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.     

自然光辐射各分量卫星遥感图像的计算机生成原理与方法

本文讨论了利用卫星遥感数据和与之匹配的数字地面模型以及它们和光辐射各分量之间的定量关系，使用计算逐点分解遥感数字图像以生成成像瞬间直、散射辐射光照射下相应的卫星遥感图像的原理、方法。最后，阐述了生成的辐射各分量遥感图像特点和应用前景。     

基于自适应四叉树分割的遥感图像压缩算法

遥感图像具有不同于一般图像的特点,针对遥感图像对压缩算法的特殊要求,提出了自适应四叉树分割算法实现图像的分块,以各像块的均值近似表示该像块的灰度值,从而以尺量少的数值获得对原始图像的最佳逼近,再对辐近误差进行自适应分割和基于像块方差的自适应量化,最后对各分量进行Huffman编码.实验表明,本算法能表现出良好的实用性能,比JPEG算法更适用于遥感图像的压缩.     

月球表面遥感图像的地形辐射改正原理研究

研究了利用月球表面的数字高程模型和对应的卫星影像;分析了遥感图像像元亮度值与光辐射照度、月面地形(像元地面坡度、坡向)之间的定量关系;研究了月面遥感数字图像地形辐射改正的原理方法并实现月面遥感数字图像的地形辐射改正,生成无阴影正射月表遥感图像。     

一种基于Choquet模糊积分小波系数选择的遥感图像融合方法

为较好地保留多光谱、高分辨率遥感影像融合时的光谱信息和高分辨率信息,在小波变换基础上提出了一种基于模糊积分的融合算法,其基本思想是在IHS空间,对强度分量Ⅰ及高分辨率图像进行小波分解后,保留Ⅰ分量的低频系数,对于高频细节特征,将局部窗口内的方差、平均梯度和能量当作单因素指标,应用Choquet模糊积分综合各单因素指标得到一个综合指标,并据此来选取小波系数.实验结果表明,该算法在光谱质量改善方面明显优于IHS以及一些经典的小波变换遥感图像融合算法,是一种有效的遥感图像融合算法.     

大气湍流对天基遥感系统地面分辨率的影响

分辨率是所有光学成像系统最重要的技术指标之一.当成像系统与待成像目标之间存在大气湍流时,后者便会在不同程度上影响图像分辨率.天基光学遥感更加关心大气湍流对目标地面分辨率的影响.从大气湍流相干长度和到达角起伏两个角度,通过详细的公式推导和数值计算,分别讨论天基光学遥感系统成像过程中湍流对图像地面分辨率的影响.结果表明,地面分辨率0.5 m以上的甚高分辨率遥感成像需要考虑大气湍流因素.     

一种基于小波融合的多时相遥感图像去云方法

云层对遥感图像的处理和分析带来一定的困难,采用小波融合的方法,组合不同时相获取的卫星遥感图像给出一种有效去除云层的方法.依据云层信息为低频特征,应用基于归一化低频指数来实现对云层低频分量的抑制,同时从高频分量中提取更高的地物高频信息,从而重构出去除云层后的图像.根据实际两幅图像的处理,验证方法的可行性.     

Contourlet方向区域相关性的遥感图像融合

对遥感图像经Contourlet变换后的高频子带系数分布的方向特征进行统计分析,发现遥感图像经Contourlet变换后高频系数的分布具有较强的方向区域特征,在此基础上,提出一种基于Contourlet系数方向区域相关性的遥感图像融合算法,该算法首先对多光谱图像经IHS变换后的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,然后以多光谱图像亮度分量的低频信息作为融合图像亮度分量的低频信息,通过计算并比较全色图像的高频系数和对应的多光谱图像亮度分量的高频系数的方向区域匹配度确定融合图像亮度分量的高频信息;最后经过Contourlet逆变换和IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法在提高融合图像空间分辨率的同时能够更好地保留原始多光谱图像的光谱信息,与传统遥感图像融合算法相比,该算法具有较好的融合图像信息熵和清晰度,具有一定的实用性。     

GIS辅助数据下的影像缺失信息恢复

针对遥感影像上的"缺失"区域现象,阐明了数字图像修复技术的原理和方法,分析了遥感影像缺失区域恢复的特点和难点,并提出了基于GIS辅助信息的缺失数据恢复思想,提高了图像修复的质量.     

基于ICA的遥感图像多组分研究

图像分类是遥感应用的基础,而遥感图像的多组分性是影响分类的关键难题之一。本文基于独立分量分析方法,构造遥感图像信号多组分分解的模型,对遥感图像的多组分分解进行了研究与实验,结果表明该模型与方法的正确性。