多源遥感影像在地方经济建设中的作用

多源遥感影像是空间采集和数据分析的重要基础,目前已经成为全球地理信息系统的主要信息源.遥感影像获取的资源不是单一的,它所涵盖的信息量极大.本文概括介绍了遥感影像在国土监测、城市规划、地图测制、应急处突保障等多领域中的应用,任何部门都可以根据需要,在同一遥感图像中提取有用信息,也可实现多方协作和共同开发,为地方的经济建设做出更大的贡献.     

论TM图像与GIS数据综合的土地利用动态监测

利用TM,SPOT卫星遥感图像以及相应卫星影像图,综合土地利用专题图等GIS非遥感数据,针对宁波土地利用动态监测的实际需要,进行有关遥感信息专题提取和应用的实证研究.     

多源异质遥感影像的分形特征分析

分形理论已经在影像压缩、分割、去噪等方面表现出了较大的优势,其特点是能够准确地描述影像的空间结构信息和变化规律.分别采用分线法和三角棱柱法对同一实验地区的多种分辨率不同波段的遥感卫星影像进行分析,分别计算了图像中不同地形区域(如城区、湖泊、田地等)的分形维数,并根据两种算法的特性对图像进行了特征分析.多源遥感影像的实验结果证明,分形维数确实可以作为影像特征分析的一个重要工具,并可以指导分析遥感影像的应用情况.此外,在计算分形维数的过程中,采用三折线拟合法自适应地确定影像的无标度区间,提高了分形维数计算结果的可靠性.     

多源遥感图像融合发展现状与未来展望

近年来,随着遥感技术的发展,高光谱、红外、雷达等多源遥感成像手段在精准农业、资源调查、环境监测、军事国防等重要领域发挥着越来越重要的作用.同一场景多源遥感图像观测的地物对象相同,但观测的维度不同,图像的空间、光谱与时间分辨率存在差异,提供的信息既具有冗余性,又具有互补性和合作性.多源遥感图像融合能够综合利用不同来源获取...     

遥感技术在农田保护动态监测中的应用研究

以甘肃省张掖市农田保护区为例,在比较分析多时相影像叠舍方法、图像代数变化检测算法、多时相图像主成份分析法和分类后比较法等几种目前常用的变化检测方法的基础上,提出重点农田保护遥感动态监测的一般思路和方法,并利用ERDAS系统中的空间建模工具,建立起基于图像代数变化检测算法一差值法的动态遥感变化检测模型。实验表明该模型用于检测耕地的变化简单且有效,能够满足重点农田保护动态监测精度的基本要求,对遥感技术在农田保护动态监测中的应用有着一定的现实意义。     

基于压缩感知的无人机航拍遥感图像动态重构方法

针对当前无人机航拍遥感图像动态重构效果不佳,图像清晰度较低的问题,提出基于压缩感知的无人机航拍遥感图像动态重构方法.构建无人机航拍遥感影像降质模型,获取图像特征信息,进一步对无人机航拍遥感图像进行降噪预处理,更好地提高无人机航拍遥感图像的分辨率、光谱和多时相趋势,有效解决采样数据量大、采样时间长、数据传输存储量大等资源浪费问题.最大程度上提高无人机航拍遥感图像的采样率、降低无人机航拍遥感图像动态重构复杂度,有效获得高质量的图像重建的研究要求.实验结果表明,提出的基于压缩感知的无人机航拍遥感图像动态重构方法正确有效,优于目前的主流方法.     

基于显著性图像与纹理特征的遥感影像云检测

遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值.根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割.首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu...     

利用图像差值法在动态遥感监测中应用探讨

遥感影像在土地动态监测应用上具有准确性和高效性,节约动态监测成本,提高作业效率,实时、快速、高效、准确、可行地反映土地利用现状。基于遥感数据多时相、高分辨率的特点,本文主要探讨利用图像差值法快速、准确发现土地利用变化信息。     

高空间分辨率遥感影像建筑物提取方法综述

高空间分辨率光学遥感影像中建筑物的提取对城市空间数据库的更新、城市动态监测以及建设"智慧城市"等方面具有极其重要的意义。本文首先介绍了高空间分辨率遥感影像中建筑物的特点,然后介绍了基于高空间分辨率遥感影像中建筑物自动提取的四种主要方法,即多尺度分割提取方法;基于边缘和角点检测与匹配的提取方法;基于区域分割的提取方法和基于数学工具;新理论以及多种方法结合的提取方法,分析讨论了各种方法的研究进展以及各方法的优缺点,同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。最后对高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、边缘检测以及阴影辅助作用等方面提取建筑物,提高建筑物提取精度和高分遥感影像的利用率。     

多源异质遥感影像的分形特征分析

分形理论已经在影像压缩、分割、去噪等方面表现出了较大的优势,其特点是能够准确地描述影像的空间结构信息和变化规律。分别采用分线法和三角棱柱法对同一实验地区的多种分辨率不同波段的遥感卫星影像进行分析,分别计算了图像中不同地形区域(如城区、湖泊、田地等)的分形维数,并根据两种算法的特性对图像进行了特征分析。多源遥感影像的实验结果证明,分形维数确实可以作为影像特征分析的一个重要工具,并可以指导分析遥感影像的应用情况。此外,在计算分形维数的过程中,采用三折线拟合法自适应地确定影像的无标度区间,提高了分形维数计算结果的可靠性。     

基于HIS变换和WT变换的遥感影像融合

遥感影像信息融合是近年来国际遥感领域的研究热点.传统的遥感影像融合主要是HIS变换法、加权平均法、PCA法等.利用小渡变换(WT)技术进行遥感影像融合是近年来的研究热点,但其直接舍弃了全色图像的低频率分量,在结果图像中容易出现分块效应.本文结合HIS变换和小波变换的互补性,提出了一种基于HIS变换和小波变换的遥感影像融合方法.通过实验、直观和定性分析,新方法既可以增强融合影像的空间细节表现能力,同时也很好地保留了多光谱影像的光谱信息.     

遥感影像数据模型及影像数据库的建立

在总结图像数据模型研究的基础上,分析了遥感影像的种类、一般存储方式、影像与具体应用的关系,指出了遥感图像管理的特殊性,提出了遥感影像在关系数据库中的逻辑表达模型,讨论了该模型支持下的基于图像内容的查询问题,最后介绍一个遥感影像数据库的设计原型.     

基于主成分分析的遥感图像模拟真彩色融合法

对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是遥感应用的关键问题之一.基于主分量变换法,提出了基于主成分分析的模拟真彩色融合法.该方法不仅具有主成分分析融合法的光谱波段选择灵活和光谱信息损失小等优点,同时该方法还可获得逼真的自然色彩的融合图像,提高了图像的融合效果.利用QuickBird全色和多光谱数据进行了试验,并与色彩空间变换法(HIS)、比值变换融合法和乘积变换法等传统方法,在定性和定量两个方面进行了比较分析.结果表明,新方法很好的保留了多光谱影像的光谱信息,提高了空间细节的表现能力,是一种有效实用的遥感图像融合方法.     

关于IKONOS卫星遥感图像的分形特征研究

通过计算IKONOS卫星遥感图像多波段数据各种地物类型的分形维数,分析IKONOS卫星遥感图像的空间结构特征.结果显示,IKONOS多光谱数据的空间特征对分析现实世界的空间特征具有重要的意义;不同地物的空间结构差异很大,具有各自的分形特征曲线;同一地物的不同波段图像中的图像结构也有差异.     

大气程辐射遥感图像与城市大气污染监测研究

作为对地探测的遥感技术所获取的遥感图像包含了地面和大气信息,并且主要是地面信息.利用地面反射率分布图像将遥感数字图像中弱的大气信息与强的地面目标信息分离,生成仅仅包含大气信息的大气程辐射遥感图像.利用多(高)光谱遥感数字图像中不同波段的大气程辐射遥感图像可以不受地面干扰地对城市大气污染的类型和程度(气溶胶粒径和含量)进行遥感监测.在大气污染地面观测数据(可吸入颗粒物PM10浓度)的支持下,利用MODIS多光谱遥感数字图像生成的对应多光谱大气程辐射遥感数字图像,以上海市为例进行了城市大气污染遥感监测的原理方法研究.     

基于多源遥感数据的第三次国土调查内业信息提取方法

为确保土地利用数据的真实性,设计基于多源遥感数据的第三次国土调查内业信息提取方法.以高分二号卫星采集的全色与多光谱影像为基础,采用S-G(Savitzky-Golay)滤波器通过噪声消除、配准、重采样实现全色与多光谱影像融合,利用像元亮度校正改善融合后影像像元亮度饱和现象.根据最小代价切割实现多源遥感影像不同地类边界划分,获取大量遥感影像图块,逐个分析与判断遥感影像图块类型,通过同第二次国土调查数据库相对比提取差异性地类图斑、偏移图斑、在建图斑,实现第三次国土调查内业信息提取.实验结果显示,该方法的遥感影像分割与融合效果好,可有效提升遥感图像清晰度,增强图像细节特征,保证土地利用数据的真实性.     

基于多源高分辨率卫星影像的兰州市城镇扩展年度动态监测分析

遥感图像的多时相特性为城镇扩展动态监测提供了可供定性及定量分析的丰富来源。本文应用2009~2014年的多源高分辨率遥感卫星影像数据对兰州市城镇扩展进行了年度动态遥感监测分析,监测结果表明:兰州市近几年城镇扩展年际变化明显,与人口、经济和政策的驱动作用紧密相关。基于多源高分辨卫星影像进行城镇扩展年度动态监测的方法具有实用性,并且监测频次高、精度高,更具现势性。     

QuickBird全色与多光谱数据融合方法用于土地覆盖分类中的比较研究

QuckBird提供的高分辨率卫星图像可以制作大比例尺城市土地覆盖分类图.图像融合可以充分利用全色图像的高空间分辨率和多光谱图像的光谱信息,提高目视和自动图像分类精度.在遥感领域应用较多的融合方法有IHS变换、主成分分析、颜色归一化和小波变换等多种方法,从光谱质量和图像分类两个方面进行比较研究,发现进行小波系数调整的小波变换融合方法光谱退化最小,土地覆盖分类精度最高.     

基于像素级遥感图像融合方法对比与评价

多时相、不同空间分辨率遥感图像数据融合能较大幅度提高融合图像的解像力,在遥感影像解译中一种好的融合方法可以提高影像的质量,从而提升影像的解译结果。本文以隆昌县为试验区,采用Brovey、PCA、HIS和Gram-Schmidt 4种融合方法对试验区ETM+影像的高空间分辨率Pan波段和多光谱432波段进行融合。通过平均值、标准差、平均梯度、信息熵、相关系数和扭曲程度对这些融合方法进行评价。评价结果表明4种融合方法都能不同程度的改善影像质量,其中Brovey融合法光谱失真度小,清晰度和空间分辨率较高,影像所含信息量丰富,更适合于隆昌ETM+影像的融合处理。     

基于CBERS-02B星HR与CCD数据的喀斯特山区影像融合研究

喀斯特山区海拔高且相对高差大,地块破碎,地表覆盖类型多样,常年多云多雨,卫星遥感数据质量因此常受到严重影响.国产自主卫星CBERS-02B获取的高分辨率全色影像(HR)和多光谱(CCD)影像能更快捷.更方便地提供喀斯特山区遥感影像.采用HIS变换、PCA变换、HPF等图像融合方法,对CBERS-02B星HR和CCD影像...