顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息,导致分类效果不太理想.本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法.首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取;然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征;最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类.结果表明,本文方法能有效地提高分类精度,而且具有较强的稳健性.     

结合空间信息选取最优端元组合的混合像元分解

传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。     

面向对象的航空高光谱图像混合分类方法

传统的高光谱分类通常仅考虑单一像元的光谱或纹理特征,分类后容易出现地物破碎的现象。鉴于此,本文提出了一种面向对象的混合分类方法,将面向对象的分割结果与传统的像元级分类结果进行有机融合,充分利用对象的光谱特征和空间结构特征。在此基础上,引入了2种具体的混合分类方法,即多尺度分割的SVM分类和多波段分水岭分割的SVM分类。前者将地物光谱的可变性进行弱化处理,转化为多尺度均质对象单元进行分类;后者融入了地物的空间信息和形态学特征,对分割得到的同质区域进行分类。将这2种分类方法应用于航空高光谱数据,实验结果表明：面向对象的混合分类方法的总体精度分别为92.63%和96.13%,与传统的像元级分类法相比,分别提高了10.14%和13.64%,有效地解决了分类后地物的破碎现象。     

西部煤炭资源调查评价中遥感技术的应用

通过西部煤炭资源勘查对遥感技术的需求以及煤田地质体的可解译性、遥感技术的实际应用效果分析,论述了西部煤炭资源调查评价中遥感技术的重要作用,提出了今后遥感技术的应用建议.     

紫色土经济林栽培技术

为了合理开发利用紫色土 ,保护生态环境 ,为紫色土经济林栽培提供实践指导 ,对紫色土经济林栽培技术进行了研究 测定了全垦、带垦、水平梯土、水平梯土撩壕、鱼鳞坑等 5种整地方法的土壤以及对照地 (不整地 )的土壤侵蚀量 ,观测了各种整地方法对经济林木生长发育的影响 ,同时 ,对栽植在紫色土和板页岩红壤上的经济林木的生长发育情况进行了对比 结果表明 :不同整地方法土壤侵蚀量按从大到小的顺序排列为全垦 (81 4t·hm-2a-1,以下单位均为t·h-2 a-1) >带垦 (63 6) >水平梯土 (3 8 7) >水平梯土撩壕 (3 1 8) >鱼鳞坑 (2 4 3 ) >对照(2 1 1) ;不同整地方法对经济林木生长发育的影响按由好到差的顺序排列为水平梯土撩壕、水平梯土、全垦、带垦、鱼鳞坑、对照 ;在一般抚育管理条件下 ,在紫色土坡地生长发育较好的树种或品种有板栗、枣树、杨梅、枇杷、萘李、甜柿、水蜜桃 ,生长发育一般的树种有茶树、无核蜜柑、柚子 ,生长发育较差的树种有脐橙、柑、葡萄 因此 ,在坡度不大 (<2 5°)的紫色土坡地营造经济林时 ,整地方法采用水平梯土撩壕为宜 ,栽培树种可选择板栗、枣树、杨梅、枇杷、萘李、甜柿、水蜜桃 ,还可选择无核蜜柑、茶树、柚子等     

顾及水陆差异的高分五号影像条带去除

高分五号搭载的可见光短波红外高光谱相机,能获取精细的地物光谱信息,具有十分广泛的应用前景。但高光谱卫星遥感数据往往无法避免条带噪声的干扰,进行条带去除是数据预处理中不可缺少的步骤。传统方法往往对地物的异质性与丰富的细节纹理考虑不足,导致条带不能被彻底地消除。为此,本文提出了一种顾及水陆差异的影像条带去除方法,采用水体与陆地区别统计的策略,解决条带噪声在异质区域的统计特征差异问题,并结合优化统计和一维变分滤波技术实现水陆区域参考统计特征的精确估计,最终基于矩匹配方法分别实现条带去除。实验结果表明:无论是真实实验还是模拟实验,本文提出的算法相较于传统条带去除算法,能更加稳健地去除数据条带噪声,还原地表真实辐射信息;在模拟实验中,本文算法处理结果的峰值信噪比(PSNR)达到46.58,且平均绝对误差(MAE)仅有11.56,均明显优于用于比较的3种传统算法,且算法执行效率也具备优势,能够更好地适用于高分五号大数据量的处理需求。     

基于HJ-1A高光谱影像的湿地精细分类

混合像元的存在不仅影响了基于高光谱影像的地物识别和分类精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍。本文以扎龙湿地为试验区,以环境一号卫星采集的高光谱影像为数据源,分别采用传统的全约束最小二乘光谱解混算法(fully constrained least squares spectral unmixing algorithm, FCLS)与基于稀疏约束最小二乘光谱解混算法(sparse constrained least squares spectral unmixing algorithm, SUFCLS)实现了试验区湿地的精细分类,并对两种分类结果的表现及其分类精度进行了对比分析。研究结果表明：SUFCLS算法能够自适应的从光谱库中选择场景中所占比例最高的一组端元,并将此端元的组合应用于传统的全约束最小二乘光谱解混中实现不同湿地类型丰度的提取,该算法充分考虑了端元的空间异质性,弥补了FCLS算法在端元选取过程中的不足。精度验证结果表明与FCLS算法相比,SUFCLS算法分类结果的均方根误差更小,丰度的相关系数更高,因此该方法对于提高湿地解混精度以及实现湿地精细化分类具有重要意义。     

高光谱遥感土地质量指标信息提取研究进展

高光谱遥感技术已成为提取土地质量指标的前沿技术之一。该文回顾了国内外高光谱遥感技术在土地质量指标提取中的研究进展,总结归纳了作为土地生态系统载体的土壤属性质量指标和反映生态系统结构功能的质量指标中的土壤有机质、全氮、土壤水分、铁氧化物、土壤重金属、土壤质地、土壤盐分、植被覆盖度、生物量、指示种10个指标的提取、敏感波段选择与反演方法,指出研究中存在的问题,最后展望了高光谱遥感技术在土地质量指标提取研究中的应用前景。     

广东省地震应急指挥中心信息系统设计与实现

一个功能完善且实用的地震应急指挥中心信息系统,有利于在大震应急时在时间和空间上掌握震情和灾情,便于有效地抗震救灾,最低限度地减少损失。介绍了广东省地震应急指挥中心信息系统的技术思路和功能。     

人工防雹消雹业务技术问题的讨论

通过对目前人工消雹业务技术现状的分析,以地(市)级观测台站或单部雷达观测台站为基础,讨论了人影业务技术体系、业务支持系统、作业指挥系统各自的范畴和关系以及人工消雹作业指挥系统相对普适性的可能性及其实现方式与实现程度;定量限定了业务操作过程中“宁空勿漏”的概念;在此基础上建立了人工消雹作业指挥系统设计中的几个关键技术。