遥感数据在线信息分析服务技术研究

遥感数据的在线信息分析服务技术是基于在线处理技术,整合各种遥感信息和技术资源,通过标准Web Service调用方式以按需共享的方式提供遥感应用服务。本文就高分遥感数据产品的在线信息分析技术框架及信息分析结果的在线可视化系统实现展开研究,通过整合遥感数据处理算法及处理工具资源进行系统集成,并利用标准Web Service调用的方式为用户统一提供在线数据分析服务,使用户无须安装复杂处理软件就能在线对数据进行处理分析。试验结果表明,在线信息分析服务系统能稳定高效地为3—5级高分影像数据产品提供在线的数据分析功能,能有效降低行业应用高分遥感影像的难度,进一步增强了对高分遥感影像数据的应用能力。     

历史数据和强化学习相结合的低频轨迹数据匹配算法

针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。     

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。     

全球气候数据集生成及气候变化应用研究

科技部在"十三五"期间部署的国家重点研发计划"全球变化及应对"专项资助了"全球气候数据集生成及气候变化关键过程和要素监测"研究项目。项目围绕由全球气候观测系统提出的基本气候变量,完善地空天基观测体系,生成中国首套以遥感数据为主体的涵盖大气、海洋和陆表长时间序列、高精度、高时空一致性的产品,即气候数据集,动态监测全球变化关键过程和要素。     

断面成果数据输出软件的开发及实现

断面测量的成果一般采用CASS软件绘制成图,但无法输出不同格式的数据文件。以武夷新区崇阳溪保护性开发河道断面测量数据成果为例,对断面数据进行分析,进行技术方法研究,在AutoCAD平台上综合运用Visual LISP和Visual BASIC进行软件开发,编程解决断面成果不同数据格式的输出问题。软件简单实用,并具有批处理功能,具有较好的推广使用价值。     

多源数据协同定量遥感产品生产系统的领域模型

大数据技术中的一个难点是如何统筹多源异构的数据。在多源数据协同定量遥感产品生产系统中,不同传感器数据的协同使用为生产系统的各个环节都带来了许多的问题,例如异构数据文件的统一表示和调度,繁杂生产流程的统一抽象等。领域驱动设计是一种应对软件核心复杂性的设计方式。领域驱动是指在设计过程中经过不断的迭代,逐渐提炼出一套灵活优雅的领域模型。领域模型专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系。本文在不断实践的基础上提出了一组较成熟的领域模型,该模型用一种统一的方式解决了多源数据协同生产系统中各方面的问题,并显著地降低了系统集成的难度和工作量,且为新数据源的加入预留了灵活性。     

Landsat 8热红外数据定标参数的变化及其对地表温度反演的影响

Landsat系列卫星上的TIRS热红外传感器数据已被大量应用,针对TIRS数据的地表温度反演也相继开发出一些算法,并有一些研究对TIRS数据的定标及其地表温度反演算法的精度进行了对比。本文主要就TIRS热红外传感器定标参数的变化,结合这些定标参数变化的时间点对有关地表温度反演算法的适用性和有效性进行分析,特别是对劈窗算法是否适合当前的TIRS数据进行了讨论,以使用户能够对Landsat 8 TIRS热红外数据的正确使用有进一步的认识。总的看来,由于视域外杂散光的影响,TIRS数据的定标精度仍达不到设计目标,TIRS第11波段的不确定性仍成倍大于TIRS 10波段。因此,在Landsat团队未彻底解决这一问题之前,同时用TIRS第10、第11这两个差距较大的波段构成的劈窗算法来反演地表温度,其精度存在较大的不确定性,US6-S团队仍在致力于改进第11波段的精度,改进后的波段可以用劈窗策法。目前应以TIRS第10单波段的方式来反演地表温度为宜。     

基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准

针对航空和地面LiDAR数据配准中点云数据的共轭特征较少且精度差异较大的问题,提出了一种基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准方法:从航空和地面LiDAR数据中分别提取相应的建筑物角点,采用6参数模型对角点进行初始配准;以地面角点为参照,利用迭代移动方法对误差较大的航空角点进行修正;最后根据移动后的航空和地面角点计算获得点云配准关系。实验结果表明,该文方法可取得较好的点云配准效果,角点修正后能有效提升点云配准精度,适合于含有角点特征的航空和地面LiDAR数据配准。     

高维遥感图像的快速分类算法

为了实现对高维遥感图像的快速准确分类,提出了一种基于k均值二叉树支持向量机(SVM)的分类方法。该方法通过对选取的训练样本进行k均值聚类,生成支持向量机分类二叉树,作为确定最佳分类顺序的依据,以降低分类过程中的误差累积并提高整体分类精度,而且可缓解由样本数量不均衡导致的分类误差。该方法可在不进行降维处理的情况下,对高维遥感图像进行快速准确分类。测试结果表明,其分类速度和分类精度都优于传统的支持向量机分类结果。     

Landsat 8陆地成像仪影像的缨帽变换推导

针对Landsat 8陆地成像仪影像,该文提出了一种缨帽变换系数的推算方法。利用准同步的Landsat ETM+影像缨帽变换结果为目标值,采用普鲁克算法对不同地理分布下的陆地成像仪影像样本点的主成分轴分别进行旋转,得到相应的初始变换系数;通过广义普鲁克分析对所得初始变换系数进行平均化,并以格拉姆-施密特算法保持其正交性,最终得到基于陆地成像仪大气表观反射率数据的缨帽变换系数。验证结果表明,与现有陆地成像仪变换系数相比,该文提出的缨帽变换精度相对较高,误差较小,变换后的不同地物覆盖类型具有更好的可分性。