卫星影像在四川若尔盖地区沼泽泥炭资源分类中的应用

通过对陆地卫星MSS资料,即140-37幅(1975年10月4日)和141-37幅(1977年7月14日)进行光学,数字计算机处理以及目视判读,提出了四川若尔盖高原地区裸露型沼泽泥炭地的影像分类方案,并分析了各类泥炭地的影像,地貌,植被以及泥炭厚度特征,探讨了它们之间的关系。在野外进行了地物光谱测量和影像分类的验证工作。通过分类研究,较准确地圈定了泥炭地的范围,同时做了资源区划。     

用NOAA气象卫星资料结合地面光谱测定对运城盆地冬小麦长势进行监测及产量估算的方法探讨

根据NOAA气象卫星具有周期短、覆盖面积大、对绿色植被及水份温度反应比较灵敏等特点,作者利用AVHRR甚高分辨率辐射计资料,结合同时期地面样方光谱和有关生物物理指标观测,对山西省运城盆地冬小麦长势进行了监测,并利用中比例尺的MSS彩色合成图像,分区分类测算面积和估算产量。在产量估算精度上有了新的提高。 首先采用多时相陆地卫星像片,按相同的生产条件及生产水平进行分类划区,然后分区设立地面样方,并与气象卫星接收同时进行光谱及生物物理指标观测。资料分析结果表明:地面光谱计算指数与小麦产量有较好的直线相关;地面光谱与卫星光谱指数(NVI),以及卫星光谱指数与小麦产量均具有较好的相关关系。 资料还证明了植冠红外温度与土壤水分即作物需水状况的相关性,以及气象卫星红外温度值与小麦产量的相关性。 利用上述遥感方法对冬小麦长势进行监测和估产,计算可靠,方法简便、快速,适宜于中小区域农业生产管理应用。     

高分辨率遥感植被分类研究

以南京市区的植被覆盖为研究对象,基于IKONOS遥感影像,采用决策树分类算法,根据各种植被光谱特征建立知识库,提出基于光谱信息的植被分类方法,继而结合高分辨率影像特有的纹理特征引进局部一致性指数对该方法进行改进,提出结合纹理信息的高分辨率遥感植被分类方法,分类总体精度从仅利用光谱信息的83.16%显著提高到91.89%,Kappa系数达到0.8886。采用Quickbird遥感影像对该方法进行验证,分类总体精度为91.94%,Kappa系数为0.8783,表明该植被分类方法能有效地对植被进行分类与识别,精度较高,且对于不同数据源的植被分类具有一定的普适性,为实现植被的自动化提取提供了理论依据和有效的方法途径。     

热带森林植被的动态变化遥感监测

本文讨论了以热带森林植被为主体的再生资源的面积动态变化监测。研究中包括两个部分。首先,我们利用多时相遥感图像对大面积的西双版纳州进行地类判读,系统地分析了森林植被的动态变化。其次,利用Landsat MSS和TM数据对自然保护区的动态变化进行了包含无监督分类和归一化差值植被指数分析的数字图像处理,变化分类也相当符合实际。总的实验结果表明,这种监测方法是很有效的,可在再生资源监测中特别是在森林植被监测中加以推广应用。     

世界卫星遥感发展的现状

1982年4月8日国际摄影测量与遥感协会主席、美国地质调查局国家测图处测图研究员Frede-rick J.Doyle在总局测绘研究所作了关于世界遥感发展现状及美国数字化测图情况的报告，随后我们又与他进行了座谈。现将有关遥感部份的内容，参照Doyle的文章整理如下，供同志们参考。世界上很多单位都使用过卫星遥感资料（主要是美国陆地卫星1，2和3号的资料）。经验说明，这些资料在土地利用分类，农业区域规划，能源及资源勘探等方面都是很有用的。初期有些人不敢使用这些资料，担心卫星系统经常变化，数据缺乏可靠的连续性，而且数据形式又不总是令人满意的。可是许多事实说明卫星遥感是有用的，所以若干国家还将在80年代发展他们自己的系统。     

遥感找矿的生物地球化学信息

地球化学异常的植被响应能形成遥感找矿信息,本文分析了新疆北部阿勒泰地区植物对多种 金属元素异常含量值的敏感性,并以三个已知矿点为实验场,以MSS为主要遥感资料分析了植 被异常的影像特征,圈划出三个植被异常区,以已知的化探异常资料检验,都得到了一定范围的 重叠。     

基于遥感影像纹理特征的湿地植被分类

为了监测自然因素和人为活动对湿地生态系统的影响,采用高分辨率遥感影像进行快速湿地植被群落检测是非常必要的。提出了一种基于纹理特征的湿地植被群落自动分类算法,并通过实例证明,该算法可有效提高湿地植被的分类精度。     

我国陆地卫星地面站与美国NOAA的大地校正TM图像产品的精度比较

我国的陆地卫星地面站能接收和处理美国陆地卫星4号、5号所收集的TM(以及MSS)图像数据,生产经过系统校正和大地校正的图像产品,以计算机兼容磁带或者照像胶片的形式提供给用户.地面站系统的硬件和软件由美国SASC公司总承包提供.当在美国进行处理系统的预验收时,为了鉴定图像产品的精度,我们对地面站和美国NOAA     

海岸线遥感解译和提取方法研究

用美国陆地卫星Landsat8影像和0.3 m高分辨率航拍影像结合大量的数据资料和丰富的先验经验,分析不同类型海岸在遥感影像中的表现特征,建立遥感解译标志,基于不同海岸类型提出计算机和人工解译相结合的遥感提取方法,提取结果与GPS野外实测岸线数据对比分析,提取效果较好,满足精度要求。     

基于高分遥感影像的城市用地现状信息提取

我国正处于城镇建设的高速发展阶段,城市用地现状信息提取是进行城市精细化管理的重要基础工作。本文通过对高分辨率遥感影像光谱特性的深入分析,提出一种结合面向对象分类和GIS分析技术的城市用地现状分类的处理新模式,实现了城市用地现状的高效分类。利用高分一号卫星高分辨率遥感数据进行验证,总体分类精度达81.44%。试验表明,该处理模式有效地简化了人工操作步骤,大幅度提高了高分辨率遥感影像城市用地现状提取的效率。     

基于遥感和GIS的水土流失因子信息提取与分级定标研究--以攀枝花市为例

以攀枝花市为例,主要选用美国陆地卫星2003年的Landsat-7 ETM+遥感数据、1∶10万地形图,运用ERDAS/IMAG INE遥感图像处理软件及M apG IS软件提取对水土流失影响较大的植被覆盖度、地形坡度、沟谷密度、土地利用类型等因子;根据中华人民共和国行业标准《土壤侵蚀分类分级标准》(SL 190-96),建立攀枝花市水土流失强度面蚀分级指标,为进一步水土流失监测研究提供科学依据。     

陆地卫星的回顾及其新计划

<正> 一、前言美国陆地卫星计划已经历了两个成功的阶段:第一阶段建造和发射了陆地卫星-1、-2和-3。重要的标志是获得了高质量的多光谱扫描仪(MSS)图象,推动世界进入遥感的试验应用;第二阶段建造和发射了陆地卫星-4、-5,使遥感应用有了重大的进展,因为卫星内增加一台新的传感器——专题制图仪(TM)。1985年开始,进行第三阶段陆地卫星计划,将建造陆地卫星-6和-7。它们有许多重要的特性,除发挥多光谱传感器的优势外,还顾及海洋的遥感,提高光谱和空间分解力,更深入地扩大遥感的应用。回顾陆地卫星的发展,对比陆地卫星新计划的设计特性,使我们认识到遥感科学技术和应用正向更高的水平发展。     

平朔露天煤矿土地利用变化的遥感监测

为了对平朔露天煤矿近20年来的土地利用变换情况进行遥感监测,使用遥感技术和决策树分类方法对研究区4个时期的遥感影像进行了分类,分类对象为植被、开采区、居民区和裸地.通过对分类结果进行统计和分析,得出如下结论:近20年来,平朔露天煤矿开采区扩张显著,居民区面积在不断上升,同时植被也在稳步增长.     

增强型DeepLab算法和自适应损失函数的高分辨率遥感影像分类

高分辨率遥感影像地物复杂,分类难度大,而深度学习方法可以提取地物更多更深层次的特征信息,适用于高分辨率遥感影像的地物分类。本文研究对高分辨率影像中不透水地面、建筑、低矮植被、树、车辆等地物的高精度分类。结合遥感多地物分类的特点,以DeepLab v3+网络模型为基础,提出E-DeepLab网络模型。主要改进为：（1）改进编码器和解码器的结合方式,使用简洁有效的加成连接方式。（2）缩小单次上采样倍数,增加上采样层,提高编码器与解码器连接的紧密性。（3）使用改进的自适应权重损失函数,自动调节地物损失权重。同时根据数据特点,提出结合DSM、NDVI数据等多通道训练方式。使用两个地区数据进行实验,结果表明,两地区精度均明显优于原始DeepLab v3+模型和其他相关模型,Potsdam地区总体提取精度达到93.2%,建筑物提取精度达到97.8%,Vaihingen地区总体提取精度达到90.7%,建筑物提取精度达到96.3%。目视对比分类图和标准标记图,两者具有高度的一致性。本文所提出的E-DeepLab网络在高分辨率遥感影像地物高精度提取和分类中有较好的应用价值。     

监督分类和目视修改相结合在高分辨率遥感影像中的应用

用计算机对遥感影像进行地物类型识别是遥感数字图像处理的一个重要内容,传统的地物分类一般采用MSS、TM和Spot等遥感影像作为数据源。与MSS、TM和Spot等传统遥感影像相比,QuickBird等高分辨率影像数据量大,混合像元减少、地物信息增大,能够被应用于土地分类。在监督分类中,对于达不到精度要求的模板,通常采用重新选择训练区的方法来进行修正,而本文采用目视修改的方法来对监督分类进行补充。本文方法可以改正初次分类中的误分、混分地物,使其归到正确的地物分类中,显著提高了土地分类的精度。为了验证算法的有效性,利用ERDASIMAGING遥感图像处理软件进行实验和精度评价。实验结果表明,监督分类和目视修改相结合的地物分类方法可以显著提高图像的分类精度。     

遥感数据处理中的现代人工智能方法

数字遥感卫星技术和地面数字处理技术开始于20 世纪60 年代, 以1974 年成功发射的陆地卫星和获取的MSS 多光谱遥感数据为标志, 开启了40 多年数字图像处理方法的探索之路, 不断地将遥感数据转化为有用的信息和知识, 在帮助人类勘察资源能源, 增加社会财富积累, 应对自然灾害与全球环境变化, 实现经济社会与自然和谐发展等方面发挥了重要的作用。从20 世纪90 年代开始, 学界针对遥感数据表现出来的非线性问题, 不断探索新的模型, 引入最新的数学成果, 其中遥感数据智能处理算法与系统集成经历了10 多年的积累, 成为现代遥感图像处理方法的重要组成部分。     

陆地卫星MSS图像与地学资料的综合处理及计算机成矿预测

本文研究了陆地卫星MSS图像与地质、地球物理、地球化学资料综合处理的方法和计算机成矿预测方法。文中提出了多信息机助综合处理方案,设计了地学资料数字化方法,建立了采用综合定性资料的计算机成矿预测方法,并于浙江省黄岩县五部铅锌矿区进行了应用研究。 研究表明,在综合处理中地学资料数字化和多种数据的几何配准是必需的。综合数据的分析和解译可以提供丰富的地质构造信息。采用综合定性资料的TQ2分类预测法是有效的,计算机成矿预测结果是可信的。     

DTM在改善遥感影象分类精度中的应用

本文着重介绍在遥感影象分类中应用数字地面模型(DTM)改正地物反射光谱中地形影响的方法和试验。笔者选择了位于湖北和江西两省交界处的九宫山地区做为试验区域。试验结果表明,在山地区,单纯利用原始Landsat MSS影象分类,效果很差;采用辐射校正分类法和附有太阳入射角数据的MSS影象分类方法,都能够不同程度地改正地形对地物反射光谱的影响,从而提高了Landsat—2 MSS影象的分类精度。其中附有太阳入射角数据的MSS影象分类精度达到70.4％。     

特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能影响的评估

高分辨率遥感图像场景分类方法主要涉及两个环节:特征提取以及特征分类,分类器的设计已经相对成熟,当前工作的重点是特征提取策略的研究。为了进一步推动特征提取策略的研究,将特征提取策略对高分辨率遥感图像场景分类性能的影响进行了定性和定量评估。首先,回顾了高分辨率遥感图像场景分类的发展历程;然后,对现有高分辨率遥感图像场景分类方法的特征提取策略进行分类总结,并从理论上将各类特征提取策略对场景分类性能的影响进行定性评估;最后,在3个规模较大的数据集上对多种特征提取策略进行实验对比,将不同特征提取策略对场景分类性能的影响和各数据集的复杂度进行定量评估。     

一体化通用小型高速遥感数据接收处理平台技术

针对高分辨率遥感卫星数据机动接收处理的特点,提出一种具有一体化、通用化和小型化特点的高速遥感数据接收处理平台。该平台通过采用嵌入式变频与光电前端技术、嵌入式高速解调技术和ATCA高性能计算架构等技术实现了2 Gbps以上的高分辨率遥感数据小型化接收处理,可应用于高机动遥感卫星地面接收处理系统中。