基于IKONOS数据的矿山开发占地信息提取

以IKONOS数据为信息源,对甘肃省白银铜矿区进行矿山开发占地信息提取实验研究.在经过预处理的图像上对研究区内的地物进行光谱采样,分析地物的光谱特征;并进一步建立合适的波段计算经验公式,用密度分割函数将矿山背景与占地信息区分开,消除了背景干扰;再根据光谱特征建立新的波段处理模型,对只有矿山占地的图像进行第二次密度分割,将矿山占地信息细分,通过目视解译为占地信息赋予属性.实地查证结果表明,利用计算机提取矿山占地信息能弥补目视解译的不足,不仅节省人力、物力、财力和时间,而且信息提取结果准确,具有实际应用的意义,对同类地区的矿山占地信息提取具有一定的参考价值.     

遥感图像分割中的小波域改进信息割算法

针对传统信息割(IC)算法对存在灰度变化的图像易引起误分割的问题,提出了一种小波域改进信息割(W\\|MIC)算法。使用一个新的结合像素点灰度关联和空间关联的Parzen窗对IC进行改进,以降低灰度变化对分割的影响;将MIC引入到小波域,利用小波的平滑作用降低参数选取复杂度,改善图像分割效果。遥感图像分割实验结果表明,W\\|MIC可有效降低参数选择效应,不仅避免了灰度变化引起的误分割,而且还较好地保持了图像边缘。     

DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像数据整合

DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年,现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此,要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集,需要整合两类夜间灯光数据。基于此,本文提出了基于重采样的两类数据整合方法,对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟,最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明,基于重采样的整合方法效果良好(城市区域Pearson相关系数ρ=0.9852,RMSE=3.4607),整合数据集与相关社会经济参考量高度契合(影像DN值总和与GDP的相关系数ρ=0.946,与人口的相关系数ρ=0.971,二次多项式模型拟合R²≈0.98,RMSE<5.55),优于已有研究。因此,利用该方法整合后的数据集能更好地支撑基于夜间灯光影像的长时间序列研究。     

珞珈一号夜间灯光影像中国城市建成区提取能力综合评估

城市建成区是人类活动的物理空间,是监测城市化进程的重要指标,而夜间灯光影像是一种有效的城市建成区制图数据源。作为全球首颗专业夜间灯光遥感卫星,珞珈一号(LJ1)比可见光红外成像辐射仪NPP/VIIRS(NPP)的空间分辨率更高。目前关于珞珈一号城市建成区提取的研究尺度有限,缺乏系统性的大尺度评估。本文以NPP的表现为基准,首次评估珞珈一号在中国不同气候带及发展规模的城市建成区提取能力,并讨论集成LJ1和NPP两类夜灯数据的潜力。结果显示：一方面,LJ1百米制图结果的查全率一般都低于灯光溢出更明显的NPP;另一方面,得益于LJ1更高的空间分辨率和细节捕捉能力,除小城市外,LJ1提取结果的查准率均高于NPP。从F₁值来看,LJ1只在超大/大城市可取得优于NPP的表现。当制图分辨率为500 m时,LJ1的F₁值基本都低于NPP。两个分辨率的城市建成区制图结果均表明珞珈一号和NPP/VIIRS的联合利用优于单一夜灯影像。     

融合CNN和CapsNet的Wi-Fi室内定位方法

针对基于位置指纹的Wi-Fi室内定位方法定位精度低的问题,本文提出了一种融合卷积神经网络(CNN)和胶囊网络(CapsNet)的Wi-Fi室内定位算法模型,记为CNN-CapsNet。首先将采集的RSSI时间序列信息,生成位置指纹图像数据集;然后通过由卷积层和池化层构成的CNN初级特征提取器,完成定位图像到初级特征图的转换;最后将初级特征图输入到CapsNet中,获得最终的分类结果。试验结果表明,在不同的向量维度,迭代次数等参数下,该模型的准确率高达99.99%,损失函数值低至0.009 91,优于其他的传统定位方法。     

利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测

目的 线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用 K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用 QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。     

二维Renyi灰度熵和模糊聚类在图像分割中的应用

针对传统二维Renyi熵阈值算法计算复杂度高的问题,提出一种改进的二维Renyi图像分割算法。该算法利用两个一维Renyi熵算法的阈值来代替传统二维Renyi法的阈值,使得计算复杂度大大降低;同时为了改善图像分割效果,综合使用了FCM算法。实验结果表明,改进的算法充分发挥了二者的优势,不仅提高了运算速度,且分割效果更好。     

基于平面基准深度图像建模的研究

散乱数据的TIN模型构建,存在数据量大、构网复杂、存储不便、内存消耗大等缺点。本文提出一种快速判断点在不规则多边形区域内的方法和快速提取点云边界的方法,继而提出一种基于平面基准的深度图像建模方法。该方法能够实现有效的快速构网、减少数据存储量、几何纹理清晰、纹理贴图方便、可进行多分辨率LOD(level of detail)表达等优点。     

结合双边滤波Retinex和图像融合的图像去雾方法

针对传统的去雾方法对无人机有雾图像进行去雾时存在细节丢失严重、去雾效果差等问题,本文提出了一种结合双边滤波视网膜反应（Retinex）算法和图像融合的图像去雾方法。首先,利用双边滤波Retinex精确计算入射分量,对亮度分量进行双边滤波Retinex处理。其次,对两个色彩空间处理后的影像进行图像融合。最后,本文以两景无人机有雾图像为实验数据进行实验,结果表明,本文方法的标准差和信息熵等指数整体上升,能获得细节与色彩较好的去雾影像。     

红外与可见光图像配准的梯度相关法

多模态图像配准是图像配准研究中的重难点问题。本文将实数域的灰度图像转换到复数域的梯度图像,借鉴SAR图像配准的相干系数法,提出了基于梯度相关性的多模态图像配准相似性测度。通过中波红外和可见光图像的配准实验验证了方法的可行性,为多模态图像配准研究提供了新思路。