Images difference of ASAR data for rice crop mapping in Fuzhou,China

This paper introduces ENVISAT ASAR data application on rice field mapping in the Fuzhou area, using multi-temporal ASAR dual polarization data acquired in 2005. The procedure for ASAR data processing here includes data calibration, image registration, speckle reduction and conversion of data format from amplitude to dB for backscatter. The backscatter of rice increases with the rice growing stages, which was much different from other land covers. Based on image difference techniques, 6 schemes were designed with ASAR different temporal and polarization data for rice field mapping. Difference images between images in the early period of rice crop and growing or ripening period, are more suitable for rice extraction than those difference images between different polarizations in the same date. The most accurate result of late rice extraction was achieved based on the difference of HH polarization data acquired in October and August. Therefore, for rice field mapping, the temporal information is more important than polarization information. The data during the early growing season of rice is very important for high accuracy rice mapping.     

高分辨率遥感卫星立体影像RPC模型定位的算法及其优化

介绍了高分辨率遥感卫星影像的RPC模型,重点探讨了基于RPC模型的立体定位算法,并给出了补偿RPC模型系统误差的物方方案和像方方案.针对IKONOS卫星数据的实验结果表明,这些方案能有效地消除RPC模型的系统误差,达到的定位精度能满足1:10000比例尺的地形图测绘要求.     

福建紫金山矿田罗卜岭斑岩型铜钼矿地球化学立体探测示范

罗卜岭矿床是与晚中生代花岗闪长斑岩体有关的隐伏斑岩型铜钼矿床, 矿区位于紫金山矿田的东北部; 铜钼矿体主要产于绿泥石化-绢英岩化和(弱)钾化-绢英岩化带中, 矿石矿物组合为黄铜矿+辉钼矿; 少量过渡类型矿体产于高级泥化带中, 矿石矿物组合为蓝辉铜矿+铜蓝+辉钼矿。罗卜岭矿区的原生晕地球化学三维模型显示, 微量元素具有一定的分带特征, 低温元素Au与高温元素组合W、Sn、Bi分布于矿体上方, 中低温元素Pb、Zn、Ag分布于Cu、Mo元素之间; 元素直观垂向分带序列大致为: (As、Sb、Hg)-(W、Bi、Sn)-Ga-Au、Ba-Cu、Ag-Pb、Zn-Mn-Mo; 前缘晕的元素与氧化物组合为As、Sb、Au、Ga、Al2O3, 矿体近矿晕元素组合为Ag、Pb、Zn, 缺失尾晕元素组合; Cu、Mo可直接作为找矿指示元素, Au、Ag、Pb、Zn、As、Sb、Ga、Ba、Mn可作为间接指示元素, 矿床深部K2O正异常与Al2O3负异常可作为斑岩型铜钼矿的重要找矿标志, 这一规律对紫金山矿田深部和外围隐伏斑岩型矿体的勘查工作具有重要的参考意义。     

基于光谱角匹配预测的高光谱图像无损压缩

在地表信息获取方面,高光谱遥感是对地观测技术的主要方法,观测同时产生了海量高光谱图像的存贮与传输问题.研究发现,高光谱图像具有独特的光谱上下文特征,可从光谱维分析高光谱图像的光谱相关性,并用光谱角来度量相邻像素间的光谱相似性的差异,探测水平或垂直光谱边界,由此提出了基于光谱角匹配预测(SAMP)的无损压缩算法.实验表明,SAMP算法的预测效果好于已有文献中提出的一些优秀算法,且具有低复杂性.     

基于TM影像的上海地区人口密度数字模拟

人口主要分布在居住区内, 而以人工建筑物为主要特征的居住区正是人类生命财产受地震灾害威胁最大的区域, 所以人口在居住区内的空间分布模拟对震害调查与评估具有独特的作用。 该文利用上海地区TM影像提取出居住区影像, 然后对其进行1 km的格网重采样, 并统计每个格网内的居住面积; 同时根据城镇人口距离衰减加幂指数模型生成人口分布影响参数, 最后生成人口密度图。 结果表明, 上海地区农村区域的人口密度小于5000人/ km², 城镇区域人口密度大于5000人/km², 上海中心区人口密度呈现从1023人/km²到49159人/km²的非均匀分布状态。     

面向对象的特色农作物种植遥感调查方法研究

宁夏自治区具有土地、光能、引黄灌溉等优势,为宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的生长提供了先天条件。快速准确地获取特色农作物的种植信息不仅是宁夏特色农作物监测、估产和灾害评估的重要依据,同时也是分析特色农作物结构分布变化和评价区域特色农业生产影响的重要凭证。近年来,随着航天技术和卫星传感器的不断发展,越来越多的学者将遥感技术运用到农作物种植信息的提取研究中。但是传统的遥感调查模型都是基于中低分辨遥感数据建立的,对于新的高分数据没有完备的信息提取模型。此外,基于GF-1遥感影像对类似宁夏特色农作物（硒砂瓜、枸杞、大枣）的信息提取研究相对较少,决策条件和分类模型的选择也难以满足高分农业的需求。基于此,本文利用国产GF-1 PMS遥感影像,在分析3类特色农作物光谱特征和纹理特征的基础上,建立了面向对象的支持向量机（SVM）分类模型,总体分类精度达到94.94%,Kappa系数为0.9174。同时将分类结果与传统的SVM分类结果相比较,研究发现面向对象的SVM模型的精度更高,效果最好,纹理信息的引入使光谱特征差异较小的枸杞和大枣更容易区分,有效降低了模型错分和漏分误差,改善了模型分类结果。研究结果为实现宁夏特色农作物的快速自动化提取提供了有效途径,也为开展农作物承保和受灾定损评估体系建设提供技术支撑。     

多源数据融合技术在古建筑三维重建中的应用

针对单一点云数据建模时自动化程度低、模型不够完整等问题,提出了一种基于多源数据融合技术的三维重建方法。其基本思路是将地面激光点云与空地影像相结合,在对多源数据进行预处理、坐标系统一、数据融合配准、目标特征提取与识别的基础上,实现模型重建。试验结果表明：采用地面激光点云+空地影像融合建模能得到更加精确、完整和美观的实景三维模型。     

室内环境下立体视觉惯导融合定位

针对室内服务机器人在居家环境下导航定位问题,本文研究了紧耦合非线性优化的立体视觉惯性融合导航方法。本文采用预积分、边缘化、滑动窗口优化等关键技术,提出了一种稳健的视觉惯性导航系统初始化方法。运用于室内家庭服务机器人中,设计并实现了对应的视觉惯性融合导航系统。在搭建的模拟居家环境下,验证了本文系统的初始化方法能够提供稳健、准确的系统初值;最后通过试验验证了本文定位系统的准确性与稳定性,定位误差可控制在0.1 m以内。     

利用OpenStreetMap数据进行高空间分辨率遥感影像分类

针对高分辨率遥感影像分类样本标注困难的问题,提出了一种利用OpenStreetMap （OSM）数据自动获取标注样本的方法。与现有的利用OSM数据进行分类的方法不同,该方法加入了空间特征以弥补单独使用光谱特征分类的不足。首先,基于OSM数据提供的地物类别和位置信息进行样本标注,为了降低OSM数据中少量错误信息对分类结果的影响,采用聚类分析的方法对样本进行提纯;其次,使用形态学轮廓来提取影像的结构特征,挖掘高分辨率遥感影像丰富的空间信息,与光谱特征相叠加并输入分类器进行分类。试验证明,本文提出的方法能够有效避免人工样本标注所需要的人力物力;同时,联合影像的光谱空间特征能够更好地描述地物特性,得到较高的分类精度。     

多层特征与上下文信息相结合的光学遥感影像目标检测

目标检测是遥感影像分析的基础和关键。针对光学遥感影像中目标尺度多样、小目标居多、相似性及背景复杂等问题,本文提出一种将卷积神经网络(CNN)和混合波尔兹曼机(HRBM)相结合的遥感影像目标检测方法。首先设计细节—语义特征融合网络(D-SFN)提取卷积神经网络低层和高层融合特征,提升目标特征的判别力,特别是小目标;其次考虑上下文信息对目标检测的影响,结合上下文信息进一步加强目标表征的准确性,提升检测精度。在NWPU数据集上试验表明,本文方法能够显著提升目标检测精度且具有一定程度的稳健性。