结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合

高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。     

基于新型水体指数(NWI)进行水体信息提取的实验研究

基于遥感数据构建的水体指数模型可用于水体信息的提取。本文在对水体及其背景地物进行光谱特征分析的基础上,结合水体在近红外和中红外波段(相当于Landsat TM/ETM+影像的Band 4,Band 5和Band 7)同时具有强吸收这一典型特征,提出了一种新型的水体指数NW I(New W ater Index)。将该指数在含不同水体类型的遥感影像上进行实验,均获得了较好的提取效果。利用文献样本数据所作的实验表明,NW I具有很强的普适性,可用于水体信息的快速提取,且具有较高的精度。     

高光谱遥感影像分类研究进展

随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成六个方面对高光谱影像像素级分类最新研究进行了综述。针对今后的研究方向,指出高光谱遥感影像分类一方面要适应大数据、智能化高光谱对地观测的发展前沿,继续引入机器学习领域的新理论、新方法,综合利用多源遥感数据、多维特征空间互补的优势,提高分类精度、分类器泛化能力和自动化程度;另一方面要关注高光谱遥感应用的需求,突出高光谱遥感记录精细光谱特征的优势,针对应用需求发展有效的分类方法。     

高光谱遥感影像管理系统的设计与实现

由于高光谱数据的海量高维特征,使得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、处理、分析、表现等管理操作.因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统,是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一.本文在研究的过程中,对当前影像管理系统的发展作了大量的分析,利用成熟的关系数据库和程序设计语言,开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高光遥感影像和其他遥感信息,提高影像管理效率.系统已初步实现了多景高光谱遥感影像检索,可以任意加载、导入高光谱遥感影像,运行效果良好.     

高光谱遥感影像管理系统的设计与实现

由于高光谱数据的海量高维特征,使得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、处理、分析,表现等管理操作。因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统,是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一。本文在研究的过程中,对当前影像管理系统的发展作了大量的分析,利用成熟的关系数据库和程序设计语言,开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高光遥感影像和其他遥感信息,提高影像管理效率。系统已初步实现了多景高光谱遥感影像检索,可以任意加载、导入高光谱遥感影像,运行效果良好。     

不同降维策略下的高光谱影像多特征分类

由于物体表面的空间分布通常是富有规律且局部连续的,在高光谱影像分类中应充分利用其光谱和空间信息。本文在对高光谱影像立方体进行降维处理的基础上,提出了一种联合空域和谱域信息的高光谱影像高效分类方法。首先,分别选用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和正交投影波段选择(Orthogonal Projection Band Selection,OPBS)两种方法对原始高光谱数据进行预处理,获取降维后的影像数据。然后在其基础上提取扩展形态学特征(Extended Morphology Profiles,EMP)和地物表面纹理特征,组成联合光谱和纹理、形状结构特征。最后,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对联合特征进行分类。针对不同真实高光谱数据集的实验结果表明,本文提出的方法运算效率高且具有令人满意的分类性能。     

GeoCube： 面向大规模分析的多源对地观测时空立方体

随着对地立体观测体系的建立,遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式,时空基准不够统一,集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来,数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能,可构建一个基于数据立方的对地观测大数据分析基础设施。因此,本文提出了一个面向大规模分析的多源对地观测时空立方体,相较于现有的数据立方体方法,强调多源数据的统一组织、基于云计算的立方体处理模式以及基于人工智能优化的立方体计算。研究有助于构建时空大数据分析的新框架,同时建立与商业智能领域的数据立方体关联,为时空大数据建立统一的时空组织模型,支持大范围、长时序的快速大规模对地观测数据分析。本文在性能上与开源数据立方做了对比,结果证明提出的多源对地观测时空立方体在处理性能上具有明显优势。     

智能遥感深度学习框架与模型设计EI北大核心CSCD

近年来,随着遥感技术的快速发展,遥感对地观测数据获取量与日俱增。在对海量遥感数据的特征提取与表征上,基于深度学习的智能遥感影像解译技术展现出了显著优势。然而,遥感影像智能处理框架和信息服务能力还相对滞后,开源的深度学习框架与模型尚不能满足遥感智能处理的需求。在分析现有深度学习框架和模型的基础上,针对遥感影像幅面大、尺度变化大、数据通道多等问题,本文设计了嵌入遥感特性的专用深度学习框架,并重点讨论了其构建方法,以及地物分类任务的初步试验结果等。本文提出的智能遥感解译框架架构将为构建具备多维时空谱遥感特性的深度学习框架与模型提供有力支撑。     

遥感云分类不确定性的多维混合熵模型评价

针对遥感影像提取信息分类过程中存在随机不确定性和模糊不确定性两种噪声,影响分类结果的准确性问题,该文在多光谱遥感影像处理中,通过对传统的混合熵模型进行多维化改进,提出多维混合熵的不确定性评价模型。采用云算法对遥感影像进行解译分类,获取相应的不确定性模型参数计算出信息熵和模糊熵,从像元和类别两个尺度构建出遥感云分类不确定性的多维混合熵评价模型。结果表明,多维混合熵模型能够充分考虑多光谱遥感数据的多维性,可以从不同尺度对遥感分类的随机不确定性和模糊不确定性进行有效全面地评价。     

基于多分辨率分析的GF-5和GF-1遥感影像空—谱融合

针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号(GF-1)卫星影像的空—谱融合问题,提出多传感器影像融合策略:一方面,通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像;另一方面,在分步融合理论基础上,推导得出一体化融合基础框架,并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法,缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中,提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF (Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间(高频)和光谱(低频)分量进行分解提取,并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系,以及高光谱分辨率影像波段间关系,设计合理的融合权重,最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证,结果表明:本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息,得到较优融合结果。     

阿克苏河-塔里木河水系水质污染遥感监测与评价

 采用Landsat TM数据分析了阿克苏河—塔里木河断面水质污染状况,通过波段的DN值和常规监测数据建立能反映水质状况的 污染物监测模型。结果发现,将2000年常规监测数据代入模型后,与遥感数据的结果基本吻合| 重建阿克苏河—塔里木河的连续水体 污染变化曲线,得出污染物浓度随着远离上游而增加。     

Gravity Changes Before Large Earthquakes in China: 1998-2005

Although it is well known that coseismic gravity changes take place during an earthquake, previous research has not yielded convincing evidence demonstrating that significant gravity changes occur before large earthquakes. Furthermore, even if we suspect that gravity changes occur before large earthquakes, we have yet to demonstrate how to consistently observe these changes for useful earthquake forecast that would bring benefits to society. We analyzed ground gravity survey data obtained in 1998, 2000, 200...     

Landslide risk analysis between Giri and Tons Rivers in Himachal Himalaya (India)

The area around Sataun in the Sirmur district of Himachal Pradesh, India (falling between the rivers Giri and Tons; both tributaries of the Yamuna River) was studied for landslide vulnerability on behalf of the inhabitants. The study was made using extensive remote sensing data (satellite and airborne). It is well supported by field evidence, demographic and infrastructural details and aided by Geographic Information System (GIS) based techniques. Field observations testify that slope, aspect, geology, tectonic planes, drainage, and land use all influence landslides in the region. These parameters were taken into consideration using the statistical approach of landslide hazard zonation. Using the census data of 1991, vulnerability of the populace to the landslide hazard was accessed. As most of the infrastructure in the region is concentrated around population centres, population data alone was used for vulnerability studies.     

GNSS系统及其技术的发展研究

阐述了国际上卫星导航系统的总体发展,对美、俄、欧、中的四大全球系统,以及相关的区域系统和增强系统进行了简单的介绍,研究分析了GNSS系统及其技术的发展趋势,同时分析了我国Compass全球系统面临的机遇和挑战,并提出了我国未来工作的建议.     

使用FME与VBA提取机场方格网高程数据

因受机场工程设计软件的测量数据容量限制,基于LiDAR采集、点云分类后得到的地面点云数据LAS不能完整应用于目前设计软件进行设计计算。本文通过对拟选技术方案的筛选,提出了利用FME Workbench数据处理功能,结合VBA编程获取外部方格网平面数据的方法。该方法在FME Workbench中实现了地面点云数据构建TIN、采用逐点内插方法从TIN中提取方格网高程数据、等高线生成及相应图形处理与成果输出。最终通过实际算例证明了该方法的有效性。     

“4D”技术及其应用

介绍“４Ｄ”（即数字地面模型、数字正射影像、数字栅格地图和数字线划地图）系列产品的生产流程、关键技术、及其在耕地保护、防灾减灾救灾和城市规划等方面的应用方法。     

Virtual Australia: its key elements – know,think, communicate

Abstract

Virtual Australia is not a well-defined or agreed concept. This discussion paper conceptualises Virtual Australia as a ‘virtual [digital] model containing and representing all non-trivial objects and their contextual environment – from blue sky to bedrock – in real world Australia’. It describes a scenario for Virtual Australia, one or two decades from now, in which the locations and conditions of non-trivial objects and their environment are updated automatically through a combination of remote sensing and wireless communication technologies in support of a ‘Supranet’. It then examines the concept of the ‘Supranet’ – a pervasive information network based largely on wireless technology linking the physical world to a virtual model in real time – and develops and discusses three principal characteristics of the Supranet: the ability to have or collect specific information (know); the ability to process information (think); and the ability to communicate that information. If, in the near future, any or all non-trivial devices are to some extent able to know, think and communicate, the potential for object autonomy will be realised.     

Toward seamless indoor-outdoor applications: Developing stakeholder-oriented location-based services

Location-Based Services (LBS),an emerging new business based on smartphone and mobile networks,are becoming more and more popular.Most of these LBSs,however,only offer non-seamless indoor/outdoor applications and simple applications without giving stakeholders the chance to play an active role.Our specific aim is to solve these issues.This paper presents concepts to solve these issues by expanding the Open Location Services Interface Standard (OpenLS) to allow seamless indoor/outdoor positioning and to extend the content of the services to include information recommended by stakeholders.     

GIS空间数据的采集误差及其分析

本文详细阐述了GIS数据采集过程中的误差来源，重点分析了通过地图、遥感和摄影测量等方式采集数据所产生的误差及其特性，分析了其对GIS数据的影响与消减方法。