地理国情普查中卫星遥感影像处理方法研究

在山西省地理国情普查实验区朔州市资源3号卫星遥感影像数据的处理中,需要使用多种软件处理遥感影像数据。本研究结合多种处理流程和技术方法,通过对处理后的影像数据分析比较,找到了卫星遥感影像数据处理的最佳途径,重点分析了卫星遥感影像的纠正方法,为在地理国情普查工作中提高多源卫星遥感影像数据处理效率和质量进行了有益探索。     

智能遥感深度学习框架与模型设计EI北大核心CSCD

近年来,随着遥感技术的快速发展,遥感对地观测数据获取量与日俱增。在对海量遥感数据的特征提取与表征上,基于深度学习的智能遥感影像解译技术展现出了显著优势。然而,遥感影像智能处理框架和信息服务能力还相对滞后,开源的深度学习框架与模型尚不能满足遥感智能处理的需求。在分析现有深度学习框架和模型的基础上,针对遥感影像幅面大、尺度变化大、数据通道多等问题,本文设计了嵌入遥感特性的专用深度学习框架,并重点讨论了其构建方法,以及地物分类任务的初步试验结果等。本文提出的智能遥感解译框架架构将为构建具备多维时空谱遥感特性的深度学习框架与模型提供有力支撑。     

A Multispectral Remote Sensing Data Spectral Unmixing Algorithm Based on Variational Bayesian ICA

Mixed pixel is a key issue in medium to coarse resolution remote sensing image, and it seriously restricts the remote sensing classification. This paper presents an Independent component analysis (ICA) algorithm based on the variational Bayesian (VB) methods, named VBICA, for spectral unmixing in multispectral remote sensing image. The model assumes that the mixed pixels to be separated are given as linear mixtures. The matrixes of linear mixtures are assumed to be unknown. In the Bayesian framework, the endmember and abundance have finally been achieved with Bayesian inference and approximate variational algorithm. The proposed method is evaluated and tested on a numerical simulative image from the noise resistance, area size, pixel purity, estimated number of endmembers and real multispectral remote sensing image of 100?×?100 pixels. Experimental results on simulated image demonstrated that compared to the Fast ICA algorithm, the proposed algorithm can give more accurate results, and the validity of the proposed algorithm is verified by the real multispectral remote sensing image of the similarity on spectral curves, average similarity and ground objects distribution maps.     

遥感影像与POI数据相结合的城市建成区提取适用性研究——以沈阳市为例

城市建成区的发展状况是地理国情监测的重要内容,本文基于遥感影像数据和POI数据对城市建成区进行提取,针对二者的适用性问题进行了研究。试验以沈阳市为研究区域,在研究区域内选择2016年遥感影像数据和POI数据作为数据源进行对比分析。首先,对遥感影像数据和POI数据进行预处理;其次,通过监督分类的方法对遥感影像进行建成区的提取;然后,采用核密度估计法分析POI数据并提取出建成区;最后,利用叠加分析法对比分析这两种数据的适用性。试验结果表明：使用遥感影像数据作为数据源可以较为全面客观地反映城市建成区的发展现状;利用POI数据提取出的城市建成区具有较强的经济属性,能够很好地反映出城市中的经济活跃区。     

基于遥感影像的土地利用变化检测

随着遥感科学技术的发展、各种遥感数据的累加以及遥感变化检测研究的深入,基于遥感影像的土地利用变化检测手段也日新月异。本文主要阐述利用不同的遥感影像处理方法对不同影像之间的土地利用变化进行检测,同时利用影像融合对比法、影像差值法、主成分分析法(PCA法),以及影像分类法等遥感影像处理方法,对同一地区前后不同时相的土地利用变化检测效果进行精度对比,并总结出不同检测方法在不同条件下的检测效果。     

朱诺斑岩型铜矿床外围遥感找矿预测

基于ETM+遥感数据源,利用ENVI遥感图像处理软件对云、雪被、第四系、水体、阴影等进行了掩膜;采用特征主成分分析技术对西藏自治区朱诺斑岩型铜矿床及其外围地区开展遥感羟基和铁染矿化蚀变信息提取,并进行了地质解译。据此圈定找矿远景区,为朱诺铜矿床外围地区开展找矿工作提供了先决条件。     

遥感影像并行处理的数据划分及其路径优化算法

研究了一种基于数据划分的遥感影像并行处理的路径优化算法,用于解决将并行技术应用于海量遥感影像分布式存储和处理领域时其处理模型所具有的多路可达性所引起的路径动态、最优选择问题。在栅格数据可分解性分析及并行模型数据态、元素、相对信息量和映射等8个基本定义和6个性质的基础上,给出并行处理一般数学模型。以该模型为基础获得在一般并行处理情况下,以平均计算代价变量的比值作为控制横向并行与纵向并行选择方式的标志,并进一步给出四叉树索引并行生成、基于四叉树的目标检测并行处理等具体示例。最后,通过试验验证了算法的有效性,分析了算法的特点及影响因素。     

基于小波-HIS的遥感影像融合方法技术研究

小波是建立在泛函分析、调和分析、傅立叶分析基础上的时频原子,在时域、频域同时具有良好的局部化特性和多分辨率特性。遥感影像融合是遥感影像处理中的重要环节,是人们处理多源遥感影像数据的主要手段之一,而融合方法的选择对融合结果来说至关重要。将传统的融合方法与小波结合已经成为研究的热点,本文将小波变换与HIS融合方法相结合,并...     

基于ENVI的MODIS数据预处理方法

基于ENVI遥感影像处理软件,选取湖北省MODIS数据,经预处理得到可以进一步分析的湖北省MODIS数据,重点讲述了应用ENVI软件对MODIS数据进行遥感影像预处理的方法和流程,为区域农业遥感数据库建设提供遥感数据处理方法支撑。     

高光谱图像稀疏信息处理综述与展望

高光谱成像技术具有光谱连续、图谱合一,能够以较高的光谱诊断能力对地物目标进行精细化解译,可以大幅增强地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感图像丰富的空间、谱信息,进行观测目标地物的精细化解译,成为近年来遥感领域的研究热点和前沿领域,并在多个相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。本文结合高光谱图像成像特点,对基于稀疏表示理论的高光谱图像处理与分析方法进行综述,概括了高光谱图像处理与分析主要研究,并对各个研究领域与方向进行分析和评价,最后对各研究领域发展提出建议和展望。     

光学遥感影像智能化处理研究进展

随着对地观测技术的发展,海量遥感影像不断传输到地面。传统的遥感信息处理方法在处理效率、精度上的不足,限制了遥感信息的挖掘及利用,亟需发展智能化方法满足遥感影像处理的需求。受自然界中生物进化机制的启发,基于进化计算的遥感影像智能化处理方法具有以下特点:(1)拥有全局优化能力,对目标函数的优化能力更强;(2)具有自组织、自学习的特点,能够从遥感数据本身学习,不依赖数据分布等先验信息;(3)拥有处理多目标问题的能力,同时考虑多个目标函数而不需要人工确定它们之间的权重。因此,智能化遥感信息处理方法能够在海量遥感影像中有效地提取适用于不同应用目的的信息。本文主要介绍智能化遥感信息处理方法的典型应用包括遥感影像智能化分类(监督分类、聚类)、遥感影像亚像素信息提取(高光谱影像混合像元分解、亚像元制图),并讨论了遥感信息智能化处理方法的发展方向。     

渝西地区多时期地表覆盖遥感信息提取

近年来,随着遥感技术的不断发展,利用遥感技术开展土地覆盖信息的提取工作已经变得越来越普遍。本文主要利用遥感技术进行土地覆盖信息的提取,为后续土地信息的分析调查提供了有利的数据。此次研究选取了渝西地区作为研究区,使用TM／ETM遥感图像作为基础数据。在提取覆盖信息之前,首先,采用遥感图像处理技术,对研究区进行了图像预处理;接着,对研究区四种地类进行采样处理,利用得到的采样数据,对研究区的遥感图像进行了光谱分析;最后,进行监督分类得到覆盖信息的明显特征,可以看出建筑用地在明显增多。并对分类结果进行精度评价,得到最后结论,可以看出每一时期的总分类精度都在85％以上,符合分类要求。     

基于Faster R-CNN的遥感影像船舶检测识别

随着遥感技术的不断发展,遥感大数据在人们生活中扮演着越来越重要的角色,但由于遥感数据量大,数据处理较为困难。机器学习技术凭借如今硬件科技的发展,使得其自身计算处理能力得到了巨大的提升,因而被广泛地应用于各个领域。由于数据处理和计算机能力的提升,深度学习被广泛应用于遥感领域中。同时,深度学习在其他领域中也被证明是一个极其强大的工具。结合遥感数据量大的特点,本文通用Faster R-CNN的方法实现了对船舶遥感影像的快速检测,并且取得了较高的检测率。     

高光谱遥感影像管理系统的设计与实现

由于高光谱数据的海量高维特征,使得传统的信息系统难以有效地对这些数据进行高效地存储、处理、分析,表现等管理操作。因此如何采用新的技术来开发一个能有效管理高光谱遥感影像数据的影像管理系统,是当前高光谱快速发展和深入应用的一个瓶颈之一。本文在研究的过程中,对当前影像管理系统的发展作了大量的分析,利用成熟的关系数据库和程序设计语言,开发了一个方便实用的高光谱遥感影像管理系统以管理高光遥感影像和其他遥感信息,提高影像管理效率。系统已初步实现了多景高光谱遥感影像检索,可以任意加载、导入高光谱遥感影像,运行效果良好。     

基于独立成分分析的高光谱变化检测

现有的变化检测方法并未充分研究变化前后高光谱遥感影像端元的联系,不能准确地分析地物变化信息。本文提出了一种基于独立成分分析的高光谱遥感影像变化检测方法,对差值影像进行基于偏斜度的独立成分分析,在不同组分图中分别显示单一地物的变化情况,进而提取变化信息。实验表明,该方法能够在获得较高检测率的同时维持较低的误检率,检测效果优于传统方法。     

卫星遥感在地理国情普查中的应用

第一次全国地理国情普查工作的主要基础影像是航空摄影遥感影像,但是卫星遥感影像在本次地理国情普查中也发挥了重要作用。高分辨率卫星遥感影像可以作为无法获得航空摄影遥感影像地区的基础影像补充,并将成为地理国情普查时点核查数据更新和修正的主要数据源影像。中分辨率卫星遥感影像可以用于时点核查时快速发现变化地类,并用于评估地理国情普查数据的准确度。卫星遥感将是未来实现持续地理国情监测的主要手段。     

矿山遥感监测中ZY-102C影像融合方法对比研究

基于ZY-1 02C数据开展矿产资源开发多目标遥感调查与监测,运用PCA,HSV,Brovery和GramSchmidt等融合方法对ZY-1 02C影像进行融合,对每种融合方法的融合效果进行定性与定量分析评价。研究结果表明,Gram-Schmidt融合方法是一种适合于矿产资源开发多目标遥感调查与监测的ZY-1 02C数据融合方法。     

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。     

Correcting the Fire Scar Perimeter of a 1983 Wildfire Using USGS-Archived Landsat Satellite Data

In July 1983, a large wildfire occurred on the island of Karpathos in Greece. However, only a general sketch of the burn perimeter was available and this lacked detailed spatial information, particularly for unburned patches within the fire scar perimeter. A study was undertaken to correctly map the area burned using USGS-archived Landsat data by applying several digital image processing techniques. This paper summarizes and discusses the main findings of that study and provides some general recommendations on the use of remote sensing and archived Landsat data for reconstructing fire history. Remote sensing along with geographic information systems can provide an excellent framework for fast, reliable data capture, measurement, and synthesis, all of which are essential for thorough eco-environmental analysis. Satellite data of multiple types offer an unlimited source of information due to their rich spectral and spatial information content. Satellite mapping of burned areas is considered a standard technique in creating maps of fire scars at multiple scales as a function of the satellite sensor's geometric resolution.     

基于独立分量分析的遥感影像非监督分类方法

利用独立分量分析的方法，从图像信号分离的角度出发，将每个波段像元的光谱特征看成是由相互独立的不同地物类型光谱信号混合而成。通过ETM^-遥感影像数据的分类试验，验证了该方法应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。