基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法研究

在遥感图像处理中,由于应用的需要,已经有很多算法可以用来融合高分辨率的全色影像和低分辨率的多光谱影像。本文阐述了小波变换的Mallat算法和a′Trous（多孔）算法,在此基础上,作者提出了一种基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法（MRAGM算法）,以SPOT全色影像与TM多光谱影像融合为例,详细给出了算法和解算步骤,最后分别用三种方法对SPOT高分辨率全色影像和TM低分辨率多光谱影像进行了融合,并且对融合后的影像从定性和定量方面都进行了评价,可以得出MRAGM方法比Mallat算法和a′Trous（多孔）算法的融合效果要好。     

SAR影像船舶目标检测技术研究

针对SAR影像特征单一、小船舶目标检测召回率低和近岸目标虚警率高等问题,提出基于跨阶段局部聚合残差变换网络CSPResNeXt(Cross Stage Partial ResNeXt)的SAR影像船舶检测算法.该算法首先在浅层特征提取网络中加入了感受野模块RFB(Receptive Field Block)来模仿人类视...     

地理信息系统支持下的山区遥感影像决策树分类

山区遥感影像分类是遥感研究的一大难题。本文利用一种决策树生成算法（C 4.5算法）自动提取知识，基于知识建立决策树用于山区影像分类，并结合研究区土地利用类型与DEM空间统计关系的先验知识，在GIS空间分析的基础上进行影像分类的后处理。与传统的最大似然法分类结果相比，该方法极大地改善了山区地表覆被分类的精度，得到试验区较为可靠的遥感分类图像。     

暴雨模拟中多普勒雷达径向速度变分同化的应用

针对2008年6月广东地区的一次强降雨过程,利用WRF中尺度数值模式及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR),进行了多普勒雷达径向速度变分同化对暴雨过程模拟效果影响研究。结果表明:WRF-3DVAR能够有效地同化多普勒雷达径向速度,同化后的主要影响在于改进了初始动力场,使得初始场包含有更详尽的中尺度特征信息,进而显著提高模式对广东局地暴雨过程的模拟效果。在高分辨率中尺度数值模式中有效地利用多普勒天气雷达资料,是提高中尺度降雨预报的关键。     

基于OpenGL的AWX格式红外云图三维仿真技术应用

针对AWX格式红外云图数据特点,依据红外云图三维仿真原理,通过构建DEM模型和应用OpenGL技术,提出了适合云图自身特点真实感表现的颜色及透明度获取方法,实现了对AWX格式红外云图三维仿真显示,并给出了实现方法及流程。通过应用验证,该方法对AWX格式红外云图三维仿真显示速度快,更好地反映了云团的空间分布特征,增强了云图的显示效果。     

融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法

针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的\"胡椒盐\"现象和面向对象影像分析方法的\"平滑地物细节\"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的\"胡椒盐\"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。     

结合SOM神经网络和混合像元分解的高光谱影像分类方法研究

本文对SOM神经网络算法进行改进,在标类的过程中采用3个策略加以控制,对初始产生的自组织映射图进行调整。通过改进,那些映射到可靠神经元的像素得到了很好的分类,而那些映射到不可靠神经元的像素都被作为不可分像元而提取出来。继而,从混合像元分解的角度来对这些不可分像元进行处理,按类型分解的思想确定混合像元的类别,实现对不可分像元的分类。将SOM神经网络和混合像元分解相结合的分类方法应用于高光谱图像的分类中,通过实验表明了该方法能较好地改善分类效果,提高分类精度。     

波动方程三维吸收边界分解与拟合深度偏移方法

在偏移问题中引入吸收边界条件，既可以消除由人工边界激发的虚假反射，从而提高剖面质量。又可以减少计算工作量．本文讨论了三维吸收边界条件方程，提出了求解具有吸收边界条件的三维波动方程偏移定解问题的分解与拟合方法。理论分析与合成记录及野外实际地震资料处理结果表明，本文方法为一有效的三维吸收边界深度偏移方法。     

基于Arcpy的遥感影像解译样本快速更新方法

遥感影像解译样本是地理国情监测工作的一项重要成果.为了提高遥感影像解译样本生产效率,以2019年江苏省基础性地理国情监测项目为依托,讨论了目前阶段遥感影像解译样本生产和更新的优缺点,研究了一种快速更新的方法.从展点、图斑筛选和数据更新3个方面,阐述了它的关键技术.利用Python基于ArcGIS平台实现这个方法,并成功...     

基于多源遥感数据的玛纳斯河流域荒漠化监测

利用遥感手段对玛纳斯河流域绿洲-荒漠带的荒漠化状况进行监测。利用不同时期TM数据,在小尺度上分析该区域2000~2008年荒漠化土地的分布特征;基于MODIS陆地遥感产品(NDVI、Albedo及LST),利用多源信息复合法计算荒漠化程度指数;基于TM荒漠化监测结果对该指数进行分级处理,初步建立并验证基于MODIS数据的荒漠化监测评价模型。结果表明:近10 a来,绿洲外围荒漠化土地变化较小,大部分变化发生在绿洲内部,主要为局部荒漠化被开发或因盐碱化过重导致的撂荒;荒漠化监测评价模型对研究区荒漠化程度定量评价精度可达91.25%。