《新一代天气雷达图像分析与应用》

该书以新一代天气雷达观测为基础,以雷达图像识别为重点,讲述了天气雷达在天气分析和强天气预报中的应用。介绍了中国新一代多普勒天气雷达的建设和应用情况,讲解了天气雷达的基本探测原理和雷达气象方程的建立过程;阐述了径向速度、反射率因子等基数据的识别方法,及基数据和各种物理量产品在识别大气流场、降水云系和天气发展过程中的应用;分析了利用雷达资料分析强对流天气的方法和技术,总结了暴雨、冰雹、龙卷和阵风锋等特殊天气的雷达回波特征。本书可作为本科院校大气科学类专业的教材或教学参考书,也可供从事天气、大气物理、大气探测的业务科技人员参考。     

条带消除对于高光谱图像分类效果的影响——以CHRIS/PROBA图像为例

以CHRIS/PROBA高光谱图像数据为例,使用非监督分类的ISODATA和监督分类的最大似然法、支持向量机等3种经典的图像分类算法,对消条带前后的图像分别开展分类实验,并对分类结果做了分析。实验结果表明,消条带处理可以较好地改善高光谱图像分类结果的目视效果,能够消除不同类别斑块边缘因条带而产生的"毛刺"现象,这对地物斑块的形状及几何分布敏感的研究(如景观生态学)至关重要;但消条带处理对于提高分类精度的效果并不显著,精度提高最大值不到2%。     

岛礁光学影像图谱特征分析

海岛是重要的国土资源,按照物质组成可以分为基岩岛、沙泥岛和珊瑚岛等3种类型。本文在总结前人在地物要素图谱特征分析方面研究工作的基础上,针对基岩岛和沙泥岛,利用SPOT-5图像,选取近红外、红、绿波段组合标准假彩色图像,针对珊瑚岛,利用Quick Bird图像,选取红、绿、蓝波段组合真彩色图像,使用2种最常用的遥感影像波段合成方法,从这3种海岛的岸线类型、地物特征和海岛所处位置关系等方面,分析岛礁光学影像的图谱特征,为海岛遥感识别与调查研究提供技术保障。     

遥感技术在灵石县泥石流等地质灾害防治中的应用

地质灾害的发生影响着人们的生产和生活,给社会造成了巨大的经济损失,因此有必要对灾害进行调查、分析、预测和防治。该文阐述了利用遥感技术对灵石县崩塌、滑坡、泥石流等灾害进行调查的原理和方法。文中对灵石县主要地质灾害的类型及其危害程度作了评价,针对主要地质灾害应采取的措施提出了具体意见,并对日后可能发生严重灾害的潜在因素及区域地质环境发展趋势进行了分析。最后,对该区地质灾害的防治提出了可行性建议。     

2000—2009年河北省生态系统服务价值时空动态遥感监测

以TM图像及MODIS NDVI数据为主要数据源,通过建立生态系统服务价值评估体系、物质量评估模型及价值量评估模型,对河北省2000—2009年生态系统服务价值进行了计算。2000—2009年间,河北省生态系统总服务价值呈现出波动增长趋势;总体的空间分布规律呈现出北高南低、西高东低、山地丘陵区高于平原区的规律;生态系统服务价值的空间变化呈现出南北两端地区减少、中部地区增加,且增加部分面积大于减少部分面积的特点。     

结合分形理论和自适应图像块划分的遥感图像噪声估计

针对场景复杂的光学遥感图像中加性噪声估计问题,提出了一种结合分形理论和自适应图像块划分的噪声估计方法。区别于传统的基于规则图像块划分的噪声估计方法,本文提出了一种自适应于图像局部信息的图像块划分算法,更大程度地保证了自适应图像块内部的平滑性。结合基于分形理论的图像低粗糙度纹理区域选取和基于统计分析的图像噪声标准差计算,实现了光学遥感图像加性噪声强度的自动估计。利用资源三号卫星图像进行定量试验分析,试验结果表明本文方法可以有效地适用于不同复杂程度、不同噪声强度的光学遥感图像。同时,本文中低粗糙度纹理区域选取和自适应图像块划分的方法经过改进后,还可以应用于雷达图像中乘性噪声的估计。     

RADARSAT-2全极化SAR数据地表覆盖分类

全极化合成孔径雷达(SAR)能够测量每一观测目标的全散射矩阵,但地物分布的复杂性往往造成不同地物具有相似的后向散射信号特征,因而增加了地物信息提取的难度。文中基于北京地区的RADARSAT-2全极化雷达数据,在图像处理的特征分解的基础上,利用PolSARPro软件提取包含地物散射机理信息的各种极化参数,按H-α、A-α、H-A对全极化SAR影像进行基于散射机理的分类,继而将分类结果作为Wishart H/A/α、Wishart H/α的初始类别划分。最后,采用决策树分类算法对基于Wishart分布的监督分类及以上两种分类算法进行融合处理,从而实现地物的分类,并将分类结果与经典的分类算法进行对比分析,验证了文中方法的有效性。     

利用纹理特征的SAR与光学图像融合方法研究

针对SAR与光学图像的融合问题,提出一种基于SAR图像中纹理特征的Contourlet变换融合方法。利用灰度共生矩阵法提取SAR图像的纹理特征,分析各个纹理特征间的相关性,得到重要纹理特征图。用HSV变换提取光学图像的强度分量。将重要纹理特征和强度分量利用改进的Contourlet多尺度变换融合,得到新的强度分量。通过HSV逆变换得到SAR与光学的融合图像。利用Landsat8和Cosmo-SkyMed图像进行融合实验,并与小波、HSV、Brovey、Contourlet变换融合方法对比分析,实验表明该方法能够较好的保持光学图像的光谱特征和SAR图像的纹理、强散射特征,增加图像细节信息,提高图像可解译性。     

基于小波变换的遥感图像融合研究——以黄河三角洲地区为例

针对黄河三角洲地区Landsat TM的多光谱影像和全色影像,提出了一种基于IHS变化和离散小波变换的遥感图像融合方法。该方法在IHS变换的基础上进行直方图均衡化;其次,利用离散小波变换的方法对多光谱图像的亮度分量I和全色影像进行融合;用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量I再进行IHS逆变换得到融合结果。实验证明,融合后的影像不仅保留Landsat TM多光谱图像的光谱特性,而且具有很高的空间细节表现能力。     

基于形态学的海冰外缘线自动提取

海冰外缘线是一个描述北极海冰快速变化的重要指示参数,对近岸冰区航行保障和海冰灾害预警具有实际意义。本文首先基于形态学中的方法分别识别数据中的主体冰域、主体水域和碎冰区。其次利用可变图像闭运算方法将较大碎冰与主体冰区合并,最后再利用连通域方法提取海冰外缘线。该方法可适用于任何冰水二值数据集,包括海冰密集度产品数据、卫星图像、航拍图像以及其他冰水混合数据。本文基于AMSR-E海冰密集度数据,利用此方法提取了北冰洋10个区域的海冰外缘线,与15%海冰密集度等值线比较表明,本文方法能够保留较大面积的碎冰区域,并将其与主体冰域合并处理,因此所提取的海冰外缘线在衡量大尺度海冰范围方面更为合理。