基于分形几何的遥感图像纹理分析方法及应用

从遥感影像的空间结构特征入手，利用在图像分析中具有巨大发展潜力的分形学方法，引入表征图像灰度曲面和自然形状代表性模式来计算遥感影像窗口的分维值，通过数据转换形成可视化图形图像，并与常规纹理分析方法进行了综合对比。最后对上饶地区典型子区不同等级、不同层次的地质体单元及构造信息进行了具体分析，实现了岩体单元—超单元的详细划分；对地层的划分精度可以逐级达到组、段和亚段；对不易识别的微弱构造信息的增强与提取亦具有较好的效果，表现在对弱信息域的断裂构造的提取和对线性构造场分布信息的增强。     

纹理特征在Aster影像数据分类中的应用

利用灰度共生矩阵的多光谱影像纹理分析的方法,实现了利用k-mean算法对Aster影像数据进行分类,并对基于单波段影像纹理的分类结果、单纯光谱信息分类结果和结合基于主要波段影像纹理的分析方法及在分类过程中结合掩膜等技术所得纹理特征影像分类结果进行比较。     

基于K-L变换和灰度共生矩阵下的桂西—滇东南地质构造遥感信息提取方法研究

桂西-滇东南是植被高覆盖区域,地质遥感信息相对于地表覆盖(植被)信息而言相对较弱.有效消除地表覆盖信息、突出地质遥感信息是遥感地质专题信息提取的瓶颈之一.本文运用K-L变换提取代表地质构造信息的成分波段,有效滤去地表覆盖信息;利用灰度共生矩阵、定向检测和环形滤波检测相结合的方法,并通过阈值设置,提取地质构造的遥感专题信息,从而达到实现计算机自动提取地质构造信息的目的.经过野外实地验证,结果表明:地质构造信息提取精度较高,特别是一些小的地质构造信息也能有效提取;但是环形地质构造信息没有有效提取,地表覆盖类型对地质构造信息的提取仍有较小影响.     

开采沉陷遥感监测中多维纹理特征影像分类方法

为提高采用遥感影像监测开采沉陷演化的准确性,探讨了基于多维纹理特征的影像分类方法。首先提取影像的多维纹理特征:局部方差、局部平均梯度、局部能量和局部信息熵,然后将其与地物光谱值一并作为人工免疫算法中样本的特征向量,利用免疫算法的选择、克隆、变异算子进行自学习得到全局最优聚类中心,从而提高影像分类精度。对淮南煤田进行开采沉陷遥感监测,结果表明,该方法分类总精度为88.26%,Kappa系数为0.853,优于传统的Parallelepiped和Maximum likelihood分类方法。     

地震纹理分析在油气勘探中应用进展

将图像处理技术中的纹理分析理念运用到地震油气勘探中,一方面丰富了纹理分析的内容,另一方面也为地震油气勘探提供了新思路.文章在收集、整理相关文献的基础上,从以下三个方面分析、归纳了地震纹理分析技术的发展现状:①就地震纹理分析的发展历程而言,发展较早但实际应用较晚,尤其在国内;②就地震纹理分析的算法而言,目前应用比较广泛的算法有两种,分别是:灰度共生矩阵(GLCM)和纹理模型回归分析(TMR);③就地震纹理在油气勘探的应用而言,主要表现在地震构造解释、地震相分类、储层特征研究及预测三个方面.最后从发展趋势上得出结论:随着地震纹理分析算法的不断发展,该技术在油气勘探领域的应用将进一步扩展,不仅表现在碎屑岩油气,而且在碳酸盐岩甚至非常规油气中都将得到应用.因此发展前景十分广阔.     

粉质黏土图像的纹理特征分析

粉质黏土通常为絮状结构, 难以使用肉眼直接判别出颗粒的形状和大小。将现场拍摄得到的粉质黏土彩色图像转化为灰度图像,得到了灰度图像灰度直方图的6个纹理特征参数（均值、方差、平滑度、3阶矩、能量、熵）。在建立灰度共生矩阵的基础上,得到了像素平面分布关系的5个纹理特征参数（角2阶矩、对比度、相关度、逆差矩、熵）。对这些纹理特征参数与粉质黏土传统工程性质指标进行了多元线性回归分析,得到了相应回归方程。结果表明,粉质黏土图像的纹理特征参数与传统工程性质具有较好的对应关系,可以用于快速确定粉质黏土的工程性质指标,对软土地区岩土工程设计具有一定的参考价值。     

地震纹理属性在JJD工区断层识别中的应用

纹理分析是图像处理中的一种常用技术,通过构建地震纹理基元和灰度共生矩阵,可以将此项技术推广到地球物理领域,并可在断层识别,边缘检测和沉积相划分等方面得到应用。这里通过算法研究和程序开发,结合JJD工区应用实例,得到了有一定理论意义和研究价值的结论:①基于灰度共生矩阵提取的纹理属性,是一种很好的凸显断层和裂缝信息的地震属性;②可以根据实际地质问题,提取不同方向的纹理属性,并用RGB技术进行多属性的融合;③地震纹理基元的窗大小取9×9×9为好;④要根据具体情况选取合理的灰度级别,对于常规三维地震数据,灰度级别取16或32比较理想。     

基于纹理分析的航磁异常边界增强技术研究及应用

将数字图像处理中的纹理分析技术运用到航磁异常数据中,有效地增强了异常的边界信息。纹理分析在增强光栅数据中的细节信息是一种非常有用的工具,图像局部区域的灰度共生矩阵是常用的数字纹理特征,通过计算图像的局部平稳度可用来表征图像的纹理信息,利用纹理分析的这一特征对航磁异常数据进行处理。通过模型试验和对非洲某区域的航磁异常数据进行了处理,结果表明,该方法有效地增强了航磁异常边界。地球物理图像中的线性异常往往对应着地下的断裂、接触带或其他构造特征,本方法也可以帮助解决地质构造的相关问题。     

加入多尺度图像纹理的岩性分类

利用遥感图像进行岩性分类,是遥感地质应用的重要方面之一.本文运用地统计学中变差函数提取图像纹理,并与原始的光谱图像相结合用于遥感图像的岩性分类.文章分析了不同尺度的纹理信息对岩性分类的作用,并进一步分析和比较多尺度图像纹理对岩性分类的作用.结果表明,在岩性分类过程中加入不同尺度的纹理信息可不同程度地提高图像的岩性分类精度,而同时加入多尺度的纹理信息,可得到更高的分类精度.将多尺度的图像纹理信息和光谱信息综合,是一种有效的岩性分类方法.     

Lidar点云数据中建筑物的快速提取

Lidar技术可快速获取地表的高精度三维点云数据, 目前对此类数据的分类却是速度慢、精度低, 尤其是城市区域建筑物和树木靠得较近时更是难以准确提取建筑物.介绍了一种基于点云数据生成距离影像, 而后引入对比度纹理辅助的点云数据建筑物快速提取方法.结果证明, 该方法不需要其他辅助数据就能实现点云数据中建筑物的快速提取.      

非负矩阵分解和Curvelet在遥感图像融合中的应用

非负矩阵分解是一种提取图像原始信息局部特征的新方法,第二代Curvelet变换是一种效果较好的多尺度变换分析方法。结合两者特征提出一种基于NMF和Curvelet的遥感图像的融合方法,首先对已配准的多光谱图像和全色图像进行Curevelet分解,得到各层系数（Coarse、Detail和Fine尺度层）。然后对Coarse尺度层（低频系数）进行NMF分解,提取出包含特征基的低频系数;对Detail和Fine尺度层（高频系数）采用方差为测度参数进行邻域融合。最后进行Curevelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合图像能较好地保留光谱信息,并在空间细节信息上得到改善,优于小波方法、Curvelet等方法。     

中值滤波技术在遥感图像处理中的应用

利用中值滤波技术能够很好的抑制噪声和保护边缘信息这一特性,用不同的滤波窗口对遥感图像进行处理,并做出处理后图像的归一化差值图像。通过图形分析发现差值图像上的信息比原始图像细节信息更丰富,某些地质现象更清晰。     

利用粗糙集理论进行遥感分类信息提取

以辽宁省双台子河口湿地为研究对象,以Landsat 8和HJ-1-A/HJ-1-B的多时相遥感影像为数据源,根据研究区现状,将研究区分为旱地、芦苇、水田、碱蓬、混合植被、水面、滩涂、居民点、养殖塘九个类型.利用时间序列的归一化植被指数提取植被与非植被的分类阈值,采用粗糙集理论和多时相遥感影像,对植被和非植被分别进行分类规则的获取,建立了研究区决策树分类模型.为了进行精度评价,利用相同的训练点又进行了同样基于像元的最大似然法分类.最后利用混淆矩阵对上述两种方法进行了精度评估,基于粗糙集的决策树分类法与最大似然法总体分类精度分别为93.70%和91.62%,Kappa系数分别为0.92和0.90,两项指标值基于粗糙集理论法均比最大似然法有所提高.这为构建决策树分类模型进行湿地地表分类信息提取提供了一条新的研究思路.     

贵州省喀斯特区地质灾害遥感影像特征

本文以贵州省喀斯特区为例,总结了地质灾害遥感调查的特点,喀斯特区地质灾害遥感调查的类型、影像特征及其识别标志。     

贵州省矿山地质环境遥感调查评价

本文论述了利用遥感技术开展矿山地质环境问题调查的方法与技术路线,对贵州全省因矿山开采而诱发或产生的矿区生态环境恶化、水土流失、岩溶石漠化的加剧、水资源污染、地质灾害等各类矿山地质环境问题的遥感影像特征进行了总结。快速、准确、经济地摸清贵州省矿山地质环境现状及矿业开发对生态环境的影响;为合理开发矿产资源、保护地质环境、矿山环境整治、矿山生态恢复与重建、实施矿山地质环境监督等提供基础资料。     

面向对象的遥感图像分类方法研究

影响遥感图像分类效果的主要因素之一是空间分辨率。通过融合多分辨率遥感图像,引入面向对象的思想,有效地克服了多光谱图像空间分辨率低的问题。该方法由图像分割和分类等一系列技术组成,首先用基于区域分割法则对正射校正SPOT图像进行分割,然后把它作为参考用最大似然法分类器和其他一些经验规则对TM图像进行分类。对土地覆盖图分类进行精度测试,取得了良好的应用效果。     

贵州西部峨眉山玄武岩石的遥感影像特征

贵州西部峨眉山玄武岩无论是在航天影像(TM)上,还是全色航空相片上,均有较高的可识别性。航天影像上,因其空间分辨率低,主要依据成因地貌类别和色调差异识别,且色调是判别玄武岩的重要影像标志,造成玄武岩及其上下岩组色调不同的根本原因是岩组的地下水类型、含水性不同;航空影像上,可据微地貌特征进行辨识,且通常情况下可划分到段。在不同的地貌分区、不同的构造部位、不同岩层倾角玄武岩的遥感影像有差异。     

煤矿区沉降与遥感监测方法探讨

以晋城市煤矿区沉降研究为例,介绍了应用遥感图像调查与数字高程模型相结合的方法进行煤矿区沉降研究及监测。监测结果表明,沉降区主要集中在该区域的西北部,沉降区面积较大,沉降原因是大矿开采3#煤层,导致地面沉降,只有2处沉降由小煤矿开采9#煤层引起。经验证,具体位置虽有差异,但沉降区基本与实际吻合。依据当前合成孔径雷达干涉测量技术的发展,对煤矿区遥感综合监测方法进行了讨论。