矿山遥感编图中的高分辨率遥感数据选择与比例尺计算方法

通过对青海调查矿区多种高分辨率卫星数据处理后形成的图像进行解译和编图,掌握了合理选择遥感数据信息源、利用制图软件计算遥感影像图比例尺及编制野外调查和成果解译图的技术方法。得出在选择遥感数据时要考虑不同数据的技术参数、性价比及调查区面积;明确了当图像的出图分辨率确定后,其比例尺与图像的空间分辨率、像素大小、文档大小有直接关系,同时建立了计算遥感图像最佳比例尺和最佳出图比例尺的公式和方法;介绍了利用Photoshop和Mapgis软件,编制矿山野外调查用图和遥感解译成果图件的流程及方法。这些工作的完成对青海矿业开发地质环境效应调查起到了积极的指导作用,也充分体现了高分辨率遥感图像在工作条件艰苦地区的优势作用。     

基于边缘特征的遥感影像小波变换融合法

如何将不同空间分辨率遥感影像合理有效地融合在一起,保持原始多光谱影像的光谱特性,提高影像的分类精度和空间分解力,这是遥感影像数据融合处理的热点研究问题。在对原始遥感影像进行小波变换的基础上,提取高空间分辨率影像边缘特征信息,并与原始多光谱影像进行了融合处理。以IRS、SPOT和ETM卫星影像为资料进行实验,结果表明,该方法在提高影像的空间分辨率的同时,能够很好地保持影像的光谱特性,尤其在空间分辨率差异较大的影像融合中,该方法在保持影像光谱特性方面要优于其他的融合方法。     

基于地物光谱分析的ASTER岩土类型识别

利用遥感数据和实测不同岩土类型波谱测试数据,以实测不同土体反射光谱数据为基础,通过对遥感数据进行图像增强处理,对不同沉积环境、不同粒级组成的松散土体类型进行识别。研究发现,ASTER数据721波段组合能够有效识别不同土体类型,在凸显不同土体类别的效果最好;ASTER数据的平方根拉伸及标准分段拉伸对不同土体类型的区分效果最好;通过对遥感数据进行主成分变换,发现遥感数据图像信息量得到有效集中,增强了图像的层次感,能够有效增强图像信息。     

遥感蚀变信息提取研究综述

矿物蚀变信息是地质找矿的重要依据和手段，利用遥感数据提取蚀变信息是遥感应用领域研究的热点.通过对近年来蚀变信息提取涉及的遥感数据、矿物类别、常用方法等进行梳理，对比分析不同遥感蚀变信息提取方法的效果，总结了遥感蚀变信息提取的发展方向.结果表明，遥感数据朝着高空间分辨率发展，蚀变信息的地面精度随之提高；光谱分辨率的提高使得可提取矿物越来越多；数学方法和人工智能的发展提升了蚀变信息提取方法的应用空间.     

基于高分辨率卫星数据铀矿找矿信息提取——以巴什布拉克地区为例

论述了利用遥感技术提取砂岩型铀矿找矿信息的研究意义及研究内容,并选择我国新疆巴什布拉克地区作为研究区．利用快鸟（Quickbird）卫星遥感数据,通过多种图像处理方法的应用研究,提取控矿构造、含矿层和矿化蚀变信息等与铀成矿密切相关的找矿信息,探索高空间分辨率卫星数据在地质矿产资源勘查领域的实用性,拓宽在类似区域进行地质矿产勘查的研究思路。     

遥感解译在内蒙古狼山戈壁荒漠地区1:50000地质填图中的应用

针对内蒙古戈壁荒漠区特殊地貌地质填图工作,选择ASTER和SPOT5数据,通过图像融合、影像校正、影像增强等处理方法,提高图像的空间分辨率和光谱分辨率。利用遥感解译图像快速准确地获取地层、侵入体和构造的解译标志,通过遥感地质解译结合地面调查进行综合分析和解译,提高了填图的准确性,为特殊地质地貌区地质填图提供技术支持,对于在同类区域开展地质填图工作有指导意义。      

基于深度特征的双极化SAR遥感图像岩性自动分类

基于像元基元、极化合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）数据和传统机器学习算法的岩性分类方法,易受SAR图像固有斑点噪声影响,精度不高.为了降低噪声的影响,本研究以大尺度像元邻域为基元,用于表征地表地质体的遥感图像特征和岩性语义信息;采用高分三号双极化SAR数据进行极化分解构建3通道假彩色合成影像;然后采用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）迁移学习的方法,提取有效的深度特征表示,分别实现5 m和15 m两种空间分辨率下岩性遥感自动分类.结果表明:基于不同分辨率数据和不同DCNN算法,岩性遥感自动分类的总精度均大于80%,最高精度达到91%.基于大尺度像元邻域和DCNN迁移学习方法,能够实现基于SAR数据的高精度岩性分类.      

应用CBERS-1卫星数据进行安徽省北部冬小麦播种面积监测研究

通过应用中巴地球资源一号卫星CCD2、3、4波段的遥感数据，对安徽省北部平原地区冬小麦播种面积进行了监测研究。遥感数据空间分辨率为19．5m，扫描幅宽113km。分别对图像数据进行了单波段直方图均衡化、合成标准假彩色图像的laplacian算法边缘检测等图像预处理以及几何精校正，在ARC／INFO软件支持下，紧密结合野外调查结果，准确提取并统计计算了冬小麦播种面积及其变化率，效果较好。我们认为，CBERS-1卫星数据不仅能满足于小麦、玉米、水稻等农作物面积监测，而且还可用于土地利用监测、人口空间分布分析和城市体系动态监测等应用中。     

人工神经网络在遥感图像处理中的应用探讨

遥感图像处理常见的困难有数据量巨大、噪声信息多，高度非线性及其导致的难以用解析或表述处理模型等。人工神经网络（artificial neural network,ANN)是由大量简单神经元广泛相互联接而成的非线性映射或自适应动力系统，可以解决上述问题，使用ANN进行遥感图像处理在遥感图像复原，变换和分类中有如下应用：（1）使用ANN和必要辅助数据从TM图像中提取地下火热辐射数据；（2）构造ANN非线性映射，利用TM1－5，7图像提高TM6图像空间分辨率；（3）模糊神经网络（FNN）遥感图像分类。     

遥感解译在内蒙古额济纳旗地区1：5万地质填图中的应用

遥感技术是地质填图工作的重要辅助技术方法。针对内蒙古额济纳旗地区的荒漠戈壁地貌景观特点,在地质填图中选取国产资源三号卫星遥感数据和ETM+遥感数据作为遥感解译的数据源,并分别对获取的遥感数据进行数据融合、几何校正（或精校正）、图像校正和镶嵌等数据处理。鉴于测区植被不发育,地表多以基岩和戈壁滩为主,资源三号遥感图像颜色单调。特将校正的资源三号图像与ETM+图像进行图像融合,融合后的图像既具有ETM+图像的丰富色彩信息,又保证了资源三号卫星图像的高空间分辨率,便于实施人机交互地质矿产信息提取。根据遥感影像特征,建立了地层、侵入体和构造的解译标志,提取了与岩性和构造相关的各类信息,结合地质资料进行综合判别解译,提高了地质填图工作的准确性,为荒漠戈壁地貌区的地质填图提供了技术支持。     

SPOT卫星数据图像处理方法及应用

使用ENVI图像处理软件进行SPOT卫星数据与TM数据进行复合制作卫星影像图技术研究，经反复试验，成功地研制成了既有明显色彩差异，又具有较高分辨率的假彩色遥感图像，为卫星遥感影像图开发利用提供方法技术。文章主有关的图像处理方法及其应用作简单介绍，仅供同行参考。     

中巴资源卫星数据影像在新疆国土资源环境综合遥感调查项目中的应用

中巴资源一号卫星(CBERS-1)是我国于1999年发射的第一颗地球资源卫星.它携带的CCD多光谱相机可获取B1(0.45~0.52 靘),B2(0.52~0.59 靘),B3(0.63~0.69 靘),B4 (0.77~0.89 靘),B5(0.51~0.73 靘)的图像数据,其空间分辨率为20 m,重复观测周期为26天,扫描宽度为113 km.与Landsat TM数据相比,具有空间分辨率较高,价格低廉等优势,适用于从事大中比例尺的资源和环境调查评价. 新疆国土资源环境综合遥感调查项目开始于2000年,考虑到新疆国土资源环境综合遥感调查项目组已有数据情况、费用情况、以及其它各种因素,决定用中巴资源卫星遥感数据为…     

宝鸡黄土区滑坡遥感调查中遥感数据尺度问题探讨

遥感数据的尺度效应决定了可识别内容与识别精度,同一区域内的遥感数据尺度不同,同样的遥感处理模型或者方法将得到不同的处理结果。以宝鸡黄土区滑坡遥感调查为基础,对不同遥感数据源的滑坡体的最小可识别面积、图斑面积精度测算、最佳及最大成图比例尺、遥感地质灾害解译对比性分析、滑坡遥感解译精度评价等等与遥感尺度有密切关系的问题进行了探讨。研究结果表明,在宝鸡黄土区,调查大、中型以上滑坡的信息,可以采用SPOT-5(2.5 m)融合图像数据,比例尺为1∶25000或1∶50000;调查中型、小型滑坡及较大滑坡体内部结构定量信息,可以采用Quick Bird(0.61 m)融合图像数据,比例尺为1∶5000。     

多源遥感影像融合方法研究

遥感影像融合处理能够综合利用来自同一场景的不同源的影像信息,获得更为准确、可靠的信息描述,是现代遥感技术的重要组成部分,是解决多源遥感数据综合、提高遥感影像空间分辨率和光谱信息以及挖掘遥感信息潜力的有效方法。针对多源遥感影像数据融合的技术原理及方法进行分析,比较其优缺点,同时给出影像融合的基本步骤以及评价准则。     

遥感与GIS技术支持下的机场选址与工程地质分析

研究将“3S”技术（RS、GIS、GPS）应用到机场地址勘察中,主要是采用现代化遥感技术,以最新遥感图像LANDSATETM（最高空间分辨率15m）,SPOT图像（2．5m）和QUICKBIRD图像（0．61m）等作为信息源,通过遥感图像数据融合、数字镶嵌和影像增强等数字处理,制作不同类型、不同波段和不同分辨率的正射遥感影像及正射影像地图,为机场工程地质勘察提供最佳图像资料。通过遥感图像增强处理、信息提取及GIS空间分析等,对研究区的地质构造,地质灾害等进行解译。并借助GPS进行野外现场调研,查明研究区地质构造的特征,尤其是隐伏断裂、活动性断裂的分布,以及岩溶漏斗、洼地等水文地质现象,为小哨机场工程地质勘察工作提供了基础资料。     

应用多种数据融合方法对多时相SPOT图像处理提取三峡工程大坝区地面动态变化信息

三峡库区三斗坪大坝区及其周围地区在1994到1998年期间，由于大坝的施工地面发生了巨大变化。这些变化在1990、1997和1998年获取的SPOT遥感图像上都有明显的记录，其中一些地面变化细节在分辨率10m的全波段（P）图像更为清楚。这里利用三种方法（高通滤波算法（HPF algorithm，Chavezet al．1991）、RWM—ARSIS方法（Ranchin and Wald，1999）和P＋XS算法（Anonymous 1986））对三峡工程三斗坪大坝区的多时相高空间分辨率的SPOT图像（获取时闻为1990，1997和1998年，包括全波段P图像和多波段XS图像）进行融合处理，在提取测区地面动态变化信息的同时，从理论和实际应用的角度探讨了不同数据融合方法的效果。     

遥感技术在矿山环境综合评价中的应用

遥感技术经过二十多年的发展，其应用进入了一个新的发展时期，遥感数据空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率的大幅度提高。如何快速、准确开展矿山环境评价，预测预报矿山环境发展趋势一直是河北遥感关注的焦点。2004年使用SPOT-5和ETM融合图像，开展了武安矿山环境综合评价工作，取得了一些成功经验。     

高保真影像超分辨率重建应用研究

高分辨率图像是人们一直追求的目标,超分辨率图像重建技术就是人们获取高分辨率图像的一种很重要的方法。研究了超分辨率贝叶斯方法,该方法利用全波段增强多光谱遥感影像,结合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,实现了遥感数据信息的高保真,进而增强了空间分辨率。以IKONOS全波段和多波段影像为例进行了深入地探讨,并对自动融合的结果进行了定性和定量分析。     

多尺度纹理及多光谱影像协同的遥感岩性识别方法

岩性识别是遥感图像分类的难点,也是遥感地质应用的难点和热点。从遥感地质应用的实际需求出发,以西昆仑地区侏罗纪沉积岩地层为例,通过尺度转换提取高分遥感图像的多尺度纹理信息,采用波段叠加的方式协同多尺度纹理信息与ASTER影像多光谱信息进行岩性识别方法研究。利用WorldView-2全色数据进行向上尺度转换,形成空间分辨率分别为0.5,2,5,10,15,30m6种尺度图像数据,基于灰度共生矩阵提取各尺度上的纹理信息;将不同尺度的纹理信息分别与ASTER多光谱数据叠加形成协同数据;采用监督分类方法对研究区协同数据进行岩性分类。结果表明:(1)岩性纹理信息对空间尺度表现出依赖性,纹理信息量及含义随空间尺度不同而变化;(2)每套特定岩层因其独特的几何空间结构特征(厚度、产状、夹层、互层等)都有与之相适应的最佳纹理尺度,且该最佳尺度下纹理与光谱的协同效应最大;(3)纹理信息与多光谱数据形成的协同数据能有效提高岩性分类的精度,分类精度提高的程度与纹理计算的尺度相关。研究区岩性分类结果显示当纹理尺度为10m时,与仅基于ASTER纯光谱分类结果相比,精度提高了约6.9%。     

震害遥感快速提取研究——以2003年2月24日巴楚—伽师6.8级地震为例

论述了遥感影像提取震害的研究进展 ,提出了基于GIS和数字图像处理技术的震害遥感快速提取与损失评估的技术途径。在此基础上 ,介绍了巴楚—伽师地震的航空与卫星遥感资料的获取、图像数字处理与震害提取过程 ;描述了地震造成的建筑物震害与地质灾害的遥感图像特征 ;根据以往震害遥感影像统计经验与本次地震震害遥感特征 ,提出了遥感震害分级分类标准和地震烈度划分标准 ,进而得到基于震害遥感影像的伽师地震等震线图。文中对所得到的地震烈度与地面实际调查结果进行了比较。通过遥感信息源空间分辨率要求与信息获取与处理的时效性分析 ,认为我国利用航空遥感与卫星遥感资料获取地震灾情信息已进入实用阶段