GIS空间数据与地图制图融合技术

基于笔者多年从事地图制图的工作经验,以GIS空间数据与地图制图的融合技术为研究对象,首先分析了GIS空间数据的的第四个特征,进而探讨了空间数据与地图表达之间的矛盾,在此基础上,分析了空间数据的地图表达过程,最后,探讨了空间数据与地图制图融合生产系统的应用思路。     

遥感图像像素级融合算法比较

详细介绍了像素级图像融合的原理以及方法,着重分析了目前常用的像素级图像融合的方法,通过实验分析了各种不同融合方法的优缺点,详细的说明了PCA变换、HIS变换、加权平均方法的优缺点,证明了PCA变换是一种应用比较广泛的融合方法。     

多方位角图像决策融合的SAR目标识别

提出了一种基于多方位角图像决策融合的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。对目标切片图像用二维小波分解和主成分分析提取特征向量,利用支持向量机对特征向量进行分类,用贝叶斯方法对目标多幅不同方位角下图像的分类输出进行决策融合,得到最终类别决策。用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,对3幅以上不同方位角的图像进行决策融合时,该方法可显著提高目标的正确识别率。该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法。     

联合IHS 变换和MAP 估计的遥感图像融合

为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量, 提出一种基于推广的IHS(Generalized Intensity-Hue-Saturation, GIHS)变换与最大后验概率MAP(Maximum a Posteriori)相结合的遥感图像融合算法。该算法首先经过GIHS 变换, 由多光谱图像得到强度分量; 其次针对强度分量和全色图像, 通过MAP 构建高分辨率图像的成像模型, 采用最速下 降优化算法得到富含光谱信息的高分辨率全色图像; 进而依据GIHS 变换得到融合图像。实验中分别以IKONOS 卫 星、Quickbird 卫星的多光谱图像和全色图像为例, 进行融合算法验证, 并与GIHS 融合算法、传统的小波变换融合 算法、小波变换结合IHS 变换的融合算法等进行比较分析, 实验表明, 新的融合方法具有更好的融合效果。     

InSAR图像相位解缠的最小费用流法及其改进算法研究

最小费用流法是基于网络流的相位解缠方法,解决了许多解缠方法无法消除相位噪声对高相干区域影响的问题,在此基础上,本文针对该方法解缠时速度较慢和对计算机性能要求较高的缺点而提出改进算法,即将干涉图像分为若干子区域分别进行处理,再利用基于Contourlet变换的超小波方法进行融合处理,最后用算例进行了验证,结果表明最小费用流法及其改进算法是一个较好的解缠方法。     

基于热传导模型的像素级遥感图像融合

通过热传导方程给出了一种像素级遥感图像融合模型和方法：1)给出了空间域内高分辨率图像与低分辨率图像之间的扩散关系,作为特例得到了Brovey变换(Brovey Transform,BT);2)给出了图像融合与增强的统一表达式并得到基于亮度平衡的融合方法;3)低分辨率多光谱图像的方差较小情形,指出基于方差的标准图像融合方法将会丢失高空间分辨率全色图像信息。实验表明,除了图像量化误差以外,所提议的方法不会丢失已知图像的空间分辨率和波谱信息。     

SAR图像处理方法及在干旱地区找水工作中的应用

以内蒙古阿拉善左旗地区为例,介绍了RadarsatSAR图像在干旱地区找水中的应用方法,包括SAR图像的正射校正及与TM图像的融合处理,同时简要介绍了应用效果。     

利用GDI+特性实现栅格图像与矢量图形的融合显示

利用GD I 对色彩透明度的支持实现了屏幕上栅格图像与矢量图形的有机融合显示,提高了地图数据的可视化效果。     

遥感技术在土地利用动态监测中的应用

主要论述遥感技术在土地监测中的应用,以某地区土地利用动态遥感监测研究项目的运作过程为例进行阐述。首先介绍了土地利用动态监测的具体内容和技术路线。其次,对数据预处理与信息采集的方法与手段进行了探讨。最后,对作业的内、外业主要过程以及应提交的成果作了介绍。     

融合GNSS气象参数的BP神经网络雾霾预测研究

结合IGS中心获取的BJFS站气象参数（气温（T）、气压（P）、大气可降水量（PWV））及同期PM_2.5数据,建立一种融合时序网络和回归网络的雾霾预测模型,对PM_2.5浓度进行预测。研究表明,引入GNSS气象参数的融合网络模型较单一网络模型适应性强、准确度高,在一定精度范围内可准确预测PM_2.5的变化,时效性达3 h。本文结论验证了卫星导航技术应用于雾霾天气监测及预报的可行性。