,不利于实时监控与统计修测进度。基于国土资源"一张图"的地形修测管理系统采用B/S构架,可在"一张图"平台中对地形变化图斑进行勾画、迁出、更新与发布,实现了地形修测的精细化与智能化管理。     

基于SVG的地质灾害在线应急态势符号设计与实现

针对地质灾害的应急响应及处理技术系统成为近几年地质灾害领域研究的热点和重点,然而在已有的研究中,应急决策系统多为桌面应用程序,难以满足应急部署的实时性和灵活性,同时现有的地质灾害应急技术中对地质灾害应急态势标绘技术的研究较少,而应急部署又十分需要态势符号的支撑。为此,本文在分析多种在线符号绘制语言特点的基础上,提出了一种基于SVG的地质灾害在线应急态势标绘方法,对地质灾害应急需要使用的态势标绘符号进行了算法设计与系统实现。现场应用案例表明:该方法可以实现地质灾害应急态势符号的在线交互式标绘,为决策者快速、实时部署应急方案提供有效支撑。     

基于资源三号卫星融合影像的地形图修测技术

设计了基于资源三号卫星融合影像修测1∶5万地形图的方案。根据方案首先对试验区资源三号卫星影像进行正射纠正、影像融合等影像处理,然后将软件Mapstore用于资源三号卫星融合影像进行地形图修测,经过遥感影像目视解译、人机交互操作、后期编辑等处理,完成了1∶5万矢量地形图修测。试验结果表明,修测设计方案合理,资源三号卫星融合影像修测地图精度能达到国家成图规范要求,可用于1∶5万地形图修测。     

一种高效的建筑物直线特征提取算法

随着遥感卫星的发射,国内影像处理事业逐渐被人们重视。高效、快速地对遥感及航测影像进行特征提取成为当前研究的热点。本次实验采用辽宁科技大学1∶2 000航拍影像图,针对教学用地建筑物直线提取中绿色植被和道路的影响,提出了一种新的直线提取算法。实验将直线拟合和Hough变换结合并进行改进,对实验结果进行对比,分析改进前后效果。实验结果表明:该方法能很好地适应复杂地形下建筑物的直线特征提取,提取速度快,有效地解决了教学用地中道路和绿色植被对建筑物直线提取的影响问题。     

Landsat遥感影像检索系统设计与实现

为提高影像资源的共享度以及实现对已有的大量Landsat遥感影像的高效存储和管理,本文提出一种基于ArcGIS server的Landsat遥感影像在线检索解决方案。方案以ArcGIS Server作为网络地图发布平台,使用Arc-GIS Server提供的Java Web ADF（Application Developer Framework ）结合J2EE技术完成遥感影像检索系统的开发。系统将按轨道行列号查询、按经纬度查询、按行政区查询、按空间位置查询、按成像时间查询和影像下载等功能集于一体。初步应用表明：ArcGIS Server与J2 EE技术的结合能够为用户提供良好的交互效果,并为相关部门提供了便捷的Landsat遥感影像存储管理与检索服务。     

遥感图像自动解译面临的问题与解决的途径

遥感图像自动解译的目的是为了满足人们从海量遥感数据中快速识别与获取不同专题信息的需要。目前图像自动解译主要依赖地物光谱特征 ,其解译精度不高。解决这一问题的主要途径包括 :抽取遥感图像多种特征并综合利用这些特征 ,利用遥感图像解译背景数据库 ,在地理信息系统支持下实现背景数据与遥感信息覆合 ,采用专家系统完成遥感图像自动解译。     

土地利用动态遥感监测控制点影像库管理系统建设

随着遥感技术的飞速发展及其在新一轮国土资源大调查土地利用动态遥感监测项目中的广泛应用,对遥感数字正射影像图（DOM）的制作精度和效率有了更高要求。为适应新技术发展和监测任务的顺利实施,本文开发了“国家级土地利用动态遥感监测控制点影像库管理系统”。该系统控制点选自影像上点位清晰且相对固定、周围有明显参照地物的点,采集方法是GPS外业实测,实测精度满足0.5m。对各点建立详细的外业实测点之记文件,包括仪器标称精度、点位各类坐标值、点位描述及影像与实地示意图等。采用该控制点对影像精纠正后,以此为中心裁取200×200像素大小范围的标准影像。该系统通过输入指定的条件或输入坐标方式、屏幕选取范围方式或输入行政辖区检索出所需要的控制点,通过系统的影像模式识别功能,实现对原始遥感影像的自动、半自动匹配、纠正等功能,同时计算残差值,用于检查匹配和纠正精度。本文着重阐述了为提高遥感正射影像图制作精度而建立实测控制点影像库的作业方法和技术指标。2005年度的工作实践业已证明该方法切实可行,满足实现预期目标的要求。     

基于多源数字遥感影像的“两违”监测服务体系

"两违"综合治理工作因涉及范围广、频率高,亟须采取相应的数字化手段为工作开展提供技术支持。高分辨率遥感技术具有高空间分辨率技术特点,可为"两违"执法工作提供实时详尽的高分辨工作底图,加以遥感处理分析,可以达到对监控区域"两违"变化多时相监测的目的。本文设计了一套以遥感监测为主要手段,集成卫星遥感、航空遥感、无人机航测技术,从多源影像获取、多源数字正射影像工作底图制作、"两违"疑似图斑提取与建库到基于移动互联网技术的"两违"遥感地理信息系统开发的辅助城市规划监测服务体系。     

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。     

影像解译中的深度学习可解释性分析方法

深度学习的迅速发展极大地推进了多种图像解译任务的精度提升,然而深度学习网络模型的“黑箱”性质让使用者难以理解其决策机理,这不仅不利于模型结构优化和安全增强等,还会极大地增加训练调参成本。对此,本文围绕影像智能解译任务,对深度学习可解释性国内外研究进展进行了综合评述与对比分析。首先,将当前可解释性分析方法分为激活值最大化分析法、代理模型分析方法、归因分析法、扰动分析法、类激活图分析法及样例分析法等6类方法,并对方法的原理、侧重点及优缺点进行了回顾。其次,对8种衡量各类分析方法所提供解释的可靠性的评估指标进行了回顾,并梳理了当前公开可用的可解释性开源算法库。在当前开源算法库的基础上,以遥感影像智能解译任务中的可解释性分析为例,验证了当前深度学习可解释性方法对遥感影像的适用性;试验结果表明当前可解释性方法在遥感解译中还存在一定的局限性。最后,总结了现有基于自然影像的可解释性算法在遥感影像解译分析中存在的问题,并展望了设计面向遥感影像特性的可解释性分析方法的发展前景,旨在为相关研究者提供参考,推动面向遥感影像解译的可解释性方法研究,从而为深度学习技术在遥感影像解译任务中的应用提供可靠的理论支持与算法设计指导。     

基于三维的地质灾害遥感解译标志管理系统设计与实现

总结了滑坡、泥石流地质灾害解译标志的内容和特点,建立了解译标志的数据模型和数据库,并对地质灾害的解译标志信息进行编码,研制了基于Virtual Globe三维环境的地质灾害解译标志管理系统.该系统对有效存储管理地质灾害解译标志,提高地质灾害遥感解译的工作效率具有重要价值.     

遥感解译标志建立思路研究

针对地理国情普查与监测中遥感解译工作量大、解译难度高,解译工作人员不可能逐一实地核实每一个图斑的具体问题,提出了建立遥感解译标志库辅助作业人员解译的思路,以国情普查遥感解译样本数据库的建立为例,建立遥感影像解译样本标志库,方便遥感解译人员进行准确解译。