利用航天数据制图在国外铁路项目中的应用

本文详细介绍了在国外铁路项目前期工作实践中,采用影像纠正、自动提取等高线、影像矢量化等技术,摸索出的一套新的制图方法.     

GIS新引擎——“真图”数据解决方案

提出了一种基于移动测量系统技术的"真图"数据解决方案。一方面极大地丰富了GIS数据源,另一方面通过相应的真图影像数据管理软件及开发包扩展GIS功能,为各行业应用提供了地理信息数据解决方案。     

谈谈卫星遥感影像数据在土地调查应用——以杭州市区2007年度为例

一、概况 1、项目背景 杭州市区（不合萧山、余杭）土地利用现状数据为2006年调查数据,距2007年已有一年多,由于杭州市区变化频繁,土地利用变化情况复杂,为进一步提高土地调查成果质量,做到数据、图件和实地“三者一致”,为政府快速提供真实、准确的土地利用现状数据,杭州市国土资源局决定采用高分辨率卫星遥感影像数据作为2007年度土地变更调查工作的基础数据,通过对高分辨率卫星影像的识别、判读实现准确并快速地提取出土地变更信息,更为精确地勾绘出变化图斑的边界线,外业核查时更为明晰、高效。     

城市框架数据的更新模式及应用研究

分析了利用竣工测量数据、VRS技术及高分辨率影像更新城市框架数据三种模式的可行性,给出了适合青岛地区框架数据的更新方案.     

一种基于亮度调制的多源遥感影像融合方法

分析了基于亮度调制的多源遥感影像融合方法,利用HIS变换和àtrous小波变换,根据逐步对亮度分量进行调制的思想,实现了武汉城郊地区SPOT、TM和ENVISAT SAR影像的融合,使融合影像在保持光谱信息、提高空间分辨率和增强纹理信息方面取得了较好的效果,有利于目标判读和影像分类等后续处理.     

基于物方影像匹配的DEM聚类变化检测

提出了DEM的变化检测问题,采用了基于密度的聚类分析方法对匹配所得的初始变化区域进行分析,实现了地表高程变化区域的检测.     

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.     

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.     

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。