基于自适应参数估计的多时相遥感图像变化检测

提出一种基于自适应参数估计实现多时相遥感图像的变化检测算法.首先应用分层Markov随机场模型建立多时相差分图像的统计模型;然后通过非监督的迭代自适应参数估计实现差分图像的分类,从而检测出变化的像元.在每次参数估计过程中,先将上次估计出的参数用于最大后验估计实现差分图像的分类,然后根据分类结果再对参数进行修正,并将修正后的参数用于下一次迭代分类,如此循环迭代,能够自适应地完成差分图像的参数估计与分类.     

遥感自动提取海岸线方法

利用遥感技术确定海岸线位置的问题受到关注由来已久,就其在国内外的研究现状做了介绍,利用小波边缘检测算子提取出黄河三角洲河口区2004年Landsat TM图像的海岸线位置;在分析小波算子与传统边缘提取方法相比的优点的同时,并就其存在的不足提出了今后的研究重点。     

基于BJ -1小卫星遥感数据的矿区土地覆盖变化检测

为了评价利用北京一号小卫星(BJ-I)遥感数据监测煤矿区土地利用/地表覆盖变化的效果,针对其数据特点,选择基于图像信息运算和图像信息变换的直接变化检洲法以及分类后比较法,对徐州东矿区2007～2008年土地利用/地表覆盖变化情况进行检测,以对比、评价各种方法在土地利用/地表覆盖变化检测中的应用效果和BJ -1数据的适用...     

大地测量反演模型准外部检验的进一步探讨

反演模型质量的好坏对反演结果及后期的反演解释影响很大.本文给出了大地测量反演模型准外部检验的基本理论,提出了观测数据的划分方法和反演模型准外部质量控制的标准,当没有先验信息对模型进行检验和约束且数据量很大、很复杂时,该法是一种很有效的检验方法.     

一种地形变化检测与DEM更新的方法研究

提出了一种使用旧时期的DEM和最新的航摄资料检测地形变化,同时更新DEM的方法。利用陕西省两个地区的数据对该方法进行了验证,结果表明变化检测和数据更新的精度比较理想。与现有的生产流程相比,该方法在效率方面有明显的优势,对原始数据的要求较低,最终的产品更加丰富,方法也更加稳健和自动化。     

融合形状和光谱的高空间分辨率遥感影像分类

提出了一种像元形状指数及基于形状和光谱特征融合的高（空间）分辨率遥感影像分类方法。形状和光谱是遥感影像纹理的具体表现形式,尤其在高分辨率影像中地物细节得到充分表达,相邻像元的关系及其共同表征的形状特性成为分类的重要因素。本文用像元及其邻域的关系来描述其空间结构,同时为了更全面地利用影像特征,提出了基于支持向量机的形状和光谱融合分类方法。实验证明,该方法计算简便且能有效表达高分辨率影像的地物特征,提高分类精度。     

影像超分辨率重建技术在遥感中的应用

影像超分辨率重建是通过对多幅具有互补信息的低分辨率影像的处理,重建一幅高分辨率影像的技术,其在视频监控、医学诊断、遥感监测等领域具有很大的应用价值。以SPOT5和ADS40为例阐述了超分辨率重建技术在遥感观测系统中的应用现状,并给出了一种应用于多时相遥感影像处理的超分辨率重建方法。     

大地测量反演模型准外部检验的进一步探讨

给出了大地测量反演模型准外部检验的基本理论,提出了观测数据的划分方法和反演模型准外部质量控制的标准,实现了在进行反演之前对反演模型的事先检验。     

基于区域特征的小波差值变化检测方法

小波变换在图像处理与分析方面的应用已取得很大的成功,如基于小波变换的图像编码、去噪、融合等,但在多时相的遥感影像变化检测方面的研究还很少.提出并实验了一种基于区域特征的小波差值变化检测方法,该方法对于高分辨率的遥感影像具有较好的检测效果,同时提高了运算速度.实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于观测误差后验分布的粗差探测的Bayes方法

从观测误差出发,运用3σ-原理提出了一种粗差探测的Bayes方法--基于观测误差的后验概率法.针对非等权独立观测情形,在一定先验分布下推导了观测误差的后验分布;建立了与观测误差有关的后验概率的计算公式;给出了粗差估算的Bayes方法;提出了基于观测误差的后验概率进行粗差探测的实施过程.最后结合算例说明了其效果,并且与其他粗差探测方法进行了比较.大量试验表明,给出的探测粗差的Bayes方法是切实可行的.它不仅有效地发现了粗差,而且结果比较理想.