基于像素级遥感图像融合方法对比与评价

多时相、不同空间分辨率遥感图像数据融合能较大幅度提高融合图像的解像力,在遥感影像解译中一种好的融合方法可以提高影像的质量,从而提升影像的解译结果。本文以隆昌县为试验区,采用Brovey、PCA、HIS和Gram-Schmidt 4种融合方法对试验区ETM+影像的高空间分辨率Pan波段和多光谱432波段进行融合。通过平均值、标准差、平均梯度、信息熵、相关系数和扭曲程度对这些融合方法进行评价。评价结果表明4种融合方法都能不同程度的改善影像质量,其中Brovey融合法光谱失真度小,清晰度和空间分辨率较高,影像所含信息量丰富,更适合于隆昌ETM+影像的融合处理。     

多源光学遥感数据估算桉树森林生物量

为了克服单个传感器影像在估算森林生物量的方面的局限性,采用多传感器遥感影像估算森林生物量成为目前的发展趋势。该研究根据光学遥感数据源比较多的特点,采用Landsat5 TM数据、ALOS AVNIR-2数据和CBERS-02B CCD数据估算东莞市桉树森林生物量,在对比分析单个传感器估算生物量能力的基础上,将3种传感器结合在一起估算东莞市桉树生物量,充分发挥不同光学传感器在光谱分辨率、辐射分辨率、空间分辨率和时间分辨率等方面的优点,避开各自的缺点,提高了遥感估算桉树生物量的精度,其调整系数R2达到0.65。该研究可为进一步研究大范围的森林生物量估算提供参考。     

基于CART集成学习的城市不透水层百分比遥感估算

利用Landsat ETM^＋遥感数据，提出了一种基于CART集成学习的ISP遥感亚像元估算方法，将Boosting重采样技术引入CART分析中，用于提高ISP估算的精度。实验结果表明，该方法的ISP估算性能优于传统的单一CART学习算法，从ETM^＋影像中估算的ISP值与真实值之间的相关系数达到0．91，平均偏差为11．16％。     

PanSharpening自动融合算法及应用研究

如何将各种不同传感器获得的遥感数据结合起来,通过图像融合来提高图像的信息量,从中挖掘更深层次的信息,以更充分地识别和解译有关专题信息,受到国内外科研工作者的重视,研究了超分辨率贝叶斯方法--PanSharpening方法,该方法利用全波段增强多光谱遥感影像,合并传感器特性模拟了全波段和多波段影像的观测过程.这种方法使全波段数据与多光谱波段数据自动对齐,成功地保留了光谱信息,同时增加了空间分辨率,丰富了地面信息.以IKONOS全波段和多波段影像为例进行了深入的探讨.并对自动融合的结果进行了定性和定量分析.     

利用改进的CASA模型估算城市尺度NPP——以徐州城区为例

针对城市地物的特点,本文基于两种不同空间分辨率的遥感数据,利用原始与改进后的CASA估算了徐州城区的NPP,探讨了CASA模型的改进和遥感影像的空间分辨率对城市尺度NPP估算结果的影响.研究结果表明:①城市建筑用地对城市NPP的估算结果有较大的影响.改进的CASA模型将建筑用地的光合有效辐射(FPAR)归零,其估算值降...     

高分一号卫星影像谐波模型模拟方法研究

随着遥感技术的发展,遥感应用的广度和深度得到了大幅度提升,遥感用户对遥感数据的空间分辨率及时间分辨率的需求也越来越高。遥感影像空间分辨率与时间分辨率之间的矛盾难以调和,再加上云、雾、雪和云阴影等因素的影响,限制了高时空分辨率干净遥感影像的获取,为此尝试研发一种影像模拟方法,以便拓展高空间分辨率遥感影像的时间分辨率。利用无云、雾、雪和云阴影的高分一号(GF-1)卫星时间序列影像为每个波段每个像元构建以日期为参数的谐波模型,进而建立基于谐波模型的影像模拟方法,实现指定日期GF-1卫星影像的模拟。基于谐波模型的影像模拟方法生成的模拟影像与真实影像在视觉上十分接近,在定量评估方面也取得了较好的效果,两者之间各波段大多数像元差值处于-0. 03~0. 03间,均方根误差保持在0. 02~0. 05间,表明基于谐波模型的影像模拟方法具有较高的精度与稳定性,可有效提升GF-1卫星影像的时间分辨率,具有一定的实用价值。     

基于不同分辨率遥感影像的分类方法对比研究

基于4种不同分辨率的遥感影像数据,分别为30 m分辨率的Landsat-8数据,融合Landsat-8多光谱波段和全色波段的15 m分辨率数据,5.8 m分辨率的资源3号卫星数据以及融合后2.1 m分辨率的资源3号卫星数据。采用ISO-DATA、最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行分类,对分类方法的效果以及分辨率变化对面向对象分类方法的精度影响进行分析。结果显示在低分辨率影像中,面向对象方法受到限制,分类效果相比传统方法没有太大改善;而在高分辨率影像中,面向对象方法分类效果很好,并且随着分辨率提高分类精度也相应的提高。     

农作物种植面积遥感估算的影响因素研究

针对不同的农作物种植结构区,研究影响遥感影像分类各因素与农作物种植面积估算精度的定性和定量关系是十分必要的。以Rapid Eye影像提取的早稻种植信息为研究对象,从农作物的种植成数、种植破碎度和地块形状指数3个角度进行了不同空间分辨率下各因素对农作物面积监测的影响研究。结果表明:随着农作物种植成数的降低,种植结构越来越破碎,种植地块趋于狭长分布,各分辨率下农作物面积估算精度均呈递减趋势;要达到85%以上的面积估算精度,当作物种植成数在50%以上时,可选取高于150 m分辨率的遥感数据;当作物种植较为破碎时,需要在提高影像空间分辨率的同时融入其他技术手段;当作物种植地块为狭长分布时,提高影像的空间分辨率并不能保证面积估算精度,必须通过其他技术手段达到精度要求;并最终得到了4种影响因素对面积估算精度的定量评估模型。研究结果为解决不同农作物种植结构区遥感数据的选择、面积估算精度的提高,以及在特定研究区和数据源条件下可达到的面积估算水平等问题提供了理论基础。     

融合多特征的城市不透水面覆盖率估算方法

高分辨率遥感技术的发展为准确估算城市区域精确不透水面信息提供了有效可靠的数据源。为了利用高分遥感影像精确估算不透水面信息,提出了一种基于多特征的城市不透水面覆盖率(Impervious Surface Percentage,ISP)遥感估算模型。该方法利用Sentinel-2光学遥感数据和珞珈一号夜间灯光遥感数据,从多个角度提取了反映不透水面信息的指数特征,基于多元回归分析方法构建了多因子不透水面覆盖率估算模型。以南京市为研究区对该方法进行了验证。结果表明,多因子不透水面覆盖率估算模型可以有效融合多种遥感信息,明显提高了城市ISP估算精度。     

Hyperion波段模拟的宽波段遥感影像一致性评价

由于外部成像环境和传感器本身设计指标的差异,不同遥感平台同一波段影像之间常常存在不一致。在多源遥感定量研究中,对外部成像环境导致的差异关注较多,而对以光谱响应函数（SRF）和空间点扩散函数（PSF）为代表的值感器本身设计指标,导致的影像不一致性（差异性）则考虑相对较少,这给后续研究结果的分析与讨论带来一定不确定性。为了提供一种全面、客观对不同遥感平台同一波段影像一致性评价方法,本文采用控制变量法的评价策略,介绍了利用Hyperion高光谱影像结合光谱响应函数模拟各种宽波段影像的方法,并将其用于多平台同一波段影像之间的一致性评价;同时在此基础上探讨了考虑PSF对高-低空间分辨率影像聚合过程的影响,为不同平台、同一波段、不同空间分辨率影像之间的一致性评价提供了技术参考。通过对常见的3种典型传感器Landsat ETM+,Terra MODIS,NOAA AVHRR 3近红外波段进行模拟、比较和一致性评价,结果表明：（1）利用本文所提出的宽波段光谱模拟方法,能较准确地模拟各种宽波段影像（在本文中平均相对误差的绝对值最大为-2.371%）,并可用于多平台同一波段影像的数据评价（从光谱响应的角度）。 （2）为了比较不同平台、同一波段、不同空间分辨率之间的差异性,可将其中高分辨率影像进行尺度上推,得到与其中低分辨率影像相同像元大小的影像,然后再进行评价。在尺度上推过程中,需先考虑PSF效应（可用高斯低通滤波模拟）,然后进行平均值聚合即可。在此基础上进行的一致性评价才是比较客观的,特别是针对异质性区域。本文所采用的评价方法不仅可为评价不同平台波段同一波段影像之间一致性提供很好的解决途径,而且为多源遥感数据选择提供了一种决策依据。     

高分辨率遥感影像波段配准误差试验分析

高分辨率遥感影像波段间配准误差是影响影像质量及其应用精度的重要因素之一。配准误差指标要求是影像传感器研发中 的一项重要参数。为准确分析配准误差对遥感应用的影响程度，在试验研究中利用多项式模型模拟各种配准误差的图像，并从几何 精校正、目视解译、非监督分类实验及数据融合等角度分析了不同波段配准误差情况下对遥感应用的影响，提出了遥感应用中对高 空间分辨率卫星影像的波段配准指标要求。     

遥感影像的高精度自动配准

在影像数据融合、动态变化监测等遥感影像集成分析和应用中,将来自不同传感器、不同时相获取的影像高精度快速配准是其中的关键技术之一。本文提出了一种不同传感器、不同空间分辨率影像配准的全自动方法,并实际用于ＳＰＯＴ（全色）和ＴＭ（多波段）影像的配准,其精度、可靠性和效率等均明显优于传统的人工方法。     

面向对象的农田信息遥感影像分割算法

为了提高农业遥感数据处理中多光谱影像分割的精度,文章提出了一种面向农田信息提取的遥感影像分割算法:利用KMeans非监督分类算法和Fisher标准估算多光谱遥感影像中各个波段的权值,并将估算的波段权值应用到光谱合并计算中,能够较好地提高农田区域的分割精度,实现基于全局最优合并的区域生长算法,得到最优化的分割结果;从分割结果中提取基于区域的NDVI信息可以较为快速、准确地区分农田和非农田区域。实验结果说明:该方法的分割精度优于传统的全局最优合并算法和FNEA算法,并对遥感影像中旱田和水田的提取均有较好的效果。     

基于MODIS的鄱阳湖区水体水灾遥感影像图制作

 提出了利用空间分辨率为250 m的MODIS影像第1、2波段数据制作水体遥感影像图、水体变化遥感影像图和水灾遥感影像图的方法。对鄱阳湖区的遥感影像图制作实例表明，该方法不仅具有快速、简便和易于操作等优点，还能有效保留MODIS的空间分辨率，较清晰地识别水体和洪水，可用于水灾的遥感动态监测与制图。     

高分二号卫星遥感影像制图适用性分析

遥感影像制图是高分辨率卫星数据应用的主要方面之一。针对高分二号卫星影像制图流程,本文讨论了影响制图效果的几个关键因素,包括自然真彩色波段合成方式、人眼分辨率与打印分辨率（DPI）的关系、卫星影像空间分辨率与制图比例尺的关系。实践证明,这些处理方法在高分辨率遥感影像制图工作应用中取得了良好的效果。     

利用雷达干涉数据进行城市不透水层百分比估算

人工不透水层是城市地区的重要特征.作为城市生态环境的关键指数,不透水层百分比(Impervious Surfaces Percentage, ISP)常用于城市水文过程模拟、水质面源污染及城市专题制图等研究中.本文利用ERS-1/2 重复轨道雷达干涉数据,采用分类与回归树(CART)算法探究了雷达遥感在城市ISP估算中的可行性和潜力,并与SPOT5 HRG光学遥感图像的估算结果进行了分析比较.香港九龙港岛实验区的初步研究结果表明,雷达干涉数据在城市不透水层研究中具有一定的应用潜力,特别是裸土和稀疏植被的ISP估算结果要好于光学遥感,这主要得益于雷达干涉数据(特别是长时间相干图像)在人工建筑物和裸土或稀疏植被之间具有很强的区分能力,另外,雷达干涉数据和光学遥感数据间的融合能够提高ISP估算精度.     

IKONOS影像的最佳融合技术研究

在研究遥感数字影像融合算法和原理的基础上,选择高空间分辨率的IKONOS遥感影像作为数据源,采用能够以全波段融合的主成分变换、乘积变换、Gram-schmidt变换和小波变换四种融合方法进行比较研究,并通过主观和客观两方面对融合效果进行评价。结果表明,Gram-schmidt变换法融合的IKONOS影像光谱质量最好,同时也较高程度地保持了高几何分辨率的空间信息,是权衡光谱信息和空间信息综合效应最佳的一种方法。     

基于多源影像融合去云的水深遥感反演研究——以哨兵-2A和资源三号为例

利用Worldview-2、资源三号、Sentinel-2A、高分一号,以及Landsat-8等5种光学卫星数据和电子海图数据,在研究多光谱遥感水深反演机理以及基本流程的基础上,探究了多源遥感数据去云融合与水深反演。一方面,以不同空间分辨率的影像融合为切入点,用GM融合算法、小波融合探讨不同空间尺度、不同数据源融合影像对水深反演结果的影响,探讨水深反演过程中遥感影像去云融合的可行性。另一方面,以多源遥感水深反演为切入点,基于双波段比值法,反演实验区域20 m以内的水深,并进行精度评价。实验表明,利用小波融合去云可以改善水深遥感反演中有云区域的影响,一定程度上提高反演精度和制图资料的完整性。     

基于字典学习的遥感影像超分辨率融合方法

鉴于多源遥感影像融合受现有分辨率的限制,结合稀疏表示理论,提出了一种基于字典学习的遥感影像超分辨率融合方法,可将多光谱影像的空间分辨率提升到全色影像空间分辨率的1倍或2倍。在遥感影像融合框架下,首先建立学习字典,利用冗余字典对影像稀疏表示,重构超分辨率;然后采用Gram-Schmidt(GS)光谱锐化法,融合得到超分辨率多光谱影像。利用QuickBird数据对提出的方法进行3个实验,结果都表明本文方法相对传统融合方法、传统超分辨率方法和其他字典学习方案具有一定优势,适用于遥感影像超分辨率融合,可为多源遥感影像融合的超分辨率问题提供1种可行的解决方案,而且对其他融合方法也有借鉴意义。     

T级影像数据管理平台的设计与实现

栅格数据如遥感影像数据、DEM数据等是重要的空间信息数据源。本文在分析了空间数据库存贮和管理技术基础上,基于对象关系模式的数据库技术,提出了一种支持T级数据、可扩展的、支持海量多分辨率多波段影像集成平台架构体系,并进行了多源海量影像数据库管理系统的设计与实现,对多源海量影像数据合理有效管理具有一定的意义。