融合光谱-空间信息的高光谱遥感影像增量分类算法

提出了一种融合光谱和空间结构信息的高光谱遥感影像增量分类算法INC_SPEC_MPext。通过主成分分析(PCA)提取高光谱影像的若干主成分,利用数学形态学提取各主分量影像对应的形态学剖面(MP),再将所有主分量影像的形态学剖面归并联结,组成扩展的形态学剖面(MPext)。将MPext与光谱信息相结合以增加知识,最大限度地挖掘未标记样本的有用信息,优化分类器的学习能力。不断从分类器对未标记样本的预测结果中甄选置信度高的样本加入训练集,并迭代地利用扩大的训练集进行分类器构建和样本预测。以不同地表覆盖类型的AVIRIS Indian Pines和Hyperion EO-1Botswana作为测试数据,分别与基于光谱、MPext、光谱和MPext融合的分类方法进行比对。试验结果表明,在训练样本数量有限情况下,INC_SPEC_MPext算法在降低分类成本的同时,分类精度和Kappa系数都有不同程度的提高。     

论夜光遥感数据挖掘

如果从地球上空观测夜间的地球,可以发现人类聚居区和经济带发出夺目的光芒。当夜间的天空无云时,遥感卫星能够捕捉到城镇灯光、渔船灯光、火点等可见光辐射源,这些夜间无云条件下获取的地球可见光的影像即夜光遥感影像。与日间遥感不同,夜光遥感对于反映人类社会活动具有独特的能力,因此被广泛应用于社会经济领域的空间数据挖掘。本文首先介绍能够观测夜间灯光的卫星遥感观测平台和传感器,然后从社会经济参数估算、城市化监测与评估、重大事件评估、环境及健康效应研究、渔业信息提取、流行病研究、油气田监测等方面总结了夜光遥感数据挖掘的现状和特点。最后,文章从新型数据源、知识发现、地面观测和地理国情—世情监测4个方面提出了夜光遥感及其数据挖掘的未来发展趋势。     

融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法

针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。     

农情遥感监测云服务平台建设框架

准确及时的农情信息是国家与地方政府保障粮食安全与社会稳定的必要条件。云计算的出现为这一需求的实现提供了契机。本文阐述了农情遥感监测云服务平台建设的重要意义、设计思想、总体架构、组成部分以及建设内容。在此基础上,以农情遥感监测产品信息服务为例,开发了一个农情遥感监测信息在线原型系统。该系统是农情遥感监测云服务平台的重要组成部分,负责多尺度时间序列农情遥感监测结果与信息的管理、存储和维护,并且向用户提供查询与下载服务。农情遥感监测云服务平台建设框架的设计为全面整合专家智慧、IT技术、数据资源、服务方式以及平台的实现提供理论指导与建设依据。该平台的建立,将深刻改变农情遥感应用的模式,推动农情遥感的广泛应用与产业化发展。     

加速迭代硬阈值ISAR稀疏成像

加速迭代硬阈值(AIHT)作为一种压缩感知(CS)算法,具有计算复杂度低、内存占用小的特点,在较小数目的观测下,经过有限次迭代便能获得较好的重建效果。因此,本文将该算法应用到逆合成孔径雷达(ISAR)稀疏成像,对该方法的具体特征和适用性进行了详细分析。仿真结果表明,在相同信噪比和回波脉冲数条件下,基于AIHT的ISAR成像方法,相比于稀疏贝叶斯算法(SBL),在重建时间上缩短了至少2个量级;相比于迭代加权最小二乘法(IRLS)和平滑l0范数算法,在重建质量上提高了约3倍。经实测数据处理结果验证,在1/4原始脉冲数条件下,该方法仍具有良好的聚焦性能和压低旁瓣效果。     

星地多源数据的区域土壤有机质数字制图

土壤有机质(SOM)是全球碳循环、土壤养分的重要组成部分,精确估算土壤有机质含量具有重要意义。本文以中国东北—华北平原为研究区,收集了1078个土壤样本,以遥感数据(MODIS,TRMM和STRM数据)与土壤地面光谱数据为预测因子,运用基于树形结构的数据挖掘技术构建土壤有机质-环境预测因子模型进行数字土壤制图。通过不同建模样本数建模精度比较,选择300个样本数时的模型为最优模型。建模结果表明土壤光谱和气候因子是研究区SOM变异的主控因子,生物因子次之,而地形因子影响最小。预测结果经检验,RMSE为7.25,R2为0.69,RPD为1.53制图结果与基于第二次全国土壤普查数据的土壤有机质地图具有相似的分布规律,呈现SOM自东北向西南递减的趋势。通过比较分析发现,经过20年左右的土地开发与利用,研究区低SOM和高SOM含量土壤面积减少,而中等SOM含量土壤面积增加。     

无人机红外传感器改制及数据获取研究

针对云雾复杂气候条件下无人机可见光影像难以获取的问题,文章在分析了地质灾害应急遥感监测伴随的复杂气候条件的基础上,根据目前无人机传感器的构造原理,通过对各种红外滤片的分析和比较,研究基于红外滤片元器件的无人机传感器红外改制技术和红外影像数据增强方法,对航摄传感器进行红外改装。实验结果表明,无人机红外传感器在多云雾条件下能够获取高精度清晰影像,有效解决云雾条件下地质灾害应急数据获取难题,为地质灾害应急决策提供参考。     

一种基于全球剖分网格的多源遥感数据空间关联方法

针对遥感数据具有多源化且数据量大等特征,同时缺乏统一的空间组织框架,对于数据间空间关联关系建立存在困难等问题,文章提出了基于全球剖分网格的多源遥感数据空间关联模型解决方法:首先采用GeoSOT剖分框架对多源遥感数据进行统一组织与管理,然后根据提出的"网格-数据块-数据"的三层组织概念模型,建立基于全球剖分网格的多源遥感数据空间关联模型;最后进行关联影像的表达实验。实验结果表明,该方法在一定程度上实现了多源遥感数据的结构化组织,有效建立了多源遥感数据的空间关联,并与传统的坐标系统建立对比分析,提高了数据利用的应用效能,整体上促进了遥感数据的使用效率。     

基于奇异值分解的遥感图像鲁棒水印算法探讨

针对遥感图像的安全保护问题,文章提出了一种基于DCT-SVD和最近区间量化的鲁棒水印算法,将遥感图像进行分块,选择视觉掩蔽效应好的纹理子块作为嵌入区域,根据混合变换后的系数在各自所属区间上的位置,将系数进行最近区间量化来嵌入水印信息;利用密钥即可实现水印的提取,不需要原始遥感图像参与。实验结果表明,该算法对加噪、滤波、旋转、缩放、随机剪切、JPEG压缩等攻击均具有较强的鲁棒性,可有效保护遥感图像的安全。     

昆承湖水质状况遥感监测与空间特征分析

针对镇域水资源常规的监测方法不能满足对水质适时、大尺度的监测评价要求等问题,该文以江苏常熟辛庄镇昆承湖为例,分析叶绿素a(Chl-a)和悬浮物(SS)浓度值与水体归一化反射光谱、一阶微分反射光谱特征的关系,运用PEARSON法分析两者之间的相关性,确定Chl-a和SS的敏感波段,利用Chl-a和SS敏感波段归一化光谱反射值和实测浓度数据建立了水质参数反演模型。采用同时相ETM遥感数据对水质参数(叶绿素a和悬浮物)浓度进行遥感定量反演,并根据反演结果分析镇域水体污染空间分布特征。结果表明,对水质参数几个最大正(负)相关的光谱值进行波段组合处理可以提高反演精度,并且模型反演值和实测浓度值之间误差较低。通过对叶绿素、悬浮物等水质参数反演实现了对昆承湖水体污染状况的快速、准确和动态的信息获取和评价,有效地实时监测镇域水体在空间和时间上的变化状况和特性。