一种顾及区域特征差异的热红外与可见光图像多尺度融合方法

针对传统的热红外与可见光图像融合方法对比度低,容易出现边缘细节、目标等信息丢失或减弱的现象,提出一种顾及区域特征差异的热红外与可见光图像多尺度融合方法。首先采用自适应PCNN（脉冲耦合神经网络）模型和二维Renyi熵相结合的图像分割方法,分别对红外和可见光图像进行区域分割;然后利用非下采样Contourlet变换对原图像进行多尺度多方向分解,根据区域的特征差异设计不同的融合规则,融合热红外与可见光图像。实验结果表明,该方法不仅能有效地融合热红外图像的目标特征,还能更多地保留可见光图像丰富的背景信息,融合图像对比度高,在视觉效果和客观评价上优于传统融合方法。     

基于机载多光谱遥感数据的溢油信息提取方法

为研究应用紫外-可见光-近红外-热红外遥感数据识别海上溢油的方法,利用机载多光谱溢油监测设备获取了舟山海域多光谱遥感数据,并利用野外地物光谱仪获取了水体和油膜的反射光谱。通过提取并分析机载多光谱遥感图像上多目标的影像特征和光谱响应特征,利用决策树分类法对海上油膜相对厚度的分布进行分类和制图。研究表明,基于机载多光谱遥感数据的溢油信息提取方法总体分类精度达93.7%,能够准确区分薄油膜和厚油膜,可有效提取海洋溢油污染信息,完全能够满足海洋溢油污染遥感监测需求。     

多光谱遥感电视系统

本文提出了一种利用增强型ＣＣＤ电视摄像技术，实现在可见光与近红外波段内的多光谱遥感成像。采用该技术可适时获取窄带光谱内的多光谱图像，从而为农业生产提供出更多的多光谱图像信息。     

CBERS-02B星数据融合方法评价

CBERS—02B星(以下简称02B星)多光谱CCD数据与全色HR数据空间分辨率相差较大,给图像融合带来一定困难。在对IHS变换、主成分分析变换、Brovey 变换、GS变换等融合算法分析的基础上,利用02B星数据进行了融合试验。通过对试验结果的目视评价与定量分析发现,PC变换和GS变换方法融合图像纹理信息较清晰,光谱保真度较好。在GS变换融合中,可利用02B星CCD相机第5波段模拟GS变换的低分辨率输入,融合结果统计值优于PC变换。     

成像光谱遥感技术及其图像光谱信息提取的分析研究

成像光谱技术是80年代发展起来的最新遥感方法。本文对其原理、理论基础及图像光谱信息提取的方法进行了探讨,并在红外细分光谱(FIMS)金矿蚀变带信息提取分析研究的基础上,通过对可见光细分19波段AMSS、澳大利亚的24波段GEOSCAN、MKII AMSS及美国GER64通道成像光谱数据的初步处理,发展和形成了一些针对超多波段成像光谱数据的图像处理和分析及光谱信息提取的方法。 成像光谱信息提取的方法,主要包括图像光谱反射率转换技术、图像光谱曲线显示、光谱特征参数测度(光谱吸收特征的波长位置、宽度、深度)、图像地物光谱曲线与地物光谱数据库的信息匹配以及地物光谱识别专家系统。本文以红外细分光谱图像在金矿蚀变带信息提取分析中的应用为例,讨论了成像光谱图像的一种处理分析技术及其发展前景。     

高光谱图像稀疏信息处理综述与展望

高光谱成像技术具有光谱连续、图谱合一,能够以较高的光谱诊断能力对地物目标进行精细化解译,可以大幅增强地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感图像丰富的空间、谱信息,进行观测目标地物的精细化解译,成为近年来遥感领域的研究热点和前沿领域,并在多个相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。本文结合高光谱图像成像特点,对基于稀疏表示理论的高光谱图像处理与分析方法进行综述,概括了高光谱图像处理与分析主要研究,并对各个研究领域与方向进行分析和评价,最后对各研究领域发展提出建议和展望。     

基于双树复小波的CBERS-02B星遥感影像融合及评价

以CBERS-02星全色、多光谱图像及IKONOS多光谱图像为数据源,利用离散小波变换和双树复小波变换进行融合试验。结果表明,双树复小波变换在空间细节表现力和光谱保持方面能够较好地达到平衡,较离散小波变换更能提高图像融合质量。通过融合方法对比分析可知,02B星全色波段不仅与其多光谱波段融合能够得到信息更加丰富的图像,而且与其它传感器数据融合同样有很好的目视效果和可读性,具有较大的应用前景。     

Sagnac型干涉成像光谱仪外场干涉成像光谱实验

空间调制干涉成像 (傅里叶变换 )光谱仪 (SMIFTS)是一种有重要的研究和应用价值的空间遥感器。该文介绍了研制的Sagnac型干涉成像 (傅里叶变换 )光谱仪原理样机及用该样机进行的外场干涉成像光谱实验。实验获取了可见光、近红外谱段干涉成像图像。对其中各像元的干涉图进行数据处理和计算 ,提取出了光谱特征明显突出的外场干涉成像光谱图像和与被测目标光谱特征相符的像元光谱     

基于特征的遥感图像信息融合模式研究

基于图像特征的遥感图像信息融合是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合。本文在数字图像小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨率遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合。在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B三个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,最后经RGB合成为彩色图像。该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息。本文最后通过融合实验验证了上述结论。     

高光谱图像稀疏流形学习方法研究

<正>高光谱图像是由成像光谱仪记录地物对电磁波的反射值而获取,包含从可见光到近红外范围内的数十上百个连续且狭窄的波段。高光谱图像光谱分辨率高,可辨识细微差异的地物,目前已广泛应用于环境监测、精准农业、目标识别和地物分类等领域。在高光谱图像分类中,传统分类方法因数据量大、波段数多、波段间的相关性强而导致"维数灾难"。因此,如何减少波段数且不丢失有用信息是目前高光谱图像分类领域的研究前沿与热点。     

区域资源环境承载力评价信息平台设计与实现

结合资源环境承载力综合评价技术与方法,设计开发了资源环境承载力评价信息平台。本平台主要实现了资源环境承载力基础数据管理、导入和导出、资源环境承载力评价8大类指标的计算及等级评价、评价结果展示等功能,最终实现资源与环境的科学管理和合理应用,为我国区域协调、生态安全、资源保证能力、重大设施建设、国土开发利用、国土资源规划提供信息服务。同时,也为资源环境承载力综合评价的研究工作提供技术支撑。     

卷积神经网络在大规模图像分类中的应用

针对大规模无序图像分类处理中成对图像的匹配和几何验证的计算量大的问题,该文通过研究和学习机器学习及图像识别领域先进的方法,提出了一种基于孪生神经网络的大规模图像有序化方法。该算法主要是:通过抽取已训练好的VGG19的网络模型的卷积层作为图像的特征,将提出的特征分别加权后,连接起来,再次卷积和池化,利用响应函数判定图像之间连通性,实现对输入图像对连通性判定。经实验证明,该算法可有效地识别具有场景重叠的图像对,效率和精度上也有所提高,无须执行详尽的推定匹配和几何验证,适用于运动恢复结构,图像连接等各种场景。     

高铁轨道中长波不平顺值计算新方法研究

高铁轨道中长波不平顺值是评价轨道几何状态的重要参数,也是指导高速铁路现场轨道精调作业的主要依据,是列车安全高速运行的重要指标之一。本文针对目前高铁轨道矢距差法计算不平顺值,存在计算复杂、计算与检测弦起点的选择有关、结果并不唯一、计算值与实际轨道精调作业调整量方向不一致等问题,提出基于坐标绝对偏差法计算轨道中长波不平顺值的新方法。利用该方法不仅使轨道中长波不平顺值的计算变得简单,而且还与轨道检测弦的起点无关,计算结果唯一,并能满足工程实际需要。     

河池机场边坡高挡墙的变形监测方法

针对河池机场边坡高挡墙的变形监测问题,提出了基于单台全站仪的自由设站方法,并对其原理进行了阐述。实践表明,该方法可经济、高效地完成任务,其监测精度可达到《建筑变形测量规范》二等精度要求,设站位置灵活,可有效克服边坡较高所带来的通视问题,不需量取仪器和监测点的高度,保证了高程方向的精度,实现了三维监测,为今后解决类似工程问题提供了一个新的方法。     

结合隶属度空间约束的模糊聚类图像分割

针对传统模糊聚类分割方法未考虑邻域像素隶属度空间关系的问题,该文提出了一种结合隶属度空间约束的模糊聚类图像分割方法。采用邻域之间的空间约束来限制隶属度值,解决同质区域中可能出现的噪声问题,从而提高分割精度。分别对模拟图像和彩色图像进行分割实验,并与未结合隶属度空间约束的分割结果进行对比分析。实验表明,此方法实现了对隶属度的空间约束,验证了本文算法的有效性。     

一种适用于航空影像的无参考模糊探测方法

针对侧风、强风、湍流等飞行环境容易造成航空影像运动模糊,严重影响航空影像质量,同时航空影像数据量大,手动挑选模糊影像费时费力的问题,为了提高航摄内业人员的工作效率,该文研究一种适用于航空影像的自动模糊探测方法,以主流的无参考再模糊算法Reblur和无参考结构清晰度算法NRSS为基础,结合航空影像具有丰富地物的特点,对影像进行分块处理,计算所有字块的Reblur和NRSS模糊探测值,最后得到整幅影像的模糊探测值。其中,再模糊算法通过计算待测影像和参考影像的水平和垂直运动方向上的灰度变化来评价图像模糊度;NRSS算法在结构相似度SSIM算法基础上加入梯度信息提取和高斯滤波等改进,通过计算结构相似度评价图像模糊度。实验结果表明,该文研究的无参考模糊影像探测方法适用于航空影像数据,其评价结果与人眼主观评价结果具有较高的一致性,能够准确地缩小模糊影像的查找范围,极大地提高了航摄内业效率。     

样本尺寸对遥感影像FCN训练模型的影响分析

针对如何选择合适尺寸的影像样本来得到较好的网络模型这一问题,该文基于全卷积神经网络(FCN)的遥感影像分类方法,开展了不同样本尺寸下的网络模型训练实验,分析了样本尺寸分别为128、256、512像素大小时对FCN网络模型的影响。结果表明:512像素×512像素大小样本尺寸下像素准确率、平均准确率、平均交叉联合度量和带权交叉联合度量4个评价指标的精度值均高于128像素×128像素和256像素×256像素大小的值,比128像素×128像素样本尺寸平均高出20%以上,比256像素×256像素样本尺寸高出10%以上,因此,在计算机内存允许范围内采用大尺寸样本进行网络模型的训练,有利于提高模型训练精度,可得到更好的分类结果。     

基于ArcEngine的地理国情普查数据自动接边检查研究

针对按图幅生产地理国情普查数据引起的图幅接边不一致问题,分析了ArcEngine二次开发平台的适用性,提出了基于ArcEngine的地理国情普查数据接边检查方法,通过编写程序实现了数据图形与属性的自动接边检查,提高了接边检查的准确性和效率。     

基于高光谱的湿地植被分类研究

光谱特征的选择对于湿地植被的识别精度和效率有直接的影响。本文以萨克拉门托-圣华金三角洲为研究区,基于Hy Map航空高光谱遥感影像数据,分析湿地植被的一阶微分和二阶微分光谱特征。在上述分析的基础上基于均值置信区间的波段选择法对一阶微分、二阶微分进行波段选择,根据获取的有效特征波段构建特征集,利用C5决策树分类算法产生规则集,并对实验区的湿地植被进行了分类研究。结果表明:湿地植被的一阶微分、二阶微分能够突出不同湿地植被光谱曲线在不同波段的增速不同,利用均值置信区间的波段选择法能够对特征波段起到降维效果,根据降维后的特征波段采用C5决策树分类算法,可以实现湿地植被在物种水平上的识别,并达到较好的分类精度。     

空间尺度上推转换对影像信息的影响分析

针对尺度上推转换在不同空间分辨率遥感影像的应用结果中所产生的光谱扭曲和失真现象未受到普遍重视这一现象。以福建省河田盆地马尾松林样区为研究对象,采用同时相的1～16m卫星多尺度观测影像,基于最邻近法、双线性内插法、三次卷积内插法以及像元聚合法4种方法,将原始影像转换生成一系列低分辨率影像,并分别与同尺度真实卫星影像的光谱反射率、植被指数、光谱空间结构和影像产品数值进行对比分析,以定量评估升尺度转换对影像光谱信息的影响。结果表明:伴随升尺度倍数的增加,升尺度转换影像的光谱均值、NDVI以及变化趋势与真实观测尺度影像相比呈显著差异;经不同倍数尺度上推后的影像空间信息量和清晰度逐渐下降,其幅度明显低于真实影像的变化结果。建议通过构建经验统计方程对不同传感器数据进行光谱转换,以充分利用多尺度遥感观测优势并保证结果的准确性。