多源异质遥感影像的分形特征分析

分形理论已经在影像压缩、分割、去噪等方面表现出了较大的优势,其特点是能够准确地描述影像的空间结构信息和变化规律.分别采用分线法和三角棱柱法对同一实验地区的多种分辨率不同波段的遥感卫星影像进行分析,分别计算了图像中不同地形区域(如城区、湖泊、田地等)的分形维数,并根据两种算法的特性对图像进行了特征分析.多源遥感影像的实验结果证明,分形维数确实可以作为影像特征分析的一个重要工具,并可以指导分析遥感影像的应用情况.此外,在计算分形维数的过程中,采用三折线拟合法自适应地确定影像的无标度区间,提高了分形维数计算结果的可靠性.     

图像分数维计算模型的改进

分数维作为一种图像纹理特征常用于遥感图像分类,提高图像分数维的测量有助于提高遥感分类精度。本文在介绍目前常用的基于分形布朗运动分数维计算方法的基础上,运用分形的相关理论,指出了现有方法存在的缺陷,提出了改进的分数维计算方法;并用SPOT全色影像中常见的5种地物进行了对比实验,实验结果表明,本文提出的改进方法获得的分数维测量结果比现有的方法更接近理论分析结果,更有利于地物的识别与分类。     

不同地貌类型区信息容量和分形维数的耦合关系研究

信息容量是计算机图形图像学领域的概念。文章将信息容量引用到地学分析当中,通过建立遥感影像信息容量的计算模型,对黄土高原不同地貌类型(塬、梁、峁)区遥感影像的信息容量和分形维数进行对比分析,揭示了信息容量和分形维数有很好的相关性,这就说明信息容量也能很好地反映不同地貌类型的地表特征,挖掘出了信息容量所蕴含的地学信息,为信息容量在地学领域的发展奠定了基础。     

云南漾弓江流域城乡聚落形态信息提取与分形分析

利用 1996年 2月和 1999年 11月的TM影像 ,通过对漾弓江流域的遥感影像的光谱特征分析 ,建立地物光谱模型 ,提取区域城乡聚落的时空分布信息。在此基础上 ,根据分形几何理论计算漾弓江流域城乡聚落不同时段空间形态的分形维数 ,从其变化分析流域内聚落空间形态的特征。结果表明 ,欠发达地区城乡聚落空间形态具有分形现象 ,并且城市与农村集镇的分形维数变化不一致 ,1996年丽江地震和 1998年大丽线的开通加速了丽江城和鹤庆城的发展 ,使其形态趋于复杂、不稳定性增大。     

基于Landsat TM/ETM+影像的面状水体特征研究——以巢湖流域面状水体为例

通过对研究区2001年10月和2007年1月Lnadsat TM/ETM+的遥感影像进行光谱特征分析,利用归一化差异水体指数(NDWI)、阈值法和谱间关系法提取研究区面状水体形态信息,在此基础上,利用分形几何理论计算不同时相巢湖流域研究区影像的各小流域面状水体的分形维数.结果表明,巢湖流域研究区各小流域面状水体明显具有分形特征,2007年各小流域面状水体的分维值相应都比2001年各小流域面状水体分维值有所降低.说明整个流域的面状水体的稳定性增大.反映了研究区人类工农业生产活动开始注重与周围地理环境的和谐发展.     

线性迭代聚类和主成分分析的遥感影像变化检测

针对像素级变化检测方法对高空间分辨率遥感影像进行变化检测时存在检测结果过于细碎、错检和漏检过多等问题,该文提出一种结合简单线性迭代聚类(SLIC)和主成分分析(PCA)的对象级遥感影像变化检测方法。该方法首先采用SLIC算法分别对两期遥感影像进行分割得到超像素并标记颜色;然后采用PCA法对分割标记图进行降维并采用差值运算方法对两期分割标记图进行处理得到差异图;最后采用OTSU法对差异图进行二值分割得到最终的变化检测结果。为了验证实验结果,选取两组多时相遥感影像作为实验数据。实验结果表明,该方法得到的变化检测精度分别达到95.96%和91.9%,是一种可行的变化检测方法。     

分形在岩性分类及蚀变信息提取中的应用

为了推进多重分形思想在遥感地质找矿领域的应用,以新疆西准噶尔地区为实验区,通过分析该区的成矿特点与遥感影像特征,构建分形维数谱,并将其与图像光谱特征相结合进行岩性分类与含黄铁矿矿化蚀变信息提取,在现有矿点统计资料与专家经验知识的支撑下,确定找矿靶区.实践证明,基于遥感图像的分形理论并结合图像的光谱特征,建立相应的找矿模型和找矿标志,能更好地为区域矿产勘查提供决策支持.     

云南漾弓江流域城乡聚落形态信息提取与分形分布

利用1996年2月和1999年11月的TM影像，通过对漾弓江流域的遥感影像的光谱特征分析，建立地物光谱模型，提取区域城乡聚落的时空分布信息。在此基础上，根据分形几何理论计算漾弓江流域城乡聚落不同时段空间形态的分形维数，从其变化分析流域内聚落聚空间形态的特征。结果表明，欠发达地区城乡聚落空间形态具有分形现象，并且城市与农村集镇的分形维数变化不一致，1996年丽江地震和1998年大丽线的开通加速了丽江城和鹤庆城的发展，使其形态趋于复杂，不稳定性增大。     

图像盒子维数特征计算方法改进

通过对盒维数定义的分析,指出图像处理领域常用盒维数计算模型使用固定大小立方体覆盖分形表面的缺陷。在不违反盒维数定义的前提下,提出一种使用可变大小长方体取代固定大小立方体盒维数计算方法。用遥感图像的几种典型地物,对它们进行了比较。实验表明,这种方法有助于提高盒维数计算精度。     

北京地区典型地物遥感图像分形研究

分形数学是新近发展起来以研究自然界复杂的无法用传统数学理论去描述的现象和过程为对象的数学理论。而RS和GIS的结合是目前遥感图像研究的热点。本文用 3种方法来计算选定图像的分形维数。这 3种方法分别是分线法 ,坡面法和三棱柱法 ,其中坡面法是作者提出的一种新方法。本文在GIS支持下用Matlab实现了 3种算法 ,并用此法计算出了 3种地形 (城市 ,农田和湖泊 )的分形维数。     

遥感数据的分形测量

用分形几何学方法对遥感数据进行了分析,从而定量解释遥感影像。共编制了３种分数维测量方法,它们是分线方法（或等值线方法）,方差方法和三角棱柱方法。用分线方法计算了腾冲地区陆地卫星ＴＭ数据的分数维。图像数据的等值线长度分别按行,按列和按行－列方法处理记取以便能发现图像的模式变化。当图像有明显的走向模式时,按行方法所测量的Ｄ值与按列方法测得的Ｄ值是不同的。按行－列方法测量的Ｄ值几乎不受定向模式的影响。当Ｒ（相关系数）＞０．９时,按３种方式记取等值线所得到的Ｄ值的变化趋势是一致的,都能给出图像数据中的空间相互关系。通过分维测量,不但能描述图像数据的整体特征而且能描述图像数据中的每个值的特征,揭示遥感数据表观的无序性和内在的规律性,更重要的是可把这些Ｄ值与地面物体之间建立联系来探讨各种自然现象中的有用信息。     

遥感影像时—空融合的“点”—“线”—“面”质量评价

遥感影像时—空融合可集成多源数据高空间分辨率和高时间分辨率互补优势,生成时间连续的高空间分辨率影像,在遥感影像的动态监测与时序分析等方面具有重要应用价值。然而,现有多数研究往往基于单一数据产品对时—空融合算法进行评价,而在实际生产应用中,需要验证算法在多种遥感产品数据的融合表现;此外,目前研究大多基于"单点时刻"进行评价,忽略了时—空融合在"时间线"上的有效验证。本文提出遥感影像时—空融合的"点"—"线"—"面"多角度综合质量评价策略,基于Landsat TM和MODIS影像,建立了时—空融合系列数据集,包括地表反射率、植被指数和地表温度,并在此基础上从单时相("点")、时间序列("线")、多种数据产品("面")多个角度对4种典型融合算法进行定性和定量的综合评价。结果表明,基于不同产品类型的数据集更能充分验证算法性能,且结合单点时刻和时间序列的评价更加客观。     

遥感尺度内涵及遥感像元尺度效应分析的改进分形方法

本文首先分析了遥感影像尺度的三层次内涵。重点针对遥感像元尺度,分析了遥感像元尺度效应及其分形机理,由于现有分形方法没有考虑影像本身尺度(空间分辨率),造成尺度间分形维数的比较时像元尺度效应变化难以有效反映,本文针对此问题提出了基于表面积的加窗分形布朗运动和加窗双层地毯两种改进分形方法。为验证改进分形方法的可靠性,采用了不同像元尺度下系列监督分类进行验证。试验结果表明,每种地物的分维数都随着空间分辨率的降低或像元尺度的缩小,呈总体下降趋势,在某些特征尺度上会出现预示着某些地物结构的拐点,这些拐点对观测该区域地物具有一定指示意义。系列监督分类精度也一定程度上证明了以上两种改进分形方法在分析尺度效应中的可行性。因此本文的方法对于分析遥感像元尺度效应和探索地物尺度聚合规律具有一定的理论意义。     

一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法

多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率.     

基于分形理论的航空图像分类方法

提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式，然后，根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征，同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征，采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验，结果证实该方法行之有效。     

基于分形理论的航空图像分类方法

提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式，然后，根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征，同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征，采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验，结果证实该方法行之有效。     

顾及邻近关系的NPP/VIIRS序列影像时空插值方法

针对可见红外成像辐射仪(visible infrared imaging radiometer suite,VIIRS)月度夜光遥感影像的数据缺失问题,提出一种利用地物邻近关系相关性的像元时空插值方法,以时、空关系互相作为约束条件,将时序变化一致性较好的像元数据作为空间插值的参考,将空间关系一致性较好的月度数据作为时序插值的参考,通过构建不同的卷积核, 在时序和空间维度分别对初步插值结果进行卷积运算,求得待插值像元的时空插值。以2015年江苏省月度夜光遥感影像修复为例,对不同维度时空插值方法进行对比分析,结果表明, 空间维度插值虽然顾及到像元的空间关联性,仍无法满足数据大范围缺失的插值要求,插值结果整体偏低;时间维度插值考虑到像元的时间趋势性,插值精度较空间维度插值有一定提高,但部分月份插值结果有较大偏差;相对于三次Hermit插值,时空插值方法获得的月度影像灯光亮度总和的最大相对误差、年度影像灯光亮度总和相对误差以及逐像元差值均显著降低。总的来看,所提时空插值方法在插值过程中同时顾及到VIIRS数据的时间趋势平稳性和空间结构稳定性,影像插值精度提高明显,且对待插值月份前后时序数据没有严格要求,更具有广泛性。     

一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法

针对当前遥感图像分割方法存在的缺点,将人工智能领域的粒子群优化方法应用到遥感图像分割方面,提出了一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法。对不同分辨率遥感图像的分割实验结果表明,融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法能够自适应确定聚类数目,避免了聚类过程的随机性,使分割结果更加接近实际情况。     

SPOT-7遥感图像融合技术对比研究

随着高分辨率影像研究的发展,影像融合成为遥感影像处理领域中一个重要的研究方向。目前对于影像的融合已有很多的方法,如IHS法、HPF法等。本文将以SPOT-7高分辨率影像作为研究对象,探讨经PCA法、Pansharpening法、Gram-Schmidt法、NNDiffuse法这4种融合方法,融合后的影像在保持地物的波谱特征,以及信息识别效果等多方面的各自优势,并通过定性和定量评价来确定适合SPOT-7高分辨率影像的融合方法,实验结果表明:NNDiffuse方法的融合结果最为理想。     

ALOS全色与多光谱影像融合方法比较

多源遥感影像融合能够综合利用多源遥感数据的优势,获得比单一数据更客观、更丰富的信息。以ALOS高分辨率卫星影像为例,选取包含不同地物的子区,分别应用不同的影像融合方法进行了融合实验,结果表明对于同一数据源,影像融合方法不同,其影像融合质量存在差异;同时研究区域包含的地物类型不同,最适宜的影像融合方法也不同。