微机遥感图像应用处理系统

本文详细介绍了我们研制的微机遥感图像应用处理系统。它的硬件部分以四台微机为主,采用分布式联接,组成四个子系统,可供1—4人同时操作,能方便地输入输出多种数据和图像。该系统的软件部分,由对应硬件子系统的四个软件包组成,即磁带机数据采集软件包,图像显示软件包,专题制图软件包及遥感应用处理软件包。作为重点的第四部分软件,是在遥感应用工作者的经验和工作方法的基础上设计的,它收集和综合了各种实用处理方法,比通用的图像处理软件包更具有遥感应用的特色。     

微机遥感图像几何纠正快速算法

本文针对遥感图像数据量大、微机几何纠正速度慢的问题,提出了一种微机遥感图像几何纠正快速算法。该算法采取了行列分离多项式快速运算、自动优化分块分配内存、多波段同时处理等措施,大大提高了运算速度,并且对任意大图像可一次处理,无需分块,使微机遥感图像几何纠正方法完全达到实用要求。文中阐述了算法的技术细节,介绍了算法在微机上的实现和其速度指标。     

利用遥感等资料在微机上建立武陵源旅游资源数据库

为使武陵源这块世界着名的旅游胜地的丰富旅游资源发挥其更大的社会、经济效益,通过遥感方法获得大量的数据资料,并借助微机处理,建立了“武陵源旅游资源数据库系统”.充分地实现了旅游资源的共享,直接为旅游业服务。     

无人机遥感数据处理探讨

本文主要介绍了无人机作为遥感数据来源的优势和无人机遥感数据的特点,同时对无人机遥感数据处理的校正方法进行了阐述,进而总结了无人机作为新的遥感数据来源方向的美好前景。     

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。     

海南岛土地利用的遥感调查与机助制图

海南岛土地利用调查制图在微机空间信息系统支持下,利用经几何校正的TM卫星遥感磁带数据直接转换成数字化地图。本文介绍了这次调查制图的方法,论述了海南岛土地利用现状分类以及各类土地利用的TM影像特征和有关解译标志,进行了面积统计和精度检验,并研究了各土地利用类型的特征。     

适用于机载三维遥感的动态GPS定位技术及其数据处理

机载三维遥感采用动态ＧＰＳ定位技术提供遥感器的空中精确位置,能快速高效获得遥感地学编码图像和ＤＥＭ,雇地中国自行研制、具有独创性的机载三维遥感影像制图系统中的动态ＧＰＳ定位技术特点和要求进行了分析。论述了应用三维遥感的ＧＳＰ定位数据处理和算流程。法     

鄱阳湖地区高光谱遥感数据的定标研究

针对翻阳湖地区的成像光谱仪遥感数据，利用３种不同的定标模型进行了定标反演的研究。结果表明，在所有的３种定标方法中，经验线性定标模型的反演结果最稳定，基本符合实际。     

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。     

遥感教学图像处理系统的设计及实现

介绍了用于遥感教学的微机遥感图像处理系统的设计,以及Ｃ＋＋语言的实现方法,为辅助遥感教学提供了一个比较好的途径。     

投影寻踪学习网络的遥感影像分类

采用投影寻踪(projection pursuit,PP)学习网络方法建立了一种新的遥感影像分类模型。该方法结合了统计学中投影寻踪算法节点函数灵活的非参数估计特点和人工神经网络的自学习功能,具有简捷的网络结构和良好的鲁棒性能。利用苏州市TM影像进行了分类实验,将分类结果与BP神经网络和最大似然法的分类结果相比较,投影寻踪学习网络的分类精度较高,具有一定的实用性。     

微机大面积水稻遥感信息提取研究

本文探讨了大面积遥感图像的区划问题，提出了专题信息提取的最佳波段组合选择方法，实现了基于地理信息系统的遥感图像的分类，同时针对微机遥感图像处理的特点设计了一系列高效处理算法，并在无锡县水稻专题信息提取中得到了应用检验。     

土地利用动态监测与多源遥感数据处理

利用不同时相的SPOT、TM、ETM等多源遥感数据，采用遥感数字图像处理技术，在对遥感图像进行几何精校正、彩色合成、数据配准、数据融合、影像增强处理的基础上，提取土地利用动态变化信息。     

分布式并行计算技术在遥感数据处理中的应用

阐述了遥感影像数据并行处理的结构层次、计算模型、同步通信等问题,实现了在PC机群上对遥感影像线性拉伸的并行处理,证实了其实用性和有效性。     

遥感数据处理中的现代人工智能方法

数字遥感卫星技术和地面数字处理技术开始于20 世纪60 年代, 以1974 年成功发射的陆地卫星和获取的MSS 多光谱遥感数据为标志, 开启了40 多年数字图像处理方法的探索之路, 不断地将遥感数据转化为有用的信息和知识, 在帮助人类勘察资源能源, 增加社会财富积累, 应对自然灾害与全球环境变化, 实现经济社会与自然和谐发展等方面发挥了重要的作用。从20 世纪90 年代开始, 学界针对遥感数据表现出来的非线性问题, 不断探索新的模型, 引入最新的数学成果, 其中遥感数据智能处理算法与系统集成经历了10 多年的积累, 成为现代遥感图像处理方法的重要组成部分。     

兼顾连通性的U-Net网络高分辨率遥感影像道路提取

遥感影像道路提取结果中的断线一方面降低了提取精度,另一方面影响了道路形态完整性,使得提取结果不能直接应用于空间决策与分析。本文基于U-Net网络在高分辨率遥感影像道路提取时全局特征表达的优势,提出一种兼顾连通性的道路断线修复方法完善U-Net网络局部特征表达的劣势。首先,利用数据增强和扩充数据量后的样本数据作为U-Net网络的输入以此训练模型并进行最优模型的道路提取;然后,对提取结果中出现的道路断线以三次多项式曲线拟合的形式进行优化处理。实验表明,与相近网络比较,本文道路提取的精度和形态完整性有了明显的提高,查准率为86.25%,查全率为85.50%,F1-score达到了85.87%。其成果数据能直接地应用于地理决策分析,特别有利于灾后的路径规划,本文提出的方法对道路、电网、轨道、河流等线性地物分类结果中出现类似断线问题具有一定的参考意义。     

自组织网络在遥感土地覆盖分类中应用研究

设计完成和比较了自组织网络的几种算法在遥感土地覆盖分类中的应用,结果表明非监督和监督学习结合方法进行遥感土地覆盖分类,各算法在分类性能上无显著差异,因此可采用算法和较简单的单竞争学习网络,根据最邻近原则进行非参数分类。