基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.     

汶川地震山地灾害遥感快速提取及其分布特点分析

针对泥石流滑坡灾害体特有的物质组成与活动特点,通过比较分析其在不同遥感影像的光谱特征差异,选择ETM+影像作为主要数据源,提取湿度指数与绿度指数,利用ETM+的穗帽变换、影像差值增强、密度分割和掩膜技术建立了泥石流滑坡山地灾害快速提取模型,并用于汶川地震.通过灾害体的提取,分析了本次地震山地次生灾害的分布规律,利用空间叠加进行了成因的分析.本次地震山地灾害具有如下特点:(1)沿主要地表破裂带分布;(2)山地灾害主要出现在8度-9度地震烈度区,随着烈度的降低,山地灾害的总面积也相应的减少;(3)山地灾害主要发生在海拔高度1000-2500m的地带;(4)主要发生在坡度20°-50°之间的边坡上;(5)地震及余震期间以崩塌滑坡滚石为主,后期以泥石流滑坡为主;(6)具有河流左右两岸呈不对称分布等特点.结果表明,利用ETM+影像建立基于湿度指数与绿度指数的快速提取模型,对于大规模泥石流滑坡提取效果较好,进行大区域山地灾害的遥感快速提取是可行的.     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.     

基于语义的地理信息分类体系对比分析

地理信息分类体系之间的语义不一致性,被认为是影响地理信息系统实现在语义层次上信息共享的最大障碍.首先,本文在阐述中国地理信息分类体系之间参照模式的基础上,提出了一种基于语义的地理信息分类体系对比分析方法.其次,对中国现行的几种地理信息标准分类体系进行了详细的对比分析.最后,为中国地理信息分类体系的编制和修订提出了一些建议.     

遥感影像特征提取与选择及在影像分类中的应用

利用模式识别中特征提取和特征选择的相关理论对遥感影像的纹理特征进行遴选和变换处理,得到描述纹理的二次特征。实验证明这些新特征能够提高影像分类精度和分类效率。     

基于遥感影像理解模型的土地利用时空变化监测——以龙口市为例

本文从遥感影像理解模型出发,探讨了遥感信息的知识发现及特征提取问题,特别针对士地利用研究领域,提出了纳入GIS信息的遥感影像综合理解模型,将GIS数据(主要包括高程和坡度)与遥感影像结合起来,从中发现知识,并将知识用于遥感影像的专题信息提取,建立了地学规律知识库,从而提高了遥感影像的分类精度。本文基于遥感影像理解模型,发现土地利用变化区域,提取变化信息,动态地监测了龙口市土地利用的时空变化情况。     

基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究

面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。     

遥感图像线性影纹理解专家系统设计与实现

线性影纹信息是遥感图像中的一类重要信息,线性影纹信息自动提取是遥感图像智能解译的重要研究领域。笔者采用基于特征对象的专家系统技术来完成线性影纹信息的简单类别提取,设计并实现了线性影纹理解专家系统;阐明了系统结构,解译规则获取、表达,基于消息的不确定性推理机及解释机的设计;最后利用系统做了线性影纹类别提取实验,结果表明基于特征对象的专家系统用于线性影纹类别自动提取是切实可行的,并具有较高的提取精度。     

基于人机交互技术的ETM+影像岩性信息提取方法研究——以康恩纳德斑岩铜矿床为例

随着遥感应用技术飞速发展,及近年来高分辨率传感器的不断出现,人们对遥感影像的数字化处理也有了长足进步.但在遥感地质方面,由于"同物异谱"和"同谱异物"现象广泛存在,使计算机自动提取遥感影像上的岩性信息出现较大误差.完全人工解译虽准确率较高,但速度慢,如何将计算机自动提取与人工解译有效结合起来是本次研究的重点.文章以康恩纳德斑岩铜矿床地区ETM 遥感影像为数据源,以计算机自动提取与人工解译相结合,根据已有地质资料,对该区ETM 遥感影像进行岩性信息提取.通过在包古图地区对提取模型进行验证,结果表明两者相互结合可以大大提高识别精度,为进一步地质工作提供良好的遥感信息.     

探地雷达在马来西亚某石灰岩工地探测实例

石灰岩地区地质条件比较复杂,进行建筑施工之前了解清楚石灰岩的起伏及岩溶破碎带的分布情况对分析地基的稳定性非常重要.马来西亚某石灰岩工地探地雷达探测实例显示,探测解释结果同钻孔验证结果基本吻合,说明利用探地雷达可以获得关于地基的地质信息,可为建筑设计和施工提供参考依据.