遥感信息图谱支持的土地覆盖自动分类

遥感数据的海量堆积与应用信息的匮乏日益凸显信息认知提取的重要性,在地学信息图谱方法论的指导下,同时参考视觉认知流程,提出了遥感信息图谱认知方法用于遥感数据的自动解译。在地理信息系统的统一框架下逐步挖掘多源遥感数据的"图"、"谱"特征并进行图谱耦合分析,通过多尺度分割、特征分析、监督学习等关键步骤完成"察觉—分辨—确认"的地学认知流程,初步满足自动化和智能化应用需求。在土地覆盖信息自动解译应用中建立了基于"图谱"先验知识的管理与运用机制以实现自动化,采用机器学习算法提升智能化程度,并以自适应迭代控制模型使结果精度向最优逼近。选取了珠江三角洲的试验区域进行了基于ALOS多光谱影像的土地覆盖自动分类,结果符合预期,说明了本文方法的可行性。     

图谱迭代反馈的自适应水体信息提取方法

提出图谱迭代反馈模型,结合空间聚合图特征和非线性谱映射结果的优点,设计图谱迭代反馈机制,并通过自适应信息计算方法自动地调整提取参数,逐步地计算逼近正确的专题区域边界。结合水体提取案例,在分析当前较为有效的水体提取方法基础上,选取ETM影像作为数据源,提出图谱迭代反馈的自适应水体信息提取（WERSTP）理论与方法。试验比较表明,该方法能充分结合基于指数和基于光谱分类提取方法的优势并成功融入水体空间分布特征,获得较好的提取效果。     

利用混合光谱分解与SVM估算不透水面覆盖率

对比了线性混合光谱分解模型(SMA)与支持向量机(SVM)在TM影像上估算不透水面覆盖率(ISP)的精度,通过SVM模型拟合TM像元光谱特征与样本ISP间的关联而获得对未知像元ISP的估算能力。对于天津市主城区的TM影像,选择学校区、工矿区和住宅区的高分辨率影像分类结果作为训练样本(7020个)和验证样本(1500个),SVM模型的ISP估算均方差(15.4%)优于SMA估算结果(19.4%);在增加缨帽变化“绿度分量”及混合光谱分解“高反射率分量”作为SVM特征变量后,ISP估算精度提高为12%。研究结果表明：SVM模型能够拟合各像元光谱组分间非线性关系且具有较好小样本泛化的性能,适用于地面样本较少的大区域ISP制图;增加与ISP相关性大的光谱特征向量作为SVM输入能提供更多的区域地物空间分布信息,能够调整无样本的地表类型的ISP估算值,提高区域ISP估算的整体精度。     

城市总体规划环境影响的GIS模拟与评价分析

城市环境影响评价是城市规划与可持续发展中的一个重要问题.从规划部门对设计方案进行分析比较、定量评估的实际需求出发,采用地理信息数据处理与模拟等技术,归纳了GIs的评估指标体系.针对城市总体规划方案,将GIs数据引人气象模型,建立城市规划气象GIs论证评价技术路线;对规划方案进行空间概化、划分并识别单元特征,通过土地利用...     

结合E-YOLO和水体指数约束的大面幅影像水利设施检测

水利设施对水资源与水量调度、自然湿地生态保护与修复、资源和生态功能的利用及经济效益发展有重要作用。传统方法统计水利设施位置、数量等依赖于汇编资料,存在耗时长、资料更新不够及时以及具体地理位置不详等缺点,遥感为大规模监测水利设施提供了新的可能。本文以YOLO v3网络为基础,结合水利设施的特点,提出了一种基于大面幅影像快速检测水利设施的算法,主要分为两个方面：（1）改进的YOLO算法（E-YOLO）。E-YOLO提出PPA特征融合方法和等比预测框与四特征图交叉预测方法,对小样本等问题进行优化;改进损失函数,突出置信度损失;同时使用迁移学习的方法,读取特征提取部分的预训练模型参数。（2）基于E-YOLO算法和水体指数约束的大面幅水利设施检测算法。通过水体指数约束滑动步幅来解决影像面幅大、目标尺度小的问题,同时降低漏检率和误检率,再结合轮廓合并方法,优化检测结果。本研究中采用高分二号影像数据实现大面幅影像水利设施检测,实验结果表明：E-YOLO算法可以明显提高水利设施检测效果,相比平均F2精度相比YOLO v3提高了1.25%。且有更好的稳定性;水体指数约束的大面幅检测方法可以在保证效率的情况下提高检测精度,其F2精度相比大步幅和小步幅方法分别提高了3.72%和2.70%,为遥感水利设施检测提供了良好方案。     

“全域-局部”不透水面信息遥感分步提取模型

提出"全域-局部"遥感信息分布提取模型,通过计算和整合影像局部范围内的空间和光谱特征来优化全域上光谱混淆较大像元的提取精度。模型分为两个主要计算步骤:"全域"前分类与"局部"后分类;"全域"前分类将仅划分出满足一定精度阈值标准的像元,而"局部"后分类则在此部分分类结果基础上,进一步发掘和计算已分类像元所蕴含的信息来辅助对全域未分类像元的提取。在不透水面专题提取过程中,采用支持向量机SVM作为前分类器,通过控制精度阈值所对应的分类后验概率产生部分分类结果;采用调节最小距离分类器作为后分类器,根据一定的权重整合像元局部范围内的空间与光谱信息,代替了传统的全域光谱信息来优化分类。实验采用TM5影像以及所对应的NLCD(National Land Cover Data)标准不透水面产品作为测试集,"全域-局部"模型对应单一SVM模型的提取精度由80.31%提高为82.73%,局部后分类器精度较单一SVM模型由54.27%提高到59.94%。实验证明该模型具有较明显的精度提升且能够较好地解决不透水面与裸土混淆的问题,并得到空间形态上更为完善的不透水面提取结果。     

海量遥感数据的高性能地学计算应用与发展分析

航空及航天遥感器的快速发展,使得多源、多时空分辨率的遥感数据成TB级增长,对海量遥感数据的高性能计算与处理提出了更高的要求。据此,当前的遥感应用已经吸收了新型硬件架构计算、集群计算和分布式计算等高性能计算领域的最新技术。本文针对高性能计算处理海量遥感数据的效率问题,分别从分布式并行遥感文件系统和高性能遥感地学计算模式两个方面来论述该问题的研究进展;在此基础上,列举了当前具有代表性的集群和分布式遥感计算平台/系统,并结合具体实验工作,详细阐述了遥感高性能计算平台gDos-IPM(Geospatial Data Operation System-Image Processing Machine)的设计思路;最后总结了高性能遥感地学计算的发展趋势。     

高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究

由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。     

基于特征基元的高分辨率遥感影像城市空间信息提取

结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术模式,即先在大尺度上进行粗分割,再进行精细分割,获得特征基元并进行特征表达,通过样本分类和知识推理等实现信息的提取与目标识别。针对城市空间信息的特点,在特征基元提取的基础上,采用马尔可夫随机场纹理分类方法、直方图阈值分割方法、支撑向量机分类方法等完成对城市水体、建筑区、道路和绿化用地的分类提取,构建了一套从高分辨率遥感影像中提取城市空间信息的方法体系。     

MODIS-NDVI时序数据分析方法研究——以塔里木河下游第七次秋季输水为例

采用季节指数方法对MODIS-NDVI数据进行时序分析,以塔里木河下游为试验区开展生态环境遥感监测应用研究,对塔河下游2005年第秋季生态输水效应进行定量化评价:与2001年相比,此次输水改善了下游区域总体生态状况,距河道3 km内NDVI平均波动在0.7~0.85左右;而各河段区的生态改善程度因地而异,下游上段NDVI变异函数变程为0.65 km,后段为0.4 km;同时发现输水对植被物候历有16天的滞后作用;另外,输水后16天旱区植被状况最佳,输水后32天下游生态整体改善最为明显。利用NDVI时间序列可以对生态输水效应进行评估,然而NDVI空间变化与输水过程中地下水位抬升变化的相关关系需要进一步研究。