应加强多光谱图像理解理论与方法的研究

论述了目前图像理解理论与方法的不足,介绍了有关这一理论与方法研究的进展情况,指出应当对近几年国内外的有关研究成果进行总结和提炼,并在理论与方法比较欠缺的方面开展研究,认为这是具有理论意义和实际应用价值的一项工作。     

一种改进的多光谱影像模糊加权聚类方法

多光谱影像具有丰富的地物信息,利用多光谱影像进行聚类分析可以充分利用遥感影像为在大范围地区进行变化检测和土地利用分析作出应有的贡献。而模糊聚类更接近实际情况,能提高影像分类精度,缩短分类时间,提高系统运行效率。本文采用对多光谱影像先进行K-L变换去除了大量的冗余数据后,再进行改进的加权模糊聚类处理方法,取得了较理想的分类效果。     

采用小波和分形维的高光谱遥感影像特征提取

由于omis影像128个波段间具有较强的相关性,可对高光谱响应曲线采用小波分解,用噪声较小波段的部分高频信息代替噪声较大波段的相应高频信息对其进行小波降噪。再对降噪后的影像采用db4函数进行7级小波分解,对各级小波系数取一范数后,用最小二乘法对各级分解对应的范数在半对数坐标系下线性拟合,根据直线斜率求取各像元分维值,最后实现分类。通过实验,证明了此方法的有效性。     

高分辨率遥感影像土地利用变化检测方法研究

提出一种利用高分辨率遥感影像进行土地利用变化检测的方法。以土地利用图为辅助数据,通过土地利用图和遥感影像的配准套合,获取影像像斑;同时,对遥感影像进行基于像素的监督分类,获取概略的类别图;再根据像斑内像素的类别编码完成子像斑的划分。以子像斑为影像分析的基本单位提取特征,以相关系数为相似性测度衡量不同时期子像斑的特征相似性,用ROC曲线(接受者操作特性曲线)代替经验选取的方法自动获取变化阈值,确定像斑是否发生变化。以武汉市区局部QuickBird 2002年和2005年多光谱影像、相同地区2002年1∶10 000土地利用图为实验数据进行了算法的实验,结果显示绝大部分的变化区域都可以被提取出来,实验方法可行。     

InSAR干涉图滤波方法研究

探讨多视滤波法、中值滤波法、基于梯度的自适应滤波、additive滤波法四种抑制干涉图噪声的滤波方法.多视滤波法平滑了影像数据,是以牺牲空间分辨率为代价的,通常这种滤波处理应用在从两个单视影像获得的复数影像处理中;作为一种传统的抑制噪声方法,中值滤波技术实质上是一种非线性信号处理技术,它假设噪声具有极端的数值,即在所定义的平滑模板内为最(较)大值或最(较)小值,因此它会使得干涉图丢失一些信息;基于梯度的自适应法是基于梯度的一种中值滤波,它使得边缘更加清晰,该方法可与中值滤波联合使用;Addtive滤波法强调根据局部噪声状况和使用方向平行窗口得到的滤波噪声边缘来自适应的滤除噪声,对于局部噪声状况由关联图来决定.这种方法尤其对高关联的干涉图最为可取.     

基于支持向量机(SVM)单目标SAR图像分割

将考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征向量,经过归一化后进行特征选择,然后输入到支持向量机中进行训练建模,利用支持向量机分类方法,以实现分割结果.最后,将此方法分类结果与传统方法进行了比较,从对比结果可以看出此方法行之有效.     

像斑的遥感影像土地利用变化检测方法

提出一种有GIS数据辅助的以像斑为对象基于不同时相非同源的遥感影像变化检测方法,这种方法属于特征级的变化检测,以影像像斑为对象,突破了以往变化检测对数据的要求与限制,改变了传统检测方法对于遥感影像数据的要求同源的模式.通过土地利用图和遥感影像的精确配准套合获取影像像斑,再利用聚类算法按类别进行样本的更新,利用更新后的样...     

NOAA／AVHRR影像特征匹配

为实现全球环境实时、动态监测的需要,选用Ｆｏｒｓｔｎｅｒ特征匹配理论对ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ影像进行匹配试验。Ｆｏｒｓｔｎｅｒ特征提取之前,先根据熵的理论对影像进行预处理．特征提取工作量可减少到１０％～２０％。特征提取后的共轭影像,根据相似性尺度可建立一个可能的同名点匹配点表,再根据一致性尺度,采用Ｒｏｂｕｓｔ稳健估计剔除错匹配的点对,即可建立两幅影像的最终匹配点对。匹配结果表明,通过阈值的设置,可以在ＡＶＨＲＲ多时相影像上提取足够数量的匹配点对,在行、列方向上平均误差约为０．６像素和０．３像素。     

利用SPOT影象提取高程信息的研究

本文从理论上分析了以全数字化方法从SPOT影象提取高程信息关键环节上的问题和所采取的方法。根据影象成象特点,采用时序变化的外方位元素数学模型,其中精确选取控制点、合理选取初值和确定等效焦距、线元素和角元素分开解算迭代是十分重要的措施。采用新的数据组织方法可以避免高程内插中的精度损失。利用卫星影象特点,实现由粗到精的多级影象匹配,同时引人改化的高精度最小二乘匹配,使整个匹配过程既保障了可靠性又满足精度要求。马赛地区SPOT象对窗的DEM生成结果表明,在影象质量得到保证,时差不大的前提下,可以达到10米高程精度。