利用NOAA－AVHRR资料提取水体信息的初步研究

本文讨论了应用NOAA-AVHRR资料来提取水体信息的方法。采用AVHRR一、二通道(下面简写为CH1、CH2)获得的地面反射率数据构成的归一化植被指数(NDVI)来识别水体,并初步提出了应用模糊数学的方法提取混合像元中的水体面积信息的技术思路。     

时空协同的精准农业遥感研究

高分辨率遥感对地观测为我们从空间与时间2个维度客观反演地表格局—过程提供了有效的技术支撑。本文遵循时空协同的研究思路,基于高分辨率遥感影像,开展了农业遥感领域2个典型的问题研究：① 提出了一种基于影像视觉特征的耕地分区分层提取方法,该方法在利用DEM数据进行分区的基础上,根据不同区域内耕地所呈现的几何特征和纹理特征差异,分别设计了不同的耕地提取模型;② 构建了一种地块尺度的作物生长参数反演方法,方法以地块为基本单元,在空间、时间及属性组合约束下进行作物理化参数反演。本研究以贵州省安顺市西秀区和广西扶绥县耕地提取进行了耕地地块提取示范,以扶绥县进行了基于耕地地块和中空间分辨率时间序列遥感数据的甘蔗叶面积指数反演。其中,对于安顺市西秀区的耕地地块提取结果而言,形态精度（IoU）大于0.7的地块超过60%,规则耕地、梯田以及林草地等的类型精度均超过了80%;对于扶绥县甘蔗叶面积指数反演的结果而言,其结果可以较为精确地反映出基地甘蔗与非基地甘蔗的差异,基地甘蔗在品质上要优于非基地甘蔗。西南山地区的耕地形态提取/类型判别和地块甘蔗叶面积指数应用验证均证明了方法的可行性。结果表明,协同使用多源高分辨率数据是实现精准农业遥感研究的有效途径。     

基于神经网络的SPOT数据模拟真彩色非线性方法研究

在总结现有真彩色模拟方法的基础上,提出了一种基于神经网络非线性逼近机制的真彩色模拟方法.该方法充分利用神经网络强大的学习能力,建立波段之间复杂的非线性映射关系.在具体实现上,首先通过对具有真彩色波段TM/ETM+数据的学习训练,得到各个网络节点的权重参数; 然后将该组权重参数应用到SPOT影像,模拟出蓝光波段,实现SPOT真彩色合成.在新疆伊犁地区林地调查应用结果表明,非线性方法要明显优于传统的真彩色模拟方法.     

资源一号卫星影像预处理方法研究

资源一号卫星的零级数据存在纵向规则条纹、横向不规则条纹、灰度不均衡、第四波段模糊等缺陷。本文探讨对资源一号卫星数据这些问题的预处理方法, 并提出资源一号卫星数据预处理软件系统的设计和实现的具体流程。     

湖盆数据未知的湖泊动态库容遥感监测方法

针对现有库容遥感监测方法对无湖盆数据区域的湖泊动态库容难以直接测算问题,提出了未知湖泊水下地形数据的遥感湖泊动态库容监测方法。该方法通过多源遥感数据,匹配相对时相的湖泊面积和水位信息,构建并模拟湖盆DEM数据,据此来估算湖泊的动态库容。在算法实现上,首先采用分布迭代水体提取从遥感影像提取湖泊的多期动态边界;其次,从ICEsat GLAS激光测高数据中反演出湖泊的动态水位高程;第三,依据时间水位信息,通过邻近时相匹配,将水位高程赋给湖泊边界线,生成湖泊等水位线;第四,通过等水位线构建TIN(triangulated irregular network)和Kriging插值,得到模拟湖盆数字高程模型;最后,依据模拟湖盆DEM和水体面积分布、水位信息,计算湖泊动态库容。试验通过对博斯腾湖的多年动态库容监测与真实性检验,结果显示:最大误差为2.21×108 m3,最小误差为0.000 02×108 m3,平均误差为0.044×108 m3,均方根为0.59,相关系数达到0.99。     

利用NOAA－AVHRR资料提取水体信息的初步研究

本文讨论了应用ＮＯＡＡ－ＡＶＨＲＲ资料来提取水体信息的方法。采用ＡＶＨＲＲ一、二通道（下面简写为ＣＨ１、ＣＨ２）获得的地面反射率数据构成的归一化植被指数（ＮＤＶＩ）来识别水体，并初步提出了应用模糊数学的方法提取混合像元中的水体面积信息的技术思路。     

地震空间活动性异常的多尺度表示及其对强震时空要素的指示作用

基于 trous小波变换的噪声模型，通过小波变换与统计显著性检验模型的有机结合，产生了数据图象结构的多尺度支撑表示．这一表示不仅给出了数据结构在不同尺度的形状和位置，而且剔除了噪声对结构的影响．由于相应的算法对数据结构的先验假设要求不高，故这一方法适用于分析结构复杂的数据．本文将该思路用于地震空间活动性的研究，重点探讨了如何识别并描述不同尺度地震空间活动性异常的方法．以我国西南地区松潘、黄龙、龙陵、盐源等典型地震序列为例，分析了不同尺度地震空间活动性异常的结构特征．研究表明，地震活动性异常的多尺度空间结构与强震震中之间存在一定的关系，而松潘序列前震活动性异常的时空演化也表现出一定的规律．      

基于局部差异加权的遥感影像融合方法研究

在分析现有遥感影像融合方法的基础上,针对多源遥感影像之间的地物差异.提出了一种基于局部差异加权的融合方法(local difference powering fusion,LDPF).实验表明,该方法能在提高空间分辨率和保持光谱特征的同时.较好地解决空间信息差异的问题.     

基于特征基元的高分辨率遥感影像城市空间信息提取

结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术模式,即先在大尺度上进行粗分割,再进行精细分割,获得特征基元并进行特征表达,通过样本分类和知识推理等实现信息的提取与目标识别。针对城市空间信息的特点,在特征基元提取的基础上,采用马尔可夫随机场纹理分类方法、直方图阈值分割方法、支撑向量机分类方法等完成对城市水体、建筑区、道路和绿化用地的分类提取,构建了一套从高分辨率遥感影像中提取城市空间信息的方法体系。     

MODIS-NDVI时序数据分析方法研究——以塔里木河下游第七次秋季输水为例

采用季节指数方法对MODIS-NDVI数据进行时序分析,以塔里木河下游为试验区开展生态环境遥感监测应用研究,对塔河下游2005年第秋季生态输水效应进行定量化评价:与2001年相比,此次输水改善了下游区域总体生态状况,距河道3 km内NDVI平均波动在0.7~0.85左右;而各河段区的生态改善程度因地而异,下游上段NDVI变异函数变程为0.65 km,后段为0.4 km;同时发现输水对植被物候历有16天的滞后作用;另外,输水后16天旱区植被状况最佳,输水后32天下游生态整体改善最为明显。利用NDVI时间序列可以对生态输水效应进行评估,然而NDVI空间变化与输水过程中地下水位抬升变化的相关关系需要进一步研究。