面向高光谱矿物填图的多特征结合降维方法研究

高光谱影像具有图谱合一的特点,图像空间信息是遥感影像的重要信息,但以往基于最佳波段选择的降维方法中只考虑基于灰度统计的特征空间信息,忽视了图像空间信息,而且计算量大。综合高光谱遥感影像的特征空间与图像空间信息,提出了一种多特征结合的高光谱影像降维方法并应用于矿物填图中。统计分析波段相关性并划分不同特征子空间;计算各波段的分形维数,在各子空间选择分形维数较小的波段作为候选波段;在候选波段中,计算待识别地物光谱间的相关系数,并快速选择出最佳波段组合。经实验,应用该方法选出的最佳波段组合影像清晰、不同蚀变矿物对比明显,根据特征选择提取出的矿物蚀变信息与应用成熟的光谱角制图(SAM)提取结果大致相同,表明结合图像空间和特征空间的降维方法能够选择出理想的波段组合,有效降低高光谱数据的维数,信息提取效果好。      

基于遥感的河南卢氏西部地区蚀变信息提取与分析

近矿围岩蚀变和构造分析是找矿研究的重要内容,遥感异常信息提取、遥感地质解译,结合野外调查能查明围岩蚀变分布情况和构造特征。本文以河南省卢氏县西部地区的成矿远景区为研究区域,选用ASTER多光谱数据和SPOT5高分辨率数据,利用遥感图像波段比值处理方法及特征主组分分析、光谱角填图分类等分析方法,对该地区重要成矿区段做矿化蚀变信息提取及遥感地质综合分析并提供了新的找矿靶区。     

光谱角技术在多光谱遥感蚀变异常提取工作中的应用

选择朱拉扎嘎金矿为试验区,ASTER数据为数据源,利用光谱角技术进行蚀变异常提取实验.重点阐述光谱角技术(SAM)在多光谱遥感蚀变异常提取工作中的两个关键技术:内部平均相对反射率法(IARR)大气校正和典型蚀变矿物波谱对应于AsTER波段重采样,最终通过光谱角计算提取了3种蚀变异常,分别为高岭土化蚀变异常、碳酸盐化蚀变组合异常和Fe-OH蚀变组合异常.     

航空高光谱遥感金矿床定位模型及找矿应用——以甘肃北山柳园-方山口地区为例

高光谱遥感技术找矿应用是当前遥感地质领域研究的前缘和热点,国内外都在积极进行探索。本文利用核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室的航空高光谱遥感成像系统（CASI/SASI/TASI）,采用甘肃柳园-方山口地区获取的高空间分辨率的高光谱遥感数据,开展了航空高光谱遥感金矿床定位模型及找矿应用研究。提出了航空高光谱遥感金矿床定位模型的构建思路,强调将目标（蚀变矿物及其组合）与背景（控制要素和成矿环境）相结合,而不是以往只重视蚀变信息,而忽视蚀变所处的地质环境;开拓出“矿床尺度的矿物精细填图技术”,并建立了工作流程,解决了建模的技术关键,明显提高了航空高光谱遥感技术在矿床范围内的填图效果。在此基础上,选择柳园-方山口地区5个各具特色的金矿床,构建了不同于其他地质勘查技术建立的5个矿床定位模式,属航空高光谱遥感矿床定位模式,为该区的高光谱遥感模式找矿奠定了基础。经对5个定位模式共性的地质分析,探讨了金矿床的形成过程,对该区的金矿床形成机理,从高光谱研究角度提出了新看法。运用所建立的定位模型,结合确立的金矿评价准则,开展了模式找矿工作,结果在柳园-方山口地区前人不知的盲区发现了3处值得进行深部探索的成矿有利地段,取得了明显的找矿效果。实践表明,航空高光谱遥感金矿床定位模型研究具有重要的理论意义和找矿价值。     

自动子空间划分在高光谱影像波段选择中的应用

针对高光谱遥感影像数据量大、维数高的特点,结合联合熵波段选择算法,提出了一种自动子空间划分的改进方案。该方法充分利用了影像各波段数据之间的局部相关性,根据波段间相关系数矩阵图像的"分块"特点,将整个波段空间自动划分为若干个子空间,然后再进行波段选择。实现了在删减冗余信息的同时选择出含有主要信息的特征波段组合的目的。将此方法得到的结果与用联合熵得到的结果进行了比较分析,结果表明自动子空间划分的联合熵波段选择方法具有较好的效果。     

土地利用动态监测的LFF图像融合改进应用

遥感是快速获取土地利用/土地覆盖现势信息的重要手段之一。由于不同类型的卫星传感器获取同一地区的遥感数据日益增多,对不同平台、不同光谱响应范围的遥感数据源,用常规的遥感图像融合方法如HSI变换法、Brovey变换法和PCA变换法进行融合时,存在不同程度的光谱扭曲现象,即融合后图像的色彩与多光谱图像存在较大差异,从而影响了地物的识别。针对不同平台、不同光谱响应范围的遥感数据,本文在HSI变换的基础上,提出了一种改进的方法,即,首先对高几何分辨率的全色波段进行LoG滤波,然后将LoG滤波后的全色波段与多光谱经HSI正变换后的强度分量,进行灰度直方图匹配,并替换之,经HSI逆变换便得到融合图像。分析结果表明：LFF融合法的光谱保持性能优于HSI变换法,LFF融合后图像的分类精度高于HSI融合后的图像,LFF融合法是一种能较好保持光谱特性的融合方法。     

基于光谱-空间残差网络模型的高光谱遥感图像分类

残差网络是近几年提出的一种新型深度卷积网络,通过增加网络深度提高分类的准确率,也解决了网络退化问题。基于残差学习原理,设计了针对高光谱遥感图像分类的光谱-空间残差网络模型。首先,将原始高光谱遥感数据三维立方体输入网络模型,并使用特定的卷积核对光谱特征进行降维;然后,利用光谱残差模块和空间残差按模块分别且连续地学习光谱和空间特征;最后,对提取到的特征进行池化操作并分类。此外,为规范训练数据和防止过拟合,学习过程中使用了批量归一化和dropout的方法。所设计网络模型在Indian Pines和Pavia U数据集上进行了验证实验,结果表明,所提方法有效地缓解了网络退化的问题,且在分类精度上也高于支持向量机、卷积神经网络等现有算法。     

福卫全色图像与SPOT5多光谱图像数据融合

本文采用多源遥感数据融合技术对来自两种传感器的遥感图像进行配准、融合,两种数据分别是福卫全色图像（PAN）2M分辨率和SPOT5多光谱图像（MS）10M分辨率。其中全色图像（PAN）,地面分辨率：2M,多光谱图像（MS）,     

使用最简几何基元构建3维空间数据模型

在对现实世界进行高度抽象化的表达过程中,许多学者和机构提出了多种空间数据模型(或称之为空间数据结构)。文章首先总结了现有模型所使用的基本几何要素,并对其利弊进行了讨论;然后总结了使用这些几何要素进行组合、扩展以构建更为复杂的空间实体的理论即空间数据建模理论,同时也对不同理论的适用性和局限性进行了讨论。笔者随后以4维空间为基础,从空间内嵌的角度去思考不同维度下的空间构成,得出了3维空间的最简基本要素,并通过对比相关文献对geometric primitives的中文翻译将其命名为"几何基元"。在此基础上笔者探讨了3维几何基元构成空间实体的数学表达本质,论述了依此几何基元构成的空间实体之间基本拓扑关系的表达方法。最后笔者设计了一套数据结构以系统构建空间数据模型,该模型有利于实现3维空间数据库,可为形成3维数据资产提供基础。本文的结论认为,该3维空间数据模型可以有效地解决体3维和表面3维的模型一致性问题,提供了结合"地学3维"和"3维数字城市"等不同应用系统的途径;同时可将当前的2维地理信息系统自然地扩展到3维;另外还可以为3维空间分析和专门的3维渲染引擎提供理论支持。     

光谱与空间维双重稀疏表达的高光谱影像分类

高光谱遥感影像的稀疏分类是当前遥感信息处理的研究热点。本文提出一种光谱与空间双重稀疏表达的高光谱遥感影像分类方法（WSSRC）。首先利用小波字典对光谱维进行稀疏表示,将光谱维稀疏分类转化到小波域稀疏分类;其次,考虑空间邻域地物光谱的统一性和差异性,对邻域内像元分别进行稀疏编码,并对编码进行累加聚合;然后,利用聚合后的稀疏编码构造线性分类器对高光谱影像进行分类;最后,通过2幅标准的高光谱影像数据验证了本文所提出的方法。实验结果表明,该方法能有效地提高影像的分类精度。     

多源空间数据融合技术探讨

地理信息系统的迅速发展和广泛应用导致了空间多源数据的产生,给数据的集成和信息共享带来不便。不同数据源,不同数据精度和不同数据模型的地理数据融合理论与方法的研究,对于降低地理数据的生产成本,加快现有地理信息更新速度,提高地理数据质量有着重要的现实意义。本文对多种空间数据融合的原理与方法进行了讨论,给出了空间数据融合的多种应用,并对数据融合的发展方向进行了展望。     

Landsat/OLI与夜间灯光数据在提取城市不透水面中的精度差异分析

不透水面作为反映城市发展程度和表征城市生态环境的重要指标,在城市化研究中成为重要的数据源。当前,不透水面信息的获取通常基于遥感数据来开展,包括不同分辨率的遥感数据。这些遥感数据在高精度提取城市不透水面的能力具有较大的差异,会因尺度不同而带来提取精度的偏差。因此,理解不同遥感数据源在不透水面提取上的差异尤为重要。本文利用Landsat/OLI光谱数据和VIIRS/DNB夜间灯光数据分别采用线性光谱混合分析法和大尺度不透水面指数法提取珠江三角洲研究区的不透水面信息,并从不透水面总体精度、不同密度精度对比分析2类数据源提取不透水面的差异。结果表明：① Landsat/OLI和VIIRS/DNB两者提取不透水面的总体精度差异不大,Landsat/OLI提取不透水面的精度总体上略高于VIIRS/DNB。2种数据提取不透水面的均方根误差RMSE分别是0.18和0.21,系统误差SE分别是0.12和0.13,决定系数R ²分别是0.76和0.67。② Landsat/OLI和VIIRS/DNB数据对不同密度不透水面分布区域的提取能力不同：VIIRS/DNB在低密度不透水面区域提取精度高于Landsat/OLI;而Landsat/OLI在中、高密度不透水面区域提取精度均高于VIIRS/DNB。通过2种数据提取精度差异的对比,以期为不同密度的不透水面分布区域提取找到最佳尺度的数据源,提高不透水面提取的效率和精度。     

LANDSAT7ETM+图像的光谱模式分析与应用——以北京密云地区土地覆盖为例

采用模式分解的方法(PDM),对北京密云地区2002年3月19日ETM+图像进行光谱模式提取与分解,得到研究区各个像元的植被、水和土壤系数;并通过不同系数的组合和判别分析的条件确定了研究区的土地覆盖状况以及不同土地覆盖类型的面积。结果表明,在降低ETM+数据维的情况下,光谱模式分解可以更直接的反映地物的类型。     

毫米波雷达与雨滴谱仪观测弱降水的对比分析

针对毫米波雷达测量的数据需要进行验证,提出利用雨滴谱反演雷达观测量:回波强度、径向速度、速度谱宽和归一化的功率谱密度数据对比毫米波雷达在最低有效观测高度处探测弱降水数据的方法及分析毫米波雷达观测量误差来源。结果表明:2种观测仪器得到的回波强度随时间变化趋势大致相同但变化幅度差异较大,误差主要源于雷达天线的积水;径向速度由于空气的上升速度、湍流等影响使两者数值有一定差异,但是变化趋势却十分接近。速度谱宽两者结果是演变趋势和变化范围都非常接近;两者归一化功率谱值曲线随速度变化趋势相似,然而由于空气的上升速度、湍流等影响导致两者曲线出现整体平移。     

线性光谱混合模型的ASTER影像植被应用分析

本文利用线性光谱模型分解混合像元方法。从ASTER多光谱遥感数据提取福州地区植被覆盖丰度的定量信息,与归一化差值植被指数进行了回归分析,结果相关系数高达95％;通过对植被景观格局分析,表明研究区以中等丰度植被占据主要地位,生态系统较为稳定。     

星载高光谱Hyperion数据在海滩涂调查应用中的分析

以江苏苏北地区为研究区,较系统地分析了目前世界上星载传感器中光谱分辨率最高的EO-1卫星Hyperion数据的基本特点和处理方法,研究了将图像的灰度值转变为辐射能量值和反射率的方法和步骤,并选取了15类典型地物,进行了样本采集、辐射亮度和反射率反演,最后对典型地物的光谱曲线进行综合分析研究,并概括了苏北沿海滩涂典型地物的基本光谱特征。     

基于谱空间统计特征的高分辨率影像分割尺度估计

多尺度分割是面向对象遥感影像分析的关键性基础步骤,影像分割过程中尺度参数的选择直接关系到面向对象影像分析的质量和精度。本文首先从理论层面将遥感影像分割的尺度界定为基于统计的原始影像全局或局部特征的一种定量化估计,并在算法层面上将多尺度分割算法的尺度参数概括为空间尺度分割参数（类别或斑块间的空间距离）、属性尺度分割参数（类别或斑块间的属性距离）和合并阈值参数（斑块大小或斑块像元数目）;接着,提出了基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法;最后,以均值漂移多尺度分割算法为例,采用高空间分辨率的Ikonos、Quickbird和航空影像数据,对本文提出的基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法进行了验证。结果表明,该方法在一定程度上不仅避免了高分辨率遥感影像分割尺度参数选择的主观性和盲目性,还提高了面向对象影像分析的自动化程度,具有可行性和有效性。     

全台网垂直摆倾斜仪背景噪声水平分析

利用全台网垂直摆倾斜仪的观测数据,研究不同采样率对功率谱密度结果的影响,并对不同台站、不同类型仪器连续观测数据在地震频段（200~600 s）的背景噪声水平进行着重分析。结果表明：1）不论是单个测站还是全国台网的统计结果,均显示2类垂直摆在地震频段噪声水平相当;2）在区域分布上未见明显规律性变化,但由于受海浪及活跃构造运动的影响,沿海地区部分台站噪声水平较高;3）高噪声水平仪器观测曲线普遍表现为不光滑、毛刺多,除部分台站受海浪影响,大多是观测环境或仪器本身的原因。     

高分辨率遥感图像融合的光谱保真问题

分析高分辨率遥感图像融合光谱失真的原因,利用基于滤波原理的Wavelet、SFIM融合算法和基于统计原理的Gram-schmidt、PCI pansharp模块提供的融合算法对高分辨率遥感图像的代表QuickBird图像进行融合试验。结果表明:这四种融合算法虽都具有很好的光谱保真性,但从光谱保真度和高频信息融入度这两个方面的定量分析来看,基于统计原理的融合方法总体上优于基于滤波原理的融合方法,更适合于QuickBird高分辨率遥感图像的融合。     

基于时序遥感数据的农作物种植制度研究进展与展望

及时准确掌握农作物种植制度时空分布信息,对于确保国家粮食安全与农业结构合理具有重要意义。随着时序遥感影像质量的不断提高,基于时序遥感数据的农作物种植制度研究备受关注。本文从研究框架、遥感特征参数以及数据产品等角度,分析了基于时序遥感数据的农作物种植制度最新研究进展。研究发现:(1)前农作物种植制度研究框架,主要包括耕地复种指数和农作物制图等相关内容,其问题在于需要高质量耕地分布数据支撑以及易将热带亚热带湿润区撂荒地误判为农作物等;(2)于红边和短波红外的新型多维度光谱指数,有助于更好地揭示农作物生长发育过程,大尺度农作物时序遥感制图取得了系列研究成果,但需要应对不同作物光谱差异细微、同种作物在不同区域和年份存在明显类内异质性的挑战;(3)尺度中高分辨率耕地复种指数产品不断丰富,但其时效性和时空连续性有待加强;(4)欧美少数国家外,目前农作物分布数据产品覆盖的作物类型有限,我国大尺度农作物种植制度数据产品欠缺,特别是复杂多熟制农业区。随着多源遥感数据时空谱分辨率的不断提高以及云计算平台性能的不断发展,我们对以下方面进行了研究展望:(1)新研究框架,建立直接提取耕作区、农作物种植模式的农作...