阶段模型修正的星载GNSS-R土壤湿度反演方法EI北大核心CSCD

本文提出了一种基于CYGNSS数据的星载GNSS-R土壤湿度反演方法。首先,基于CYGNSS数据提取地表反射率参数,联合SMAP数据中提取的植被光学厚度、地表粗糙度和温度等辅助信息,初步构建了土壤湿度反演理论模型,并利用神经网络模型确定了土壤湿度反演的精细数学模型;然后,将该模型处理获得的土壤湿度以35%为分界点,利用本文提出的阶段函数模型提高反演精度,并使用2018年10月—2019年5月的CYGNSS数据,获得了全球范围内星载GNSS-R土壤湿度;最后,通过与SMAP提供的土壤湿度数据进行对比,评估了本文提出的星载GNSS-R土壤湿度反演方法的有效性,并对获取的星载GNSS-R土壤湿度进行了时间序列分析。结果表明,本文提出的土壤湿度反演方法的结果与SMAP土壤湿度具有良好的一致性,且随时间变化的趋势也相符合,为高精度土壤湿度反演提供了一种思路。     

基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。     

低空无人机交叉口悬停影像抖动纠正

低空无人机影像在交通规划、城市管理、应急监控等领域正逐渐体现出其独到的优势,而将影像快速、准确地纠正与配准则是其发挥功用的必要前提。以拍摄于道路交叉口上方的无人机悬停视频为研究对象,探讨对其实现影像抖动纠正配准的方法。视频中的连续影像包含大量的近似地物及移动地物,难以直接采用传统的空间域或频率域方法进行配准。由此,提出了一种基于横道线识别的影像配准方法,经由图斑提取、筛选分类、轴线拟合及影像配准等步骤,实现了影像任意帧间的配准。利用无人机悬停拍摄的交叉口视频进行了验证,结果表明,该方法稳健、有效。     

一种复合型校正植被信息的方法

遥感技术能快速获取大范围的植被信息,但却存在植被信息混分等问题。基于地物光谱差异特征,本文采用复合植被指数的形式提出了一种校正植被信息的方法。结果表明：在增强植被信息方面,该方法弥补了NDVI_Rad过饱和的缺点,使得高覆盖植被的信息值在0.7以上;在抑制非植被方面,该方法将植被和非植被进行了分离,使得大部分非植被的信息值在0以下;此外,在“抗地形”方面,该方法引入了“抗地形”因子（δ/Red）,一定程度上削减了地形对植被提取带来的影响。     

改进SAR-SIFT算法的无人机影像匹配方法研究

对SAR-SIFT、SIFT与SURF算法的匹配正确率、数量及时间等进行探究,并提出一种基于SAR-SIFT改进的无人机影像匹配方法,可增加无人机影像的匹配数量和准确率。利用图像的R,G,B分量提取图像特征,将3个分量提取的所有特征去重后进行特征结合,增加特征点提取数量。采用比值判别法(Ratio Test)将不满足最邻近距离、次临近距离以及距离较远关系的特征点去除,并采用余弦相似度进行匹配,最后采用向量一致性算法进行错误剔除。实验结果证明,改进算法提高无人机影像的匹配正确率,增加图像的正确匹配数量。     

融合空间和时序遥感信息的深度学习水稻提取

为了得到更加精细的水稻提取结果,提出一种结合高分辨率和多时序遥感影像的深度学习水稻提取方法.构建全卷积网络(FCN)对BJ-2高分辨率遥感影像进行分类,并利用长短期记忆网络(LSTM)和随机森林(RF)分类器对Sentinel-2多时序遥感影像进行分类,再通过面向对象的分割和投票对3种方法的分类结果进行融合,得到最终提...     

基于QuickBird数据的山区正射影像制作及精度分析

利用QuickBird遥感影像,结合外业控制点、RPC有理多项式系数模型、DEM数字高程模型等数据制作生成山区正射影像图,并对成果精度进行分析,解决了山区地形图难以实测、受航飞限制等问题。     

基于仿射变换的带状影像数据处理技术研究

带状影像数据处理是数字正射影像图生产中的一项重要工作内容.现针对传统带状影像处理方式的不足,根据影像坐标配准信息的特点,提出基于仿射变换的带状影像数据裁切处理方法,并以带状矩形为基本数据处理单元,利用ArcGIS Python语言实现了带状影像数据的自动处理,简化了数据处理流程,减少了成果影像的数据冗余,对于提高数字正射影像图的生产和使用效率有重要的实践意义.     

某数字城市实景影像数据采集方案设计

随着测绘科技、计算机及网络技术的飞速发展,完全基于4D数据构建的数字城市已不能适应信息时代对于属性信息"准、全、新"的要求。可量测立体影像和360°全景影像数据将原来地理信息数据由4D上升到5D,弥补了4D数据的缺憾。本文主要介绍了这两种数据外业采集和内业处理的方法和过程,对未来数字城市建设数据采集方法的改进有一定的参考价值。