基于高分二号的城市绿地提取方法研究

绿地对城市生态系统具有重要的调节作用。利用遥感技术来辅助绿地信息的提取,能够获取绿地空间结构,动态掌握绿地覆盖面积,从而达到调控和监测城市绿地变化的目的。本文分别采用最小距离分类和面向对象的最邻近分类2种方法进行城市绿地提取,实验结果表明,利用高分二号这种空间分辨率较高的遥感影像进行绿地信息提取,面向对象的分类方法要比传统的最小距离分类方法更为适合。     

应用高分二号提取二级类建设用地

为更好地利用国产遥感数据研究土地利用资源分布,基于面向对象和指数分类的方法,开展高分二号遥感影像建设用地二级类提取.实现了研究区居民点、仓储用地、工业用地、公共管理与公共服务用地及交通用地的提取,提取总精度达96.9％,Kappa系数达0.94.结果表明本研究方法可以较准确提取高分二号遥感数据的二级类建设用地,对国产数...     

基于CART决策树的高分二号洞庭湖区湿地分类方法

高分卫星遥感湿地分类的关键在于解决"同物异谱、异物同谱"难题.本文将当前应用前景广泛的亚米级国产高分二号(GF-2)影像和CART决策树面向对象分类算法相结合,以湖南沅江为例进行洞庭湖区典型湿地的分类提取工作,选取包括光谱信息、几何特征、地形特征和纹理特征等多维对象特征对分类器进行训练,构建了多维特征湿地分类方法.试验...     

高分一号遥感影像地质灾害信息提取方法研究

山区地质灾害发生频繁,受灾范围大,危害严重。提取地质灾害信息、估算受灾情况,对救灾工作极为重要。传统的遥感人工解译方法速度慢、效率低;计算机自动解译速度快但解译精度受影像质量影响大,大范围地区很难建立起普适性的解译模型。本文利用洮南市西部高分一号遥感数据,结合DEM生成三维影像,建立解译标志,解译基础地质信息,分析地质灾害成因;根据研究区泥石流地质灾害的主要影像特征,提取影像的分类属性,基于面向对象的分类方法,建立信息提取模型,快速提取出地质灾害敏感区域;再进行人机交互,精确提取出地质灾害的类型和范围,通过野外验证,该方法十分可靠,为大范围地质灾害信息快速提取和灾后救援提供科学依据。     

面向对象的高分一号铁尾矿遥感信息提取与分析

针对高分一号遥感数据铁尾矿信息提取精度较低的问题,文中分析了铁尾矿高分遥感图像光谱、纹理及空间特征,构建了铁尾矿遥感光谱特征强化的数学模型RTI和IOT,建立了面向对象的铁尾矿高分遥感信息提取的技术流程。并以唐山典型矿山地区为研究对象,进行了铁尾矿遥感信息的提取实验和精度分析,验证了RTI和IOT强化数学模型在面向对象决策分类规则中的有效性,为铁尾矿资源的目标提取和自动监测提供了一种新的处理方法。     

基于高分二号数据的湖南省十大水库网箱围栏养殖分布遥感调查

水库尤其是饮用水水源型水库的网箱围栏养殖对水域环境影响较大,利用高分辨率遥感具有丰富空间信息和纹理信息的特点,可以有效提取网箱养殖的分布信息。本文以高分二号卫星遥感影像为数据源,利用人机交互目视解译的方法提取湖南省十大水库等内陆水域网箱养殖信息,研究了网箱养殖空间分布情况,并估算了网箱养殖的氮、磷年排放量,为水产行业部门监管提供了有力的技术支撑。     

高分二号卫星影像融合方法探析

图像融合技术是卫星影像处理过程中的一个重要步骤,它可以将全色影像的高空间分辨率特点与多光谱影像的高光谱分辨率特点有机地结合起来,使得融合后的影像更利于后续解译。由于融合处理方法的原理以及获取影像的传感器特性不同,不同的卫星影像适合于不同的融合方法。针对高分二号卫星影像的特点,本文采用Gram-Schmidt融合法、FIHS变换方法、HPF方法、Pansharp方法进行试验。实验结果表明:HPF方法所得融合结果在光谱特性保持方法性能最优,而Pansharp方法融合结果在信息量的保持以及清晰度方面效果更优,因此,在实际应用中,应根据具体需求进行方法选择。     

基于GEOWAY CIPS的高分二号偏移数据处理方案

高分二号(GF-2)卫星是我国"高分专项"中首颗成功发射的亚米高空间分辨率遥感数据,是地理国情监测、国土三调等自然资源调查监测项目的重要数据源.受卫星姿态测摆偏差、定位偏差和辐射偏差的影响,在卫星正射影像生产过程中会遇到色带异常和初始定位精度较差、高度偏移的影像,这些问题影像使用常规的生产工艺无法得到合格的精度.本文根...     

高分二号卫星影像自适应模糊阈值法小波去噪

高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。     

高分二号异轨立体数据的森林高度提取

森林植被碳储量的空间分布格局及其动态变化是陆地生态系统碳收支核算的基础。作为森林地上生物量的重要指示因子,森林高度的精确估算是提高森林植被碳储量估算精度的关键。现有研究已证明,由专业星载摄影测量系统获取的立体观测数据可用于森林高度提取,但光学遥感数据最大的问题是受云雨等天气因素的影响严重。区域森林地上生物量产品的生产需要充分挖掘潜在数据源。国产高分二号卫星(GF-2)虽然不是为获取立体观测数据而设计的专业星载摄影测量系统,但其获取的图像空间分辨率可达0.8 m,且具备±35°的的侧摆能力,在重复观测区域可构成异轨立体观测。本文以分别获取于2015年6月20日和2016年7月19的GF-2数据作为立体像对,其标称轨道侧摆角分别为0.00118°和20.4984°,以激光雷达数据获取的林下地形(DEM)和森林高度(CHM)为参考,对利用GF-2立体观测数据进行森林高度提取进行了研究。通过对立体处理得到的摄影测量点云的栅格化得到DSM,以激光雷达数据提供的DEM作为林下地形,得到了GF-2的CHM。结果表明GF-2提取的CHM与激光雷达CHM空间分布格局较为一致,两者之间存在明显的相关性,像素对像素的线性相关性(R2)达到0.51,均方根误差(RMSE)为3.6 m。研究结果表明,在林下地形已知的情况下,GF-2立体观测数据可用于森林高度估算。     

利用随机森林的高分一号遥感数据进行城市用地分类

为了探究国产高分一号卫星遥感影像数据面向城市用地分类的实际应用方法和效果,本文以北京市某区域为例,基于高分一号PMS数据,使用随机森林、支持向量机、最大似然法3种分类器进行了城市用地分类对比研究。结果表明,随机森林和支持向量机的总体分类精度明显优于最大似然法;最大似然法在运算时间上明显优于随机森林和支持向量机。综合分析发现,随机森林算法表现更优。它既能保证分类精度,又能保持一定的时间效率,更适合高分辨率、大数据量、多特征参数的高分一号遥感影像分类的实际生产应用。     

基于三维随机辐射传输模型的高分一号中国叶面积指数产品算法

叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是研究植被生态系统结构和功能的核心参数之一,遥感是获取大范围动态LAI的一个主要技术手段。目前国际上没有高分辨率的LAI标准化产品。本文基于三维随机辐射传输（3D-SRT）模型查找表算法研究了适用于国产高分辨率卫星高分一号宽幅相机（GF-1 WFV）的叶面积指数反演算法。模型中单次散射反照率和不确定性等参数与波段设置和波段稳定性相关。算法在全国范围内选取不同植被类型的均质样点,统计地表反射率的差异特征,调整全国6种植被类型各波段的单次散射反照率、不确定性等算法参数,进而构造适用于GF-1 WFV传感器的查找表以进行LAI的反演。研究中使用新疆维吾尔自治区石河子地区、内蒙古自治区四道桥包含农作物、森林等共359组实测地面数据开展LAI验证。验证结果表明,和调整参数前的反演结果相比,优化后的算法均方根误差RMSE可由算法优化前的1.209下降至0.804,决定系数R2由0.659提高至0.883,反演成功率RI可由25.3%提高至73.8%,算法精度和稳定性较高,更适用于GF-1叶面积指数的反演。将其应用于GF-1卫星影像上,生产了201...     

高分二号卫星影像批量预处理应用研究

以宁波市规划区高分二号卫星影像为数据源,在明确数据正射—融合预处理和大气校正预处理流程的基础上,对研究区内影像进行了批量预处理,并对结果进行了分析评价。结果表明,批量预处理后的结果能满足1∶10 000正射影像生产要求和获取较为准确的地表反射率信息,可为后续宁波市遥感应用提供基础数据。     

顾及水陆差异的高分五号影像条带去除

高分五号搭载的可见光短波红外高光谱相机,能获取精细的地物光谱信息,具有十分广泛的应用前景。但高光谱卫星遥感数据往往无法避免条带噪声的干扰,进行条带去除是数据预处理中不可缺少的步骤。传统方法往往对地物的异质性与丰富的细节纹理考虑不足,导致条带不能被彻底地消除。为此,本文提出了一种顾及水陆差异的影像条带去除方法,采用水体与陆地区别统计的策略,解决条带噪声在异质区域的统计特征差异问题,并结合优化统计和一维变分滤波技术实现水陆区域参考统计特征的精确估计,最终基于矩匹配方法分别实现条带去除。实验结果表明:无论是真实实验还是模拟实验,本文提出的算法相较于传统条带去除算法,能更加稳健地去除数据条带噪声,还原地表真实辐射信息;在模拟实验中,本文算法处理结果的峰值信噪比(PSNR)达到46.58,且平均绝对误差(MAE)仅有11.56,均明显优于用于比较的3种传统算法,且算法执行效率也具备优势,能够更好地适用于高分五号大数据量的处理需求。     

高分二号数据的城市生态用地分类方法探讨

针对传统分类法分类精度低、速度慢等问题,同时也为了探索国产卫星高分二号遥感数据在城市生态用地分类中的方法及效果,及时获取其生态用地信息,该文以四川省内江市隆昌县城区为研究范围,提出了一种辅以影像光谱特征和纹理特征信息的随机森林分类方法。该方法提取城市生态用地信息,并将其分类结果与传统的支持向量机分类、最大似然分类进行对比,结果表明,新方法具有更高的分类精度和更快的分类速度,更适合高分辨率、多特征参数、大面积的高分二号遥感影像城市生态用地分类。     

高分二号影像融合方法质量评价

针对实际应用中因融合方法选择不恰当而无法充分发挥高分二号数据优势的问题,对常用影像融合算法进行了分析评价,旨在寻找最适用于高分二号数据的影像融合方法。采用Brovey变换、改进IHS变换、PCA变换、GS、HPF、小波PCA、Ehlers、Subtractive、HCS、NND 10种影像融合方法对高分二号影像进行融合处理,并从定性和定量两方面对融合结果进行质量评价。结果表明,针对高分二号数据,综合考虑光谱保真度和空间细节表达以及目视效果,HCS和NND方法的融合效果最佳。     

结合随机森林的高分一号分类最优组合研究

选取高分一号(GF-1)PMS多光谱影像,提取该数据的指数、共生矩阵纹理等特征与原始多光谱影像叠加,对叠加后影像进行随机森林分类并提取各波段重要性系数。根据重要性系数进行最优波段组合初选择,在此基础上利用最佳指数法(OIF)选取土地覆盖分类最优波段组合,利用随机森林分类器对该组合进行土地覆盖分类,与传统的OIF最优波段选取结果进行分类精度对比。结果表明,提出的方法能够有效提取最优波段组合,最优波段组合为B2-B5-CON,与传统方法相比,在随机森林分类中总精度要高出20.49%。     

基于EasyOrtho的高分二号卫星批量数据自动处理试验

随着遥感数据的广泛应用,遥感应用行业对亚米级遥感影像数据的处理速度和处理精度有了更高的要求。文章以黑龙江省鹤岗市兴安区作为试验区,基于EasyOrtho软件,对高分二号卫星数据进行批量快速自动处理,生成正射影像图;并与人工处理成果进行对比,分析该方法的可行性,提出合理化建议。     

高分二号卫星影像正射纠正精度分析

本文利用收集到的外业像控、加密控制和地图采集控制资料,对试验区高分二号影像进行了基于RMF模型的数字正射纠正处理,统计分析了高分二号影像数据的无控制定位精度和不同控制方案下的纠正精度,验证了高分二号卫星影像在每景不低于一个控制点的情况下其纠正精度能够满足全地形1∶1万比例尺地形图和山地1∶5000比例尺地形图更新要求。利用数字正射纠正后的高分二号全色和多光谱影像进行配准和融合,配准达到亚像素精度,能够满足影像融合需要。     

基于高分二号影像融合算法的适用性研究

为探究适用于GF-2影像的融合算法,本文选取常用的IHS算法、PCA算法、Gram-Schmidt算法、SFIM算法和HCS_NS算法(HCS_N、HCS_S两种模式)这6种融合算法对GF-2影像进行融合实验,采用主观和客观的评价方法对融合结果进行分析.结果分析表明,6种融合算法均能不同程度提升图像的空间分辨率.但PC...