分层神经网络分类算法

提高遥感图像分类精度一直是爱到普遍关注的焦点问题。近年来,人工神经网络技术和分 处理技术由于它们的许多优点受到广泛欢迎。本文把两种技术结合起来,提出了分层神经网络的概念,并基于此设计了一种分层神经网络分类算法。通过与最大似然法的对比实验表明,这种分层神经网络分类算法可以明显地提高分类精度,并对不规则分布的复杂数据具有很强的处理能力。     

光谱遥感找矿理论、技术与应用

遥感找矿已由获取空间几何信息为主的间接探测发展到以获取成分信息为主的更为直接的光谱探测。主要发展的探测技术是高分辨超多道机载光谱扫描仪或成象光谱仪。应用中国科学院上海技术物理研究所研制的红外细分光谱扫描仪(2.0—2.5μm)在新疆北部黄金资源探测的研究,由已知区的试验研究进入未知区的应用推广,发现了新的金成矿带、区和点,显示出光谱遥感是地质找矿的有效新技术。     

腾冲航空遥感试验推陈出新

腾冲航空遥感试验,是我国的史无前例的组织严密的遥感科技大协作,开创了技术集成与知识创新的先例,也是院所与地方政府高科技合作的成功范例。在我国遥感发展史上具有里程碑意义。     

基于SREM融合数据的矿物蚀变信息提取

目前卫星高光谱数据幅宽小,难以进行大面积矿物填图应用.本文探讨了基于多光谱图像光谱分辨率增强方法(spectral resolution enhancement method,SREM)融合算法,将Hyperion窄幅高光谱和先进星载热发射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer,ASTER)宽幅多光谱数据进行融合,获得宽幅高光谱数据,从而进行矿物蚀变信息提取的方法和流程.结果表明:(1)原始ASTER数据仅能识别出Al-OH基团,Mg-OH基团和Fe3+离子基团3种矿物,SREM方法能够识别出高岭石、伊利石、绢云母、绿泥石和黄钾铁矾5种蚀变矿物;(2)融合图像矿物提取结果与原始ASTER和Hyperion图像的相对精度分别达到90.56%和92.85%;(3)其中绢云母、伊利石、高岭石与Al-OH基团,黄钾铁矾与Fe3+离子,绿泥石与Mg-OH基团出露区域基本一致.SREM融合数据具有幅宽大和光谱分辨率高的特点,提高了矿物蚀变信息解译精度,该方法对大面积矿物填图具有示范作用.     

地面成像光谱辐射测量系统及其应用

系统介绍了自主研制的基于制冷面阵CCD地面成像光谱辐射测量系统(field Imaging spectrometer system,FISS)的成像原理,结构设计,主要指标参数和数据处理流程等。利用室内布设的精确标志点和野外测量数据纠正了FISS系统几何畸变;利用自行开发的光谱定标软件对FISS系统进行波长定标,确定了各通道中心波长和全波半高宽;在室内,以积分球为光源,对FISS系统逐波段进行了绝对辐射定标,定标精度优于5%,并建立了各种测量条件下绝对辐射定标系数查找表;最后,利用FISS系统样机进行了大量室内和野外测量实验,并基于获取的部分数据做了作物-杂草识别、近海岸海洋环境试验、牛奶品种识别和植物生化参量反演等研究。研究结果表明,FISS系统能够成功地用于上述领域的研究,并在地质、食品、农业、林业和城市等领域也具有强大的应用潜力。     

“黄秉维先生百年诞辰学术思想研讨会”专家谈

黄秉维先生是国际著名地理学家,中国现代地理学的重要开拓者,1955年当选为中国科学院首批学部委员(院士),他长期担任原中国科学院地理研究所所长、中国地理学会理事长。2013年2月是黄秉维先生诞辰100周年。为了纪念黄秉维先生对中国现代地理学发展做出的卓越贡献,弘扬他的学术思想和优良学风,服务地理学的创新与发展,3月29日,中国科学院地理科学与资源研究所(简称地理资源所)和中国地理学会联合举办了"黄秉维先生学术思想研讨会"。来自国家自然科学基金委员会等有关部委,中国科学院院士工作局、资源环境科学与技术局、基建局等院内单位,全国有关地理研究院所、高等院校,中国科协系统等40家单位的领导、专家学者,黄秉维先生的亲属、著名科学家的亲属等共计200余人参加了会议。两院院士孙鸿烈、曾庆存、石玉林、刘昌明、李文华、童庆禧、郭应禄、郑度、孙九林、陆大道、秦大河、姚檀栋、陶澍、傅伯杰等先生参加了研讨会,黄秉维先生生前的同事、助手和学生李文彦、王恩涌、邓先瑞、孙惠南、杨桂山、柳林等先生也在会上发言。会前,地理资源所和中国地理学会组织编辑出版了《黄秉维先生诞辰100年纪念文集》,编辑制作了《行所当然而不惑于偶然——纪念黄秉维先生诞辰100周年》纪录片,在《地理学报》、《地理研究》杂志发表了回顾、纪念性文章。除另行发表的若干学术报告外,现根据录音,将部分专家、学者的发言整理发表,以飨读者。     

高光谱数据与水稻叶面积指数及叶绿素密度的相关分析

分析了北京大屯科技站水稻叶面积指数 (LAI)、叶绿素密度 (CH .D)与高光谱分辨率遥感数据在整个生育期内的变化过程。利用微分技术处理水稻群体反射光谱以减少土壤等低频背景光谱噪音的影响。通过单相关分析和逐步回归方法研究水稻LAI、CH .D分别与光谱反射率、反射率的一阶微分光谱的相关关系 ,并建立预测回归方程。结果表明 ,微分技术能够改善光谱数据与LAI、CH .D的相关性 ,CH .D与光谱数据的相关明显优于同LAI的。     

InSAR图的计算统一构架干涉滤波并行计算

作为InSAR处理中的重要操作,干涉图滤波是比较耗时的步骤之一。针对广泛应用的Goldstein滤波算法,文章设计了一种基于GPU的滤波加速方法,定量评价了滤波效果,并探讨了基于GPU加速的滤波时间与数据大小和滤波窗口大小的关系,讨论了当前GPU的核心设计在并行计算中的缺点。在取得与CPU处理结果相同精度的前提下,此方法获得大约22倍的加速比。     

TASI数据的温度与发射率分离算法

建立了适合于TASI的热红外高光谱发射率的经验关系,以此修正了分离方法(TES)中的MMD模型,在对温度和发射率进行精度评价的基础上,将反演结果应用于城市地表温度的日较差分析。结果表明：(1)反演的温度与实测温度的平均绝对误差为1.8 K,平均相对误差为0.59%;(2)地面实测宽波段发射率与反演发射率的平均差值为0.036,差值的标准差为0.032;(3)同种地物的发射率曲线的反演结果与实验室测量发射率曲线的波形是一致的;(4)温度日较差分析结果是合理的。因此,本文的反演精度能满足研究需求,将该方法应用于TASI数据的温度与发射率的分离是可行的。     

中国高光谱遥感的前沿进展

高光谱成像技术具有光谱分辨率高、图谱合一的独特优势,是遥感技术发展以来最重大的科技突破之一。中国的高光谱遥感发展与国际基本同步,在国家和省部级科研项目的支持下,解决了高光谱遥感信息机理、图像处理和多学科应用等方面多项世界性难题,有效解决了高光谱遥感理论研究与多领域应用中的关键技术瓶颈,实现了在农业、地矿、环境、文物保护等多领域的成功应用,产生了显著的社会经济效益。本文回顾了中国高光谱遥感技术的前沿研究进展,总结分析了取得的主要创新性成果。