利用多光谱卫星遥感和深度学习方法进行青藏高原积雪判识

青藏高原积雪对全球气候变化十分重要,针对已有积雪遥感判识方法中普遍采用的可见光与红外光谱数据易受复杂地形与高海拔影响,导致青藏高原地区积雪判识精度较低的问题,提出了一种基于多光谱遥感与地理信息数据特征级融合的积雪遥感判识方法:以风云三号卫星可见光与红外多光谱遥感资料与多要素地理信息作为数据源,由地面实测雪深数据与现有积雪产品交叉筛选出样本标签,构建并训练基于层叠去噪自编码器(SDAE)的特征融合与分类网络,从而有效辨识青藏高原遥感图像中的云、积雪以及无雪地表。经地面实测雪深数据验证,该方法分类精度显著高于使用相同数据源的FY-3A/MULSS积雪产品,略高于国际主流积雪产品MOD10A1与MYD10A1,并且年均云覆盖率最低。试验结果表明该方法可有效地减少云层对积雪判识的干扰,提升分类精度。     

多光谱遥感影像亮度空间相位一致性特征点检测

提出了一种基于亮度空间和相位一致性理论的多光谱遥感影像特征点检测算法。首先利用参数自适应的灰度变换函数建立影像亮度空间;然后结合相位一致性方法在影像亮度空间进行候选特征点检测,并将候选特征点映射到原始影像上进行非极大值抑制;最后在尺度空间计算特征点的特征尺度值。本文方法有效结合了亮度空间特征检测和相位一致性特征检测的优势,对多光谱遥感影像的辐射变化具有较强的稳健性。试验结果证明,与传统特征点检测算法相比,本文方法在特征重复率和重复特征数量方面都具有明显的优势。     

顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法

现有多源同比例尺道路网匹配方法中,大多只利用道路自身特征进行匹配,而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束,从而影响了道路网匹配效果的进一步提高,特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时,这种影响尤为明显。本文借鉴人类对陌生环境的空间认知特点,提出了一种顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法。该方法通过构建城市骨架线网确定与道路相邻的居民地群组,进而计算居民地群组空间关系和几何特征相似度来获得对应道路的匹配结果。其特点在于:对存在位置或旋转偏差的道路数据匹配,以其邻域空间内居民地群组的整体相似性指标来带动道路自身匹配,实际上是增加了周边居民地群组对道路匹配过程的约束,更具鲁棒性。试验及对比分析表明,本方法能够较好地解决系统误差改正后仍存在较大位置和旋转偏差的道路数据间的匹配问题,提高匹配的正确率。     

回归-Elman网络在矿坝变形预测中的应用

金矿开展矿坝的变形监测工作,引入多层递阶回归分析模型,有较高的预测精度,但方法较繁琐,计算较复杂。由于变形数据可分离成趋势项与随机项,趋势项可用多元线性回归良好地拟合;随机项的预测,文中采用Elman网络建模计算,最后利用矿坝的实测高程位移数据进行验证,并与多层递阶回归进行比较。结果表明:回归-Elman网络模型比多层递阶回归的预测精度更高,效果更好,且方法简洁实用性强。     

天绘一号03星三线阵/多光谱载荷影像质量评价

2015年10月26号发射的天绘一号03星是中国传输型立体测绘卫星天绘一号系列的第3颗卫星。三线阵和多光谱影像数据是天绘一号卫星的重要数据,用于立体测绘、彩色融合、遥感观测等多种用途。因此,为了推动天绘一号03卫星影像数据早日为相关领域提供服务,本文采用客观评价的方法,对天绘一号03星的三线阵和多光谱影像质量进行了全面的评价分析。评价结果显示(天绘一号)03星的清晰度、对比度、细节能量、边缘能量、功率谱、信息容量指标值远高于天绘一号01、02星。说明天绘一号03星三线阵/多光谱影像在地物细节和边缘纹理特征的描述上优于天绘一号01、02星,同时载荷接收的信息量远高于天绘一号01、02星。天绘一号03星较高的信噪比指标说明其载荷抑制噪声的能力优于天绘一号01、02星。边缘辐射畸变和增益调整畸变表明在辐射均匀程度上,天绘一号03星三线阵/多光谱影像介于天绘一号01和02星之间。因此,与同类天绘一号01,02星的三线阵与多光谱影像相比,天绘一号03星影像质量有着显著的提高。     

ECM算法的多视SAR影像分割

多视SAR影像像素强度通常建模为Gamma分布,其形状参数为常数(视数)。实验表明,多视SAR影像分割时,设Gamma分布的形状参数为变量可取得更好的分割结果。由于Gamma分布中形状参数以Gamma函数的形式出现,利用EM算法求解时无法获得形状参数的解析解。为此,本文提出了一种基于Expectation/Conditional Maxinnization(ECM)算法的多视SAR影像分割方法。利用ECM算法估计最大化后验概率条件下的Gamma分布参数及表征最优多视SAR影像分割的标号场实现。采用模拟和真实多视SAR影像验证提出算法。实验结果表明,Gamma分布的形状和尺度参数均能快速收敛到稳态值,且以此得到各同质区域的Gamma分布曲线可以很好地拟合其直方图。通过对分割结果的定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性,且优于EM算法。     

遥感数据融合的进展与前瞻

数据融合是提升遥感影像应用能力的重要手段,一直是遥感信息处理与应用领域的研究热点。本文系统综述了遥感数据融合的进展与前瞻:首先对数据融合的层次与分类进行了总结和归纳,将遥感数据融合划分为同质遥感数据融合、异质遥感数据融合、遥感—站点数据融合、遥感—非观测数据融合4大类;在此基础上,重点针对时—空—谱光学遥感数据的融合,从多视超分辨率融合、多尺度融合、空—谱融合、时—空融合、时—空—谱一体化融合等方面进行了详细阐述;最后总结了遥感数据融合的前瞻研究方向,包括时—空—谱一体化融合的拓展、空天地观测数据的跨尺度融合、传感网环境下的在线融合、面向应用的融合方法等。     

InSAR生成DEM中WRF大气校正

利用星载重复轨道合成孔径雷达干涉测量InSAR技术获取数字高程模型(DEM),无法避免大气延迟效应的影响。InSAR大气校正的方法很多,但在DEM获取方面的大气校正研究却非常少见。本文研究星载重轨InSAR生产DEM时利用大气数值模式WRF(Weather Research and Forecasting model)得到的水汽结果进行大气校正的问题,重点讨论大气校正的策略,包括WRF模式设置和大气校正时机的选择,简要介绍了基于WRF运算结果的大气校正方法。利用Terra SAR-X数据进行实验,检验了所提出方法的有效性,证明了在干涉相位解缠前进行大气校正,比在相位解缠后进行的效果更好。将所提出方法应用于多基线、多波段InSAR干涉结果融合中,实验结果表明大气校正能够有效降低误差,对于相干性较高的地区效果更好。     

基于 GAMA 平台的多智能体应急疏散仿真模型

应急疏散的研究对象是一个复杂的社会系统,利用多智能体模型可以有效模拟人群复杂的社会行为。将多智能体模型应用于应急疏散领域,设计5种类型的智能体实体,构建多智能体应急疏散仿真模型,从被疏散个体的相互作用行为入手,研究整个被疏散群体的行为特征。基于GAMA平台,实现以矢量地理空间数据为基础的多智能体应急疏散仿真模型,通过仿真实验,动态呈现整个应急疏散过程。对灾害、突发事件应急疏散指挥,应急疏散设施建设、城市规划设计等工作具有重要的意义。     

基于GridGIS的空间负载平衡迁移算法研究

电力勘察设计信息类型多样,数据存储复杂,容易引起空间负载失衡。本文提出基于GridGIS的空间负载平衡迁移算法,分析了迁移条件和原则,实现了基于GridGIS的空间负载平衡迁移模拟系统,进行了算法的性能分析,提高电力勘测设计信息系统性能。