增强型空间像元分解时空遥感影像融合算法

高空间、高时间分辨率的遥感影像对地表与大气环境的实时精细监测具有重要作用,但单一卫星传感器获取的遥感影像存在空间与时间分辨率相互制约的问题,时空融合技术发展成为了低成本、高效生成满足不同应用需求的高时空分辨率遥感影像的有效手段.近年来,国内外学者提出了大量的时空融合算法,但对于复杂的地物类型变化的空间细节修复仍存在挑战...     

基于SVM和PWC的遥感影像混合像元分解

支持向量机与两两配对方法结合可分解遥感影像混合像元.首先支持向量机的输出值转化为两两配对的后验概率,再由两两配对的概率值求得多类后验概率,最终像元所属类别的后验概率作为地物的组分信息.利用多波段遥感数据验证了此方法的可行性,并将结果与线性分解模型进行比较.结果表明,SVM与PWC结合进行混合像元分解在准确性方面优于一般线性模型的精度,并且此方法可用于图像分类中.     

端元可变非线性混合像元分解模型

遥感影像中混合像元普遍存在。端元固定的情况下对混合像元进行分解,很难高精度地识别影像地物。本文基于支持向量机,提出了端元可变的非线性混合像元分解模型。首先,通过构建多个支持向量机获取每个像元的优化端元集,在优化端元集的基础上运用支持向量机与两两配对方法相结合的算法获取像元组分。试验结果表明,本文提出的方法效果优于传统的多端元光谱分解法。     

用多角度POLDER数据验证互易原理在遥感像元尺度的适用性

利用ＡＤＥＯＳ－ＰＯＬＤＥＲ多角度遥感数据,从统计意义出发,对光照与观测角度互易的观察对进行考察,发现在ＰＯＬＤＥＲ数据中存在不可忽略的不互易现象,以文中定义的不开易度来衡量,可见光波段不互易度可达１．０,红外波段不互易度可达０．３。两个方向上计算ＮＤＶＩ的偏差可达０．２。分析了不互易度与ＮＤＶＩ和海拔的相关性,发现不互易性与地表的复杂程度有一定的相关性,并提出地物光谱反射弱的数据不互易度大的假设     

混合像元线性分解的精度估算

遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点。混合像元线性分解技术是进行高光谱影像处理的常用方法。本文针对混合像元线性分解的基本原理与算法作了简要分析,并通过实验的方法估算了混合像元线性分解模型的精度。     

基于混合像元分解的水体遥感图像去云法

大型内陆水体的遥感图像中往往存在着不均匀薄云或者是气溶胶的影响，由于种种原因，传统的大气辐射校正算法无法消除这种不均匀影响，这就给遥感图像的大气校正带来了很大困难。由于水体属于低反射率地物，这种薄云或者气溶胶的不均匀性带来的误差，极大地降低了水体遥感图像的信噪比，进而影响水体信息遥感提取精度。根据部分太湖地区的遥感图像和地面实测数据，作者以一种新的思路来尝试解决这个问题。该方法充分考虑了水气环境的特点，把水体像元光谱看作水、污染物和气溶胶（薄云）等光谱的混和。基于混合像元模型，该方法有效地消除了薄云和气溶胶的影响，可使我们通过遥感手段更加精确地提取水质信息。     

基于深度学习的高光谱遥感图像混合像元分解研究综述

高光谱遥感是以成像光谱学为基础发展起来的一项综合性遥感技术,它能够同步记录成像区域内地物的空间信息和光谱信号,故而也称为“成像光谱遥感”。高光谱遥感所获取的数据称为“高光谱遥感图像”,相较于传统的遥感数据,高光谱遥感图像具有光谱分辨率高和“图谱合一”的特点,目前已成为遥感工程应用中的重要支撑数据之一。然而,受空间分辨率限制,混合像元（即某一像元内包含多种类型的地物）问题始终限制着高光谱遥感在精细化地物信息提取工作中的作用。混合像元分解（“解混”）是现阶段处理混合像元问题最有效的分析方法,旨在从亚像元角度出发,获取像元中纯净的光谱信号（“端元”）,并分析出各类端元在像元内所占的比例（“丰度”）。在遥感领域,为实现地物信息精细化解译,目前已发展出不同类型的解混方法,在一定程度上解决了混合像元问题对遥感定量化分析的制约。如今,随着深度学习的发展,越来越多的先进理论和工具被用于处理混合像元问题,发展出了一类基于深度学习的新型解混方法。这些新方法以光谱混合模型为桥梁,用深度学习方式来解译光谱混合现象。相比于传统的解混方法,基于深度学习的解混方法在隐藏信息的挖掘和利用方面更具优势,对先验知识依赖程...     

元胞自动机的遥感影像混合像元分类

通过对元胞自动机理论的研究,提出元胞自动机的遥感影像混合像元分解模型。利用多波段遥感数据验证混合像元分解算法的可行性,并将结果与线性分解模型进行比较。结果表明,元胞自动机混合像元分解模型在分解的准确性方面,明显优于一般线性模型的精度。最后,将分类结果与传统的监督分类算法比较,得出元胞自动机的混合像元分解模型明显优于监督分类精度的结论。     

高光谱遥感图像亚像元信息提取方法综述

高光谱遥感图像光谱分辨率高、波谱连续、图谱合一,这为精细地物分类、探测和识别提供了数据基础。然而,由于高光谱遥感图像空间分辨率的局限性及地物场景的复杂分布,混合像元普遍存在于高光谱遥感图像。混合像元是高光谱遥感图像精细信息提取与分析中的难点。解决混合像元问题,实现亚像元级信息的提取与分析是近年来高光谱遥感图像解译的热点和前沿。本文系统梳理了高光谱遥感图像亚像元信息提取的主要研究内容,具体从混合像元分解、亚像元制图及亚像元目标探测3个研究方向综述了经典方法,并对国内外相关方向的研究进展、发展前沿及主要挑战进行了分析与评价,最后分析讨论了高光谱遥感图像亚像元信息提取研究在模型构建、优化求解及与应用结合等方面的研究趋势及方向。     

顾及混合像元分解的遥感图像光谱模拟

基于尺度下降理论,利用高时间分辨率的MODIS遥感影像数据,结合同时间段高空间分辨率的ETM+遥感影像及其分类数据,应用混合像元分解技术,获得了不同时间段的MODIS子像元类别反射率数据。通过类别反射率与像元反射率间的关系模型,以原有的ETM+影像的像元反射率和时间序列的类别反射率,模拟出具有高时间分辨率与高空间分辨率特征不同时间段的模拟影像,实现了遥感影像地物类别反射率在时间上和空间上的细化。通过计算模拟影像与真实影像的相关系数,以及比较模拟影像与真实影像生成的NDVI影像,验证了该方法的有效性。     

基于混合像元分解理论的路域植被等量水厚度遥感反演

为削弱混合像元对植被参数反演的影响,提出了基于混合像元分解理论反演路域植被等量水厚度的方法。利用PRO4SAIL模型正演获得的高光谱窄波段数据,模拟Landsat 8遥感影像宽波段植被冠层光谱数据,并进行等量水厚度的敏感植被指数的筛选;对覆盖研究区域的Landsat 8遥感影像进行线性混合像元分解,获取更加精确的植被冠层光谱反射率;同时,利用支持向量机构建等量水厚度估测模型,实现对路域植被等量水厚度的遥感反演。研究结果表明,利用混合像元分解后得到的植被冠层光谱参与模型反演得到的路域植被等量水厚度更加符合实际情况,为遥感影像反演植被参数提供了有效数据。     

一种改进边缘与纹理信息的遥感影像融合算法

针对IHS变换的影像融合易产生光谱扭曲(颜色失真)的问题,文章提出了一种基于IHS变换与Bandelet变换相结合的遥感影像融合算法,利用Bandelet变换能很好捕获原始图像的边缘与纹理的特性,获取更好的彩色图像特征信息,达到最佳逼近效果:对多光谱影像Mul做IHS变换并提取I分量,通过对I分量与高分辨影像Pan做Bandelet变换,并对其几何流和Bandelet系数采用不同融合规则,再由IHS逆变换实现图像融合。实验结果表明,基于IHS与Bandelet的融合算法较IHS法在获取更丰富影像边缘细节特征信息的同时,光谱扭曲(颜色失真)现象也明显减弱,并获得了较好的人眼视觉效果,其中三角IHS与Bandelet融合的效果较好。     

遥感数据融合的进展与前瞻

数据融合是提升遥感影像应用能力的重要手段,一直是遥感信息处理与应用领域的研究热点。本文系统综述了遥感数据融合的进展与前瞻:首先对数据融合的层次与分类进行了总结和归纳,将遥感数据融合划分为同质遥感数据融合、异质遥感数据融合、遥感—站点数据融合、遥感—非观测数据融合4大类;在此基础上,重点针对时—空—谱光学遥感数据的融合,从多视超分辨率融合、多尺度融合、空—谱融合、时—空融合、时—空—谱一体化融合等方面进行了详细阐述;最后总结了遥感数据融合的前瞻研究方向,包括时—空—谱一体化融合的拓展、空天地观测数据的跨尺度融合、传感网环境下的在线融合、面向应用的融合方法等。     

像素级和对象级高分辨率遥感图像变化检测分析

高分辨率遥感图像具有丰富的纹理信息,而像素级变化检测方法主要分析图像的光谱信息,导致将像素级变化检测方法用于高分辨率遥感图像具有一定的局限性.因此,本文提出了一种像素级与对象级相结合的高分辨率遥感图像变化检测方法,解决了像素级与对象级变化检测方法中存在的椒盐现象、误检等问题.首先,结合高分辨率遥感图像的多维特征,构建遥...     

多源遥感影像融合在哈大齐土地利用分类中的应用

随着遥感技术的发展,同一区域的多源遥感影像数据越来越丰富。以哈大齐为例,利用ETM+和SPOT-5数据探讨不同遥感信息融合在土地利用过程中的处理方法,比较不同融合算法在土地分类中的差异,并进行定性和定量比较。为有关部门进行土地规划、管理提供科学依据有着十分重要的意义。     

结合数据融合与特征选择的遥感影像尺度多样目标检测

基于深度神经网络模型的遥感影像地物检测取得了巨大成功,很大程度上得益于大规模数据集的支撑。但是,从现有遥感影像数据集本身来看,不同类别地物的数量分布不一致,同类地物对象以不同尺寸大小呈现,是导致地物样本的尺度不均衡问题的直接因素。对此,本文采用数据集内影像加权融合与地物多尺度特征选择的策略来缓解该问题。首先,将数据集内两张影像的像素值进行加权并得到融合后的影像,从而使不同类别地物样本更加均衡且具有较高的背景多样性;其次,通过选择合适尺度的特征图预测相应尺度的目标类别,且允许同一尺度目标在相邻特征图上进行预测,这样使模型能根据目标尺度进行训练;最后,基于目标中心区域的特征图预测目标边界框,预测的边界框更符合目标本身的尺度。通过在两个遥感数据集上分别进行实验,表明训练的模型在对复杂背景下的类别不均衡目标的识别更加准确,能够适应遥感影像下不同尺度目标的识别。     

一种利用高光谱像元分解技术提取水体边界的方法

针对水体边界混合像元导致的精度损失问题,提出了一种基于高光谱混合像元分解的水体边界提取方法。该方法结合高光谱影像水体边界混合像元特有的光谱特征,削弱诸多因素对水体边界像元识别的影响,获取水体边界混合像元,降低了混合像元分解的计算量。通过混合像元的高精度分解及水体边界像元分割,进一步逼近水体的真实边界,能显著提高水体边界界定的精度。试验结果表明:用该方法进行水体提取,精度明显优于水体指数法,略优于支持向量机法,总体精度为93.86%,Kappa系数为0.87。     

遥感高时空融合方法的研究进展及应用现状

针对遥感图像的"时空矛盾",评述了当前解决这一问题最主要的方法即遥感时空信息融合的方法,包括基于变化模型的融合、基于重建模型的融合以及基于学习模型的融合。通过分析各个模型的研究现状,指出了每种模型方法的优劣,特别重点介绍了影响较大的自适应时空融合方法的理论以及对其的改进算法。同时本文总结了当前时空融合模型在长时间序列模拟以及大区域数据集生成等方面的实际应用的效果,以及分析了影响时空融合结果的主要因素。最后基于这些问题和影响因素提出了今后时空融合模型发展的目标和方向。     

Contourlet方向区域相关性的遥感图像融合

对遥感图像经Contourlet变换后的高频子带系数分布的方向特征进行统计分析,发现遥感图像经Contourlet变换后高频系数的分布具有较强的方向区域特征,在此基础上,提出一种基于Contourlet系数方向区域相关性的遥感图像融合算法,该算法首先对多光谱图像经IHS变换后的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,然后以多光谱图像亮度分量的低频信息作为融合图像亮度分量的低频信息,通过计算并比较全色图像的高频系数和对应的多光谱图像亮度分量的高频系数的方向区域匹配度确定融合图像亮度分量的高频信息;最后经过Contourlet逆变换和IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法在提高融合图像空间分辨率的同时能够更好地保留原始多光谱图像的光谱信息,与传统遥感图像融合算法相比,该算法具有较好的融合图像信息熵和清晰度,具有一定的实用性。     

最小二乘混合像元分解的端元丰度信息提取研究

针对无约束最小二乘混合像元分解算法提取地物端元丰度出现的局限性问题,通过野外实地采集的地物光谱数据建立研究区典型的地物波谱库,以Landsat OLI影像作为主要数据源,在经过Gram-Schmidt(GS)影像融合的基础上,利用纯净像元指数(PPI)及基于几何顶点的端元提取技术提取研究区典型地物端元,最后通过完全约束的最小二乘混合像元分解算法完成对研究区典型地物端元丰度的提取。结果较好地解决了无约束最小二乘混合像元分解算法提取的端元丰度信息出现负值的情况,并且提高了典型地物丰度信息提取的精度。完全约束最小二乘混合像元分解算法的RMSE误差均控制在0.174 913左右,在很大程度上提高了混合像元分解精度及实用性。