面向对象的高分遥感影像信息提取技术研究

以World View-2高分遥感影像数据为例,采用规则集开发的模式进行地图要素提取,对主要制图要素图像进行了分割、分类试验,实现了多尺度分割的层次构建和制图地物要素分级分类。     

一种改进低层特征算子的遥感影像检索方法

在遥感数据检测中,现阶段往往将C_Meta(颜色特征计算得到)和T_Meta(纹理特征计算得到)作为两种不同的Meta-feature特征,使得对于同类地物影像利用C_Meta和T_Meta检索的结果不理想且有较大差异。为了改善检索结果,该文提出通过初步检索选择检索结果较好的C_Meta或T_Meta作为不同类别影像最终的Meta-feature特征;并利用新的影像特征库进行第二次检索。实验结果表明,此方法的检索结果好于原始的C_Meta和T_Meta以及传统的颜色直方图和小波纹理。     

模糊聚类定权法对SLR定轨精度的影响

针对卫星激光测距(satellite laser ranging,SLR)精密定轨过程中存在的测站观测数据合理定权问题,将一种改进的模糊聚类算法引入到SLR观测数据定权中。基于国际激光测距服务(International Laser Ranging Service,ILRS)提供的全球SLR测站性能报告,对测站进行近实时滑动分类定权,改变SLR数据处理中权重的经验或者随意性选取模式。经过LAGEOS1卫星2014年1月至2016年12月3年全球SLR实测数据处理的测试。结果表明,当考虑LAGEOS标准点总数、LAGEOS标准点RMS值以及LAGEOS标准点合格率这3项测站质量控制因素确定的测站权值能最大限度地提高卫星定轨精度和观测数据的使用效率,对参与计算的365个3d弧段数据,91.46%弧段精度得到提高,平均提高约3.7mm,且每个测站的定轨残差RMS也得到了降低。这对于正在迈向毫米级测量精度的SLR技术至关重要。     

基于MODIS数据的湖北省地级以上城市城区地表温度变化分析

基于MODIS数据,以湖北省地级以上城市城区为研究对象,通过对湖北省13个地级以上城市城区边界矢量数据与地表温度因子进行套合处理,采用叠置分析方法对2000、2015、2017年湖北省地级以上城市城区的地表温度进行统计,并分析城镇化建设对城区地表温度产生的影响。     

水稻时域散射特征分析及其应用研究

通过对肇庆试验区1996年和1997年获取的多时相、多模式雷达卫星（RADARSAT）数据分析，从图像上直接提取地物的后向散射系数，结合实地测量水稻的生长结构参数，建立了水稻生长模型，分析了不同生长周期（从80天到120－125天）4种类型水稻的时域散射特性。利用1997年4月至7月获取的7景标准模式雷达卫星数据，对试验区内三个县和两个行政区共5000km^2面积范围内的作物进行分类和水稻产量预估算，水稻类型分类及面积量算精度达91％。结果表明：利用雷达遥感数据进行水稻种植面积量算和估产需要水稻生长期间三个时相的数据，即插秧期、抽穗期、收割前期。若能够获得多参数雷达图像，可以用插秧期和收割前期的两个时相图像来代替上述的三个时相图像同样可以达到种植面积量算和估产的效果。这一结果充分说明多时相雷达卫星数据对我国南方水稻长势监测及估产具有明显优势和潜力。     

水稻时域散射特征分析及其应用研究

通过对肇庆试验区1996年和1997年获取的多时相、多模式雷达卫星（RADARSAT）数据分析,从图像上直接提取地物的后向散射系数,结合实地测量水稻的生长结构参数,建立了水稻生长模型,分析了不同生长周期（从80天到120－125天）4种类型水稻的时域散射特性。利用1997年4月至7月获取的7景标准模式雷达卫星数据,对试验区内三个县和两个行政区共5000km^2面积范围内的作物进行分类和水稻产量预估算,水稻类型分类及面积量算精度达91％。结果表明：利用雷达遥感数据进行水稻种植面积量算和估产需要水稻生长期间三个时相的数据,即插秧期、抽穗期、收割前期。若能够获得多参数雷达图像,可以用插秧期和收割前期的两个时相图像来代替上述的三个时相图像同样可以达到种植面积量算和估产的效果。这一结果充分说明多时相雷达卫星数据对我国南方水稻长势监测及估产具有明显优势和潜力。     

雷达遥感图像分类新技术发展研究

总结了雷达遥感图像分类技术的发展过程,指出新的分类技术正朝着采用新特征(如雷达极化信息与干涉信息、多参数极化干涉信息、多时相信息、DEM与地理信息等),应用新理论(如小波理论、分形理论、模糊理论),设计新算法(如改进的最大似然法、上下文分类法、改进的神经网络分类算法等)的方向发展.     

基于目标时域散射特性的土地覆盖类型分类研究

目标散射特性随时间变化的规律称之为目标时域散射特性。目标时域散射特征是利用多时相雷达遥感图像进行目标识别的基础。本研究以广东肇庆为试验区,利用多时相单参数雷达图像进行土地覆盖类型分类研究,分析了试验区内典型植被的结构、形态及其散射机理等特征,总结了各类目标的时域散射特性,区分识别了多种目标,制作了土地覆盖类型分类图.     

基于遥感影像的城市森林分类提取及生态价值估算研究

以北京通州新城区城市森林为研究对象,提出一种基于信息论的决策树分类方法,以提取Aster遥感影像中城市森林平面量,改善传统分类方法仅利用影像光谱特征信息的不足,高分辨率影像和地面调查数据验证显示其分类精度达84.6%.结合分类影像图,引入城市森林生态价值评估模型(CITYgreen模型)估算出通州新城区森林的生态价值约为598.87万美元.研究表明,该方法适合大面积区域的城市森林分类提取及其生态价值估算.     

基于FY-4A卫星数据的短时强降水监测预警指标

选取2018—2021年汛期短时强降水天气过程,利用相关性分析、箱线图法和极值统计法,尝试研究FY-4A卫星产品在短时强降水天气过程中的监测预警指标。研究表明：(1)FY-4A卫星多通道数据可以作为短时强降水监测预警的定量化指标予以应用。(2)筛选出相关性较好的13项产品统计出短时强降水的监测预警指标,其中赋值类指标4项,数值判别类指标9项(含辅助指标3项);初步设定13项指标中有9项达标时,短时强降水会发生。(3)在评估基础上完善了指标,监测预警效果有所提高,TS评分提高5.4%,空报率降低2.7%,漏报率降低1.9%。