基于光能利用率模型的玉米遥感估产研究

农作物长势监测和产量预测对于国家制定相关粮食政策、农业发展等都具有重要的意义,如何获得高效、宏观、精确的估产方法一直是学者关注的重点问题。以吉林省德惠市的玉米作为研究对象,利用光能利用率模型对玉米进行产量估算的研究,并且使用空间数据插值方法中的反距离权重法获得了每月平均温度数据的格网数据。通过玉米的净初级生产力NPP的累计值以及玉米的收获指数来获得最终的玉米产量值,利用验证点实测产量值与估算值的相关性和相对误差进行精度验证,相关系数R^2为0.649 9,平均相对误差值为1.676%,证明基于光能利用率模型的玉米估产在研究区具有一定的可行性。     

基于多时相遥感影像的海岸线变化监测研究

随着社会经济的高速发展,沿海经济带正发生着日新月异的变化,海岸线环境发生了巨大改变。利用遥感技术不受时间、空间限制的特点,研究海岸线变化监测,有利于掌握海岸线分布情况,监测海岸线沿线生态环境。本文是基于多时相遥感影像,开展辽宁省大陆海岸线变化监测研究。     

多时相遥感影像的变化监测方法研究

多时相遥感影像图变化监测已经在国民经济及国防建设领域得到了广泛应用。通过分析同一地域不同时相的遥感图像变化监测提供地物发生变化的信息,对资源环境数据进行更新及利用。论文围绕变化监测中的一些关键理论方法进行了研究。     

多时相遥感影像变化检测综述

近几十年来,多时相影像处理和变化检测是遥感领域一个较为活跃的研究方向。虽然在环境变化监测和检测方面成功的应用有很多,但是从多时相影像及时提取地球环境和人类活动的动态信息仍匝临很多挑战。近年来,随着新型遥感平台和传感器的发展,在克服技术障碍方面取得了很大进步。历史影像档案提供范围的扩大也使得长期变化检测和建模成为可能。这些发展推动了更先进的影像处理方法的开发和处理时间维度影像数据新方法的研究工作。本文回顾了多时相数据处理和变化检测的发展现状。作者首先对地球表面环境变化的性质进行了分析,从四个方面总结了遥感变化检测技术的发展,包括变化检测影像预处理、变化检测方法和途径分类、遥感变化检测方法和多时相影像处理的准确度评估。文章试图在先验知识的基础上从多源数据、集成处理和智能方法角度提出综合解决方案。为促进遥感影像变化检测技术的深入研究,本文还指出了变化检测所面临的挑战和可能的对策。     

多时相遥感变化检测的动态贝叶斯网络研究

动态贝叶斯网络是20世纪90年代在贝叶斯网络基础上发展起来的、利用时序动态数据产生可靠概率推理的新方法，动态贝叶斯网络为实现遥感变化检测从静态到动态分析提供了一种新的途径。在实现了贝叶斯网络遥感数据分类的基础上，把握发展动态，探索了利用动态贝叶斯网络对多时相多特征遥感数据进行变化检测的问题。以北京东部地区1994年、2001年和2003年5月Landsat TM遥感数据为例，介绍了利用动态贝叶斯网络进行多时相遥感变化检测的基本过程。实验结果表明：动态贝叶斯网络算法可以一次性输入和处理多个时相的遥感数据，并通过概率和有向无环图表达了不同时间片段之间特征和状态变化的关系。     

多时相遥感数据融合方法

遥感数据的融合目的是优化信息, 改善目标识别的图像环境, 增加解译的可靠性。为了利用不同时相遥感信息进行信息增强和变化检测, 加强对遥感连续观测信息的理解和挖掘, 发展多时相数据的高效分析方法在未来几年内是一个重要急迫且富有挑战性的课题。对多时相遥感数据融合的最新成果进行了阐述, 并对多时相数据分析的未来发展趋势进行了进一步的探讨。     

多时相遥感影像变化检测方法综述

遥感影像变化检测一直是国际遥感领域研究的热点和难点,尽管各国学者对变化检测问题进行了大量深入的研究,但是目前尚未出现一种普适性强、适用于所有情况的通用方法。随着遥感对地观测技术的快速发展和应用,变化检测技术体系也在不断地发展和演化。回顾了多时相遥感影像变化检测技术的发展历程,对多时相遥感影像变化检测方法的分类体系进行了归纳总结,从变化检测预处理、变化检测方法、精度评价3个方面详细总结了变化检测研究的最新进展,并指出了变化检测面临的核心困难及可能的应对措施,以期推动遥感影像变化检测研究更加深入的发展。     

多时相遥感影像的变化检测研究现状与展望

变化检测作为摄影测量与遥感领域的研究热点之一,也是人工智能体系中极具研究价值的技术分支。二者的快速发展与深度融合,已使海量、复杂和多样的遥感数据快速智能化处理成为可能,广泛应用于资源监测、城市规划、灾害评估等诸多领域。随着遥感技术和计算能力的不断革新,变化检测体系也在不断发展和演化。本文主要从几何和语义两个角度对变化检测方法进行了分析和归纳总结,重点分析了几何信息的利用方式及深度神经网络的特征融合方式,随后总结了常用的变化检测公开样本数据集,最后对当前变化检测应用中遇到的核心问题及未来发展趋势进行了梳理与展望。     

多时相遥感数据对城市热岛效应的研究——以西安市为例

热岛效应是影响我国城市环境的重要因素,本文基于多时相的Landsat 7 ETM+和Landsat 8 TIRS影像,对西安市2002年和2013年的土地进行分类以及地表温度反演,在此基础上将土地分类影像图和温度分割影像图进行叠加,分析了不同的土地利用类型温度差异、下垫面的空间结构与热场分布的关系以及热场的分布变化与城市变迁的关系。结果表明:不同的土地利用类型的物理属性和生物学属性差异是造成城市热岛效应的内在原因,下垫面空间结构的差异是造成城市热岛效应的外在原因,城市热场的动态变化方向与城市的变迁方向具有一致性。     

多时相遥感影像辐射归一化方法综述

多时相遥感影像的辐射归一化是进行变化检测或拼接不可缺少的步骤。本文从绝对辐射归一化和相对辐射归一化两个方面对现有的多时相遥感影像辐射归一化方法进行了总结。对各种辐射归一化方法进行了剖析,并指出了这些方法的优缺点和适应性。最后对多时相遥感影像辐射归一化方法未来的发展进行了展望。     

基于自适应参数估计的多时相遥感图像变化检测

提出一种基于自适应参数估计实现多时相遥感图像的变化检测算法.首先应用分层Markov随机场模型建立多时相差分图像的统计模型;然后通过非监督的迭代自适应参数估计实现差分图像的分类,从而检测出变化的像元.在每次参数估计过程中,先将上次估计出的参数用于最大后验估计实现差分图像的分类,然后根据分类结果再对参数进行修正,并将修正后的参数用于下一次迭代分类,如此循环迭代,能够自适应地完成差分图像的参数估计与分类.     

基于关系数据库技术的遥感影像数据建库研究

以OracleGeoRaster和ArcSDE为例,论述了基于扩展的面向对象关系数据库进行遥感影像建库和 基于中间件技术进行遥感影像建库的数据模型、数据存储方式、空间索引、数据管理与维护等问题。对遥感影 像建库实施的数据分块、影像金字塔的构建、数据压缩处理等具体问题进行了实验研究。     

小波变换在遥感图像压缩中的应用

基于遥感数据的大信息量、大容量和越来越高的分辨率对图像的存储和传输提出的更高要求,有效的图像压缩就显的特别重要。在综合比较了各种压缩编码算法的基础上,结合遥感图像本身的特点和对小波变换性质的深入分析,选择了基于小波变换的遥图像压缩方法。     

水稻单产遥感估测建模研究

本文系统扼要地总结了统计、气象、农学和光谱等估产模型,以及水稻遥感估产农学机理等主要研究结果,并在建立的多种估产模型中,重点介绍了具有应用前景的光谱估产与水稻生长模拟估产的复合模型。     

基于HOT影像优化的遥感影像去雾算法

针对BSHTI和IBSHTI两种算法对卫星影像云雾校正后,地表的色调和纹理等细节缺失严重的问题,提出OIBSHTI算法对IBSHTI算法得出的雾厚度图像进行地表信息削减。通过填洼算法去除暗色区域,并引入纹理和边缘信息等进行优化处理,在彻底去除云雾的同时保留地表的色调和纹理,特别是蓝色或红色建筑物房顶的校正效果较为明显。     

遥感影像分类的归类学习方法

遥感影像分类专家系统是遥感分类研究中的一个重要发展方向,然而,传统的统计模式识别法和人工神经网络分类法除了能完成具体的影像分类外,不能提供易于被人类理解的分类知识,文中介绍一种基于扩张矩阵的示例学习方法,并将其应用于遥感影像分类知识的自动获取。     

航空遥感影像的变化检测

针对以农田为主的某地区的航空影像,利用图像差值和比值法分析比较了取不同阈值时的变化检测效果;最后采用实际的航空影像进行实验比较,证明使用两种方法集成的检测结果比单独使用其中一种更准确.     

改进利用蚁群规则挖掘算法进行遥感影像分类

基于ant-miner算法,提出改进蚁群规则挖掘算法.首先,从信息素浓度增加项、信息素挥发系数两方面,改进信息素浓度更新策略;其次,在算法求解中,引入变异算子,有效加快进化过程,缩短计算时间,获得较好的分类规则.以长沙市城区2006年TM影像为试验数据,在分类试验中对算法进行了验证.结果表明,相对于ant-miner和决策树方法而言,改进蚁群规则挖掘算法能挖掘出规则数目更少、形式更简单的分类规则,同时缩短计算时间,从而能够提高分类精度和效率.     

基于遗传优化的分段线性影像增强

影像增强对于弥补影像对比度和清晰度的退化是非常有效的.本文在分析几种典型影像增强技术优缺点的基础上提出了一种新的影像增强技术.该技术首先将传统的分段线性增强算子修改为带参数的算子,然后用遗传算法对这些参数进行自适应动态调节以获得满足问题需要的增强结果.试验验证了该思想的合理性和有效性.与传统的影像增强技术相比,该技术明显具有较高的自动化与智能化水平.