批量遥感影像湖泊提取后的矢量拼接策略问题

目的 在遥感影像湖泊提取结果进行矢量化之后,需要对多景影像的湖泊提取矢量数据进行拼接并形成湖泊信息专题图,不同的拼接策略直接决定区域湖泊数据拼接的效率。结合湖泊提取结果的矢量数据拼接与专题图制作问题,在分析矢量数据拼接原理与过程的基础上,首先分析了两景矢量数据的拼接方法与最佳策略,重点研究了面向大区域多景矢量数据的拼接策略,提出了两种实用的高效矢量数据拼接方法,即基于任务队列与基于间隔选择的策略,分析了不同策略的特点与适用情况。实际应用中,可以根据实际情况进行选择,较大程度地提高矢量数据拼接的效率。     

面向对象的高分辨率影像城市建筑物提取

依据高分辨率遥感影像的特点,采用面向对象方法提出"自下而上"的多尺度分割方法,即按照由小尺度分割至大尺度分割的顺序,并结合掩膜操作对山东师范大学IKONOS影像进行了建筑物提取试验。结果表明,该方法较传统的"自上而下"的尺度分割方法精度有显著改善,其分类结果形状较为规整,更接近实际地物。     

高分辨率影像城市植被自动提取算法

近十几年来,随着城市化进程加剧,准确获取城市植被的分布信息,是城市气候和地表能量平衡研究的重要内容。高空间分辨率遥感影像数据,为精确获取和动态监测城市植被提供了重要资料。本研究利用资源三号数据对长江三角洲地区城市植被进行光谱特征分析与提取,提出一种城市植被的自动化信息提取算法—分离面法（Hyperplanes for Plant Extraction Methodology,HPEM）。结果表明：在假彩色反射率空间,植被与NDVI值低的背景有很好的分离性,而在真彩色反射率空间,植被与NDVI值高的背景有很好的分离性;HPEM能很好地避免NDVI最佳阈值法中将建筑物误分为植被的问题,其精度明显优于NDVI最佳阈值法,Kappa系数从0.85提高到0.90,总的错分与漏分误差从21.15%降低到14.18%。可见,本文的HPEM方法能有效提高城市植被信息自动提取的精度。     

高分辨率遥感土地覆盖分类技术的应用研究——以重庆市黔江贫困区为例

针对贫困区生态环境与资源的地表覆盖精细化调查需求,本文利用高分辨率遥感影像开展了土地覆盖信息提取的方法和应用研究.重点分析了高分辨率影像均值漂移分割,多特征提取与分析,对象级样本采集以及监督分类等技术,并综合实现了流程化的对象级土地覆盖分类.结果表明,本文串联的高分辨率影像分类技术能生成较精细的土地覆盖专题图,可及时为贫困区生态资源环境评价,碳核算等应用提供较可靠的地表覆盖数据.     

基于差值权重和快速傅立叶变换的“北京一号”卫星影像融合方法研究

提出一种基于差值权重和快速傅立叶变换的影像融合方法--DWF,对"北京一号"小卫星的全色和多光谱影像进行融合.该算法根据卫星影像的成像过程,通过傅立叶变换获取全色影像的高频、低频信息和多光谱影像在HIS颜色空间中分量的低频信息,由这3种信息通过基于差值权重的决策计算获得融合影像的空间信息.实验采用PCA、GS、DWF以及基于小波的HIS变换的融合方法,结果表明DWF方法优于其他融合方法,比较适合于"北京一号"卫星的全色与多光谱影像融合.     

遥感技术预测油气勘探靶区

应用遥感技术预测油气勘探靶区具有低成本、高效率的特点。目前有直接和间接两种油气遥感方法用于预测油气勘探靶区。本文简单介绍了这两种方法的原理,重点对遥感影像中的线一环影像构造异常和烃渗漏异常所表现的特征进行了全面的总结,最后对遥感技术在预测油气勘探靶区的应用前景进行了展望。     

基于局部差异加权的遥感影像融合方法研究

在分析现有遥感影像融合方法的基础上,针对多源遥感影像之间的地物差异.提出了一种基于局部差异加权的融合方法(local difference powering fusion,LDPF).实验表明,该方法能在提高空间分辨率和保持光谱特征的同时.较好地解决空间信息差异的问题.     

基于神经网络的SPOT数据模拟真彩色非线性方法研究

在总结现有真彩色模拟方法的基础上,提出了一种基于神经网络非线性逼近机制的真彩色模拟方法.该方法充分利用神经网络强大的学习能力,建立波段之间复杂的非线性映射关系.在具体实现上,首先通过对具有真彩色波段TM/ETM+数据的学习训练,得到各个网络节点的权重参数; 然后将该组权重参数应用到SPOT影像,模拟出蓝光波段,实现SPOT真彩色合成.在新疆伊犁地区林地调查应用结果表明,非线性方法要明显优于传统的真彩色模拟方法.     

分步迭代的多光谱遥感水体信息高精度自动提取

以LANDSAT卫星遥感数据为信息源, 在归一化差异水指数(NDWI)计算的基础上, 采用“全域—局部”的分步迭代空间尺度转换机制, 将全域分割、全域分类、局部分割与分类等计算过程有机地结合起来, 分阶段地融合了水体信息提取所需的不同层次知识, 并建立迭代算法实现了水体最佳边缘的逐步逼近, 获得了高精度的水体信息提取。通过对青藏高原试验区湖泊信息提取的实验表明, 该方法除了能够实现对复杂多样的水体信息进行高精度自动提取外, 还可有效避免与阴影等信息的混淆。     

遥感信息计算研究进展

遥感应用的本质是从对地观测影像上提炼专题信息和获取领域知识, 并以之服务于各类分析与决策的过程。作为整个遥感应用服务技术链(遥感空间信息系统)的基底, 遥感信息计算是在高性能计算环境支持下进行数据高效能处理和信息智能化提取的计算过程。本文在地学计算理论基础上构建了遥感信息计算的理论方法体系, 将其分为“像素级”和“对象级”两个层次的计算过程并分别介绍了各自的研究进展, 并提出了“像素—基元—目标—格局”为一体的信息计算方法, 阐述了高性能计算环境支持下遥感信息计算平台的设计开发思路及目前研发进展, 总结了遥感信息计算的发展趋势和重点研究问题。