多源多尺度遥感影像色彩平衡方法研究及工程应用

一年一次的全国土地利用遥感监测工程已连续运行10多年,每年采用国内外高分辨率卫星遥感数据源20多种,因传感器不同、时相不同以及地物光谱存在差异等因素,导致工程影像成果色彩差异大,影像色彩平衡成为该工程的技术难点.本文在对比研究多种遥感影像匀色技术方法的基础上,结合工程实际需求,提出了大范围多源多尺度遥感影像自动匀色处理方案,并开发了相应的技术软件,取得了良好的应用效果.     

几种不同矩阵算法的遥感图像几何精纠正效果比较

分别采用Gauss、Householder及Givens三种变换形式进行遥感图像几何精纠正试验，并将试验结果与商业遥感软件PCI的纠正结果进行比较。结果表明，Givens算法在一至五次多项式纠正中，其总体精度优于其它算法。     

高分一号多光谱影像正射精度验证与分析

为了验证和分析高分一号卫星影像的正射精度,填补相关研究的空白,该文采用有理函数模型对高分一号卫星PMS传感器多光谱影像进行正射校正,采集检查点检验多光谱影像的几何正射精度。实验结果表明,高分一号卫星PMS相机多光谱影像正射精度能够满足1:25 000比例尺地形图的更新要求,为相关研究提供参考。     

海河流域地下水资源特征和开发利用潜力

海河流域水资源严重短缺,地下水长期超采是制约社会经济可持续发展的主要瓶颈。开展流域地下水资源及开发利用潜力研究,对支撑服务地下水超采治理、地下水资源可持续利用和生态环境保护都具有重要意义。经系统评价,海河流域天然资源量252.99×10~8m~3,生态水位约束条件下的浅层地下水开采资源量172.98×10~8m~3,可更新的深层水可利用量4.68×10~8m~3。海河流域山区地下水质量总体较好,Ⅰ～Ⅲ类水占比40.83%,平原区浅层地下水质量较差,Ⅰ～Ⅲ类水占比14.10%,深层地下水质量优于浅层地下水,Ⅰ～Ⅳ类水占比74.25%。海河流域山区地下水开采潜力总体较小,燕山和太行山北部山区,地下水资源禀赋较差,基本无开采潜力,太行中部山区地下水开采程度较高,无开采潜力或开采潜力较小,太行南部山区地下水资源禀赋良好,开采潜力较大;平原区浅层地下水在不同水文地质单元开采潜力差异较大,山前平原浅层地下水长期超采形成大范围降落漏斗,无开采潜力或潜力较小,中东部平原浅层地下水资源禀赋较差,以微咸水为主,开采潜力较小,山东省鲁北平原区浅层地下水开采程度较低,聊城—德州一带开采潜力较大;雄安新区地下水总体无开采潜力。平原区深层地下水基本无开采潜力。     

ALOS卫星图像分析与预处理实证研究

通过实证研究的方法对高分辨率ALOS卫星数据进行质量分析,结合ALOS数据特点,提出了ALOS原始影像数据的预处理方法和处理流程。研究结果表明： ALOS数据预处理工作量较大,且预处理方法要求较为严格,因此,在开展大规模、大范围、大区域、大精度、短周期的图件更新、动态监测等应用时,应考虑将ALOS卫星图像与其它卫星图像结合使用。     

基于深度学习的高分辨率遥感影像自动变化检测

我国城市化发展迅速,地表利用信息处于不断变动中,及时掌握这些变化信息十分必要.但实际作业中,变化信息获取方式仍然以高人力成本方法,如实地外业调查或者目视遥感影像判读为主,生产效率低.因此,本文提出了一种基于语义分割的深度学习变化检测方法.首先,利用编码-解码深度卷积网络,实现遥感影像地物的自动分类;然后,利用Mean-Shift方法分割前后期影像,融合其光谱、纹理和语义信息等特征,对比前后期影像的特征差异,提取出变化置信度图;最后通过EM算法分割变化与未变化类生成二值变化图,得出变化区域范围.该方法为自动化实现地物变化监测提供了有效的解决办案,实验证明,该方法相比人工以及传统分类模型具有更好的检测精度,有效降低了内外业工作量.     

IRS-P6与SPOT-5卫星影像在土地利用动态遥感监测中应用的比较

IRS-P6卫星影像的最高空间分辨率是5.8 m,在土地利用动态遥感监测领域中有较大的应用潜力,本研究通过与2.5 m分辨率的SPOT-5卫星影像在成图比例尺、响应图斑大小、地类可解度和信息提取精度等方面进行比较试验,结果表明,IRS-P6卫星影像可以制作1︰2.5万和1︰5万中等比例尺的图件,更新或辅助更新1︰2.5万与1︰5万的土地利用现状图.在土地利用动态遥感监测中,可以作为另外一种数据源与单一的SPOT数据源进行互补,使之更快捷地服务于国土资源管理工作.     

自动提取土地利用变化信息后处理方法的研究

 研究目的是对计算机自动提取的土地利用变化信息进行后处理，以提高信息提取精度； 研究方法是模板判断法，该方法有效 地改善了单像元判断的效果，提高了变化信息的提取精度，可以应用于土地利用动态遥感监测。     

高分遥感影像的围填海变化图斑自动提取方法

针对已有的围填海图斑提取方法精度不高、普适性不强、自动提取结果不理想等问题,该文提出了通过构建归一化差异水体指数(NDWI)进行围填海变化图斑自动提取的方法。以高分辨率QuickBird影像和HJ-1卫星影像为数据源,首先,根据研究区的用海类型进行5种易混淆地物的波谱特征分析;然后,根据水体与非水体的光谱特征差异,构建2009、2011年两个时相的NDWI指数;最后,将两时相NDWI指数影像进行空间相减,设置判断阈值,识别围填海变化图斑,并以目视提取结果作为依据验证其自动提取效果。对比分析结果表明:利用该文构建的两期NDWI指数可以将大部分围填海区域准确、自动地探测出来,可以将该方法纳入到沿海地区围填海变化监测的业务中。