高分辨率图像辅助提取高光谱图像端元

现有的端元提取算法大多是基于凸面单形体假设,对于非单一地物类型,利用这些端元进行丰度反演将会影响混合像元分解精度。本文提出一种利用高分辨率图像判断高光谱像元内是否为同一类型地物的方法。首先,利用图像分割程序对高分辨率图像进行分割,得到光谱均一的斑块矢量图,并叠加到高光谱图像上;然后,通过空间关系分析找出斑块内的高光谱像元,称其为准端元;最后,利用端元提取算法在这些准端元中进行端元提取。实验结果表明,该方法将端元提取结果的误差降低了20%左右。     

通过软硬变化检测识别冬小麦

提出一种软硬变化检测的作物识别方法 SHLUCD(Soft and Hard Land Use/Cover Change Detection Method)。该方法利用多期遥感影像能够有效表达作物的生长物候特征,以达到在离散变化区(即纯净像元区,包括完全转换成作物的突变区域和非作物区域)和连续变化区(即渐变区,混合像元区,是部分转化为作物的区域)准确进行作物的识别。在北京市选择一个研究区,以冬小麦为研究对象,选用2011年10月6日(播种期)和2012年4月16日(拔节期)两期环境减灾1号卫星影像,分别采用硬变化检测方法 HLUCD(Hard Land Use/Cover Change Detection Method)、软变化检测方法 SLUCD(Soft Land Use/Cover Change Detection Method)和SHLUCD进行冬小麦的识别。实验结果表明:在不同尺度窗口下,SHLUCD较传统方法表现出较明显的优势,具有更低的均方根误差RMSE(SHLUCD为[0.14,0.07],HLUCD为[0.15,0.07],SLUCD为[0.16,0.08])和偏差bias(SHLUCD为-0.0008,HLUCD为-0.007,SLUCD为0.014)和更高的决定系数R2(SHLUCD为[0.68,0.86],HLUCD为[0.62,0.86],SLUCD为[0.60,0.86])。针对冬小麦突变区域、冬小麦渐变区域和非冬小麦区域分别进行评价,表明SHLUCD识别精度接近各区最佳的识别方法,进一步验证了SHLUCD的灵活性和适用性。SHLUCD方法在离散变化区能够通过土地覆盖类型状态变化来有效地识别出冬小麦,在连续变化区可识别出土地覆盖的状态变化程度定量表达冬小麦的丰度,是其他作物多时相遥感变化检测的前期实验基础。     

结合边缘编组的Hough变换直线提取

针对传统Hough变换用于直线检测存在的问题进行了细致的分析和归纳总结,在此基础上,提出一种结合边缘编组的Hough变换直线提取算法。该算法首先采用基于8邻域的边缘跟踪算法对Canny算子检测得到的边缘点进行编组;然后对每一个边缘组分别进行Hough变换,单独确定Hough变换原点和参数的取值范围。Hough变换过程中,采用迭代的"投票"方式,每次确定单一峰值点并删除对应像素。实验证明,该算法原理简单,能有效解决传统Hough变换存在的精度不高、计算复杂等问题。同时该算法具有较强的鲁棒性,可以有效处理不同类型的影像数据,适用于并行处理。     

3维数字地球快速缓冲区分析算法

提出一种应用在3维数字地球中的通过图形处理器(GPU)快速实现矢量数据缓冲区分析的算法。使用一张4通道的纹理图作为容器将地理实体的矢量数据传入GPU,利用GPU的高效并行特性,将目标缓冲区纹理中的每个像素所对应的矢量坐标与原实体进行距离量算,在一次渲染中得到缓冲区纹理,最后提取出缓冲区纹理的边界。选择中国的流域和湖泊矢量数据,将本文算法与两种传统的CPU算法进行了缓冲区分析计算、测试和对比。结果显示,本文算法相对于传统矢量算法效率提高了9—16倍,相对于传统栅格算法效率提高11—20倍。实验证明,该算法计算简单,效果明显,特别是随着数据量增大,缓冲区计算速度显著优于传统算法,并能有效解决传统矢量法缓冲区分析中的数据自相交问题。     

地形抹平与半经验模型的Landsat TM/ETM+地形校正方法

地形校正可以减小地形起伏对地物光谱的影响,提高计算机分类在山区的精度。设计了针对全球土地覆盖分类的Landsat TM/ETM+数据地形校正方法 SCOS(Smoothed COS余弦),首先对地形的坡度角进行抹平处理,很大程度上削弱了地表非朗伯性对地形校正的影响,然后利用简单有效的余弦校正去除地形效应。该方法与其他常用地形校正算法的对比分析是通过对全球不同区域、不同地表覆盖的有代表性的6景Landsat TM/ETM+数据的试验,采用统计分析与目视判读的方式,从过度校正和类内均一性两个方面进行的。结果表明,该方法在目视效果和统计结果上优于常规方法,并且更加简单有效,无需复杂的大气参数及传感器参数,满足全球地表覆盖分类对地形校正的需求。     

北京市热环境时空分异与区划

城市热环境空间区划是采用分区管理的思路来缓解城市社会经济发展与热环境之间矛盾的技术基础。本文构建城市热环境区划模型的思路为:(1)将不同时相的MODIS地表温度数据产品进行正规化、分级,分析2008年北京城市热环境时空分布特征。(2)构建城市热环境影响因素评价体系,并通过空间主成分分析计算得到热环境影响主成分因子。(3)通过自组织映射神经网络,利用热环境影响主因子,进一步对热环境进行空间区划。结果表明,北京夜间较白天城市热岛分布层次感明显,夏季白天较其他季节高温区聚合程度高。区域下垫面组成要素直接影响热环境,北京城市热环境的主成分因子依次为植被覆盖、地形地貌、城市下垫面建设规模和人为热排放,并依此将北京划为7个热环境区域,根据各个分区热环境成因机制差异分别提出热环境改善和调控措施。     

利用时空信息的单波段地表温度遥感反演

地表温度被认为是影响生态系统的关键因子之一,它与许多地表过程有关。目前,热红外卫星遥感技术是获取有关区域和全球尺度地表温度信息的一个有效、可行的手段。针对不同卫星上搭载的热红外传感器,许多学者开展了大量的研究,其中针对单波段热红外的特点(如Landsat TM/ETM+,CBERS和HJ-1B)提出了单通道(或单窗)算法。该类算法需要准确的地表比辐射率和大气参数(如大气水分含量)。这些参数在现实中又很难轻易获得,从而在一定程度上限制了现有算法的应用。针对HJ-1B高回访频率的特点,本文提出了利用多时相影像的时空信息来直接反演地表温度的Multi-Temporal and Spatial Information-Based Single Channel(MTSC),以解决现有算法对地表比辐射率和大气参数的过度依赖性。实例分析结果显示,基于MTSC法由HJ-1B反演得到的地表温度结果与MODIS地表(陆表和海表)温度产品具有很好的空间一致性;HJ-1B的陆表温度结果总体上被高估了约1 K,而海表温度结果总体上被高估了0.5 K;同时,MTSC法得到的HJ-1B地表温度结果具有更好的细节和空间完整性。最后,通过分析和讨论指出了一些可能的完善途径,如相似像元的确定、修改优化求解中的目标函数、参数的自适应初始化等,以便提高MTSC法的反演精度和实用性。     

遥感影像相对辐射校正方法及适用性研究

遥感影像相对辐射校正是一项基础的数据预处理工作,用于去除影像整体的辐射不均匀性、条带噪声、坏线等辐射问题,经过30多年的发展,已形成几十种不同的相对辐射校正方法和算法。面对种类众多的相对辐射校正方法,它们之间的区别和关联是什么,每种方法的特点是什么,如何选择合适的校正方法,是3个亟需解决的问题。围绕这3个问题,第一,本文以相对辐射校正系数获取的不同方式为原则,将现有的相对辐射校正方法分为3大类:定标法、统计法和综合法,使该分类体系能够反映各类校正方法的区别和关联。第二,在新的分类体系下,给出了定标法、统计法、综合法的数学模型表达,详细介绍了3类方法包含的每种具体的校正方法和算法,比较分析了每种方法的基本思想、原理和优缺点。第三,从影像辐射不均匀特征、影像几何特征、传感器定标、影像综合特征4个方面,对各种校正方法的适用性进行综合分析,给出了科学合理地选择相对辐射校正方法的建议,同时结合具体应用实例进行了实验验证。最后,分析了相对辐射校正研究的发展趋势和存在的问题,有效信息和噪声的计算机判定准则、相对辐射校正效果的评价体系、相对辐射校正对于后续的绝对辐射校正结果的影响是下一步需要深入研究的问题。     

嫦娥三号导航相机测图能力分析及地形重建

基于立体相机成像模型并结合相机参数对嫦娥三号导航相机3维测图能力进行分析,利用摄影测量原理和误差传播定律对巡视器30 m范围内的DEM精度进行了理论分析,推导出导航相机立体影像获得的采样点精度公式,并绘制了DEM的平面精度图和高程精度图;同时使用多线程技术开发了基于导航相机立体影像的地形快速重建算法,利用多线程技术完成影像的特征匹配和密集匹配,并通过分块内插生成DEM。该技术应用于嫦娥三号任务中,有力地支持了嫦娥三号遥操作路径规划相关任务。     

基于北斗二代系统的移动智能安全监管系统设计与实现

针对测绘外业作业环境恶劣、安全风险较高等现状,结合外业车辆和人员安全监管工作的实际需要,提出了一种基于北斗二代系统的移动智能安全监管系统,文中给出了系统的设计思路、系统的架构设计,并介绍了系统的关键技术。系统通过北斗二代终端设备实现在Android智能手机上对车辆和人员进行实时监管,建立了按院管车、以车管人的外业生产安全监管机制,实现了车辆与人员管理的实时化、可控化、智能化,为人财物的安全管理提供了行之有效的科技支撑手段。