黑龙江省湿地资源遥感信息解译分析

按黑龙江省湿地分类标准，应用资源卫星遥感技术，建立湿地资源解译标准，判别分析全省湿地资源现状与区域分布。     

一种基于多项式的图像压缩方法

介绍了数字图像压缩的一种新的思维方法，即在将给定的图像块根据纹理特征分为平滑块、斜面块、曲面块、边缘块后，在基于不同多项式对不同类图像块分别进行处理的过程中，对于包含大量高频信息的边缘块，通过提取边缘轮廓位置信息，减少图像块内的高频信息量，而后再对被边缘轮廓分割的新图像块进行分类、处理：由于把图像边缘轮廓的大部分高频信息分解于边沿信息中，因此提高压缩比时不会丢失太多高频细节，减少了物体的边界噪声和可见的图块边界，从而在相同压缩比的前提下，更加保证了图像的视觉效果。文章中给出了此种方法的理论公式、推导过程以及整个实现过程，并通过实例比较了此方法与二维离散余弦变换在图像压缩中的性能差异。     

一种新的卫星热红外遥感信息数据源:EOS/MODIS数据

概略介绍了四川省地震局近年来所开展的卫星遥感热红外辐射信息用于地震监测预报的研究工作及其进展；对目前地震系统卫星遥感热红外辐射信息研究工作所使用的数据源进行了比较；着重介绍了一种新的卫星热红外遥感信息数据源——搭载于美国地球观测系统(EOS)的Terra和Aqua极轨卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)这一唯一进行直接广播的对地观测仪器的基本参数及数据特性。对MODIS数据与目前正在使用的AVHRR数据进行对比分析后认为，EOS／MODIS数据的产生，将进一步推动利用卫星热红外辐射资料研究强震前的热异常场的工作，并可望在我国地震监测预报实践中得到应用。     

RS与GIS集成环境下的遥感图像分析技术

通过多源数据融合，将目前GIS中包含的地理信息作为辅助数据，引入到RS图像分析过程中。GIS数据在空间信息、目标属性和目标范围等方面对RS图像分析具有重要的引导作用。     

图像噪声的Wiener谱分析

本文讨论图像处理过程中分析噪声的主要手段，RMS颗粒度，自相关函数，Wiener谱的定义和测试方法以及噪声仿真技术。     

遥感技术在珠江三角洲基塘用地变迁调查中的应用——以顺德、南海基塘区为例

本文选用两个不同时相的TM卫片(1984年、1994年)作为调查基础资料,结合地形图和局部地区大比例尺黑白航片,通过解译量测,对珠江三角洲顺德、南海基塘区十一个镇的基塘用地变迁情况进行了调查。并利用TM4波段图像对基、塘信息进行了分离,同时估算了基、塘面积比。这次工作是利用TM图像对珠江三角洲地区这一特有的土地利用类型进行调查所作的一次有益的尝试,并取得了较好的效果。     

隐伏煤田的TM信息提取及地质效果

在遥感图像上,被巨厚第四系冲积层覆盖的煤田区隐伏地质构造和火成岩分布信息是一种非直接的、微弱的隐伏信息,本文以淮北煤田为实例,探讨了从TM图像上提取这种信息的可行性与方法,并分析了其地质效果。     

小清河滞洪区洪灾监测信息系统的研究与建立

应用机载合成孔径雷达监测洪水势态,离不开洪灾监测信息系统的支持,两者有机的结合,能充分发挥遥感和地理信息系统在防洪减灾应用中的优越性。本文以小清河滞洪区为实验区,从系统目标、数据层及其来源、数据编码、分析模型等几个方面,介绍了该区洪灾监测信息系统的建立情况。     

用几何光学模型对方向变化和直方图建模(英文)

森林和林地的图象二向性反射函数是一个统计函数，较之小尺度的树冠，它更多地用于大尺度的均匀覆盖的地块。用航空象片和高空间分辨率扫描仪数据作的图象热点影响研究在小尺度下显示出很大方差，而且，太阳和观测角度的交互变化进一步增加了这种反射各向异性变化的方差并有规律地继续呈现在分辨率低的图象中，这被称作ＢＲＶＦ或二向性反射方差函数。近年来，作为一种解释结构的手段，高分辨率图象的方向性方差和直方图结构越来越受到重视，这方面的数据也越来越多。这项工作是利用图象方差来解释结构问题（Ｓｔｒａｈｌｅｒ和李小文倡导）的一种延伸，并在过去１５年中由众多人员作了大量工作。在树冠尺度下，森林的直方图和二向反射方差函数可以计算出来，这里利用了近似迭代函数来处理这些数据并和数值积分模拟进行了对比，结果显示可对二向性反射方差函数的测量和引入直方图的各向异性进行准确建模。     

机载模拟POLDER多角度图象配准(英文)

多角度成象对于获取多角度遥感数据是非常重要的。在对多角度数据进行分析之前，首先要对多角度图象进行配准。经过配准，可以识别出相同的地面目标。在配准过程中，一个主要的困难是由于观察角度的不同、双向反射变化及大气的影响造成的图象灰度变化。如何解决灰度变化的影响关系到图象的配准精度。我们在该文中介绍一种多角度图象配准过程，包括预处理、基于层次结构的图象灰度相关配准。为了去掉大角度造成的灰度变化，我们用改进的模板匹配进行配准。这种方法的优点是与配准模板灰度均值无关，只与灰度变化程度有关。配准过程中也同时考虑到纹理的变化。整个配准过程是沿着观测角度增大的方向进行的序列图象配准，以提高大角度图象配准精度。最后，图象的纠正采用局部自适应几何纠正以获得较满意的结果。我们用法国ＣＮＥＳ提供的ＰＯＬＤＥＲ飞机模拟多角度图象进行配准，并提取了小麦和水稻等植被的多角度信息。