采用IDL小波工具优化高光谱影像光谱特征匹配分类

光谱特征匹配分类是常用的高光谱影像分类、识别地物的方法,针对高光谱影像提取植被盖度存在的问题,文章根据高光谱遥感影像处理的方法,采用EO-1卫星在广州市过境的Hyperion高光谱影像,以＂广州南肺＂万亩果园作为试验区,经过大气纠正——最小噪声分离变换（MNF）——最纯净像元指数计算（PPI）——提取植被的端元,以此作为研究区识别植被的参考样本,进行光谱特征匹配提取植被盖度。其中提出利用连续小波变换对参考端元的波谱曲线降噪的方法,旨在优化光谱特征匹配,以提高识别植被的精度。实验结果表明,这种辅助匹配的方法能有效提高识别植被的精度。     

基于微分变换的高光谱马尾松和杉木识别

高光谱遥感能分辨出地物间微小反射光谱差异信息,可用于解决林种遥感分类光谱识别的难题。利用Hyperion高光谱遥感影像,结合地面实测林种样地,对安徽省黄山市五城镇林区的马尾松和杉木进行识别。通过对Hyperion影像进行一阶、二阶微分变换,优化组合487～559 nm和681～742 nm光谱范围中反射差异明显的波段,再结合支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行林种间分类识别。基于Hyperion影像像元反射率及其一阶和二阶微分光谱的分类识别总体精度分别达到76. 50%,81. 42%和88. 52%,对应Kappa系数分别为0. 528 4,0. 625 7和0. 769 1。结果表明,基于二阶微分变换的高光谱数据,通过SVM模型,可有效提高马尾松和杉木的识别精度,为高光谱遥感针叶林种分类识别提供了一种技术途径。     

一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法

高光谱遥感影像较低的空间分辨率使得混合像元大量存在于影像中,不仅影响了基于高光谱影像的地物要素识别能力,而且还降低了高光谱影像的分类精度。本文提出了一种基于模糊混合像元分解的高光谱影像分类方法。该方法主要利用约束能量最小化法设计的FIR线性滤波器,使得影像通过滤波器后输出与每类地物类别相关的"丰度图",其维数等于类别数;最后利用类中心匹配分类法实现高光谱影像的分类。实验结果表明,提出的分类方法与直接利用类中心匹配分类法相比,提高了影像的分类精度。     

多/高光谱遥感图像的投影和小波融合算法

将高光谱图像与高空间分辨率图像融合后,由于融合图像空间分辨率提高,改变了混合像元内地物组分比例,像元光谱信息较原高光谱图像光谱信息会出现“失真”现象。针对这种情况,考虑混合像元内成分变化进行图像融合,首先利用投影方法模拟多光谱图像得到高光谱图像,并将模拟高光谱图像与原高光谱图像利用小波方法进行融合,融合图像不仅增强了空间信息,而且对光谱信息进行一定的修正,从而提高了环境异常探测等一系列应用的精度。利用Hyperion图像和SPOT-5图像进行融合实验,融合图像能够识别出87.2%目标区域。     

结合目标分割的高光谱城市地物分类

结合高光谱影像地物光谱特征与高空间分辨率影像分割获得的目标对象进行地物分类。首先,对Hyperion影像进行坏线和Smile效应去除,经过FLAASH大气校正后,得到研究所用的155个波段;其次,利用地物光谱曲线的特征点确定适合地物识别的光谱分辨率,进行Hyperion影像降维,生成降维后所需的21个宽波段;然后,对IKONOS影像采用小波融合,利用多分辨率分割技术生成高空间分辨率影像目标对象;最后,基于层次分析法对分割后生成的目标对象进行分类,采用模糊隶属函数利用植被红边效应、水体在近红外波段吸收特征进行第1层次分类,再取距离值最大的前10个Hyperion影像波段作为标准最邻近分类的特征波段,完成第2层次分类。分类结果表明,研究区共分出9种地物类型,分类效果明显优于最大似然法分类与光谱角填图法。     

高光谱遥感技术在植被信息提取中的应用

高光谱遥感技术与传统遥感技术相比,有着图谱合一和光谱连续的优势,能够实现地物的准确识别和精细分类,并且在岩矿信息提取方面取得了显著成果,然而在植被信息提取中的研究尚处于发展阶段。随着农作物估产和土地利用监测等领域对植被精细信息的要求日益提高,高光谱遥感在植被研究中的应用显得越发重要。本文针对高光谱在植被信息提取中的应用进行研究,实现传统多光谱遥感难以完成的准确识别与分类。     

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。     

基于二次散射的高光谱遥感图像光谱非线性混合模型

高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重.为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度).然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求.为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scattering model,SSM).通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传统的线性光谱解混,基于该模型进行光谱解混得到了更精确的分类结果.     

线性混合模型的光谱解混算法综述

混合像元的存在不仅影响了基于高光谱图像的地物识别和分类精度,而且已经成为遥感科学向定量化发展的主要障碍。目前的混合像元分解算法大多采用线性混合模型,其关键步骤为端元提取。文中从线性混合模型的定义出发,总结了近年来提出的端元提取算法,并重点对SMACC、VCA、SGA等算法进行了深入的分析,最后总结了混合像元分解的发展趋势。     

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。     

基于 IERS 2003规范的固体潮对位移的影响研究

根据固体潮理论,利用IERS 2003规范,计算中国部分IGS站的固体潮位移改正,分别对加入和不加入固体潮位移改正,对测站坐标的影响进行计算和比较分析。结果表明,固体潮改正对测站坐标径向影响明显,其他方向不太明显。     

浅谈基于虚拟参考站(VRS)的RTK

随着测绘技术的不断进步,GPS实时动态定位技术(RTK)在测绘领域的应用日益广泛,而基于VRS(虚拟参考站Virtual Reference Station)技术的出现,更是为RTK测量提供了新的技术平台,给测量行业带来了革命性的变化。本文结合实例简要介绍了基于VRS的RTK在测绘领域的应用,阐述了其优越性和不足之处。     

浅谈基于MapX的地图制图

MapInfo MapX是一个用来做地图化工作的OCX控件,它提供了一个最简单和最节约成本的方法,用来将地图化功能嵌入到新的和现有的应用中.MapX支持Windows环境下绝大多数标准的可视化开发环境,可以被快速集成到使用Visual Basic,Power-Builder,Delphi,Visual C++或其他面向对象的语言的客户端应用程序以及Lotus Script的Lotus Notes(v4.5)中.本论文介绍了利用快速开发工具MapX并结合Visual Basic应用程序来实现基于MapX的地图制图和空间分析,利用计算机对信息的快速处理,为使用者提供了一些必要的、有价值的参考,通过本软件可以使开发人员在他们熟悉的环境中更好地通过应用程序来访问地图数据. ws环境下绝大多数标准的可视化开发环境,可以被快速集成到使用Visual Basic,Power-Builder,Delphi,Visual C++或其他面向对象的语言的客户端应用程序以及Lotus Script的lotus Notes(v4.5)中.本论文介绍了利用快速开发工具MapX并结合Visual Basic应用程序来实现基于MapX的地图 图和空间分析,利用计算机对信息的快速处理,为使用者提供了一些必     

面向GISCloud的网络拓扑研究

GISCloud是建立在云计算基础上的GIS系统,能够高效地进行数据管理并为用户提供稳定可靠的GIS服务。GISCloud以海量的地理空间信息数据作为基础,通过云计算来进行海量数据的处理。针对GISCloud的数据存储和访问需要,提出了区域化网络拓扑结构:云由多个区域化后的子网构成,无网络中心;子网内采用区域子网中心节点来进行管理,并可进行扩展。区域化网络拓扑以GIS数据特征及其交换方式等为核心将分布式拓扑结构与集中式拓扑结构结合在一起,从而构建出高效稳定可靠的GISCloud基础网络。     

基于PDA环境的等值线自动绘制

等值线的绘制在自然科学领域上的应用十分广泛.本文介绍了一种在嵌入式终端PDA上绘制等值线的方法,该方法首先用逐点插入法生成Delaunay三角网,然后基于三角网追踪等值点,最后以MapX Mobile控件为图形平台,在Embedded Visual C 4.0环境下编程绘制等值线图,实现等值线图的放大、缩小、漫游、属性查询等GIS功能.继而以离散高程点为实验数据基于PDA环境绘制了等高线图,验证了上述方法的可行性.     

WebGIS平台地图设计教学探究

WebGIS平台相对于桌面GIS软件界面友好、操作简单,使地理空间数据的存取、管理、分析及制图输出更加容易.然而,很少有研究将现有的WebGIS平台整合到地图设计课程实践教学.从WebGIS技术、WebGIS平台、WebGIS教学3个维度进行基于WebGIS的地图制图能力分析,以期为未来基于开源WebGIS云平台的地图学实践教学提供建设性参考.     

LiDAR地物提取研究

介绍LiDAR技术的国内外发展情况,围绕LiDAR数据后处理软件的应用,详细论述了数据处理流程,特别针对LiDAR数据特点和处理技术难点提出笔者的看法.     

GIS支持下的景观图谱研究

地学信息图谱具有图形与谱系的双重特性,是显示和揭示地球系统各要素和现象时空变化规律的一种手段与方法.在GIS支持下,以宁夏固原县为例,利用其1990年和2000年两期土地利用类型图作为主要信息源,探讨景观图谱分析方法.     

基于R-tree的多重近似索引研究

本文提出了一种新的索引方法——基于R-tree的多重近似索引,该索引结构既包含实体传统的外部近似也包含其内部近似。在检索时,粗过滤阶段测试实体内部和外部近似,如果内部近似测试为真值就不需要进行详查阶段的处理,从而减少访问磁盘I/O次数而提高检索效率。通过实验验证分析,该索引方法能极大地提高空间数据的检索效率。     

基于B值的Sigma完好性监测算法

提出了两种基于B值的异常监测算法。基于B值σ开方监测算法是在时域开窗求平方和构造检验量;而基于B值σ累积和监测算法是对B值标准化之后求累积和构造检验量,通过将检验量与限值比较判定是否有异常发生。仿真计算结果表明,基于B值开方监测算法和基于B值累计和监测算法均能够有效地监测伪距差分改正数的异常误差。