遥感卫星影像挂图的制作与色彩处理

本文结合“西部地区县(市)挂图工程陕西分项目”的制作，简要介绍了遥感卫星影像的色彩合成、色彩融合、色彩调整及图幅制作方法与技术处理。     

我国遥感科学与技术发展现状

本文主要介绍了我国遥感科学与技术发展的现状,包括航天和航空对地观测体系、地面卫星数据接收体系和遥感空间数据处理。涉及机载POS、三维激光扫描与成像、遥感成像机理与定量化反演、高光谱卫星影像处理、高空间分辨率卫星影像处理、多时相多传感器卫星影像处理、雷达影像处理与雷达干涉测量等技术。     

论21世纪遥感与GIS的发展

在20世纪,人类的一大进步是实现了太空对地观测,即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测,并将所得到的数据和信息存储在计算机网络上,为人类社会的可持续发展服务。在短短的30年中,遥感和GIS作为一个边缘交叉学科已发展成为一门科学、技术和经济实体。本文深入地论述了21世纪中遥感的6大发展趋势和GIS的5个发展特征。     

高分辨率遥感影像耕地提取研究进展与展望

耕地资源的快速、精准提取是支撑耕地保护和耕地用途管制的重要基础。随着高分辨率遥感和人工智能技术的快速发展,高分辨率遥感耕地提取已逐渐由传统的基于像元和面向对象的分类算法过渡至以深度学习为代表的智能化耕地提取新阶段,并取得不少成果,但也同样面临着诸多挑战。首先,梳理和分析了传统耕地提取算法和基于深度学习的智能化耕地提取算法的研究现状,阐述了深度学习支持下的耕地提取研究的必要性;然后,结合全卷积神经网络的发展历程,介绍了深度语义分割技术的基本原理以及在耕地提取应用中的实验流程,并归纳了主要的智能耕地提取算法;最后,围绕智能化耕地提取研究存在的不足,探讨了智能化耕地提取技术的发展趋势。     

基于时频特征的高分辨率遥感图像道路提取

针对传统的遥感图像道路提取算法存在错漏率较高的问题,提出一种基于时频特征提取和域自适应学习分类器的高分辨率航空遥感图像道路提取新算法。首先利用地统计学抽取道路的时域纹理特征和三维小波变换抽取道路的频域光谱特征,构成高分辨率航空图像中的道路特征。然后使用抽取的道路特征训练由迁移支持向量机模型构建的域自适应分类器,并对高分辨率航空遥感图像进行道路粗提取。最后,结合道路形态特征,用数学形态学方法处理粗分类后的道路,获得提取后的完整道路。仿真实验表明,所提方法能有效降低高分辨率航空遥感图像道路提取中非道路目标的干扰,提高道路提取的精确性。     

遥感影像道路提取现状与展望

道路提取是遥感影像处理的热点和难点,简要介绍影像处理技术发展以来道路提取的各种方法,并分析其优缺点,最后对道路提取的发展方向做了总结。     

一种面向对象的城市湖泊遥感提取指数

城市湖泊是城市水资源环境的核心组成部分,可对城市区域微气候产生积极的调节作用,同时能反映当地的文化底蕴特色.在当今城市化进程的影响下,城市湖泊比自然湖泊更脆弱且更易发生变化.提出了一种面向对象的城市湖泊遥感提取指数方法,并以武汉市中心城区为研究区,实现了该研究区域城市湖泊对象的一次性提取.定量统计表明,湖泊提取的准确率...     

遥感影像输出中色彩管理的应用

基于Profile Maker软硬件工具建立打印机特性文件,结合Photoshop软件的色彩管理模块,对遥感影像成果输出进行色彩管理。分析表明,遥感影像输出过程中的色彩管理效果显著,有利于提高影像输出的质量和效率。     

矿山地面塌陷的高分辨率遥感识别与边界提取

为在高分辨率遥感图像上准确识别地面塌陷、圈定其边界、提取其面积,总结了地面塌陷遥感影像识别标志,提出了一种边界提取方法。该方法以GeoEye高分辨率遥感图像为数据源,在图像融合的基础上,首先用Robert算子和方向算子对融合图像进行边缘增强;然后分别选择原始图像和上述2种边缘增强图像的第一波段进行假彩色合成(Original,Robert and Direction enhanced image,ORD);最后利用ArcGIS软件圈定地面塌陷的边界并提取其相关参数。研究结果表明,该方法可以有效地突出地面塌陷边界,提高其面积提取的精度。     

海岸线遥感判绘与提取系统实现

本文基于Access构建了海岸线类型数据库和解译标志数据库,实现了现场照片、解译标志图片、文字等信息的统一存储;并充分顾及海岸线判绘与提取工作特点进行系统设计,开发了数据库管理、海岸线判绘、海岸线提取和制图表达等4个子系统,实现了海岸线的流程化提取与制图。该系统简单实用、针对性强,提高了作业效率和准确性,可服务于海岸线动态变化遥感监测和管理。     

中国高光谱遥感的前沿进展

高光谱成像技术具有光谱分辨率高、图谱合一的独特优势,是遥感技术发展以来最重大的科技突破之一。中国的高光谱遥感发展与国际基本同步,在国家和省部级科研项目的支持下,解决了高光谱遥感信息机理、图像处理和多学科应用等方面多项世界性难题,有效解决了高光谱遥感理论研究与多领域应用中的关键技术瓶颈,实现了在农业、地矿、环境、文物保护等多领域的成功应用,产生了显著的社会经济效益。本文回顾了中国高光谱遥感技术的前沿研究进展,总结分析了取得的主要创新性成果。     

基于自分类和颜色空间变换的遥感图像色彩校正方法

提出了一种基于遥感自动分类和lab 颜色空间变换的色彩校正方法, 并用此方法对不同时间的ETM遥感图像进行了多景色彩校正后的拼接实验。实验结果显示, 相对于重叠区域校正、直方图匹配等常规方法, 该方法能够很好地校正不同获取时间所导致的景间颜色、亮度差异, 提高遥感图像后续分类、变化检测的准确性以及多景遥感图像的拼接效果。     

ANFIS在湿地遥感信息提取中的应用研究

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)综合了模糊推理与神经网络的优点,本文探讨了其在湿地遥感信息提取中的应用。首先阐述了ANFIS分类方法的特点、原理以及分类流程;然后以黄河三角洲垦利县湿地为实验区,分析了基于ANFIS的湿地遥感信息提取;最后将由该方法得到的分类结果与传统分类方法进行比较,结果表明由该方法所得的分类总正确率与各地物正确率都有较好表现。     

遥感影像面向对象信息提取技术在GIS土地管理中的应用

本文主要研究通过高分辨率遥感影像和eCognition软件,利用面向对象信息提取技术来获取村庄尺度土地利用类型空间数据的技术方法。本项研究中的实验区主要地物包括麦田、旱作物、荒地、苗圃、道路、水体、建设用地和树木等类型。通过设置不同的分割参数并目视判定待识别地类的轮廓分割效果,获取适用于村庄尺度土地利用类型分类的最优分割参数,并通过分类精度对比说明面向对象信息提取相对于传统分类方法的巨大优势。     

内蒙古东乌旗遥感构造和蚀变信息提取与找矿预测

为了研究内蒙古东乌旗Pb-Zn-Ag多金属成矿区的找矿远景,在对Landsat7 ETM+数据进行几何纠正、大气校正和去干扰等预处理的基础上,对多波段假彩色合成图像做滤波处理以增强区域构造信息、进行线性构造解译;运用分形几何学原理和计盒维数法求取线性构造分维值,得到线性构造的统计自相似性和分形特征;采用主成分分析和阈值分割法对图像进行铁染、羟基蚀变信息提取;最后根据区内线性构造、遥感蚀变信息、岩体分布特征、区域地球化学异常和已知矿床(点)分布资料综合分析,圈定出3个级别的7个找矿预测区,再次证实了基于遥感图像的线性构造和遥感蚀变异常信息可以作为找矿预测的标志.     

喜马拉雅山地区冰湖信息的遥感自动化提取

在“全域—局部”分步迭代水体信息提取方法的基础上, 通过对水体信息提取指标——水体指数的物理特性的分析实现了算法中全域阈值的自动选择与局部阈值的自适应调整, 并结合DEM 生成的山体坡度和阴影信息,减少局部迭代过程中对其他地表特征与水体信息的误判。在此基础上, 建立一种适合于高山地区冰川湖泊的自动化提取方案。试验采用Landsat 数据对喜马拉雅山地区的冰川湖泊进行信息提取, 结果表明该方法能够快速准确地完 成大区域范围内的冰川湖泊制图, 并能最大程度地消除高山地区湖泊水体识别中冰川和山体阴影的影响。     

多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取

遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提取能力。首先,利用多尺度SLIC-GMRF分割算法确定初始建筑物区域,然后,充分利用FCN神经网络在语义分割中的优势抽取建筑物特征,最后,结合提取出的建筑物特征训练SVM分类器细化建筑物提取结果,通过3种控制实验,两种对比方法得出以下结论:SLIC分割算法影响初始分割结果;SVM分类器影响建筑物细部提取;FCN特征影响SVM分类器性能。对于特征清晰、遮挡干扰较少的研究区,本文方法能够较好提取影像中的建筑物,查准率、查全率、质量指标均优于对比方法,对建筑物复杂分布的研究区同样能够取得较好的提取效果。     

跨时空观下的遥感应用新视野

遥感是一门应用性极强的现代地球信息学科,在总结分析遥感学科理论发展与遥感应用新特征基础上,进行遥感学科发展与应用理论探索,是推动遥感学科与应用迈上新台阶的重要任务。本文通过对现有遥感学科组成及分类体系的分析,首先提出了一种基于方法论的遥感学科分类新方法,在分析遥感应用中普遍存在的跨时空特征基础上,从遥感应用新视野提出了跨时空遥感的理论,最后结合典型案例剖析了跨时空遥感的应用。跨时空遥感理论的建立顺应遥感学科发展的需要,遥感应用时空观的提出对今后遥感应用具有参考价值。     

高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究

由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。     

一种顾及上下文的高光谱遥感图像端元提取方法

端元提取技术是混合像元分解中重要的步骤之一,传统的端元提取方法仅考虑了像元的光谱信息。本文将数学形态学算子扩展到高光谱空间,并应用到端元提取技术中,可以顾及像元的上下文信息。利用AVIRIS高光谱仿真数据对算法进行了实验验证,结果表明本文算法具有较强的抗噪能力和较高的可靠性。在此基础上,结合徐州地区的EO-1 Hyperion高光谱遥感图像,使用本文算法进行了端元提取应用研究,将实验结果与纯净像元指数、顶点成分分析方法做了对比分析和精度评价,证明本文算法是一种可靠的高光谱遥感图像端元提取技术。