航天遥感在监测人为活动对环境影响中的作用

本文回顾了我国应用航天遥感监测人为活动对环境影响开展试验研究的概况,列举了应用TM图像数据监测南京、北京等城市热岛效应,白洋淀水域萎缩,新黄河三角洲演变,淮北、苏南地区土地利用变化、城镇扩展侵占耕地等实例。最后阐述了笔者的几点体会,着重提出要把遥感技术获得的图像数据及时转化为各专业有用的准确信息,必须努力发展遥感图像应用处理与分析的理论与技术,使遥感真正成为遥感而不是遥猜。     

面向对象图像识别的地学理解方法的优化与应用

近年来,面向对象技术的应用愈加广泛,以适应不同应用目的下不同地物复杂度的图像处理与信息提取要求。本文详细分析了面向对象信息提取方法中存在的问题,提出将传统像元级光谱分类与面向对象信息提取技术相结合,通过最大似然光谱分类和地学统计分析获取图像区域的先验知识,包括不同类型地物光谱混淆情况和图像复杂程度的定性描述等,以反映图像处理与信息提取的难度大小及技术要求,利用预分析获得的知识优化面向对象信息提取技术流程中图像分割参数设置及分类器的构造等,用于克服面向对象方法参数选取的盲目性和结果的多样性。并以SPOT5高分辨率遥感图像为例,通过常规方法和改进方法的对比,证明本试验方法有利于真实地分割地物基元,提高分类精度、效率和训练器性能。     

基于FPGA的高速图像处理平台设计

针对传统图像处理平台采集、处理速度慢,显示分辨率低,不方便携带等问题,设计了一个基于FPGA的高速图像处理平台,包含高速图像的采集、处理、及显示。图像采集通过Camera Link接口采集图像,图像处理部分利用乒乓操作对图像数据进行高速存储,FPGA完成图像预处理,DSP进行运算复杂的图像处理,图像显示部分输出标准的视频信号进行DVI显示。实验结果表明,平台完成了对图像的高速处理,体积小,处理数据量大,可以替代传统图像处理平台,并应用到多种图像处理领域。     

SPOT卫星数据图像处理方法及应用

使用ENVI图像处理软件进行SPOT卫星数据与TM数据进行复合制作卫星影像图技术研究 ,经反复试验 ,成功地研制成了既有明显色彩差异 ,又具有较高分辨率的假彩色遥感图像 ,为卫星遥感影像图开发利用提供方法技术。文章就有关的图像处理方法及其应用作简单介绍 ,仅供同行参考     

利用遥感图像的土地利用动态监测技术研究

对遥感图像在土地利用动态监测中的应用进行研究.首先对遥感图像进行预处理,然后在图像增强处理的基础上,进行图像融合,以实现土地利用动态监测.在土地利用变化信息准确提取的前提下,遥感监测技术不失为土地利用动态监测的一种有效方法.     

陕西省地(市)级遥感应用系统的设计与实现

从拓宽地（市）局遥感应用服务产品的领域、改善服务产品的形式、提高服务产品水平的角度,提出了适合地（市）级遥感应用系统的建立方法和资料处理流程,使地、市遥感应用进入定量分析的阶段.开发的基于局地数据集的地（市）级遥感应用处理软件, 可同时处理EOS和NOAA、FY卫星接收的数据资料,并可进行植被长势、沙尘暴、干旱等监测.通过配发的遥感数据和应用处理软件将为我省各地（市）初步建立起遥感应用系统.     

基于SVG的分布式遥感图像特征提取方法

在遥感图像网络化分布式特征分析与表达过程中,有很多需要栅格数据与矢量数据的混合模型的网络化表达与传输问题,而矢量数据的网络化表达、传输与显示问题则是影响遥感图像分布式处理效率的关键性因素之一。本文首先对SVG技术及其对矢量数据的表达特点作了简介,在介绍遥感图像分布式特征提取系统的运行流程的基础上,对其在遥感图像分布式处理中相关的网络化数据表达与显示问题给出了相应的解决思路,并给出了相应的实例与效果分析。     

国土资源遥感信息数据库建设及应用开发研究

遥感是新兴的地球信息科学的一门分支科学和由高新技术集成的一种信息服务产业。遥感技术对地球观测获得的各种数据和图像,是科学研究的宝贵财富,各种直观、逼真的遥感影像,各种波段的遥感数据,通过计算机数据处理和图像处理,可编制出各类专业应用图件。这些准确而快捷的成果,将成为政府管理及企业投资决策的重要依据。     

对哈尔滨市土地利用动态遥感监测工作的体会

近十年来,遥感对地观测技术获得了巨大的发展,多分辨率,多时相,高光谱,超光谱等多种遥感数据相继出现。组成星座或星群,形成全天候、多角度、高分辨率、高光谱及日覆盖的卫星遥感观测系统,大大丰富了可选择监测区遥感数据。根据哈尔滨市的特点,可选择法国SPOT-5卫星。     

遥感图像模拟技术方法与应用分析

近年来,遥感图像模拟的研究广泛地展开,利用图像模拟技术获取的大量仿真遥感图像,为其他遥感信息的论证与评价提供了有效的参考。本文介绍了图像模拟技术的发展现状,及SAR、光学遥感图像的模拟方法,分析了各种模拟方法的特点与差异,指出各种方法在生成模拟图像时的局限性,最后提出了基于宽光谱遥感数据的细分光谱遥感图像模拟的构想。     

面向对象高分遥感影像典型自然地物半自动提取

针对目前高空间分辨率遥感影像(简称高分遥感影像)地物全自动提取无法完全实现的现实,本文结合自然地物的光谱和纹理特征,提出一种面向对象的高分遥感影像典型自然地物半自动提取方法.首先构建最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)进行影像初始分割,根据影像灰度平均归一化值和标准差统计对象的光谱、纹理等特...     

基于最大公约数的遥感影像空间尺度转换算法

多源、多尺度遥感影像为研究不同尺度的地表变化提供了丰富的数据。但其在作比较研究时,通常会涉及空间尺度统一问题,当多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时,其空间尺度统一相对困难。为此,本文针对多源、多尺度遥感影像间尺度比较时所涉及的空间尺度转换问题,提出了最大公约数的空间尺度转换算法,并以IKONOS多光谱影像为数据源,采用若干商业软件和本文所提算法进行空间尺度转换比较实验;同时,利用均值、标准差和相关系数等6个评价指标对空间尺度变换后的影像进行定量评价。结果表明,本文提出的空间尺度转换方法对原始影像的光谱信息等特征具有很好的保真性,简单易行,可实现遥感影像任意空间尺度的转换,解决了多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时的空间尺度转换问题。     

主成分分析在遥感影像数据中的实例应用

主成分分析(Principal Component Analysis)是根据变量之间的相互关系,尽可能不丢失信息地用几个综合性指标表示多个变量的方法。在多(高)光谱图像中,由于各波段的数据间具有相关性,因此包含许多冗余信息。通过主成分分析法可以把遥感图像中所含的大部分信息用少数波段表示出来,这样就可以几乎不丢失数据但可以减少数据量,消除冗余信息。在遥感数据处理时用主成分分析法作数据分析前的预处理,以达到数据压缩和图像增强的效果,更加有利于影像信息提取。文章对主成分分析在遥感图像处理中的实际应用进行了实例示范应用研究。     

一种面向遥感影像内容认证的多级权限管理方法

完整性认证是遥感影像获得有效利用的前提,完整性无法确定的遥感影像,其使用价值将大打折扣。传统认证技术没有顾及遥感影像认证过程中的特殊性,并不是所有用户都有权甄别遥感影像是否经过扰动。而且,传统认证技术对数据进行二进制级别的认证,已不能满足遥感影像的内容认证需求。本文从内容认证的角度研究遥感影像的多级权限管理,提出一种基于感知哈希技术与单向函数的遥感影像多级认证权限的管理方法。感知哈希技术能用很少的信息表征遥感影像的有效内容,并对不改变影像内容的操作保持鲁棒性,与密码学Hash函数有着显著的区别。多级权限的管理则通过建立与权限矢量对应的密钥矢量来实现,权限较高的用户可以通过自己的密钥计算出低权限用户的密钥,反之则不行。本方法首先以单向函数生成不同等级的权限密钥,然后,根据不同区域的地物影像进行敏感等级的划分,最后,计算不同区域影像的感知哈希序列,并通过不同级别的密钥加密生成的感知哈希序列。用户认证影像内容完整性时,根据权限的不同认证不同敏感度的影像。实验与分析表明,该算法能有效实现遥感影像的认证权限管理,并具有较高的实现效率和安全性。     

南麂列岛海洋自然保护区海岸要素的IKONOS图像地学分析

海岛 ,特别是一些面积小的岛屿 ,处于复杂的环境中 ,具有陆地与海洋的多种尺度特征。 IKONOS卫星遥感图像是现有遥感信息中空间分辨率最高的卫星数据之一 ,因此是海岛详细探测、大比例尺遥感分析的重要信息源。南麂列岛作为国家级海洋自然保护区 ,素有“贝藻王国”之称 ,具有典型性和示范性。本文是利用 IKONOS卫星遥感图像研究南麂列岛岸线特征、人工构筑物与近海目标以及土地覆盖的初步成果。结果表明它对细小目标的探测具有很大的潜力。     

综合多层优选尺度的高分辨率影像分割

采用面向对象方法处理高空间分辨率遥感影像时,影像分割质量对后续影像的信息提取结果影响很大。本文主要针对高分辨率影像分割中地物多尺度的问题,提出了一种基于多层优选尺度的高分辨率影像分割算法。该算法首先采用一系列规律变化的尺度对高分辨率影像进行多尺度分割,然后通过单分割层全局标准差的变化与尺度的关系确定一组最优分割尺度。在此基础上,通过各优选分割层之间的包含关系,局部建立多层次对象树,从整体上形成影像森林;通过局部同质性异质性综合评价指数的比较及父层光谱特征的限制来选取多层次对象树中的优势对象,从而获得最终的高分辨率影像分割结果。最后,本文分别采用了Geoeye和ZY3多光谱影像进行了2组分割实验,结果表明本文算法能有效地提高正常分割影像对象的比例。     

高精度无人机影像园林绿化遥感测试应用研究

以无人机在湖南省江华县航拍数据资料为基础,开展了无人机航测遥感图像的处理、解译、实地调查等工作,建立了无人机航测遥感数据获取—处理一应用的完整作业流程,为无人机遥感园林绿化调查新方法的应用提供了技术支持。研究摸索出了一套切实可行的方法,通过无人机遥感影像识别与解译,查明了各类绿地的分布状况,并对调查成果进行了评价,为申报园林城市提供了准确的基础资料。     

基于局部空间信息KFCM的遥感图像聚类算法

针对模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法,不能有效地对夹杂噪声的遥感图像聚类的问题,本文提出了一种基于局部空间信息核模糊C均值(Kernel Fuzzy C-Means, KFCM)的遥感图像聚类算法。首先,运用核函数将遥感图像的所有像元映射到高维特征空间,通过非线性映射优化遥感图像的有用特征;然后,根据相邻像元之间的相关性,利用一种空间函数重新定义像元的模糊隶属度,将像元的局部空间信息引入到FCM算法中,并在高维特征空间中使用这种基于局部空间信息的FCM算法对像元聚类。由于引入了像元的局部空间信息,算法可以直接应用于原始遥感图像,不需要滤波预处理。大量实验结果表明,本文提出的基于局部空间信息KFCM的遥感图像聚类算法具有较强的抗噪能力,可得到较好的同质区域,优于现有的FCM算法、模糊局部信息C均值(Fuzzy Local Information C-Means, FLICM)算法及KFCM算法。     

历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法

高空间分辨率遥感影像为地表变化监测提供了大量细节信息,这使得基于高分辨率影像的变化检测技术成为当前遥感领域的研究热点之一。本文提出了一种历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法。首先,通过分割前后时相的组合影像构建空间位置一致的对象,并在提取对象光谱和纹理特征后,引入前期土地覆盖专题图指导2类图谱特征相似度的DS证据融合;然后,利用其历史存档图斑所属区域的优势地类标签指示不同特征相似度的证据差异融合;最后,基于GMM（Gaussian Mixture Mode）模型的二值化方法提取最终的变化区域。实验结果表明,该方法能充分利用历史解译知识指导不同时相高分辨率影像对象特征相似度组合,一定程度上提高了变化检测正确率。