基于多源遥感数据的水体信息提取研究

卫星遥感技术已被广泛应用到水体信息提取中,但目前基于遥感技术的水体信息提取多采用单一的遥感数据源,而没有充分利用多源数据的信息复合优势,因此,提取结果经常受天气气候或空间分辨率限制。本文研究了不同尺度、不同平台的多种遥感数据源的水体信息提取方法。首先,基于波谱间关系决策树分类算法对Landsat ETM+图像进行水体提取,利用其分辨率优势较准确地提取出水体范围;其次,在Radarsat SAR图像上利用阈值法粗提取水体信息后,结合DEM剔除阴影得到水体信息;最后,利用灾前Landsat ETM+图像水体信息提取结果和灾中Radarsat SAR图像水体信息提取结果,进行差值处理,得到洪水淹没范围。研究结果可以为洪水灾害监测与评估提供信息依据。     

基于TM影像的广州市主城区城市绿地的提取和分析

利用遥感技术能够实现快速提取城市绿地信息,准确地计算出城市绿地面积及覆盖情况等。本文以广州市TM遥感影像为数据源,进行一系列预处理,对监督分类和先计算NDVI再采用非监督分类这两种提取方法进行比较分析。结果表明,先计算NDVI再采用非监督分类法精度较高,说明该方法是一种有效的绿地信息提取方法。     

论土地利用与覆盖变化遥感信息提取技术框架

利用遥感技术提取土地利用和覆盖变化信息是一个多因素交织的复杂过程,为提高遥感信息提取的自动化和定量化水平,本文针对变化信息本身的内涵(容)将这一复杂过程分解为变化位置发现、变化区域提取、变化类型确认以及变化信息表示等过程,构建了基于遥感技术的土地利用与覆盖变化信息提取技术流程,并对流程中的关键技术和方法进行了论述和探讨。本文的技术方法能有效应用于多时相遥感数据或已有土地利用与覆盖数据支持下的单一时相遥感数据情况下的变化信息提取。     

基于综合指数分析的城市建筑用地信息提取研究

以西安市长安区TM影像为例,研究关于城市建筑用地信息快速、准确提取的方法。通过对归一化差异型指数构成原理的分析,选取土壤调节植被指数（ SAVI ）、归一化水体指数（ NDWI ）和归一化差异型建筑指数（ NDBI ）来提取植被、水体和城市建筑用地专题影像,并将其构建为一幅新影像,分析新影像谱间特征,运用逻辑运算将城市建筑用地信息提取出来。本文方法总体提取效果十分有效,尤其是对于面积较大的城市建筑用地,总精度高达85．3％。综合指数法弥补了单靠某一指数提取城市建筑用地信息的不足,提取结果客观可信,是一种不经人为干预、快速有效的提取城市建筑用地的方法。     

图谱迭代反馈的自适应水体信息提取方法

提出图谱迭代反馈模型,结合空间聚合图特征和非线性谱映射结果的优点,设计图谱迭代反馈机制,并通过自适应信息计算方法自动地调整提取参数,逐步地计算逼近正确的专题区域边界。结合水体提取案例,在分析当前较为有效的水体提取方法基础上,选取ETM影像作为数据源,提出图谱迭代反馈的自适应水体信息提取（WERSTP）理论与方法。试验比较表明,该方法能充分结合基于指数和基于光谱分类提取方法的优势并成功融入水体空间分布特征,获得较好的提取效果。     

基于Sentinel-2影像的河流湖泊遥感提取

河流信息提取一直以来都是水利行业重要的工作内容,基于遥感技术的优势,采用高分辨率卫星影像Sentinel-2多光谱影像,进行河流信息提取,以此得到高精度的河流信息。结果表明：基于遥感分类手段的河流提取具有很高的精度,河流呈现连续状态分布,并且植被区域与其他区域分类精度较好;基于遥感反演手段的河流提取同样具有很高的精度,反演手段从光谱信息中准确识别出水域信息并反映出来,河流信息呈客观分布且未出现断流现象,即该方法在河流提取中具有较好的应用。     

矿区水体变化遥感监测方法研究

采用遥感技术对矿区生态环境进行动态监测,对于人类健康和资源合理开发利用具有重要意义。本文以临沂苍峄矿区为研究区,采用多时相Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像,运用单波段法、谱间关系法、水体指数法等多种方法提取水体信息。在此基础上提出一种新的水体变化信息提取流程,即运用RGB彩色合成法对不同时相影像进行合成,根据不同色调反映像元的不同变化趋势,发现并提取变化信息,实现了矿区水体信息的变化监测。     

遥感影像去除云阴影的高山区冰湖信息提取方法

利用光学影像提取高山区的冰湖信息时,云阴影和地形阴影是影响冰湖信息提取精度的重要误差源。为减少这一影响,本文提出并实验了一种利用水体指数法提取冰湖信息,利用光谱夹角阈值法、DEM生成的坡度图及地形晕渲图分别消除云阴影、地形阴影的综合方法。将论文算法在两幅存在云阴影和地形阴影的TM影像上进行了实验验证,实验结果表明,本文的方法能够有效消除云阴影和地形阴影对冰湖信息的影响,提高了光学影像的利用率,改善了冰湖信息提取的精度。     

高海拔山区草地物候提取方法对比分析

准确量测高海拔山区的植物物候对理解全球变化下的敏感生态系统的响应具有重要意义。利用物候相机和遥感技术开展物候信息的提取和对比,既能准确评估物候相机在山区植物物候提取的性能,又可为山区遥感物候数据反演提供重要参考。利用中国新疆维吾尔自治区天山山区人工观测、物候相机和遥感数据,测试了5种曲线拟合方式与4种物候参数提取方法的20种组合的物候参数提取结果,对比了3种数据在物候信息提取结果的异同。结果表明:（1）植物物候相机能在天山山区草地物候观测中提供高时间分辨率的绿度变化信息,是山区开展物候观测并验证遥感物候数据的有效手段。（2）山区雨雪天气等对相对绿度指数产生较强噪声影响,需要选择合适的滤波器进行去噪。（3）曲线拟合方式和物候提取方法均对物候参数数值产生影响。而提取方法可产生更明显的差异性,其中,阈值法和导数法提取的物候数值相近,开始期与人工观测的返青期一致性较好,停止期与枯黄期一致性较好;而Klosterman方法和Gu方法提取物候数值相近,提取的开始期与人工观测的返青末期一致性较好,停止期与人工观测的枯黄末期一致性较好。（4）20种不同滤波+提取方法的组合形式在山区遥感数据物候信息提取的有效性仅为48%,中分辨率成像光谱仪数据的最有效提取方法为Beck+Derivatives组合,可见光红外成像辐射套件数据的最优提取方法为Beck+Threshold组合和Elmore+Derivatives组合。     

基于色调饱和度亮度模型的可见光植被提取

针对遥感影像只具有红（R）、绿（G）、蓝（B）3个可见光波段时无法利用归一化植被指数（NDVI）方法提取植被信息的现状,本文提出了一种基于色调饱和度亮度（HSL）模型的可见光植被提取方法。利用自主研发的系统,将影像从RGB彩色空间变换至HSL彩色空间,构建归一化色调亮度植被指数（NHLVI）,通过分析植被与非植被信息在HSL彩色空间中的特征,以及NHLVI、H、S、L、R、G、B各分量的特征,确定协同NHLVI、S分量提取植被信息,利用B分量特征剔除结果中的非植被信息,从而实现植被信息提取,并提高提取精度。研究表明,该方法在现有NHLVI指数方法基础上,加入S分量,提升了可见光植被提取的精度及方法的适用性。     

无人船遥感系统及其应用

随着人工智能技术和计算机技术的发展,测绘遥感领域的智能化、自动化趋势愈发积极,继无人机遥感系统后,无人船遥感系统逐渐受到业内人士的关注。作为未来水上测绘的核心,无人船遥感系统发挥着重要的作用。无人船凭借其灵敏性强、隐蔽性高、运行速度快、方便快捷等优点被广泛地应用于军事和民用领域。本文介绍了国内外无人船遥感系统发展的历史及现状,总结了无人船平台搭载传感器的类型及其作用,综述了无人船遥感影像的处理方法及其应用领域,同时进一步讨论了无人船未来发展的趋势。在5G时代和大数据背景下,结合新一代卫星通信技术,使无人船遥感系统实现空天一体化,为无人船的发展带来了网络化、数字化、智能化的变革。     

引入PLSA模型的光学遥感图像舰船检测

提出一种基于概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)的检测算法,首先通过PLSA将目标表述为潜在成分的概率组合,然后利用统计模式识别方法对获取的潜在成分概率进行判别,从而完成最终的检测。其中,生成的潜在成分反映了目标与特征之间相互出现的频率关系,并以潜在成分在目标中概率差异的形式对上述不对应现象给出了直观描述。实验结果表明,所提出的算法对多种复杂情况下的光学图像舰船检测具有很好的准确性和鲁棒性。     

欧盟船舶遥感探测技术与系统研究的进展

船舶探测与监视有着广泛的军事和民用意义,遥感技术是船舶探测的有效手段。近年来,在渔业活动监测的推动下,欧盟开展了一系列的船舶遥感探测研究,特别是IMPAST和DECLIMS项目,集中了欧盟内外多家相关领域的研究力量,发展和完善了一系列船舶遥感探测、分类及识别的方法和技术,评估了现阶段船舶遥感探测技术的发展现状和水平,指出了现阶段普遍存在的问题,并对未来SAR系统的研制提出了需求。此外,目前在欧盟范围内已经建立了多个船舶遥感探测和监视系统,包括在IMPAST和DECLIMS项目执行过程中发展起来的英国Q inetiQ的M aST、挪威FFI的E ldhuset、挪威Kongsberg的M eosV iew、欧盟JRC的VDS、法国Kerguelen的CLS和法国BOOST船舶遥感探测系统等;此外,还有非项目合作单位所发展的系统,如英国DERA、罗马大学和意大利A len iaAerospazio公司的船舶探测系统等,文章对这些系统的构成和运行情况进行了详细介绍。最后,文章分析了欧盟船舶遥感探测技术和系统发展现状对我国的借鉴意义。     

多分辨率特征融合的光学遥感图像目标检测

高分辨率遥感图像目标检测是计算机视觉的一个重要研究领域,在民用与军事领域具有重要的应用价值。目前,基于深度学习的自然图像目标检测有了突破性进展。但是,由于遥感图像具有目标尺度差异大且类间相似度高的特点,使得处理自然图像的目标检测算法直接应用于遥感图像时仍面临着一些挑战。针对上述挑战,本文提出一种多分辨率特征融合的遥感图像目标检测方法。首先,通过特征金字塔提取多尺度特征图并在其后嵌入多分辨率特征提取网络,促使网络学习目标在不同分辨率下的特征,缩小不同特征层之间的语义差距。其次,为实现多分辨特征的有效融合,本文采用自适应特征融合模块挖掘更具判别性的多分辨特征表达。最后,将自适应特征融合模块的输出特征的相邻层进行深度融合。在公开的遥感图像目标检测数据集DIOR和DOTA上评估了本文方法的有效性,相比采用特征金字塔结构的Faster R-CNN,本文方法的准确率(mAP)分别提高2.5%和2.2%。     

遥感影像信息在澳门、磨刀门海域工程建设中的应用及其效益

本文介绍了计算机处理和光学处理相结合的信息提取方法并得到显著效益。根据澳门海域和磨刀门海域工程建设中的实际需要,成功地运用遥感影像信息为澳门海域工程物理模型试验提供了模型水流流态与原型水流流态相似性的验证,为磨刀门海域围垦工程提供了水下潜坝的动态影像信息,并取得了较好的社会效益和经济效益。     

船只衰落尾迹的小波多尺度广义分形特征分析

船只衰落尾迹遥感图像是弱反差纹理图像,检测强尾迹的方法不具有适用性。基于区域特征统计比较的思想,构建了一种会聚衰落尾迹异常的小波多尺度广义分形特征提取方法。该方法由小波多尺度分解、细节图像融合、多尺度基本特征计算、多尺度分形特征计算和广义分形特征计算等5步骤组成。仿真实验表明,该特征能完整表达尾迹并体现强弱差别,是一种有效的船只衰落尾迹检测技术,具有广泛的应用前景。     

一种从ERS-1SAR海洋图像中检测船舶航迹的算法

简单介绍了船舶航迹的几种模式,分析了单纯运用Ｔａｄｏｎ变换方法检测航迹的４个局限,并针对这些局限提出了一种检测航迹的思想－－先进行斑点噪声的抑制,然后用生理视觉的静态轮廓系统对图像进行处理,最后应用Ｒａｄｏｎ变换的方法来突出航迹的线性特征。我们用ＥＲＳ－１ ＳＡＲ海洋图像进行了测试,结果表明这一方法比单纯应用Ｒａｄｏｎ变换的方法更为前效。     

基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。     

面向灾后水体遥感信息提取的知识决策树构建及应用

灾害发生以后,悬浮物质、波浪和水深等"同物异谱"会导致水体信息提取不完整,而阴影、沥青路面、浓密植被等"异物同谱"也会降低水体信息提取精度。针对此问题,提出一种特征知识引导的灾后水体信息提取方法。首先,分析水体遥感图像特征(光谱特征、几何特征、纹理特征、空间关系特征),构建灾后水体信息提取知识决策树;其次,对遥感图像进行面向对象分割,获取对象基元,并计算特征参数;然后,在知识决策树的支持下提取灾后水体信息;最后,对水体信息提取结果进行后处理,以去除噪声和填充孔洞。选取"5·12汶川地震"遥感图像开展验证实验,结果表明,水体信息提取结果位置准确,边界清晰,生产者精度和用户精度分别为0.85和0.94,该方法能够有效提取复杂背景下的灾后水体信息。     

基于遥感的龙海市水田专题信息提取方法研究

以Landsat-7ETM⁺图像为基本资料,采用人机交互式非监督分类法、最大似然法和谱间关系阈值法分别提取龙海市水田信息。研究表明,3种方法各有优缺点,后2种方法提取精度较高,其中,谱间关系阈值法在分析不同类型水体与其背景地物光谱特征差异的基础上,挖掘谱间结构,总结各地物相分离的规律,因此提取效果最好。