高分辨率遥感影像多尺度均值漂移分割算法研究

根据高分辨率遥感影像信息提取过程中对影像的对象化分割的需求,分析了均值漂移分割算法的原理,并对其多尺度分割方法进行了设计与实现。实验证明该算法具有较好的影像分割精度。     

利用互信息改进遥感影像朴素贝叶斯网络分类器

针对朴素贝叶斯网络简单条件独立性假设的不足,将它的一种改进形式——选择型朴素贝叶斯网络和两种扩展形式(树增强型朴素贝叶斯网络、贝叶斯增强型朴素贝叶斯网络)用于多光谱遥感影像的分类中。在分析波段间互信息的基础上,分别构造了上述3种分类器,并和朴素贝叶斯网络分类器的性能进行了比较。     

基于LiDAR数据和航空影像的水体自动提取

提出将LiDAR数据对水体的敏感性与航空影像的高分辨率特征相结合的水体自动提取方法。利用SIFT算法对LiDAR强度图像和航空影像进行配准,在LiDAR高程图像上提取无回波信号的黑色区域,构建几何约束条件,排除由遮挡产生的无效区域;将水体初始位置映射到航空影像上,结合边缘信息进行区域生长,并对生长区域进行数学形态学运算,最终获取水体区域。实验结果表明,该方法可以获得很好的水体提取效果。     

利用视线向量修正进行SPOT-5影像高精度立体定位

介绍了SPOT-5卫星影像的严格几何处理模型及视线向量修正的原理,推导了基于视线向量修正的多像光束法平差模型。对SPOT-5影像进行实验,验证了影像系统误差的存在。将视线向量修正法的定位精度与轨道姿态误差直接修正法的定位结果进行对比,结果表明,视线向量修正法仅采用5个控制点就可以获得轨道姿态误差直接修正法采用10个控制点的定位精度。     

基于SOA的遥感影像共享架构研究

针对遥感影像数据共享中存在的“信息孤岛”问题,提出了面向服务的共享架构;基于OGC规范扩展定义了可支持计算机搜索、评价并集成数据服务的元信息模型;基于Web Services技术设计和实现了元数据服务和数据服务。实验结果表明,面向服务的共享架构能够集成地理上分布的异构影像数据资源。     

面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取

运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度,再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取,并对分类结果进行后处理,进一步提高分类精度。最终分类结果精度达到80.38%。     

基于Landsat的小麦估产模型及其应用

针对华北地区旱情导致小麦减产的问题,提出了利用Landsat遥感影像信息,结合小麦生长关键时期的降雨量以及种植区距离灌溉水源的位置关系,建立小麦估产模型,通过降雨预报信息估算小麦单产产量,并将其应用在作物种植选择方面,以提高农田的产值与农民的经济效益。     

地理国情普查的关键技术及实现策略

主要对影像获取与处理、DEM精细化、自动解译技术应用和质检软件流程实现等地理国情普查关键技术的实现策略进行了论述,重点介绍了DEM精细化作业方法,并对比了几种自动解译软件的效率。研究结果表明,该方法能提高近30%的确工作效率。     

基于GDAL的遥感影像快速裁切技术

介绍了基于开源GDAL类库开发,实现遥感影像的大批量快速裁切的技术,经应用测试,该技术提高了遥感影像处理的作业效率和自动化水平,降低了生产成本。     

已有测绘成果在土地确权影像底图制作中的应用

从正射影像生产工艺流程出发,分析正射影像生产中常见影响作业效率的问题,以具体项目为依托,探索快速处理DSM并进行正射影像生产的新方法,即运用已有测绘成果进行正射影像的快速生产。