SAR图像纹理特征相关变化检测的震害建筑物提取

SAR图像变化检测是遥感震害信息识别中的重要方法之一,常规的SAR图像变化检测方法主要以强度图像为主,易受图像中地物目标方位变化、表面粗糙度变化和图像中涵盖地物目标信息量庞大的影响。针对震后强度图像变化复杂无规律、纹理特征参数繁多且难优选的问题,以熊本地震益城町区域的ALOS-2数据为例,提出了一种基于纹理特征主成分变换的相关性变化检测方法,该方法首先提取图像的多个纹理特征参量,其次采用主成分变换的方法获取多个纹理特征参量的第一主成分分量,然后计算第一主成分分量的相关性,最后根据实地调查样本统计分类阈值对图像中不同程度震害建筑物进行检测,并与基于强度图像相关性变化检测方法、强度图像差值变化检测方法结果进行了对比。结果表明,基于纹理特征主成分的相关性变化检测方法能够有效地检测不同震害程度建筑物的分布,总体提取精度可达87.2%,高于基于强度图像的两类变化检测方法检测精度,在保持较高提取精度的同时,也有效降低了震害建筑物的错分概率,证明了该方法的可行性,提出的方法可用于震后灾损评估、救援决策制定、指导灾后重建。     

多时相遥感图像相对辐射校正

相对辐射校正是多时相遥感图像处理和分析的前提.本文分析了几种常规的相对辐射校正方法的优缺点,然后在此基础上提出了一种基于小波变换的遥感图像相对辐射校正方法.该方法对源图像小波变换域的低频成分实施辐射变换,并保持高频成分不变,重构的图像具有保持高频信息的特性,因而能够较好地保留源图像中由于地物变化引起的辐射差异.     

基于缨帽变换的农田洪水淹没范围遥感信息提取

针对灾后水中悬浮物质增多和高含水量农作物导致常规水体信息提取方法精度较低的问题,提出了一种基于缨帽变换的农田洪水淹没范围遥感信息提取方法。首先,对灾前、灾后遥感图像进行辐射定标和大气校正。其次,通过缨帽变换获取绿度分量和湿度分量;然后,利用最大类间方差法对湿度分量进行分割,结合绿度分量提取水体信息;最后,叠加农田矢量数据,确定农田洪水淹没范围。以湖南省岳阳市及其附近区域为研究区,从定性和定量两个方面对方法进行精度评价。结果表明,该方法所得结果边界清晰,范围准确,生产者精度和用户精度分别为0.97和0.90。该研究能够为农田灾损评估、洪涝灾害动态监测提供参考。     

遥感影像反立体纠正方法研究

以四川省广元市某区遥感影像为例，尝试了一种基于DEM和IHS变换的遥感影像反立体纠正方法。该方法首先对IHS变换得到的亮度分量I进行滤波处理，将反映地物反射率差异的亮度信息与地形因子信息分离，然后用DEM制作的地形阴影图替换原图像中的地形因子信息，最后进行IHS反变换。试验结果表明，该方法能有效纠正遥感图像上的反立体现象，并基本保持与原图像色彩一致。     

基于Gabor滤波和局部特征点密度的居民区提取

通过对高空间分辨率遥感图像(简称高分图像)中的居民区纹理结构信息的分析,提出了一种基于Gabor滤波和局部特征点密度的居民区提取方法。该方法首先对高分图像进行多方向Gabor滤波,得到多个方向的幅值信息,并通过阈值处理和筛选后处理获取图像的特征点;然后对特征点求取局部密度,获取居民区的范围;再用数学形态学变换进行细微处理,最终提取出图像中的居民区。以World View2真彩色图像为实验数据对不同方法进行验证及对比分析的结果表明,该方法具有较高的提取精度和计算效率。     

小波变换在遥感图像上矿区空间定位方面的分析与应用——以鄂东南铁矿矿区为例

随着社会的发展,人们对自然地物的影响越来越显著,大量地改变了地表的状况,在遥感图像上则表现为灰度值变化剧烈,其中的纹理信息发生改变.在频率域上说,人工改变的区域部分的高频成分比其他区域部分要丰富很多,小波变换能够有效地将其中的高频信息提取出来,用假彩色分割图将其中的异常值明显地表示出来.湖北大冶的铁山矿区分布着六大露天矿区,地表开挖范围广,影响程度大,以该地区为例,分析小波变换在遥感图像上矿区空间定位方面的应用.使用本文介绍的方法处理效果比较明显.矿区位置的确定还需要参考断层分布信息,这意味着使用小波变换进行处理的方法具有一定的局限性.     

一种适用于信号与图像处理的线性多尺度变换方法

以文献[1]的基本思想为基础,对线性塔式变换的理论和方法进行了改进和扩展,提出了一种线性多尺度的图像变换方法,并通过实例对该变换的具体构造方法进行了说明,对其算法的处理效果进行了测试。     

边界处理对解压图像质量的影响

基于小波变换的图像压缩编码是一种很有前景的图像压缩方法。用该方法对图像进行压缩时，在小坡变换中要对边界进行处理。在本文中给出一种小波变换的边界处理方法，使用该方法可使解压图像的质量有明显的改善。     

结合多尺度几何分析和KICA的遥感图像变化检测

为了进一步提高基于独立分量分析ICA(Independent Component Analysis)的遥感图像变化检测精确度,更好地实现地表覆盖的动态监测,将多尺度几何分析和核独立分量分析KICA(Kernel Independent Component Analysis)相结合应用于遥感图像的地表覆盖变化检测。首先利用Contourlet变换、复Contourlet变换CCT(Complex Contourlet Transform)、非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)等多尺度几何分析对土地遥感图像进行多尺度分解;然后对分解后的数据进行核独立分量分析,通过核函数将数据映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的分量;最后将分离后的地表变化分量转化为图像分量,再采用最大类间方差法对变化图像进行分割,实现地表覆盖的变化检测。给出了本文方法和近年来提出的基于ICA、基于KICA、基于小波变换和ICA等变化检测方法的实验结果,并进行了分析和定量比较。实验结果表明,基于多尺度几何分析和KICA的变化检测方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,其中基于NSCT和KICA方法的错判和漏检误差最小,且在边缘细节方面处理得更好,而基于Contourlet变换和KICA方法的检测效率相对较高。     

IMD法在多光谱图像分类中的应用

数学形态学着重于分析和处理图像的几何结构信息.根据这一原理,在图像分类预处理过程中,对各种地物区域的几何结构特点进行分析,构造相应的结构元素,然后对图像进行形态迭代分解法(IMD, Iterative Morphological Decompostion)变换.在变换结果中,地物区域的灰度信息进行了归一化处理,同时区域的几何结构特点和独立地物得到了有效保留.将多光谱图像的IMD变换结果进行分类实验的结果表明,该方法可以有效提高多光谱图像分类的精度和效率,具有较强的适用性.     

USE OF SPACE IMAGERY IN THE FOREST ECONOMY

This paper provides a broad overview of current Soviet applications of remote sensing in the performance of forest inventories and related valuational studies, and in the production of derivative thematic maps—in particular, the photostatistical method of forest inventory based on interactive computer-assisted interpretation of satellite imagery and large-scale air photos. The ultimate future objective is the formation of a unified remote sensing-geographic information system for forest management and inventory purposes that will encompass the entire forested area of the country. Advances in the use of satellite imagery in the monitoring of forest fires, insect infestations, and rangeland deterioration have also been made since the late 1970s. Translated from: Geodeziya i kartografiya, 1986, No. 4, pp. 30–36.     

基于MODIS的重庆森林火灾监测与应用

利用MODIS近红外、中红外及热红外的4个波段监测森林火灾,并提出了以MODIS 7波段为主的高温火点直接判别法和非高温火点综合阈值判别法。2006年重庆市森林火灾监测实践证明,该方法在城市森林火灾监测中是可用的。     

基于CBERS-2数据的新疆天山西部森林资源监测研究

探讨了利用CBERS-2数据监测新疆天山西部森林资源的遥感技术方法。在建立监测指标体系的基础上，通过遥感影像分析和地面调查，采用系统分析的方法提取森林资源信息，分析得出，新疆天山西部森林资源有林地及灌木林地所占比重最大，利用CBERS-2数据开展监测取得了较理想的效果。     

热带森林植被的动态变化遥感监测

本文讨论了以热带森林植被为主体的再生资源的面积动态变化监测。研究中包括两个部分。首先,我们利用多时相遥感图像对大面积的西双版纳州进行地类判读,系统地分析了森林植被的动态变化。其次,利用Landsat MSS和TM数据对自然保护区的动态变化进行了包含无监督分类和归一化差值植被指数分析的数字图像处理,变化分类也相当符合实际。总的实验结果表明,这种监测方法是很有效的,可在再生资源监测中特别是在森林植被监测中加以推广应用。     

Current remote sensing approaches to monitoring forest degradation in support of countries measurement,reporting and verification (MRV) systems for REDD+

Forest degradation is a global phenomenon and while being an important indicator and precursor to further forest loss, carbon emissions due to degradation should also be accounted for in national reporting within the frame of UN REDD+. At regional to country scales, methods have been progressively developed to detect and map forest degradation, with these based on multi-resolution optical, synthetic aperture radar (SAR) and/or LiDAR data. However, there is no one single method that can be applied to monitor forest degradation, largely due to the specific nature of the degradation type or process and the timeframe over which it is observed. The review assesses two main approaches to monitoring forest degradation: first, where detection is indicated by a change in canopy cover or proxies, and second, the quantification of loss (or gain) in above ground biomass (AGB). The discussion only considers degradation that has a visible impact on the forest canopy and is thus detectable by remote sensing. The first approach encompasses methods that characterise the type of degradation and track disturbance, detect gaps in, and fragmentation of, the forest canopy, and proxies that provide evidence of forestry activity. Progress in these topics has seen the extension of methods to higher resolution (both spatial and temporal) data to better capture the disturbance signal, distinguish degraded and intact forest, and monitor regrowth. Improvements in the reliability of mapping methods are anticipated by SAR-optical data fusion and use of very high resolution data. The second approach exploits EO sensors with known sensitivity to forest structure and biomass and discusses monitoring efforts using repeat LiDAR and SAR data. There has been progress in the capacity to discriminate forest age and growth stage using data fusion methods and LiDAR height metrics. Interferometric SAR and LiDAR have found new application in linking forest structure change to degradation in tropical forests. Estimates of AGB change have been demonstrated at national level using SAR and LiDAR-assisted approaches. Future improvements are anticipated with the availability of next generation LiDAR sensors. Improved access to relevant satellite data and best available methods are key to operational forest degradation monitoring. Countries will need to prioritise their monitoring efforts depending on the significance of the degradation, balanced against available resources. A better understanding of the drivers and impacts of degradation will help guide monitoring and restoration efforts. Ultimately we want to restore ecosystem service and function in degraded forests before the change is irreversible.     

基于叶片光谱的森林叶绿素浓度反演研究

准确估测森林叶片叶绿素浓度有助于进一步理解和模拟森林生态系统。基于江西省千烟州试验区主要树种光谱数据和相应叶绿素浓度等化学参量数据,使用高光谱指数和偏最小二乘(PLS)回归方法进行森林叶绿素浓度的反演,对具代表性的几种叶绿素相关的光谱指数进行反演能力评价,构造出表征叶绿素吸收特征的叶绿素吸收面积指数(CAAI),发现TCAR I(改进型的叶绿素吸收比率指数)和CAAI能较好地估测试验区森林主要树种的叶绿素浓度。针对叶片生化参量之间强相关现象,首先使用了叶片生化参量吸收特征分析方法,选定特定波段。然后对叶绿素浓度进行PLS回归估测,并从PLS获得估测模型的结果来评价和解释几种高光谱指数的叶绿素反演能力。     

InSAR影像干涉相关性的遥感应用研究

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)是雷达微波遥感技术的一个新研究领域.以往InSAR遥感应用研究主要集中在通过利用雷达回波信号所携带的相位信息来获取地表高程信息方面.随着InSAR研究的不断深入,干涉相位相关性中所包含的丰富信息越来越受到人们的重视,其应用领域也在不断扩大.本文所提出的基于合成孔径雷达影像干涉相位相关性信息的SAR彩色图像合成方法就是在这一新兴领域上的一个研究尝试.它能将不同类型的地物以不同的颜色直观地显示在图像上,弥补了SAR图像在遥感应用上的不足.该方法非常适合林业资源监测等方面的遥感应用研究.     

TEXTURE OF FOREST COMMUNITIES ON AERIAL PHOTOGRAPHS

The authors discuss a method by which the image characteristics of forest vegetation can be used to determine various valuational characteristics of forest stands through the combination of air photo interpretation and ground surveys at selected training sites. Construction of curves showing changes in image texture and tone occurring at different stages in the growth cycle of a pine forest community are used to estimate the age of a forest stand, and through known relationships between age and other stand characteristics incorporated into yield tables, to approximate such valuational characteristics as mean diameter, mean height, and stand volume. Translated from: Distantsionnyye issledovaniya rel'yefa Sibiri, A. L. Yanshin and V. N. Sharanov, eds. Novosibirsk, Nauka, 1985, pp. 73-78.     

基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测

对被飓风破坏的森林进行变化监测与灾害评估是遥感技术的一个重要应用,遥感影像的特征信息提取对森林遥感监测的效果至关重要。多样性特征结合可以有效提高对森林变化的监测精度。然而,当前的空间信息如纹理特征的获取算法依旧保留着传统的固定式计算模式,一直面临着特征数量和邻域参考范围之间难以均衡的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测方法,首先计算出森林遥感影像变化前后的归一化植被指数差值和增强植被指数差值,并提出了基于复合窗口技术的来提取纹理特征,然后建立了多样性特性结合模型;其次提出了一种基于特征分离的旋转森林改进算法,最终,实现了内泽尔森林在暴风前后的高精度变化监测;另外,还测试了新模型在不同训练样本数量下的分类性能。实验结果表明,相对传统的基于光谱特征和单纯的纹理特征的变化监测方法,本文所提出的方法的整体精度、对变化区域和未变化区域的检测精度至多分别提高了3.68%、6.53%和3.46%。本文的研究方法可以有效提高森林变化监测的性能,为森林灾害评估与森林资源保护提供参考依据。     

利用NOAA/AVHRR资料监测南方林区森林火灾的研究

本文论述了南方林区森林火灾时间分布集中、发生率高、面积小,并以地表火为主的特征;总结了气象卫星资料的林火信息特征和非林火干扰信息规律;研究了建造林火监测专家系统的理论方法,进而提出了林火宏观实时监测系统的总体设计,并建立了以计算机图像处理为基础的、以林火背景数据库支持的、以专家系统为核心的林火监测系统。并利用南方林火模拟实验和历史林火资料对该监测系统进行了改进。最后讨论了林火监测系统改进方向和研究体会。