IKONOS遥感影像在城市生态环境中的典型应用研究

应用不同的方法对IKONOS遥感影像进行处理,提取城市生态环境要素,研究高分辨率遥感影像在城市生态环境监测中的典型应用及技术手段的可行性。     

IKONOS影像的最佳融合技术研究

在研究遥感数字影像融合算法和原理的基础上,选择高空间分辨率的IKONOS遥感影像作为数据源,采用能够以全波段融合的主成分变换、乘积变换、Gram-schmidt变换和小波变换四种融合方法进行比较研究,并通过主观和客观两方面对融合效果进行评价。结果表明,Gram-schmidt变换法融合的IKONOS影像光谱质量最好,同时也较高程度地保持了高几何分辨率的空间信息,是权衡光谱信息和空间信息综合效应最佳的一种方法。     

自组织神经网络在遥感影像分类中的应用研究

竞争学习网络与Kohonen神经网络相比,由于不考虑邻域神经元,其网络结构相对简单。采用这种简化的网络结构,并对其学习算法进行改进,用最大、最小距离法设置的初始聚类中心来代替随机初始中心。实验结果表明,用改进的竞争学习网络对遥感影像进行非监督分类,在分类精度和效率上都有较大的提高。     

遥感影像变化检测方法探讨

利用同一区域不同时相的遥感影像进行变化检测的应用一直是遥感应用研究的热点之一.本文对遥感变化检测技术的研究现状和新进展进行了一定的归纳和总结,对以往分类方法进行了介绍,分别对基于像素、基于对象以及结合特定理论的变化检测方法进行了重点讨论,并对每种方法涉及的理论和最新研究进展进行了评述.     

基于IKONOS影像监测城市变化方法研究

利用卫星遥感数字影像实现对城市的变化进行动态监测是目前城市规划、土地管理和测绘工作所共同关心的问题。通过对TM,SPOT等卫星影像在土地动态监测工作中的应用现状分析,阐述利用IKONOS影像来监测城市细微的地理变化的必要性、可行性以及所采用的技术方法。     

IKONOS影像提取城市道路信息方法初探

从遥感影像中提取道路特征已有许多研究，本文基于IKONOS 1m分辨率遥感影像对城市道路的半自动提取方法进行一般性的研究，并且总结各方法的特点，说明在不同的情况，适当的选择不同的方法。     

IKONOS影像的定向精度研究

简要介绍了IKONOS卫星遥感影像适用于生产地理信息产品的特点，通过生产试验研究详细分析了IKONOS影像作为数据源在生产地理信息产品时的定向精度问题。     

IKONOS影像的定向精度研究

简要介绍了IKONOS卫星遥感影像适用于生产地理信息产品的特点,通过生产试验研究详细分析了IKONOS影像作为数据源在生产地理信息产品时的定向精度问题。     

遥感影像变化检测方法探讨

利用同一区域不同时相的遥感影像进行变化检测的应用一直是遥感应用研究的热点之一。本文对遥感变化检测技术的研究现状和新进展进行了一定的归纳和总结,对以往分类方法进行了介绍,分别对基于像素、基于对象以及结合特定理论的变化检测方法进行了重点讨论,并对每种方法涉及的理论和最新研究进展进行了评述。     

IKONOS数据在土地利用动态监测中的应用方法研究

对高分辨率 (1m)的多光谱 IKONOS影像在土地利用变化动态监测中的应用方法进行了研究试验。通过对结果的分析和与其他常规方法结果的对比分析 ,提出了将多光谱 IKONOS影像和全色 SPOT影像叠加作主分量变换 ,然后选取适宜的特征分量进行假彩色合成的方法 ,来生成光谱特征变异影像以突出变化信息。该组合方法不仅能保持原有影像的丰富信息 ,而且可突出变化信息 ,充分展示了 IKONOS影像的巨大应用潜力。     

基于主成分融合信息失真的城市IKONOS影像阴影自动提取研究

提出了一种基于主成分融合信息失真的城区IKONOS影像阴影自动提取的新方法。首先选用阴影信息强的近红外波段用于阴影提取,并评价主成分融合的信息失真,发现阴影对相对偏差这一评价指标敏感,其次,构造了相对差异指数以增强阴影信息,使阴影区相对差异指数的数值高,而非阴影区的相对差异指数的数值低,然后通过阈值法将影像分为可能阴影区和非阴影区,最后根据标准差通过区域滤波去除可能阴影区中的水体,实现阴影的提取。试验结果表明,此方法阴影自动提取方便、精度高,不仅能准确地提取高层建筑物的阴影,而且能识别矮小树木等细小阴影。     

Quality Assessment Of Digital Surface Models Generated From IKONOS Imagery

The growing applications of digital surface models (DSMs) for object detection, segmentation and representation of terrestrial landscapes have provided impetus for further automation of 3D spatial information extraction processes. While new technologies such as lidar are available for almost instant DSM generation, the use of stereoscopic high-resolution satellite imagery (HRSI), coupled with image matching, affords cost-effective measurement of surface topography over large coverage areas. This investigation explores the potential of IKONOS Geo stereo imagery for producing DSMs using an alternative sensor orientation model, namely bias-corrected rational polynomial coefficients (RPCs), and a hybrid image-matching algorithm. To serve both as a reference surface and a basis for comparison, a lidar DSM was employed in the Hobart testfield, a region of differing terrain types and slope. In order to take topographic variation within the modelled surface into account, the lidar strip was divided into separate sub-areas representing differing land cover types. It is shown that over topographically diverse areas, heighting accuracy to better than 3 pixels can be readily achieved. Results improve markedly in feature-rich open and relatively flat terrain, with sub-pixel accuracy being achieved at check points surveyed using the global positioning system (GPS). This assessment demonstrates that the outlook for DSM generation from HRSI is very promising.     

利用IKONOS卫星影像进行内外业一体化测图技术的应用

基于IKONOS卫星影像进行1∶10000数字测图的实验,提出了利用IKONOS卫星影像进行内外业一体化成图的技术方案,进一步论述了内外业一体化测图的作业方法和生产中应注意的事项。     

基于有理函数模型的IKONOS单片正射纠正方法研究

针对严密的基于共线方程的正射纠正方法对IKONOS影像的不适用性,文中论述基于有理函数模型的单片环境下IKONOS影像正射纠正方法,并对基于有理函数模型的定位方法及系统误差补偿、基于空间模型的坐标转换方法、双线性内插法、灰度叠加法等关键方法进行详细说明。在此基础上,进行直接和间接两种正射纠正方法的实验研究．得到一些有益的结论。     

IKONOS影像城市植被信息提取前的阴影校正

在高分辨率卫星影像的预处理上,阴影的提取与校正是一个难题,本文根据实际需要,采取不同的方法对建筑物阴影和山体阴影进行提取,并采用不同的校正方法进行校正。对城区建筑物阴影,采用基于影像融合的IKONOS影像阴影自动提取方法对阴影进行提取,再采用郎伯模型进行校正;对山体阴影,直接采用监督分类的方法对山体阴影进行提取,再采用灰度线性匹配的方法进行校正。实验表明,分开提取与校正的策略能取得较为理想的效果。     

IKONOS立体像对提取DEM及正射纠正的实验研究

利用高分辨率的IKONOS立体像对进行DEM的提取及对影像进行单片正射纠正，这是IKONOS影像用于立体测图的基础。进行上述处理必须建立IKONOS影像成像模型，即有理函数模型，在分析有理函数模型的基础上，阐述了上述操作的原理，并通过实验进行了论证。