多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建

鉴于现有超分辨率重建方法难以突显重建影像细节信息的问题,提出多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建模型框架。首先,通过最小二乘滤波方法将序列影像分解成包含大尺度边缘的平滑信息和包含中小型尺度的细节信息;其次,利用插值方法得到相应的高分辨率细节信息和平滑信息,构造纹理细节增强函数,提升中小型细节的增强幅度;最终,融合细节信息和平滑信息,得到初始的超分辨率重建结果,并利用局部优化模型进一步改善重建影像质量。选取同时相和多时相遥感影像作为试验数据。试验结果表明,本文重建结果与插值方法、TV方法和MAP方法相比,在客观评价指标上均有显著提高,明显改善了重建影像的纹理细节。论文提出的多尺度细节增强的超分辨率重建方法,可以使重建影像提供更多高频细节信息,具有较好鲁棒性和普适性。     

基于偏移四叉树投票的“大尺寸”点状符号多尺度无压盖可视化

为解决Web 2.0环境下点状符号地图混搭中的制图问题,本文研究并实现了一种可100%避免压盖的"大尺寸"点符号高效可视化方法。该方法的核心思想是四叉树网格单选,采用网格平移对多次单选结果投票来计算符号在各缩放级别的显著性等级,可解决符号在相邻网格的空间冲突。该过程不需要显式探测冲突,因而处理效率极高。随着地图放大,重要性较低的符号也逐级显现,实现了语义层次的多尺度表达。针对符号和网格大小比率关系、有效网格平移方案及图面利用率不足问题提出两种扩展:格网增选和多级符号叠加。对方法的可行性进行了试验验证,并分析了该方法在用户查询条件改变下的稳定性和不同数据量下的伸缩性(非优化实现可达到105量级数据的亚秒级处理)。     

SAR影像匹配算法的研究

提出了一种高效稳定的SAR影像匹配算法,该算法首先采用Frost滤波对SAR影像的斑点噪声进行预处理,再结合SIFT和SURF算法对滤波后的SAR影像进行特征点提取,使用Matlab程序实现立体影像无痕拼接,实现了SAR影像的高精度匹配,该方法提高了SAR影像的匹配成功率,减少了匹配时间。     

结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。     

基于点云空洞修复和TPS模型的数学形态学机载LIDAR滤波

在分析现有滤波算法的基础上,结合数据驱动和模型驱动式算子各自的优点,提出基于点云空洞修复和TPS变形模型的数学形态学机载LIDAR点云滤波,该方法首先提取和修复由水域造成的大面积点云空洞,采用多尺度形态学开算子作用于修复的数据,得到近似裸露地表面;然后利用2D空间的TPS变形模型,以近似地表面为基础,插值原始点云,根据插值与原始点云高程的差值大小去识别地面点和非地面点。通过定量分析,验证该方法不仅有较高的滤波精度,而且也能较好的保留裸露地表的细节特征,同时该方法有助于辅助人工处理,提高数据处理的质量。     

非均匀地表蒸散遥感研究综述

本文评述了目前常用的遥感估算地表蒸散方法,包括地表能量平衡模型、Penman-Monteith类模型、温度—植被指数特征空间方法、Priestley-Taylor类模型和其他方法。然而使用这些方法估算地表蒸散时会面临严重的尺度效应,而产生尺度效应的根本原因之一是地表异质性,在分析了非均匀下垫面对水热通量遥感反演造成的影响后,介绍了面积加权、校正因子补偿与温度降尺度3种尺度误差纠正方法;并从地面观测实验的角度简述了非均匀下垫面水热通量真实性检验的研究;最后探讨了将来建立更具时空代表性的非均匀下垫面地表蒸散遥感估算模型可能会面临的一些挑战。     

结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合

高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。     

无人机影像匹配中尺度不变特征应用改进

针对尺度不变特征变换算法用于无人机影像匹配中存在匹配效率低下,误匹配较多等问题,该文提出一种特征点提取优化算法,并改进了特征点匹配策略。通过将原始影像划分格网,依据每个格网影像信息熵的大小来合理分配各格网中特征点数量,实现了基于纹理信息丰富程度的特征点均匀分布;基于Harris兴趣值进行筛选,保留了适合于摄影测量的特征点;采用一种多层次自适应的匹配策略,在尽可能保留正确匹配的同时提高了匹配正确率。基于一对由小型无人机拍摄影像的实验结果表明,所提方法在大量减少SIFT特征点的同时,保证较高的正确率,增加了匹配点的精度,且提高了算法效率。     

县域经济发展水平评价及时空格局演变——以河北省为例

针对河北省县域经济发展特点和时空变化规律的问题,该文将GIS技术与定量分析方法相结合,选取2000年和2010年的15个能够反映河北省县域经济发展状况的指标,采用熵值法系统地测算了河北省136个县的经济发展水平,并利用空间自相关分析法分析了河北省县域经济发展空间格局的演变特征。研究结果表明:河北省县域经济发展依然存在明显的南北差异,并已形成"一线+两点"的经济空间格局;2000—2010年,Moran指数不断下降,高-高集聚区和低-低集聚区的县域数量与土地面积不断减少,河北省县域经济集聚效应减弱,经济发展渐趋均衡。     

小波分析在致密砂岩气层识别中的应用

致密砂岩储层孔隙度低、渗透率低、非均质性强,气层所对应的测井响应特征较为复杂,气层识别和评价难度较大,多解性突出.以三水模型、岩心、地质和试气资料为基础,采用能量谱峰值与能量加权累计法定量分析致密砂岩气层的电阻率与自由流体孔隙度组合曲线的小波多尺度能谱特征,以及小波包能量谱特征.组合曲线的多尺度小波能量谱分析方法在致密砂岩气层识别中气层的能量谱与水层的能量谱明显不同,并用其识别苏里格地区的致密砂岩气层.结果表明识别致密砂岩气层能量加权累计法定量分析比小波能量峰分析效果更好.