基于遥感影像的煤矿沉陷区水深反演研究

目前,用遥感研究水深多集中于沿海及内陆水域,煤矿塌陷地水深反演研究很少。本文以徐州九里塌陷湖为例,通过分析水深值与水体反射率的关系,得到各单因子的线性、非线性反演模型,经分析其误差相对较大;选取各水深分段内误差较小的因子,最终建立多元回归模型,其绝对误差、相对误差均优于单因子模型。     

两种浅海水深快速反演方法对比研究

针对对数比例变换法和多波段模型法两种操作简便的水深反演方法的优劣进行对比,旨在探讨二者对于大量浅海水深快速反演流程化工作的适用性。基于水深参考数据,随机选取138个样本点分别构建反演模型,并分层随机抽取100个验证点进行精度评价。从模型决定系数R2、反演精度,以及方法鲁棒性和适用性3个方面进行对比分析。结果表明,多波段模型法的决定系数R2(0.912)优于对数比例变换法(0.776);多波段模型法的反演平均绝对误差为1.47m,平均相对误差11.67%,均略低于对数比例变换法(1.45m,11.49%),但后者在小于1m的水深范围内的反演结果存在大范围错误,精度明显低于前者;多波段模型法可通过对回归方程和回归系数的显著性检验而不断优化,鲁棒性和适用性亦明显优于对数比例变换法。因此,本研究认为多波段模型法更适用于大量浅海水深快速反演流程化工作。     

基于遥感反演水深数据的测图技术研究

针对江苏省辐射沙洲海域复杂的地形条件不利于大范围地形测量的特殊性,本文在遥感反演水深数据的基础上,根据反演数据特征,阐述了使用数字化成图软件转换数据,生成等深线,绘制图廓等制图技术与方法。经过对比和分析,结果表明这种通过建立遥感模型反演水深,利用多种软件辅助成图的方法适用于辐射沙洲海域的水深图制作。     

基于Bayes融合法的多源遥感影像分类

提出了顾及各类数据源成像模型，上下关系模型的可靠性的基于Ｂａｙｅｓ融合分类的方法，并采用该方法对ＬａｎｄｓａｔＴＭ和航空ＳＡＲ影像进行了土地利用分类试验。结果表明，同单独ＳＡＲ影像分类结果相比，融合分类法将分类精度提高了２０％。     

融合作物类型的土壤盐分遥感反演方法研究

在沿海平原地区,土壤盐度是制约作物生长的非生物胁迫之一,也是作物种植的重要依据,作物类型能够间接反映土壤盐渍化程度,因此本文提出了一种融合作物类型信息的土壤盐分反演方法。以黄河三角洲典型滨海盐渍土地区为例,基于Sentinel-2 MSI影像,首先采用随机森林分类提取作物类型信息,并基于OneHot方式将作物类型信息编码;然后融合作物类型信息,结合环境协变量数据、地面实测盐分数据,采用自适应增强决策树模型(AB-DT)进行盐分反演;最后与其他机器学习方法,如支持向量机、随机森林、K最邻近和决策树进行盐分反演精度的对比。结果表明：(1)加入作物类型信息能够提高土壤盐分反演模型精度,所有模型中,融合作物类型变量的AB-DT反演模型精度最高,建模集R²为0.86,测试集R²为0.61;(2)加入作物类型信息能够修正误判的盐渍土级别,并使土壤盐分反演结果的地块边缘更加清晰。综上所述,加入作物类型信息,能够提高土壤盐分反演的准确性,为农田管理和农业决策提供更可靠的依据。     

多源遥感影像数据的融合方法探讨

在分析和总结多源遥感影像数据融合的基础上,探讨了多源遥感影像数据融合的层次、模型、结构及其特点.归纳总结了多源遥感影像数据融合方法,目的是提高多光谱影像分辨率的同时保持色调不变,从另一个角度理解为在已知低分辨率多光谱影像和高分辨率全色影像的基础上,模拟生成高分辨率多光谱影像.本文介绍了遥感影像融合技术,系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其应用.     

多源遥感影像融合的光谱优化方法

在多源遥感影像融合过程中光谱畸变是常见的问题之一,它主要是因为不同传感器的光谱响应范围不一致造成的。在推导色彩变换理论强度、色度和饱和度三元素之间的数学关系的过程中,通过研究Wallis滤波理论,发现灰度匹配的相似程度是解决光谱畸变的有效途径。因此提出了基于Wallis滤波的HIS变换融合方法。通过了实验验证,效果较好。     

基于Bayes融合法的多源遥感影像分类

提出了顾及各数据源成像模型、上下文关系模型和可靠性的基于Bayes融合分类的方法,并采用该方法对Landsat TM和航空SAR影像进行土地利用分类试验。结果表明:同单独SAR影像分类结果相比,融合分类法将分类精度提高了20%。     

基于多维云空间的多光谱遥感影像边缘检测研究

在云模型的基础之上,提出一种基于多维云空间的遥感影像边缘检测算法。该方法依据矢量角相似性准则并结合邻域关系进行图像区域生长,在此基础之上根据影像不同波段的数据特征建立多维云空间映射模型,将数据从图像空间映射到云空间。通过多维云的逻辑运算生成边界云并进行向量综合。利用云的数字特征反推隶属度,构建边缘模糊特征平面,并通过最大模糊熵原则确定最优阈值,对图像模糊边界进行提取。试验结果表明,该算法在多光谱遥感影像中能取得较好检测效果。     

多分类器融合的遥感影像分类方法实验研究

在遥感影像分类应用中,使用不同种类的分类器对原始图像进行操作所得出的分类结果的分类精度和效率都是不同的,设计完成多分类器融合分类实验,实验可以将不同种单一分类器的优点用适当的方法进行组合,从而获得比单一分类器分类精度和效率更好的分类方法.在此基础上采用投票原理设计抽象级融合的多分类器并完成实验.设计结果表明:多分类器融合的遥感影像分类方法在精度上要比单一分类器的分类精度高.      

多源卫星遥感影像的光束法区域网平差

根据遥感卫星传感器对地扫描成像过程中CCD线阵列侧视角匀速变化的机理,从理论上改进基于仿射变换的高分辨率卫星遥感影像严格几何处理模型!推导地物与影像间的正反算公式.经对一spot-5(异轨立体像对的试验表明,利用改进的几何模型和视CCD线阵列侧视角为常数的仿射变换模型对立体影像进行几何处理!前者较后者的像点,坐标精度有一定的改善!物点的高程精度有所提高,平面精度两者基本一致#这说明成像过程中CCD线阵列侧视角的变化在高分辨率卫星遥感影像严格几何处理模型中是不可忽略的因素.     

基于Sentinel-2卫星遥感影像的去云方法研究

在光学遥感卫星图像中,云是普遍存在的现象,它严重降低了图像的质量,因此,去云处理就是一个必不可少的步骤.深度神经网络在许多图像处理任务中取得了成功,但是利用该方法针对遥感图像的去云研究较少.本文采用GAN来解决遥感图像去云问题,首先训练生成模型生成无云影像,同时训练判别模型使生成的模型更加真实和清晰,最终达到从被云覆盖的卫星图像中恢复并增强这些区域的信息,生成质量更好的无云图像的目的.基于人工智能标注的Sentinel-2卫星遥感影像数据集的试验表明,与传统的小波变换基准相比,提出的生成对抗网络模型在去云处理方面效果有明显提升.     

基于多进制小波遥感影像融合的研究

为监测地面沉陷区的动态演化信息,探讨了基于多进制小波变换与RGB特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行M进制小波分解,再将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的R,G,B波段高频分量以区域能量为融合准则进行特征融合,形成新的高频分量,然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经RGB合成为彩色影像。结果表明,该方法既改善了影像的清晰度和分辨率,同时也保留了原影像的光谱信息,利用融合后的影像进行地面沉陷区监测,效果明显提高。     

基于IHS变换与多进制小波变换的多源遥感影像融合

不同来源的遥感数据融合已经成为制约遥感数字图像处理技术发展的重要因素,文中基于IHS变换与改进的多进制小波变换相结合,对多源遥感图像进行数据融合,使融合后的数据既减少了IHS变换引起的图像光谱失真现象,又具有高空间分辨率的优点,同时也可广泛应用其它领域。     

基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究

面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。     

基于SVM的多源遥感影像分类研究

本文通过分析单源遥感影像分类的现状和困难,以SAR和SPOT-5影像为实验数据,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论的多源遥感影像分类方法。研究结果表明,本文的方法能够有效地解决单源影像信息分类效果破碎的问题,正确识别地物,对高维输入向量具有高的推广能力,正确率达到94.97%,比多源影像的最大似然分类(Maximum Likelihood Classification,MLC)方法正确率更高。     

多源遥感数据在土地利用图件更新中的应用--以怀柔区为例

本文阐述了以怀柔区为试验区,从遥感数据的应用着手,选择SPOT-5、QUICK BIRD、航空摄影像片三种遥感数据源对该区7幅土地利用基础图件作了更新,从而分析了三种数据源在土地利用基础图件更新中不同的适宜程度及其性价比,为土地部门选择合适的遥感数据源进行更新调查提供技术依据。     

基于有理函数模型的多源SAR遥感影像区域网平差

本文针对多源SAR遥感影像联合定位的实际问题,将有理函数模型引入到SAR影像联合定位中,构建了基于有理函数模型的多源SAR区域网平差模型。对覆盖我国某地区的3景不同源SAR影像进行试验,验证了本文方法的有效性,并表明在缺少地面控制情况下,该方法不失为一种有益的补充方案。     

基于PCI-GXL系统对多源遥感影像区域网纠正精度的研究

基于PCI-GXL软件平台,针对多源多时相的遥感影像进行区域网纠正,利用控制点数量位置的变化,研究区域网精度的变化情况,同时,利用PCI-GXL软件的内部精准算法,使用遥感影像的高精度RPC参数恢复卫星影像的空间姿态,检验区域网内的连接点对整个区域网的稳定和定位精度起到的作用。本文针对连接点的变化进行了试验分析,在整个区域网中去掉高定位精度的遥感影像,查看整个区域网的精度变化。通过对实验数据精度的分析评价,进一步验证了PCI-GXL系统在区域网纠正时,可以充分地利用高定位精度影像连接点的控制作用,提高整个区域网的精度。今后在遥感影像的区域网纠正时,可以充分的利用已有的影像源作为控制来源,减少外业控制点的需求,避免过多外业控制点的实测工作,提高了遥感影像生产的高效性。     

多源卫星遥感影像时空融合研究的现状及展望

高空间分辨率的地表或者大气环境动态监测需要高时间-空间分辨率的卫星遥感影像作为数据支撑,但由于卫星传感器硬件技术及卫星发射成本等客观因素的限制,使得获取高时空分辨率遥感影像的较为便捷高效、低成本的可行手段就是将分别具有高时间和高空间分辨率的多源遥感影像进行时空融合,从而生成不同研究和应用所需的高时空分辨率卫星影像。现阶段,虽然国内外的学者进行了大量的时空融合算法研究,但是这些研究都局限于特定的数据类型、算法原理、应用目的等客观限制,而且其发展呈现出多样性。本文对现有主流的时空融合算法研究进行了归纳总结,将其分为4种:(1)基于地物组分的时空融合;(2)基于地表空间信息的时空融合;(3)基于地物时相变化的时空融合;(4)组合性的时空融合。同时,本文还对时空融合算法中存在的问题和面临的挑战进行了分析,并对其未来的发展方向进行了前瞻性的展望。