主成分分析技术在遥感蚀变信息提取中的应用研究综述

主成分分析是目前遥感蚀变异常信息提取常用方法之一,该方法具有对影像大气校正质量要求不高、实现简单、提取效果好、效果稳健等优点,广受地质工作者的青睐。根据输入影像的数量及类型、主成分分析的次数等,本文将主成分分析分为标准主成分分析、特征向量主成分分析、定向主成分分析、二次主成分分析、不同影像间的主成分分析等5种类型。其中,特征向量主成分分析又可细分为4个波段特征向量主成分分析和3个波段特征向量主成分分析。在上述分类的基础上,系统介绍了各种主成分分析及蚀变信息主分量的选择,尤其是对特征向量主成分分析的Crosta技术和定向主成分分析的软落叶技术进行了详细阐述。并以TM/ETM+、ASTER影像为例,对部分应用主成分分析提取蚀变异常信息的实例进行了分析,认为：在基岩裸露区,不同主成分分析都可以很好地提取铁化、泥化蚀变信息;在中、低植被覆盖区,采用标准主成分分析、Crosta技术、改进的Crosta技术、软落叶技术、“掩膜/抑制干扰信息+主成分分析”等方法可以有效地提取蚀变异常信息;高植被覆盖区多采用主成分分析生成的蚀变信息主分量进行彩色合成,再通过对彩色影像进行目视解译的方式判断蚀变的类型和范围。其中,“掩膜+Crosta技术”、“掩膜+软落叶技术”、二次主成分分析等方法在高植被覆盖区也可以取得较好的应用效果;对于干扰信息种类众多、岩性复杂的地区,可根据干扰信息、岩性种类划分成若干个小区,再根据每个小区实际情况采用不同的蚀变提取方法,最后将每个小区内提取的蚀变信息进行合并。     

太湖水质站网数据的主成分分析应用

本文采用主成分分析方法,对太湖湖区的水质站网数据进行了定量化研究,挖掘出对于表征水质状况的主成分变量贡献较大的水质指标,并分析了影响水质的主要原因和各个主成分的环境意义,最终求得主成分的综合得分并进行分级排序,结果表明:前四个主成分已经可以综合90%以上的因子信息,完全可以取代11个指标因子进行综合分析太湖湖区的水质状况。说明主成分分析方法克服了多维指标难以综合分析的缺陷,可能是未来水质综合分析的一种重要方法之一。     

主成分分析在双壳类软体动物研究中的应用

用主成分分析方法通过计算机把雌性青蛤的软体部干重和3个生化指标综合为肥满指标和能源物质指标,从而允许用二维图象来显示。14个样品明显地分为碳水化合物为主要贮存能源物质和脂类、蛋白质为主要贮存能源物质两类。两个新指标的累积贡献率达94％。     

虾类微量元素含量的主成分分析

应用主成分分析法对湛江几种养殖对虾和海捕天然对虾的微量元素的含量进行综合评价。结果表明:虾体中微量元素含量均衡;综合排名依次为野生斑节对虾、野生凡纳滨对虾、养殖斑节对虾、养殖凡纳滨对虾,两种野生对虾的综合排名均高于养殖对虾;野生斑节对虾综合得分为1.6708,微量元素含量最均衡,营养价值最高,养殖凡纳滨对虾营养价值最低,综合得分为-1.20943。     

主成分分析法在地质灾害危险性综合评价中的应用

介绍了主成分分析法的分类原理和实施步骤以及多指标体系中指标的选取,针对地质灾害的危险性,建立了评价的多指标体系和分级特征,同时分析了该方法在地质灾害危险性综合评价中的应用方法与过程.并通过对某高速公路沿线地质灾害危险性进行分段综合评价,给出了建设工程可能诱发或加剧的地质灾害和建设工程本身可能遭受的地质灾害危害的程度.证明该方法在地质灾害危险性综合评价中是切实可行的.     

基于主成分分析的济宁市环境承载力研究

该文以济宁市环境承载力为研究对象,运用主成分分析法,从影响环境污染状况、环境治理状况、人口状况、经济发展状况、自然资源状况、物耗能耗状况等19个指标中,提取出影响环境承载力动态变化的3个主成分,对济宁市环境承载力年际变化进行了综合评价。结果表明:2006—2010年,济宁市环境承载力呈现逐年上升的趋势。该研究评价结果较好,可以为该地区的可持续开发规划提供理论参考。     

中巴资源卫星(CBERS-02B)遥感影像数据融合研究

在阐述和分析中巴资源卫星(CBERS-02B)数据特点的基础上,对像素级融合的方法进行分析,重点针对CBERS-02B星上的多光谱和全色数据进行融合算法的实验,分别采用主成分变换和小波变换融合,然后使用PCA与小波分解相结合的融合方法,最后对不同融合算法结果从均值、标准方差、信息熵、扭曲度等指标进行了比较分析与评价.     

多源遥感影像数据融合方法在地学中的应用

应用遥感影像数据融合理论，研究了光学遥感、热红外遥感、微波遥感卫星在地质学中的应用，论述了不同类型的遥感数据及其他地学数据在不同层次上的同一传感器多波段数据融合、不同SAR图像数据融合、HIS变换、遥感影像与地球物理、地质和航磁等数据的融合。结果表明，数据融合技术在突出地质特征信息方面具有能突出线性构造、断裂构造、地形地貌的优势。     

基于水化学数据的矿山涌水水源识别:主成分分析与残差分析

涌水是矿山安全生产的重要威胁之一,掌握涌水的水源是预防这类灾害的重要依据。基于多期次的水化学监测数据,提出了利用主成分分析(PCA)和残差分析来识别涌水的水源数量和水源类型。主成分分析能够充分提取高维数据的结构信息,消除变量冗余。残差分析利用主成分分析结果,提取不同的主成分个数重构离子浓度,得出重构离子浓度和原始离子浓度之间的残差,利用残差的结构性信息来判断可能的涌水水源数量和水源类型。结果表明:随保留主成分个数的增加,重构离子浓度的精度越高,离子残差的结构性得到消除且表现出随机性。在实例应用中,通过利用5个主成分重构离子浓度消除了所有主要离子残差结构性,保证了信息的最大程度提取,因此,确定研究矿山涌水水源数量为5个;同时,利用每个主成分对残差结构性的影响程度及离子相关性分析,确定了这5个水源类型为海水、第四系孔隙水、富钙基岩水、富镁基岩水和淡水。     

遥感影像像元级融合方法与试验评价分析

不同遥感影像有着各自的优点和局限,遥感影像融合就是为了充分利用它们的优点进行互补得到新的影像。采用PCA、Brovey和小波变换三种方法对SPOT多光谱影像和全色影像进行了像元级的影像融合,小波变换采用的Mallat算法和双正交小波函数,双正交小波函数的优点是小波逆变换时不会导致相位失真,论文对融合结果进行了光谱质量和空间质量两方面的定性和定量的评价。结果表明,小波变换融合影像是三种变换中最优的,同时在小波变换中采用不同的小波基函数的融合结果在光谱质量和空间质量方面也有很大的差异,可根据实际需要选用合适的小波基函数。     

遥感影像空间格局变异函数分析研究进展

随着多光谱传感器的广泛运用,利用地物光谱响应特征提取地表信息的技术日益成熟,但是由于地表状况的复杂性和光谱响应的局限性,光谱方法在指示平均大小、空间异向性、空间分布、空间异质性等格局信息方面存在不足,因此挖掘遥感影像的空间格局特征日益受到研究者的重视。已有研究发现,变异参数与地表场景参数存在一定的对应关系,通过变异参数可以实现地表场景参数的提取,因此变异函数分析方法被广泛应用于真实遥感影像格局分析中,具体包括平均尺度提取、周期性格局探测、空间异质性表征与空间异向性描述等地表格局参数量化方面、最佳尺度选择与影像纹理分析等遥感影像信息提取方面。尽管变异函数分析方法在上述应用领域中都发挥了重要作用,但是当前利用变异函数进行遥感影像空间格局分析大多局限于定性描述层面,缺乏精确化的量化描述与分析,限制了变异函数分析方法应用的进一步拓展,究其原因在于对遥感影像格局变异函数分析的内在机制缺乏深入了解。本文回顾了近20年来变异函数分析方法在遥感格局分析领域的主要应用,并对该方法本身的优势和存在的不足进行了总结,可为变异函数这一工具在遥感影像格局分析方面的有效应用提供参考。     

快速遥感影像纠正处理系统在汶川抗震救灾中的应用

"快速遥感影像纠正处理系统RSWorkS"改进了传统资料管理模式,建立了4D产品控制资料数据库,集采集、保存、共享控制点资料于一体,智能提取DEM,快速完成遥感影像的纠正及检查.在汶川抗震救灾中完成了大量的遥感影像的纠正工作.     

基于五叉树分解与多特征直方图匹配的高分辨遥感图像检索

随着遥感图像数量的急剧增加,如何进行高效检索已成为遥感图像信息提取和共享的瓶颈问题,基于内容的遥感图像检索因此逐渐成为了研究热点。本文提出了一种新的遥感图像检索方法,该方法综合利用了图像的色调和纹理特征。其基本过程是:首先,对图像进行主成分变换,对变化后的第一主成分图像进行五叉树分解,将大幅面的遥感图像分成一系列的子图像;然后,利用多通道Gabor滤波器与子图像做卷积运算,提取其纹理特征,同时计算像元值的方差和三阶矩作为各子图像的色调特征;最后,以子图像为特征基元,构建图像的色调直方图和纹理直方图,以多特征直方图匹配方法计算图像相似度实现遥感图像检索。利用高分辨率遥感影像的检索实验证明该方法是有效的。     

高分辨率遥感图像融合的光谱保真问题

分析高分辨率遥感图像融合光谱失真的原因,利用基于滤波原理的Wavelet、SFIM融合算法和基于统计原理的Gram-schmidt、PCI pansharp模块提供的融合算法对高分辨率遥感图像的代表QuickBird图像进行融合试验。结果表明:这四种融合算法虽都具有很好的光谱保真性,但从光谱保真度和高频信息融入度这两个方面的定量分析来看,基于统计原理的融合方法总体上优于基于滤波原理的融合方法,更适合于QuickBird高分辨率遥感图像的融合。     

证据推理的遥感图像分类方法与应用

遥感图像分类一直是遥感研究领域的核心问题。然而,传统遥感分类方法在地物复杂地区不能取得满意效果。不但分类精度不够理想,分类灵活性也存在不足。本文尝试引入证据推理"软"分类方法,选择小兴安岭山区一景TM遥感图像,基于用户知识和经验,通过人机交互处理,以累计信任度(CBV)最大为划分像元归类的原则得到证据推理方法的分类图像。结果表明,整体分类精度从最大似然法的78.74%提高到82.28%,kappa系数从0.67提高到0.71。但该方法对于裸地分类精度不高,通过人为设定各类别CBV阈值的方法,获得了人为干预的证据推理方法分类图,其整体分类精度达到了87.80%,kappa系数也达到了0.81,所有类别的生产者和用户精度相比于最大似然法都有提高。研究表明,证据推理方法在遥感分类精度和分类灵活性方面都具有优越性。     

卫星遥感图像空间分辨率适用性分析

从卫星遥感图像空间分辨率的定义出发,简述了影响卫星遥感图像空间分辨率的几种因素。根据各研究领域和研究层次对卫星遥感空间分辨率的不同需求,给出其相应的空间分辨率。从测绘制图的角度确定了不同比例尺地图所需要的卫星遥感图像空间分辨率大小。讨论了当前主要遥感信息源的应用范围,并结合案例对其适用性进行了分析,最后指出了卫星遥感技术目前存在的一些问题,提出了几点看法。     

高光谱遥感的物质组分和物质成分反演的应用分析

高光谱遥感的最大特点是可以提取和重建像元光谱,从而依据光谱特征直接识别地物类型、地物组成,乃至地物的成分,反演地物的物理、化学参量。本文阐述了高光谱的光谱识别方法所能探测的岩石、土壤、植被和人工建筑物的物质组分或成分;另外,与多光谱相比较的角度,讨论了高光谱图像地物特征识别和物质成分反演等技术方法的应用。     

中国生态环境遥感四十年

生态环境是人类社会生存与发展的基础。快速发展的遥感技术显著推动着生态环境遥感监测能力的提升,有效支撑了国家生态文明建设。从1980年天津—渤海湾环境遥感试验开始,经历了近40年的发展,遥感监测技术已经广泛应用于生态、大气、水、土壤等生态环境保护各个方面,取得显著成效。本文回顾了我国生态环境遥感技术近40年的发展,通过典型或重要应用案例,系统梳理了遥感技术在生态环境监测、对地观测能力、支撑生态文明建设等方面应用的发展历程。生态环境遥感监测能力发展主要表现在应用领域逐步扩大、监测精度明显提升、监测时效大幅增强;对地观测能力发展主要分为国外卫星为主期、环境卫星发展期、高分卫星应用期3个阶段;支撑生态文明建设的重大事件主要包括全国生态状况定期调查评估、污染防治攻坚战、应急与监督执法等方面。本文结合国家战略和技术发展,对今后生态环境遥感的发展提出了一些思考。     

多源遥感数据融合应用研究

多源遥感数据融合是遥感技术向纵深发展的必然趋势。本文对多源遥感数据融合算法的应用特点,从基于像元的融合、特征的融合以及决策级融合3个层次上进行了详细的分析,并以河北丰宁县为例,说明遥感数据融合方法在遥感信息提取中的具体应用:对所用数据进行预处理,然后对1999年Landsat TM数据进行主成分变换,前3 个主成分占总信息量的97.8%,主成分逆变换后的结果影像更清晰,层次更丰富。信息提取时选择TM全色和主成分变换后的多光谱数据融合后的影像,波段4、3、2和波段5、4、3的彩色合成方案,并对植被指数和穗帽变换后的绿度指数进行了分析,遥感影像与DEM以及与GIS空间数据的信息融合也可以提高遥感信息提取的精度。最后分析了多源遥感数据融合尚待解决的问题及努力方向。