多源遥感影像的去云层处理

针对多源遥感影像的云覆盖问题，提出了利用多项式改正算法，以实现不同遥感影像之间的局部影像替换，从而满足去除目标影像上云覆盖的要求。     

利用PixelGrid系统处理多源遥感影像方法研究

随着科学技术的快速发展,人们对于高性能计算技术的需求日益迫切,大规模数据并行处理的集群式系统实现技术开始逐步成熟。我国已对该项技术进行了深入研究,并将其应用到遥感影像处理技术当中,形成了集群式数字摄影测量系统Pixel Grid。相对于传统的摄影测量及遥感影像处理过程,集群式系统整合资源、集成技术,大大提高了数字摄影测量以及遥感影像数据处理乃至空间信息提取的处理效率。这也是目前遥感影像处理技术发展的重要方向之一。     

多源遥感影像融合

遥感影像融合能富集同一地区不同数据源的信息大跨度波谱特性影像数据的融合,提供了有关各单个传感器的互补信息,使分类更精确;大跨度空间分辨力影 融合,有利于改善２多光谱影像的度,增强特征提取和目视判读能力,能有效地用于变化监测。     

多源控制遥感影像快速处理技术及应用

丰富的高精度基础地理信息的积累,为遥感影像快速正射纠正提供了控制源,本文从常用的正射影像、数字高程模型及立体基准网数据出发,设计了基于多源控制的遥感影像快速处理技术路线,并进行了试验验证,为遥感影像快速处理提供了思路。     

基于Bayes融合法的多源遥感影像分类

提出了顾及各类数据源成像模型，上下关系模型的可靠性的基于Ｂａｙｅｓ融合分类的方法，并采用该方法对ＬａｎｄｓａｔＴＭ和航空ＳＡＲ影像进行了土地利用分类试验。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％。     

多源高分辨率遥感影像自动匹配算法

提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。     

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     

多源遥感影像数据的融合方法探讨

在分析和总结多源遥感影像数据融合的基础上,探讨了多源遥感影像数据融合的层次、模型、结构及其特点.归纳总结了多源遥感影像数据融合方法,目的是提高多光谱影像分辨率的同时保持色调不变,从另一个角度理解为在已知低分辨率多光谱影像和高分辨率全色影像的基础上,模拟生成高分辨率多光谱影像.本文介绍了遥感影像融合技术,系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其应用.     

多源遥感影像数据融合方法探讨

在简要分析几种常用多源遥感图像融合方法的基础上,着重探讨了基于小波变换融合方法的特点以及小波变换与其他方法相结合使用的优势,为相关工作提供借鉴。     

多源遥感影像融合在城市地图快速更新中的应用

当前采用遥感技术可以获得同一地区用不同传感器，在不同空间、不同时间、不同波谱分辨率的遥感数据。充分利用这些数据，把不同的遥感数据和非遥感数据融合在一起应用，可以有效地提高城市地图更新时效性和精度。     

基于光谱及几何信息的TM图像厚云去除算法

为了去除厚云及其阴影对光学遥感图像的影响,以TM图像为实验数据提出一种基于光谱及几何信息的去厚云算法.在分析单图像云区多光谱特征及对比多时相图像光谱特征的基础上,首先检测光谱特征明显的厚云,依据云和云影成对出现的成像几何关系,按确定的方位和距离搜索云影;然后采用数学形态学的侵蚀与膨胀算法对云区边缘进行碎片去除及填补、合并处理,使其准确反映图像中受云影响的数据总量;最后利用光谱线性回归匹配后的参考图像替换目标图像中的云区,达到去云目的.实验结果表明,上述算法去厚云效果显著,能够有效排除水体及地形阴影对云影识别的影响,具有快速、简单、实用性强的特点.     

基于GIS的RS影像处理分析技术分类方法探讨

GIS与RS有着紧密的关系和很强的互支持性,在GIS与RS集成下,研究遥感影像分类与判读出现的新特征,归纳遥感影像分类分析的四种主要模式,对于两者更好结合有重要意义。     

基于方向加权二维多级中值滤波的遥感图像处理方法

遥感图像受各种因素的干扰而影响解译精度。根据人类视觉和认知心理学的特点，在遥感解译过程中需要对遥感图像进行增强处理。本文结合机器视觉、图像处理领域在图像增强方面已经提出的一些方法，采用方向加权二维多级中值滤波方法进行图像处理。该方法突出了视觉处理目的，减少了运算量，达到了令人满意的增强效果，在原始图像比较复杂的情况下，可以改善、提高后期图像处理过程，如图像分析(解译)的正确性和有效性，为遥感图像解译提供良婷的增强图像。同时该方法还可以很好地抑制图像噪声，突出边缘信息，达到了增强图像的目的。     

遥感影像正射纠正的GPU-CPU协同处理研究

提出了一种基于CUDA的遥感影像正射纠正GPU-CPU协同处理方法,以实现重采样操作的GPU细粒度并行化。根据GPU的并行结构和硬件特点,采用执行配置优化技术提高warp占有率,利用共享存储器优化减少对效率低下的全局存储器中坐标变换系数的重复访问,通过纹理存储器代替全局存储器优化对原始影像数据的访问。实验结果表明,并行算法能够充分发挥GPU的并行处理能力,利用GeForce 9500 GT显卡,对大小为6 000像素×6 000像素的全色影像进行多项式纠正对比实验,最邻近灰度内插重采样和双线性灰度内插重采样的最终加速比分别能够达到8倍和10倍以上。     

遥感技术在广州市城市绿地系统总体规划中的应用

着重论述了地理信息系统技术和遥感卫生图像处理技术在广州市城市绿地系统总体规划工作中的应用，详细介绍了如何以地理信息系统技术和遥感技术提取城市现状绿地数据。介绍了遥感技术在广州市区的热场和热岛效应信息处理中的应用，并对广州市的时间系列变化信息做了科学的分析。     

基于GPU并行处理技术的影像畸变差修正

分析了利用GPU并行处理技术实现畸变差修正的可能性及任务分配方法,提出了基于GPU的数码影像畸变差修正算法流程,验证了算法的可行性和高效性。     

基于数字图像处理技术的建筑裂缝测量研究

提出一种建筑裂缝测量方法,即利用普通数码相机采集裂缝数字图像,经过图像预处理、图像分割、像素标定、宽度测量,完成建筑裂缝测量。本文利用Matlab实现该种建筑裂缝测量方法,并通过在理想状态下进行的模拟试验结果,证明该测量方法能达到实际建筑裂缝监测工程中的精度要求。     

战场环境可视化中多源遥感影像数据处理

介绍了将多源遥感影像数据应用于战场环境可视化之前的主要预处理方法,如影像金字塔生成、纹理数据结构准备、纹理快速调用等。该过程中所用到的小波变换、四叉树数据结构与细节层次算法等关键技术,能够有效地提高战场建模的真实感和效率。     

战场环境可视化中多源遥感影像数据处理

介绍了将多源遥感影像数据应用于战场环境可视化之前的主要预处理方法,如影像金字塔生成、纹理数据结构准备、纹理快速调用等.该过程中所用到的小波变换、四叉树数据结构与细节层次算法等关键技术,能够有效地提高战场建模的真实感和效率.