多源遥感影像数据融合方法在地学中的应用

应用遥感影像数据融合理论，研究了光学遥感、热红外遥感、微波遥感卫星在地质学中的应用，论述了不同类型的遥感数据及其他地学数据在不同层次上的同一传感器多波段数据融合、不同SAR图像数据融合、HIS变换、遥感影像与地球物理、地质和航磁等数据的融合。结果表明，数据融合技术在突出地质特征信息方面具有能突出线性构造、断裂构造、地形地貌的优势。     

多时相遥感影像变化检测综述

近几十年来,多时相影像处理和变化检测是遥感领域一个较为活跃的研究方向.虽然在环境变化监测和检测方面成功的应用有很多,但是从多时相影像及时提取地球环境和人类活动的动态信息仍面临很多挑战.近年来,随着新型遥感平台和传感器的发展,在克服技术障碍方面取得了很大进步.历史影像档案提供范围的扩大也使得长期变化检测和建模成为可能.这...     

多源遥感影像深度特征融合匹配算法

针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹...     

多时相影像的典型区农作物识别分类方法对比研究

基于甘蔗和玉米的物候特征差异,对多时相影像典型分类方法处理的适宜性和准确性进行了比较研究。并以目视解译结果作为参考数据,利用全样本检验法,对自动分类的结果进行了精度检验。试验结果表明:面向对象法的分类精度最高,总体Kappa系数为0.655,是最适宜的方法;其次是BP神经网络法和光谱角制图法,总体Kappa系数分别为0.635和0.631;而最大似然法和分类后比较法则是不适宜采纳的分类方法,总体Kappa系数分别为0.601和0.577。上述分析可见,它们对遥感分类处理多时相影像识别算法的适用性选取有一定参考意义。     

多源遥感影像共享平台的设计与实现

在分析不同来源遥感影像共享的基础上,提出了适合多源遥感影像的"影像波段/影像栅格+GridGeome-try+元数据"的基本数据结构。GridGeometry是遥感影像空间信息的抽象,采用GridGeometry可以避免直接对大数据量的遥感影像进行处理;采用ISO 19115元数据标准实现对遥感影像相关信息的描述,并基于XML和数据库技术实现对元数据的表达、存储、解析和处理。最后本文提出了多源遥感影像共享平台的主要体系,并在该体系的基础上实现了多种服务形式,包括:定制的共享网站和符合OGC规范的WMS、WFS和WCS服务等。不同的服务形式能够满足用户的多层次需要,而且为更灵活的服务应用提供了标准接口,在技术上为共享服务的广泛使用提供有力的保障。     

异源遥感影像融合的辐射分辨率规范化方法

遥感影像融合算法,在增强多光谱影像空间分辨率的同时,可实现影像间的信息互补,提高遥感影像的解译能力。异源影像的融合受影像间配准精度及其在时相、空间分辨率和辐射分辨率之间差异的影响,而不同辐射分辨率对异源遥感影像融合所产生的影响及其纠正方法还缺乏深入的研究。为此,本文提出了异源影像融合的辐射分辨率规范化方法。该方法在统一像元值量化区间的基础上,将其乘以相同的比例系数转换到更高的辐射分辨率的量化区间,以减小融合过程由于数据位数取舍而引起的影像信息丢失。研究表明：本文所提出的辐射分辨率规范化方法的取整融合或以实数形式融合,其结果几乎没有差别;而其他转换方法的取整结果均较实型结果差。由于直接采用反射率值进行融合会使其结果产生严重的光谱失真,因此,应采用辐射分辨率规范化方法将反射率值进行转换后再做融合。     

面向城市应用的多源遥感影像服务平台设计与实现

 本文对面向城市应用的多源遥感影像服务平台的系统目标、系统流程、功能模块和关键技术进行了分析。通过遥感影像数据源、管理方式和业务流程的分析,设计了多源遥感影像数据的逻辑组织模型,建立了海量多源遥感影像库。本文详细阐述了系统的影像预处理、影像数据管理、影像数据应用服务和安全权限控制四大功能模块,并分析了系统架构、多源遥感影像元数据的自动抽取、影像数据的快速检索和影像数据高效在线应用服务的关键技术。为保证系统的高安全性、实时性与可靠性,采用部署在局域网内的客户机/服务器与浏览器/服务器的混合体系结构。实验表明,本文的研究成果实现了海量多源遥感影像数据的统一高效管理、快速检索、高效浏览及与其他子系统的无缝集成,为城市应用提供了便捷的影像数据服务,有利于进一步发挥影像资料的作用。     

自动散点控制回归技术在遥感数据辐射归一化中的应用

以厦门幅TM遥感影像为例, 在分析各种遥感数据相对辐射归一化方法存在的不足基础上, 介绍自动散点控制回归 (ASCR)新技术的具体算法。对运算结果做了分析比较, 并对其提出改进意见.     

罗布泊“大耳朵”地区多源遥感影像数据库的设计与实现

目前,由空间数据引擎管理遥感影像数据的技术已经非常成熟,但在对多源遥感影像数据的合理组织和有效管理以及数据共享方面,还需要寻求更有效的方法。本文在分析不同遥感影像类型的基础上,结合罗布泊“大耳朵”地区研究的需要,设计实现了该区多源遥感影像数据库。讨论了逻辑上设计相同空间分辨率和不同空间分辨率的多源遥感影像数据存储的方法。即根据遥感影像数据的空间分辨率进行分类,并通过遥感影像元数据表建立多源遥感影像数据之间的逻辑关联来组织和管理影像数据的设计方法。该方法的成功运用,为多源遥感影像数据库的设计与建设提供了参考。     

多源海量统计遥感数据集成管理技术研究

统计遥感业务是国家统计局基于统计业务对空间信息的发展和应用需求,将GIS、RS和GPS空间信息技术全面应用于统计数据的获取、管理与分析中,从而提高统计效率和统计科技含量,构建新型国家统计业务体系。统计遥感业务数据具有多源、海量的特点,实现统计遥感数据的集成与管理是新型统计遥感业务成功运转的基础。针对统计遥感业务及数据应用需求,通过对各类空间数据集成与管理技术进行研究,提出在建立统计遥感空间数据库基础上,将影像以县级为单位进行拼接、然后压缩存储到统计遥感空间数据库,同时结合影像编目技术实现海量遥感影像的管理;提出将元数据管理和数据转换、数据直接访问以及数据互操作方式,实现多源统计遥感数据的集成与管理。通过多种方式,从应用层面较好地解决了海量、多源统计遥感数据的集成与管理,提升了统计遥感数据的应用范围。     

高分遥感图像相对辐射校正中的伪不变地物自动提取和优化选择

相对辐射校正是遥感变化检测中重要的预处理过程,伪不变地物(Pseudo-Invariant Features,PIF)是多时相影像中相对不变的地物,是相对辐射校正中的重要依据.针对高分遥感图像变化检测中相对辐射校正的要求,本文提出了一个自动提取和优化选择PIF的流程和方法:首先计算两期图像的亮度、光谱特征和空间特征的变...     

结合ASIFT和归一化的抗仿射变换遥感影像盲水印算法

针对遥感影像使用过程中,含水印影像经过仿射变换后水印与影像的同步性被破坏,导致水印无法正常检测的问题,本文提出了一种适用于遥感影像的抗仿射变换盲水印算法。首先通过ASIFT算法提取影像具有仿射不变性的特征点,根据特征尺度的大小与特征点间的欧式距离筛选适量特征点,构造对应的正方形特征区域;然后通过计算特征区域的仿射不变矩得出归一化变换函数的参数,对特征区域进行归一化处理,并以归一化特征区域的不变质心为中心提取子区域作为水印嵌入区域,对该区域进行二级离散小波变换,得到水印嵌入区域的低频信息;运用量化嵌入规则将水印嵌入到低频信息中,依次进行低频信息逆小波变换,水印嵌入前后特征区域差值图像反归一化,最后将反归一化差值图像叠加在原始影像特征区域上,完成水印的嵌入。实验选用了3000像素×3000像素的高分二号遥感影像作为载体影像,含版权信息的二值图像作为水印,实验表明：含水印的遥感影像经过旋转、平移、缩放在内的仿射变换后,仍能准确提取水印信息;算法可有效抵抗加噪、滤波、裁剪等常规水印攻击,攻击后影像提取的水印与原水印相关系数均高于0.9;水印具有良好不可感知性;在水印提取时无需原始遥感影像,属于盲水印算法。     

Landsat遥感影像正规化处理的模型比较研究

卫星遥感影像在接收的过程中由于受到许多因素的干扰,使影像的质量受到一定程度的影响。而不同时相的影像也会因为成像时光照和大气条件的不同而出现差异。因此,在使用遥感影像之前往往需要进行必要的辐射校正。目前,主要用于辐射校正的两种基于影像的正规化模型分别是Markham和Irish等人提出的校正日照差异的正规化模型(ICM)和美国尤他州立大学遥感和地理信息系统实验室新近提出的日照大气综合校正模型(IACM/IACMt)。本文以三对不同时相的Landsat TM/ETM+影像为例,利用不变特征地物法求出各影像的相对噪音、RMSE和斜率,并用这些指标来对模型进行定量对比和评价。结果表明,当不同时相影像之间的季相、太阳天顶角和大气条件有较大差别时,经过正规化处理的遥感影像的噪音和RMSE比未经正规化处理的影像得以明显降低,且斜率更接近于1,镶嵌接缝淡化,效果更好。但如果遥感影像之间的季相一致、成像时的太阳天顶角接近,且影像晴空无云的话,则经过正规化处理的影像和未经该处理的影像之间的区别并不大。就正规化模型之间的对比而言,当影像无明显的大气影响时,ICM要好于IACM;但当受到明显的大气影响时,带有τ值的IACMt模型更好。     

无人机遥感数据处理与滑坡信息提取

高分辨率的DEM和DOM数据是对地形地貌信息的准确描述,也是滑坡信息提取的重要数据源。首先,针对滑坡信息提取的要求,本文采用无人搭载微型单反相机的影像获取平台,结合野外测量的GPS数据,弥补了无人机POS信息精度低的劣势;针对无人机影像的特点,运用摄影测量基本原理与计算机视觉算法,获取高精度、高分辨率的DEM与DOM影像,保留了丰富的光谱与纹理信息。其次,借助ESP辅助工具获取了DOM影像的最佳分割尺度,并结合研究区地物特征构建了基于模糊分类与SVM算法相结合的决策树,运用面向对象的分类方法实现了对研究区内植被、道路、疑似滑坡区域的信息提取。最后,依照研究区地物分布的空间特征确定了高风险等级区域,并对该区域进行滑坡的形态与纹理分析以及精度评价,其中提取的疑似滑坡区域用户精度为91.44%、生产者精度为84.65%,结果表明无人机遥感在滑坡信息提取领域具有较高的应用价值。     

多时相耕地覆盖提取和变化分析：一种结合遥感和空间统计的时空上下文方法

基于多时相影像的耕地提取和变化分析是有效管理和保护耕地资源的重要手段。然而就多时相耕地的分类提取而言,现有方法对于多时相影像中地物的时空特征表达和时空上下文关系建模存在着局限性,导致耕地的提取精度不佳;其次,对于耕地的变化分析,现有方法往往只关注基于行政单元的耕地面积统计变化,而对耕地变化在空间上的相关性分布特点考虑较少。因此,本文首先提出了一种时空上下文分类方法,综合表达和利用多时相影像中地物的光谱、纹理和空间等特征,建模时空维度上地物间在特征和语义上的上下文关系,来提高耕地覆盖分类的精度;其次,基于耕地覆盖的提取结果,在规则格网和行政区划单元上,采用GIS空间统计方法分析耕地变化的空间相关性特点;最后,以北京市顺义区为例,以2015—2019年的多时相Sentinel-2影像为数据源对本文方法进行验证。结果表明,与常见的2种多时相影像分类方法相比,本文方法在多时相耕地分类上精度最高,平均用户精度和制图精度分别达到91.21%和90.53%,所有类别的总体精度为90.79%。这表明本文方法能精确提取多时相耕地覆盖信息。通过对耕地变化的空间分布特点进行分析,发现2015—2019年顺义...     

四川省若尔盖县生态环境质量评价

本文以2007、2009和2012年的5月和9月共6个时期的遥感影像,基于栅格数据和综合评价模型,对若尔盖县的生态环境质量状况进行了评价。首先,从影响生态环境质量的因子出发,选取归一化植被指数（NDVI）、地表温度、坡度、坡向、土地利用、湿度指数6项生态因子作为评价指标;然后,利用主成分分析法确定各评价指标的权重,根据综合指数评价模型计算出研究区的生态环境质量指数,同时,依据计算结果的大小把研究区的生态环境质量划分为优、良、中、差4个等级;最后,对若尔盖县的生态环境状况的空间分布规律进行分析。结果表明,2007-2012年若尔盖县生态环境质量良好,不同时相的生态环境综合指数的均值均在60左右,同时该区域的生态环境质量有变好的趋势;不同季节的评价结果稍有差异,但是同一季节不同年的变化趋势是一致的;不同等级的区域相间分布,较差区域主要集中在植被覆盖较差的区域,西北部居多,中部零星分布。     

卫星TM影像阴影消除方法的探讨

地形决定了地面电磁波反射的强弱,反射的强弱又决定了被动遥感影像的质量。卫星影像的阴影与地形密切相关,山势越陡峭,影像阴影越多。云南省菜阳河保护区山高坡陡,TM卫星影像的阴影也相对增加,占10%以上。这给判读带来了很大的不便。本文利用阴阳坡归一化探讨了地形阴影消除的方法,并在菜阳河保护区及其它保护区影像阴影消除中取得了很好的效果。     

农田生产力监测中3种多源遥感数据融合方法的对比分析

借助多源遥感数据融合技术能够得到高时空分辨率的遥感数据,可以为高精度农业遥感动态监测提供强有力的支持。在诸多融合算法不断发展的情况下,评估每种方法的特点及其适用性,有助于找到最适宜的融合方法,进而应用于农田生产力监测的实践之中。本研究根据高标准农田建设成效评估对高时空分辨率生产力信息的需求,以宁夏灵武市农业综合开发项目区为实验区,采用线性拟合法、时序拟合法、时空融合法3种多源遥感数据融合方法,融合空间分辨率30 m的Landsat遥感数据的空间精度信息与空间分辨率500 m、时间步长8 d的MODIS遥感数据的高时相信息并对比不同方法对于农田生产力的空间格局精细化描述能力、对于农田生产力变化监测的能力以及运算速度的差异。研究结果表明：① 3种融合方法融合的30 mNPP数据均能显示出道路、田埂等线状裸地与田间NPP的差异,但是时序拟合法、时空融合法比线性拟合法更加清晰;在NPP相对均匀的田块内部,时空融合法比时序拟合法更能体现出农田内部均匀度的差异。② 线性拟合法仅适用于农田生产力年季变化的评估,不能用于作物生产力的实时动态监测;时序拟合法和时空融合法适用于农田生产力变化动态监测且时序拟合法适宜于大范围监测。③ 3种方法的计算速度差异显著,线性拟合法计算速率最快,时空融合法计算速率最慢;线性拟合法计算速率分别是时序拟合法和时空融合法的1.5倍和20倍。     

空间逐步寻优的数据挖掘法的多波段影像分类研究

对于在特征空间中寻找特征模式,一般是通过假设分布函数一次性对样本空间进行分离的方法去试图获得特征空间的样本总体分布规律。但是由于样本集之间互相重叠或者由于离散样本相互干扰的原因,往往很难获取细节性和过程性的分布结构,而直接影响结果的精度和解释力。本文提出了空间逐步寻优的数据挖掘方法(SOMM),是在遗传算法寻优理论基础上,根据知识参数化样本分布函数,来逐步分离样本空间,获得样本空间的树状的层状分布结构;同时提出了基于SOMM的多波段遥感影像聚类模型和监督分类模型;最后对分类过程和结果进行了综合分析,通过与最大似然和BP神经网络方法相比较,认为SOMM方法在过程化、细节化、分类精度、融合领域知识等方面具有一定的优势。