基于Bayes融合法的多源遥感影像分类

提出了顾及各数据源成像模型、上下文关系模型和可靠性的基于Ｂａｙｅｓ融合分类的方法，并采用该方法对ＬａｎｄｓａｔＴＭ和航空ＳＡＲ影像进行土地利用分类试验。结果表明：同单独ＳＡＲ影像分类结果相比，融合分类法将分类精度提高了２０％。     

人工神经网络在多源遥感影像分类中的应用

在研究人工神经网络理论的基础上,应用动量法和学习率自适应调整的策略,改变ＢＰ神经网络的主要缺点,提出对同一地区空间配准的Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ３,ＴＭ４,ＴＭ５影像和航空ＳＡＲ影像,一方面采用该种网络对两类影像分别进行分类,将其分类结果按提出的融合规则进行分类融合得到最终分类结果,另一方面采用该网络对两类影像进行融合分类,得到相应分类结果,比较这两者的结果表明,基于改进的ＢＰ神经网络用于土地利用分类     

遥感多光谱影像数据与航片数字化影像融合方法的研究

本文探讨利用ＨＩＳ变换对航片化影像分析与遥感多光谱影像ＳＰＯＴ ＸＳ、Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ和ＭＳＳ进行融合的方法，并提出了一种改进的方法。试验结果表明：本文提出的方法行之有效。融合后的影像在很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征，空间分解力较我光谱影像提高到近３倍，清晰度也提高了。因而具有更强的解译和量测能力，能进一步提高分类精度、制作专题图的精度，多时相监测能力等。     

利用DEM进行星载SAR影像的几何精纠正

星载ＳＡＲ影像的几何精纠正旨在纠正原始ＳＡＲ影像上存在的各种几何变形，提高点位精度。星载ＳＡＲ影像上由地面高差引起的点位位移是多山地区星载ＳＡＲ影像上的主要几何误差。简单采用二维变换函数（如多项式）无法改正该项误差，必须建立ＳＡＲ影像的三维构像模型，并利用数字地面高程模型（ＤＥＭ）来改正包括该项误差在内的ＳＡＲ影像上的所有几何误差。本文对ＳＡＲ影像的传统三维构像模型进行了分析和模型定向试验，发现在没有准确的轨道参数和原始成像参数的情况下，模型定向的精度很差，因此这里提出了一种新的ＳＡＲ影像的三维构像模型。该模型克服了传统模型依赖原始成像参数的不足。山东试验场ＥＲＳ—１星载ＳＡＲ影像数据的处理试验表明，该模型的定向精度可达地面３６米（ＥＲＳ—１星载ＳＡＲ影像的标称地面分辨力为３０米）。     

证据推理应用于多源信息融合分析

运用证据理论合并来自不同数据源的证据,以实现各种数据所含信息融合的原理和方法。该方法的最大特点是将数据源中存在的不确定性引入数据分析过程。另外,利用证据推理,可以在数据分析过程中方便地引入专家解译图解的经验和知识。最后通过利用ＥＲＳ ＳＡＲ数据和ＴＭ影像进行融合分析,证明该方法在遥感图解自动分类中有很好的应用前景。     

LIESMARS的研究方向与进展

ＬＩＥＳＭＡＲＳ是武汉测绘科技大学测绘遥感信息工程国家重点实验室（ＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｒａｔｏｒｙｆｏｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｉｎＳｕｒｖｅｙｉｎｇ，ＭａｐｐｉｎｇａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎａｉｎｇ）的英文简写。它是以测绘科学和信息科学为基础，研究遥感影像信息处理、空间信息系统和空间定位的基本理论、关键技术、应用模式和集成方法，设计和发展多类型的地理信息工程、多层次的空间信息系统，探索和发展新的测绘理论观念。本文在介绍ＬＩＥＳＭＡＲＳ的背景和基本任务的基础上，介绍了ＬＩＥＳＭＡＲＳ的三大研究方向和主要研究进展。     

面向农业的SAR影像多季节性分析

本文利用日本北方岛屿Ｈｏｋｋａｉｄｏ地区的草地、高山农耕和稻田的ＪＥＲＳ－１（Ｌ波段ＳＡＲ）和ＥＲＳ－１（Ｃ波段ＳＡＲ）影像进行了面向农业的ＳＡＲ数据多季节性分析。     

一种基于相对标准差的SAR图像Speckle滤波方法

通过分析ＳＡＲ影像的Ｓｐｅｃｋｌｅ局部统计特性和现有的空间波波算法,提出了一种新的Ｓｐｅｃｋｌｅ滤波该方法以局部部相对标准差为主要依据,采用特殊的滤波窗口邻域划分方法,自适应地调整窗口尺寸和窗口内的滤波区域。该方法被用于多幅ＥＲＳ－１／２ＳＡＲ图像去Ｓｐｅｃｋｌｅ处理,并与以入的典型算法进行了比较实验,取得了令人满意的结果。     

用GEOIMAGER制作RSDOM更新1：50000地形图

１０ｍ分辨率的ＳＰＯＴ卫星影像与３０ｍ分辨率的ＴＭ卫星影像是制作数字正射影像图的重要数据源。通过对两种遥感资料的融合纠正处理,可获得高精度的彩色正射影像图,并可将其作为１：５０００ＤＲＧ数字机格地衅理想的更新背景影像。通过对具有现势, 彩争遥感影像与１：５０００ＤＲＧ的叠加,我局进行了一定规模的生产。本文主要介绍利用武汉吉奥公司的ＧＥＯＩＭＡＧＥＲ软件进行处理的方法和特点。     

海洋表面膜特征的SAR图像探测

讨论并分析各种成因类型的海洋表面膜特征及其在海洋ＳＡＲ图像中影像特征。对渤海湾的ＳＡＲ图像中的表面膜特征进行检测并对这些表面膜特征成因进行了分类。     

SAR影像去噪声方法的研究

针对ＳＡＲ影像噪声的特点,在分析了几种主要滤波的基础上,提出了基于标准偏差的均值和中值滤波,试验证明了此方法的优越性。     

使用ERS-1/2干涉测量SAR数据生成DEM

干涉合成孔径雷达（ＩＮＳＡＲ）数据已被证明能生产精确的数据高程模型（ＤＥＭ），我们已开发了从单视ＳＡＲ复影像数据自动生成数字高程模型的新软件，基于ＳＡＲ多视强度影像的最小二乘曩像匹配被用于复影像对的配准，达到很高的配准精度（０．０１～０．０５像元精度）。一种新的计算目标点３维坐标（Ｘ，Ｙ，Ｚ）的方程还被提出，卫星轨道，姿态和基线参数以及相位常数被纳入在方程中并被表示了时间的线性函数，利用至少６个地面控制点能够同时估算这些参数，本文还给出了意大利埃特地区ＥＲＳ－１／２ＳＡＲ数据处理结果。     

基于GOODALL相近指数的遥感图像和其它空间数据综合分类方法

介绍ＤａｖｉｄＷ．Ｇｏｏｄａｌｌ基于概率的相近指数理论,研究它被应用在遥感图像和其它空间数据综合分类中的可能性,并首次在ＧＲＡＳＳ环境下实现了基于ＤａｖｉｄＷ．Ｇｏｏｄａｌｌ的相近指数的遥感图像和其它空间数据综合分类算法,并对该算法进行了测试,将分类结果 与其它几种较流行的分类方法结果进行了比较。     

多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合法的研究

首先探讨了基于像素的多源遥感影像高频调制融合法，根据成像系统特性和Heisenberg测不准原理，设计的高斯滤波器对高分辨率影像滤波的方法是合理有效的。在研究BP神经网络的基础上，采用动量法和学习率自适应调整的策略，提高了BP神经网络学习算法收敛速度，并增强了算法的可靠性。提出并实现了多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合两种分类方法，并进行了比较。采用Landsat TM3，4，5和航空SAR影像进行试验，结果表明两种分类方法是行之有效的，均适用于多源遥感影像分类。     

欧空局干涉合成孔径雷达差分测量与相关特性的应用

本文评述了利用欧洲空间局ＥＲＳ－１卫星进行的干涉合成孔径雷害差分测量（Ｄ－ＩＮ－ＳＡＲ）试验。该技术能控测到厘米甚至毫米级的高程变化,简述干涉合成孔径雷达（ＩＮＳＡＲ）影像之间的相关性,它可充当地表分类与变化探测的度量标准。     

遥感模拟图像应用于不同传感器光谱性能分析

研究利用高光谱成像数据,用数字的方法定量模拟了ＳＯＰＴ－ＨＲＶ,ＣＢＥＲＳ－ＣＣＤ,Ｌａｎｄｓａｔ５－ＴＭ和ＮＯＡＡ１４－ＡＶＨＲＲ类似波段的空中表面反射率及地面光谱反射度图像,并利用这些对上述传感器相应波段的光谱响应,大气影响特性用基于反射率和基于归一化植被指数的方法进行了定量比较分析。     

Landsat7 ETM＋影像的融合和自动分类研究

利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究，并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点，并具有最高的平均分类精度；MB变换具有最高的高频空间信息融人度；MLT变换也具有较高的分类精度；只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明，源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差，所以能够明显地提高影像的自动分类精度。     

四种IHS变换用于SAR与TM影像复合的比较

本文采用四种典型的ＩＨＳ变换对同一地区的ＳＡＲ与ＴＭ影像进行了复合,并对复合影像作了定性和定量的分析。试验结果表明：用熵、联合熵和平均棍度这３个客观定量指标评价复合效果不仅比目视评价准确有效,而且提供了选择最佳ＩＨＳ变换用于复合的方法。     

合成孔径雷达图像地形要素解译

本文阐述了合成孔径雷达的成像特征和判读方法，着重对各类地形要素影象进行了解译分析，并针对ＳＡＲ的成像特点对相同地区不同摄影时间，相同地区不同极化方式的图像进行了对比分析和图像增强及彩色合成研究，总结了一套解译ＳＡＲ图像各类地形要素的方法。     

利用遥感影像辅助GIS空间数据获取与更新的研究及实践

利用遥感影像辅助ＧＩＳ空间数据获取与更新,是当今及未来信息时代国内外ＧＩＳ与ＲＳ结合领域的持续课题。本文在综述ＧＩＳ与ＲＳ的发展历史、现状及对未来进行展望的基础上,强调了二者结合的必要性,探讨了利用遥感影像辅助ＧＩＳ空间数据获取与更新的方法、途径。作...