利用高分辨率遥感影像进行DLG要素快速更新的方法

基础地理信息数据的更新是一项长期而重要的任务,本文针对DLG要素快速更新问题,利用高分辨率遥感影像,采用图像代数方法对两期影像进行了变化检测,快速获取了DLG要素的变化位置、变化范围等信息,辅助DLG要素增量数据获取。采用空间数据匹配的方法建立了现状、历史与增量数据间的关联关系,并采用增量更新的方法对DLG要素进行了快速更新。利用该方法对太原市某城区居民地要素进行了更新试验,并应用于山西省重点城市建设用地遥感监测系统项目中,取得了较好的应用效果。     

融合多特征的遥感影像变化检测

常规多时相遥感影像变化检测主要基于光谱信息,没有充分利用纹理、几何、形状等多种特征信息,不足以体现检测目标的完整性和准确性。本文针对不同特征在变化检测中应用的优势,在提取影像多种特征的基础上,构建了1维和多维两种基于信息融合策略的变化检测方法,即利用1维特征空间加权距离相似度运算、多维特征空间的模糊集融合和支持向量机融合策略进行变化检测。利用多时相QuickBird高分辨率遥感影像进行城市土地覆盖变化检测试验,结果表明,本文方法可以有效集成不同特征的优势与表征变化信息的能力,提高变化检测过程的稳定性和适用性,同时能够更好地保持变化地物的结构和形状,突出主要变化目标。     

知识驱动下的飞机目标变化检测方法

针对高分辨率光学遥感图像,提出了一种知识驱动下的机场区域飞机目标变化检测的思路和实现方法。首先,根据机场的地理位置知识信息,建立该机场的空间掩模图像,在此基础上获取待检测飞机目标的候选区域;然后,结合目标区域的控制点知识信息,对输入图像进行空间位置配准;再利用飞机目标的变化会导致区域纹理发生显著变化这一知识信息,提取目标区域的纹理特征进行变化检测,并对区域进行弱纹理剔除和边缘抑制处理;最后,利用数学形态学运算方法剔除部分孤立点,得到最终的检测结果。实验表明,该方法可以显著减小由配准误差、边缘响应等因素造成的虚警,飞机目标变化检测的正确率达到92.47%。     

基于多时相遥感图像灰度差值法的地表变化检测

为快速利用多时相遥感数据实现地表信息的变化检测,探讨了使用多时相遥感图像的灰度差值法来进行地表变化检测.计算差值图像的均值和标准差,建立其数学关系,确定变化阈值;通过差值运算后处理方法获得变化信息,并结合地表信息的光谱反射特性,进行城市地表信息的变化检测.     

基于Matlab平台的遥感图像变化检测算法改进策略

利用多源遥感影像获得变化的地物信息的过程称为变化检测。变化检测的方法多种多样,由影像分析的层次不同分为像素级的变化检测、特征级的变化检测和目标级的变化检测3种类型;由不同的数据分析机理,变化检测又可分为非监督类变化检测和监督类变化检测。试验证明,基于边缘特征与灰度差值法相结合的变化检测试验更适用于基于Matlab平台的遥感图像变化检测。     

结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。     

基于比值法的多源多时相数据城区变化检测

针对中、低分辨率影像采用常规分类方法进行变化检测无法取得理想效果的问题,本文提出了一种基于比值法的雷达数据和光学影像相结合的城市变化检测方法。该方法综合雷达数据和光学影像的优势,以赣州定南县为研究对象,首先利用比值法分别对两种数据源进行城市变化检测,然后通过分析城区地物目标散射特性,对多个时相变化情况进行真彩色合成,最后结合城市建设规划进行分析验证,从而完成城市实时动态变化检测。试验结果表明,利用多源多时相数据进行比值法可成功地提取出试验区域的变化信息,在城区建筑变化检测中,纹理信息更清晰,准确性更高。     

遥感卫星在轨机场变化检测方法

针对机场飞机变化检测时效性要求高的特点,提出了遥感图像在轨变化检测的方法。该方法利用遥感卫星前后两幅机场图像,通过SURF方法配准并进行仿射变换,然后利用显著目标检测方法缩小目标检测区域,最后利用本文提出的圆周信息匹配方法,将二维图像匹配转换为一维信息检测的问题,实现对飞机的检测。利用前后两轨卫星遥感图像进行了试验,仿真结果表明,配准精度达到1个像素,能准确检测出飞机目标,说明该方法能准确高效地检测出机场飞机变化信息。     

基于LBP/C纹理的遥感影像居民地变化检测

针对遥感影像上居民地纹理的特点,将基于方差的纹理分析方法、基于LAWS纹理能量测度的纹理分析方法、基于LBP/C(local binary pattern/contrast)的纹理分析方法分别对遥感影像上的居民地纹理特征进行分析描述;然后进行基于区域生长的扩张检测,得到居民地变化检测的结果.对不同地区、不同居民地分布情况的遥感影像进行了居民地扩张变化检测的试验.结果表明,基于LBP/C的变化检测方法可以高精度地检测出居民地的扩张变化,并提高了检测的自动化程度.     

在GIS辅助下的地物变化检测

提出了将遥感图像和GIS相结合的变化检测和分析方法,并模拟地物环境变化对两幅不同时相的遥感图像进行了变化检测。实验证明,将特定目标的GIS辅助数据引入变化检测方法中能够大大提高检测精度和效率。     

高空间分辨率影像和多光谱影像融合的研究

从卫星影像的成像过程出发 ,揭示了卫星影像所含信息的物理内涵 ,从频率域特性出发得出了高空间分辨率影像和多光谱影像可以融合的物理基础 ,为寻找一种较好的融合方法提供了理论依据。     

影像匹配中核线影像的快速生成算法

深入分析了核线影像与原始倾斜影像之间的解析关系,提出一种核线影像生成的快速算法。     

基于图像特征的星载SAR图像模拟研究

SAR图像模拟技术被广泛应用于SAR系统的设计和验证、SAR图像的正射纠正、雷达图像解译和目标识别等。随着星载SAR的发展,必然面临着对星载SAR图像模拟的大量需求。本文首先从SAR图像的几何特征和辐射特征出发,探讨了SAR图像模拟技术的原理,分析了RD（Rang Doppler）模型,后向散射模型和斑噪模型。在传统RD模型的基础上,根据不同地形特征（起伏地形和平坦地形）考虑不同的后向散射模型。特别强调了在平坦地形情况下,需要地物分类数据的参与,并利用Ulaby和Dobson的后向散射模型。另外,在SAR图像统计特征的基础上,进行SAR图像的乘性噪声模拟,可以满足更逼真的SAR场景需求。然后,给出了图像模拟的算法流程,并对关键步骤的算法做了分析。最后,在实现基于图像特征的星载SAR图像场景模拟算法的基础上,选择新疆窝依牙地区和天津地区分别进行起伏地形和平坦地形的模拟试验,实验结果证明了本文模拟算法的有效性。     

影像匹配中核线影像的快速生成算法

深入分析了核线影像与原始倾斜影像之间的解析关系,提出一种核线影像生成的快速算法.     

影像融合与复原的小波模型

本文给出影像融合和复原的小波模型。其精髓在于小波的多分辨率性质可将一个复杂而相互交织的症结分解为一系列弱相关和容易解决的小问题。本文着重探讨影像融合与复原中如何利用小波模型的理论与算法     

IHS小波包活性测度融合SAR与TM图像

提出了一种基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法。该算法首先对TM图像做IHS变换提取出I分量，然后对I分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的I分量，再将新的I分量与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息，同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率，防止图像纹理信息的丢失。     

IHS小波包活性测度融合SAR与TM图像

提出了一种基于光谱特征保持的IHS小波包活性测度融合算法.该算法首先对TM图像做IHS变换提取出I分量,然后对I分量和SAR图像做基于小波包活性测度的融合得到新的I分量,再将新的I分量与原始TM图像的H、S分量一起做IHS逆变换得到融合后的图像.该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时提高了待融合图像的清晰度和空间分辨率,防止图像纹理信息的丢失.     

一种从SAR影像到光学影像的翻译方法

光学传感器在夜晚和云雨天气难以成像,合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）虽然能够全天时、全天候工作,但其成像难以理解,对此提出利用SAR影像翻译为光学影像的新思路来弥补二者的缺陷。给出了遥感影像翻译定义,提出一套包含图像理解、目标转换等环节的影像翻译技术流程。通过支持向量机分类、种子填充和基于样本的纹理合成算法等手段实现SAR影像典型目标向光学影像的转换与表达。最后,利用该方法实现了ENVISAT-ASAR转换为Landsat TM,ALOS PALSAR转换为GeoEye的两类影像翻译,并利用SAR影像翻译结果修补光学影像空缺。影像翻译和补缺实验证明了SAR影像翻译为光学影像的可行性和有效性。     

NOAA／AVHRR影像特征匹配

为实现全球环境实时、动态监测的需要,选用Ｆｏｒｓｔｎｅｒ特征匹配理论对ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ影像进行匹配试验。Ｆｏｒｓｔｎｅｒ特征提取之前,先根据熵的理论对影像进行预处理．特征提取工作量可减少到１０％～２０％。特征提取后的共轭影像,根据相似性尺度可建立一个可能的同名点匹配点表,再根据一致性尺度,采用Ｒｏｂｕｓｔ稳健估计剔除错匹配的点对,即可建立两幅影像的最终匹配点对。匹配结果表明,通过阈值的设置,可以在ＡＶＨＲＲ多时相影像上提取足够数量的匹配点对,在行、列方向上平均误差约为０．６像素和０．３像素。     

基于TerraSAR-X影像的光学遥感影像地理定位研究综述

目前,我国遥感技术应用中最普遍采用的是通过光学遥感获取影像,这种方法一般需要控制点才能获得高分辨率遥感影像,不可避免地限制了其应用范围。然而TerraSAR-X具有精确的传感器校正、高精度的卫星位置及对卫星姿态的低依赖性等特性,在无地面信息的情况下,仍然可以获得高精度的遥感影像。因此,研究利用TerraSAR-X数据作为地面控制信息对光学遥感影像进行地理定位具有突破性的意义和价值。本文介绍了近几年TerraSAR-X影像对光学遥感影像进行定位的现状和方法,阐述了其理论基础和优缺点,并试着分析了现阶段争论的焦点。