一种基于面向对象辅以DSM的建筑物提取方法

基于面向对象技术并辅以DSN的方法来快速提取建筑物信息,从LiDAR点云数据生成的DSM中提取到坡度信息,并根据对象的高度信息来提取到建筑物的大致轮廓,然后分割建筑物轮廓外的对象,依据已分建筑物对象的空间信息、形状信息及光谱信息来优化建筑物轮廓。实验结果表明,提取到的对象的正确率为97. 9%,完整率为96. 4%。     

基于GF-1影像多尺度-光谱差异分割的不同喀斯特地貌区土地利用信息提取

影像分割是高分辨率遥感影像信息提取的前提,遥感影像分割的精确程度直接影响遥感分类的精度。为提高喀斯特山区遥感影像信息提取的精度,采用多尺度-光谱差异分割对喀斯特山区高分辨率影像分割,通过标准最近邻分类法提取土地利用信息,对比了仅多尺度分割、多尺度-光谱差异分割两种分割方法下喀斯特山区土地利用信息提取的精度。结果表明:（1）多尺度-光谱差异分割能改善过分割和欠分割现象。（2）多尺度-光谱差异分割优于单一使用多尺度分割。（3）多尺度-光谱差异分割综合了影像的光谱、纹理、形状等特征,进而提高了喀斯特山区影像分割分类的精度。      

基于高分二号的东川蒋家沟地表覆被变化检测分析

东川蒋家沟是被国内外专家誉为"天然泥石流博物馆"的一条泥石流沟,对其地表覆被变化的研究,有助于生态修复方案的优化.首先利用两期高分二号(GF-2)影像数据,采用迭代加权多元变化检测(Iterative Reweighted Multivariate Alteration Detection,IR-MAD)算法获取研究区...     

基于相关系数和Fisher最优分割法的汛期分期研究

从径流形成原理出发,提出了采用降雨径流相关系数作为汛期分期指标的基本思路。以陕西省石头河水库1954~2007年的日降水和日流量资料为基础,采用主成分分析法对影响时段径流的因素进行了分析,筛选出了影响不同时段径流量的主要因素,计算了主要影响因素与时段径流量的相关系数,采用Fisher最优分割法将石头河水库汛期划分为汛前过渡期(4月1日~5月20日)、前汛期(5月21日~7月10日)、主汛期(7月11日~8月10日)、后汛期(8月11日~9月20日)和汛后过渡期(9月21日~10月31日),并结合区域气候特点和实际发生的洪水对成果进行了合理性论证。该方法资料要求低,计算简便,具有一定的推广应用价值。     

基于TM影像进行河流提取中分割尺度因子的选择——以鸭绿江为例

本文利用eCognintion软件对TM遥感影像进行了分割,通过设置不同的分割尺度因子获得对应的影像分割结果,将分割结果中的河流部分与目视解译的河流形状进行比对。在河流最宽处和最窄处的分割结果都达到最优的情况下,此时的分割尺度因子即为适宜该河段的因子。     

利用面向对象分类技术进行地理要素快速更新的方法研究

该文以遥感影像为更新期数据,利用面向对象分类方法,在对象层次进行推理和分析;将更新完成要素作为先验知识,分层更新地理要素;对更新过程中基期地形图专题要素不变信息的利用,主要地理要素提取和更新方法进行了研究。结果表明,该方法兼顾地理要素快速更新的自动化与实用化,具有广阔的应用空间。     

基于面向对象分类的稀土开采区遥感信息提取方法研究

离子吸附型稀土矿是我国宝贵的矿产资源,运用遥感影像分类技术提取稀土开采区可以准确地实现对稀土开采状况的监测,但仅利用光谱信息往往难以保证分类精度。本文以江西寻乌稀土矿区为研究区,以IKONOS影像为数据源,应用面向对象分类方法提取了稀土开采区的遥感信息。针对稀土开采区的分布特点,选择基于边缘的分割算法进行影像分割;结合地形信息、光谱信息及几何信息建立规则集,进行特征提取;最后采用隶属度函数法实现面向对象分类,并与传统的光谱角填图分类进行对比分析。研究结果表明,面向对象分类法提取稀土开采区的总体精度为92.49%,Kappa系数为0.857 6,与传统监督分类方法相比有了很大的提高。     

基于最优分割分级法的月球撞击坑分级及其演化分析

撞击坑是月球表面广泛分布的重要构造形态,占据了月球表面的大部分面积。撞击坑的直径差别很大,从几微米到数百千米,其退化程度与形成年代具有密切关系。为了研究不同地质年代形成的撞击坑直径大小及其演化规律,需采用量化分级方法对大小不同的撞击坑进行定量分级和统计分析。本文在月表撞击坑数据库LU60645GT和Lunar_Impact_Crater_Database(2011)的基础上,结合数据库中撞击坑的直径、深度和年代信息,利用最优分割分级法对撞击坑直径进行定量化分级,并根据分级结果,综合分析撞击坑几何形态特征及其演化规律。研究结果表明,撞击坑形态特征的演化与年代有密切的关系。在相同级别、相同地体下,撞击坑形成的年代越早,其形态特征的精细结构退化程度越明显,只保留了大体的几何形状;而在不同级别、相同地体、相同年代下的撞击坑形态特征则由简单逐渐变为复杂,坑物质也逐渐变得复杂。     

面向对象的喀斯特地区土地利用遥感分类信息提取

传统的面向像元分类方法虽然对光谱差异较为明显的遥感影像信息提取具有较好的效果,但会不可避免地产生“椒盐现象”,同时对纹理和形状信息不能充分应用,造成了大量信息损失。为了提高喀斯特地区土地利用遥感信息提取的精度,本文采用面向对象的分类方法,对贵州省毕节地区开展了土地利用遥感信息自动提取研究。首先对该地区Landsat-5 TM影像进行多尺度分割,形成影像对象层,然后综合应用基于知识决策树分类和基于样本的最邻近分类等技术对喀斯特地区进行遥感解译。结果表明,面向对象分类技术能较好地对喀斯特地区土地利用信息进行提取,同时避免了“椒盐现象”的产生,经野外采集样点数据验证,一级类分类精度为91.7 %,二级类分类精度为89.4 %,表明该方法在贵州省毕节地区应用效果良好。      

基于OLI和GF-2数据的锰矿化信息提取分析与对比 —以新疆西昆仑玛尔坎苏锰矿带为例

本文在充分分析锰矿样品的实测波谱典型特征和矿化蚀变信息提取方法的基础上,基于Landsat OLI数据和国产GF-2数据影像,利用主成分分析法（PCA）对新疆西昆仑玛尔坎苏锰矿带进行了锰矿化异常信息提取,并对这两类数据的锰矿化信息提取结果进行了对比分析,进而讨论两类数据在锰矿化信息提取精度上的差异。研究表明：基于OLI和GF-2两类多光谱数据提取的锰矿化信息都取得了良好的效果,将已有的锰矿区与锰矿化点全部提取了出来,同时也提取出了未开采的锰矿化异常信息,验证了所采用信息提取方法的有效性;相比空间分辨率较低的OLI数据,高空间分辨率的国产GF-2遥感数据能够更好地区分锰矿化异常与阴影,更能精确地识别锰矿化异常的分布。因此,高空间分辨率多光谱数据在区分光谱特征差异较小的地物时具有较大优势,可为研究区下一步遥感找矿预测提供有利线索。     

基于SEM图像灰度水平的页岩孔隙分割方法研究

微观孔隙结构是研究页岩气吸附运移机制和建立地质模型的基础,氩离子抛光-扫描电子显微镜(SEM)技术是开展此项研究的主要实验方法,但已有的研究大多是关注页岩孔隙分类,较少从定量角度表征其特征。为开展页岩微观孔隙结构定量研究,提高孔隙分割质量,本研究分别利用边缘检测分割法、流域分割法、手动和自动阈值分割法对页岩无机孔和有机孔二次电子图像进行分割实验,对比不同方法的分割效果。结果表明,通过选取合适的分割阈值,基于SEM图像的手动阈值分割法能够表征1 nm以上的孔隙,准确地识别有机质与脆性矿物边缘、孔隙与有机质边缘,使得页岩孔隙提取结果趋近于真实,能更有效地对页岩孔隙结构进行定量分析。     

基于GF-5、Landsat8与GF-2遥感数据的蚀变信息提取研究 ——以四川宁南铅锌矿集区为例

四川宁南铅锌矿集区是中国重要的铅锌矿成矿区之一,区内铅锌矿床广泛分布,其围岩蚀变主要为白云岩化、方解石化、黏土矿化、硅化、黄铁矿化及赤铁矿化,是重要的找矿标志,同时也为遥感提取铁染、羟基、碳酸根离子蚀变信息提供了重要的理论依据。由于遥感卫星传感器类型的不同,同一研究区内不同种类影像所得到的数据会有所差异,且采用不同的提取方法所得到的蚀变信息结果也会有所不同,因此,对同一区域进行单一影像或单一提取方法的研究往往存在偶然性与不充分性。据此,文章基于对研究区内Landsat8与GF-5两种影像数据的详细解读,采用3种有效方法进行蚀变信息提取。①波段比值法,对影像数据采用波段比值计算,并对波段比值进行密度分割,从中突出铁染,羟基、碳酸根离子蚀变信息;②主成分分析法和主分量密度分割法对铁染蚀变信息,羟基、碳酸根离子蚀变信息进行提取并作分级处理,结合GF-2高空间分辨率影像以及依据同谱异物、同物异谱、混合像元等原理剔除伪异常,以得到有效的蚀变信息;③光谱角匹配法,通过提取GF-5高光谱影像数据的纯净端员,结合光谱角匹配技术提取有效的蚀变信息矿物。对2种影像数据分别用3种提取方法所得到的蚀变信息结果进行对比,讨论其差异性,并通过叠合已知矿产地信息的方法筛选出效果较好的蚀变信息,将选取出的结果进行综合比对,最终在宁南矿集区圈定出预测靶区,经过室内化探数据验证及野外实地工作验证,证实其真实性,同时也为该地区下一步工作提供真实可靠的资料。     

东昌湖优化引水量计算模型研究

在综合考虑东昌湖的景观旅游、生态环境和工业供水等主要功能对水质、水量要求的基础上，建立了东昌湖优化引水量计算模型，对不同代表年各个月的需要调用黄河水量（通过平原水库谭庄水库调用）进行了分析计算。分析计算结果对东昌湖在满足生态系统良性循环和保证供水的前提下，科学调引黄河水量提供了依据。     

云南会泽铅锌矿玄武岩与碳酸盐岩区景观格局分析

玄武岩与碳酸盐岩是岩浆岩和沉积岩的典型代表,两大岩类之间的差异性决定了两者具有不同的形状特征和抗风化能力。本文以会泽铅锌矿区为例,研究如何以定量方式表达这种差异。基于5m分辨率的Rapid Eye遥感影像,利用面向对象分类技术分离玄武岩和碳酸盐岩图斑,计算出代表斑块形态特征和破碎化信息的10个景观指数,并引用主成分分析法消除指数之间的信息冗余,更合理地表达指数意义。结果显示,面向对象分类技术分离出的裸岩斑块可单独计算景观指数,分析效果良好;景观指数分析和主成分分析结果一致,显示出玄武岩破碎度较高,形状呈不规则块状或团块状,碳酸盐岩破碎度比玄武岩低,形状呈现条带状,分析结果与两者的岩性特征以及遥感影像图形特征相符。研究对于岩浆岩和沉积岩的岩性自动识别有一定的指导作用。     

Analysis of Cloud Scale Error of Low Resolution Satellite Based on GF-4 and Its Influence on Downward Radiation Calculation

In order to study the scale error of low resolution meteorological satellite cloud detection and its impact on the calculation of downlink radiation, cloud detection using high resolution stationary satellite GF-4 data and error analysis were carried out. Firstly, the cloud detection of GF-4 data is carried out by using visible channel threshold method and time series method, and the error of cloud detection results of Himawari-8 and FY-2 (FY-2G, FY-2E) is analyzed based on the results of GF-4 cloud detection.In the study area, FY-2G, FY-2E and Himawari-8 cloud images could distinguish the clouds and clear sky. The main reason for the error was the scale effect produced by different spatial resolution satellites(the differences caused by cloud detection algorithms are not discussed here).Most of the errors occurred in the areas of thin clouds and broken clouds.High resolution data could detect broken clouds, while low resolution data lead to false and missed detection. On this basis, the error of remote sensing calculation of short wave radiation was analyzed,and it was found that the error of the actual cloud amount in the pixel would bring significant error to the estimation of the downward radiation.The relative error of the instantaneous downward radiation in the selected test area was -173.52%, and the maximum relative error of shortwave radiation was -20.20%.The results show that the high resolution stationary satellite data can significantly improve the estimation accuracy of the downlink shortwave radiation in the regions with more broken clouds.     

基于PCP-C耦合模型的流域洪水分类研究

洪水过程受多要素综合影响,因此多指标的综合分类方法成为目前洪水分类研究的主要趋势.针对目前多指标洪水综合分类方法中存在的诸多不足,可采用主成分投影-聚类(PCP-C)耦合模型进行洪水分类.该方法首先对原始指标数据进行无量纲化(均值化)处理,再对处理后的数据矩阵进行正交变换,由此将原指标转换成彼此正交的综合指标,并利用各主成分设计一个理想决策向量,以各被评价对象相应的决策向量在理想决策方向上的投影值作为一维的综合分类指标.最后通过对各分类样本的一维投影值的聚类分析,得到分类结果.实例分析表明,建议方法简单,模型构建容易,计算简便,分类直观简洁,可行性强.     

求解大样本核主成分分析模型的Lanczos算法

求解核主成分分析模型的技术关键是确定核矩阵端部的较大特征对。把求解大规模对称矩阵端部特征对问题的基本方法--Lanczos算法应用于核主成分分析模型的求解,设计了大样本核主成分分析模型求解的实用算法。在clapack和nu TRLan两个软件包的基础上,开发了大样本核主成分分析模型求解算法的VC++程序。用高光谱遥感图像数据进行模型求解算法的应用试验研究,证明了大样本核主成分分析模型求解算法的实用性。     

融合化探信息的遥感异常提取

遥感信息与化探信息为地表地质体或地质现象物理特性和化学特性的表现,矿物特征光谱是对矿物化学组分的响应,二者存在密切的关联。2种信息融合既要达到空间位置的精确对应,又要根据物质成因的相关性,实现2种数据间数据层、决策(符号)层等不同层次的数据耦合,提高异常信息提取的准确度。通过对遥感与化探信息形成机理及特点的分析可知,二者在空间和成因上具有一定的相关性。采用反距离加权插值法,将化探散点数据转化为栅格数据结构并进行空间尺度的转换和配准,选择和研究区异常相关的4种元素(Au、As、Sb、Bi)与原始遥感数据进行融合,对融合后数据采用主成分分析的方法对内蒙古苏尼特左旗地区进行蚀变信息提取,较单独利用遥感数据提取结果剔除了无意义的异常信息点,异常区域更为具体。经野外检查,验证多处地表岩石蚀变的存在,证实了该方法的有效性。