影像与激光雷达数据的城市地物信息提取

针对城市地物信息提取中地物边界难以确定、分类精度不高的问题,该文提出一套综合利用影像及激光雷达点云高程信息的面向对象分类方法。在分割中,各类地物的最佳分割尺度由监督法分割精度评价确定,最终分割结果利用粒度理论下的分割尺度综合方法进行合成,能兼顾不同地物最优分割尺度,获得准确地物边界;在分类中,采用ReliefF特征选择算法度量从影像及点云数据提取的对象特征重要度,选择最佳特征组合,并采用多分类器组合方法进行分类,以消除Hughes现象,提高分类精度。选择德国斯图加特市两块实验区进行分类实验,结果表明:该方法有利于提高大范围城市地物精细信息提取的精度和效率,具有较高的应用价值。     

基于面向对象的路域植被环境遥感动态分析

根据不同地物类型在遥感影像上的光谱、纹理、几何和位置响应特征的差异性,可以对地物进行分类。本文采用面向对象的方法,基于影像上地物类型的纹理和光谱等特征,利用ENVI EX面向对象特征提取模块对试验路域SPOT5影像进行地物分类,从而定量动态分析地物类型变化情况;并通过提取NDVI对植被覆盖度进行了分级统计分析。结果表明,定量分析成果与野外调研实验结果相吻合,可以用来评价实地植被覆盖度及地物分类变化情况,进而评价公路路域植被环境,为公路的可持续发展提供基础支持。     

混合核特征加权SVM遥感湿地空间分类

针对湿地空间信息的复杂性和SVM的分类性能,设计一种基于混合核函数的特征加权SVM分类模型,综合利用多种特征信息,避免被弱相关特征所支配,从而提供更佳的映射性能和泛化能力。实验结果表明,该分类模型兼具良好的外推和内推能力,能够有效地融合不同信息源特征,得到更完整和准确的分类结果,在总体精度、Kappa系数等多项指标上都表现出更高的水平。     

结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。     

高维遥感图像的快速分类算法

为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法。该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差。该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类。测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果。     

中国版大洋洲地表覆盖产品研制

针对全球变化研究对大洋洲地表覆盖产品的需求,该文以2000年和2010年的Landsat卫星影像为数据源,提出了对大洋洲影像按照月份分组并进行样本采集与规则训练的方法,采用GLC树分类器进行自动分类,经过分类后处理和数据集成,完成了2000年和2010年两期、30m分辨率的大洋洲地表覆盖产品研制工作。利用高分辨率影像、实地采集照片等进行室内精度评定,该大洋洲地表覆盖产品的精度达到90%以上。     

顾及拓扑与尖角的分类矢量数据分组压缩算法

针对现有拆分重组法对存在复杂内环以及复杂相交岛屿多边形的分类矢量数据的压缩结果中包含裂缝、重叠及大量尖锐夹角的问题,提出了一种顾及拓扑一致性与尖角的分组压缩方法。依据分类矢量数据中多边形与多边形及其内环的相交关系对矢量矢量数据分组,以修正后拆分重组法结合直接分割法和间接分割法对分类矢量数据分组压缩,压缩结果中不存在裂缝与重叠现象,维护了分类矢量数据的拓扑一致性;通过取回尖角点前后被删除的点,解决了压缩结果中尖角过多的问题。以Landsat8遥感影像分类矢量数据实验验证了文章算法,并与直接分割法、间接分割法、拆分重组法进行了对比分析,验证了本文方法的有效性。     

RS/GIS技术在夹江第二次土地调查中的应用

在夹江第二次土地调查中,运用RS技术进行土地利用分类,以1∶5 000高精度航片为数据源,建立解译标志进行初步目视解译,然后根据外业数据修正完善,再采用人机对话的方式完成分类。运用GIS技术对影像和矢量分类结果进行建库汇总和空间分析。     

无人机在强震区地质灾害精细调查中的应用研究

为对强震区地质灾害进行精细调查,基于无人机低空摄影测量系统能够获取高精度、高分辨率和高时效的遥感影像且具有灵活性强和不受复杂地形影响等特点。本文将无人机低空摄影测量系统应用到强震区地质灾害精细调查,探讨了强震区地质灾害无人机遥感精细调查流程及成果应用。以老虎嘴滑坡所在区域的应用为例,阐述了无人机遥感像片的获取和DEM、DOM及三维真实空间场景的制作方法,重点介绍了利用三维真实场景对地质灾害进行定性及定量分析及精确描述。实践结果表明:（1）同常规的遥感调查方法相比,该方法不仅能够获取更高分辨率和更高精度的地质灾害精细调查基础数据,而且还提高了其时效性及可靠性;（2）构建的地质灾害体三维真实空间场景突破了传统的二维地质灾害解译技术,提高了地质灾害解译的精度及准确度。本文较完整地阐述了无人机低空摄影测量系统在强震区地质灾害精细调查的流程及方法,可以较好地应用于强震区地质灾害精细调查。     

不同地形条件地面同步光谱定标场对比研究

利用美国ASD公司的FieldSpec Pro FR地面波谱仪,选择5°视场角探头和135cm探头距测试地物高度,开展0°、5°、10°、15°、20°等五种不同地形坡度明、暗地物自然定标场地面波谱测试。通过对比研究不同地形坡度具代表性、能真实反映被测试目标平均自然性的各波谱测试点波谱曲线特征,得出0°、5°地形坡度获取的波谱曲线连续、平滑,信噪比高,没有混入大气水气吸收、仪器噪声等因素导致的剧烈波动、跳跃现象或尖锐锯齿状噪声,波谱特征明显,吸收峰最小值位置清晰可辨,各波谱测试点波谱曲线变化幅度小,整体反射率值变化小,Fe~(2+)、Fe~(3+)、Al-OH、Mg-OH、CO_3~(2-)等分子基团与离子波谱的诊断性波谱特征位置清晰可辨。因此0°和5°坡度地形条件获取的地面同步自然场光谱定标波谱曲线,可以满足航空高光谱遥感数据的大气校正、光谱重建和空、地回归分析等所需的地面波谱数据要求。