一种高分辨率SAR影像道路提取方法

针对高分辨率SAR影像中细节信息损坏道路的面特征结构、影响道路提取,基于影像统计特征,给出一种结合区域生长和细节信息识别的道路提取方法。该方法通过区域生长提取呈现面特征的暗目标(道路框架),利用CFAR算法识别细节,通过形态学融合得到最终结果。为降低高分辨率影像区域异质性对提取结果影响,提出了一种自适应CFAR算法,相比之前算法可自适应删除干扰点;并引入有效表征影像统计的GA0分布。利用海南省陵水黎族自治县机载X波段高分辨率SAR数据的幅度影像进行实验,结果表明,该方法能有效提取呈面特征的道路,获得准确的道路宽度和中心线信息。     

基于支持向量机(SVM)单目标SAR图像分割

将考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征向量,经过归一化后进行特征选择,然后输入到支持向量机中进行训练建模,利用支持向量机分类方法,以实现分割结果.最后,将此方法分类结果与传统方法进行了比较,从对比结果可以看出此方法行之有效.     

基于数学形态学和相位编组SAR影像道路自动提取

由于SAR图像中固有的斑点噪声的强烈影响,某些对于光学图像有很好效果的边缘检测算子,但是对于SAR图像来说,效果很差,本文应用一种改进的基于图像统计信息的局部线特征检测方法,首先利用图像统计信息对图像进行局部特征检测,然后利用数学形态学去除内部空隙并细化得到道路段,将道路段进行相位编组,进而自动提取出道路。     

基于哨兵1号的洪水淹没面积监测

准确及时得到洪水淹没区域及淹没面积,对于抗洪救灾有着重要意义。洪涝灾害时基本为阴雨天,光学遥感无法监测到洪水淹没有效区域,使时效性和准确性下降,利用星载合成孔径雷达(SAR)则不受云雨影响、可全天候观测,及时获得下垫面洪水淹没区域及面积,可为洪水监测提供有力保障。本文以2016年7月长江流域洪水为例,应用哨兵1号(Sentinel-1)星载合成孔径雷达结合阈值法和伪彩色合成等方法,在GIS工具下对长江流域部分湖泊和长江干流等提取水体区域,得到淹没范围和分县淹没面积,进行洪水淹没区变化分析,并与同期MODIS影像监测结果进行对比验证。结果表明基于哨兵1号的水体提取方法和淹没面积的计算可行。     

遥感技术在震害调查中的应用现状及发展趋势

地震是造成人民生命和财产损失最严重的自然灾害之一.地震灾害对社会基础设施的破坏信息对救灾和重建工作至关重要,遥感技术能在其中发挥重要的作用.文中回顾了地震应急工作的发展历程和遥感技术应用于地震灾情调查的几个阶段,并进行了系统的总结.在总结汶川地震遥感应急工作特点的基础上,讨论了地震应急和评估中遥感应急工作的主要内容和发...     

基于纹理特征分析的辽东湾SAR影像海冰检测

基于灰度共生矩阵(GLCM)开展辽东湾ENVISAT ASAR海冰影像的纹理特征分析研究.在纹理分析过程中,研究GLCM的方向、位移量和灰度量化级等参数对SAR海冰影像纹理特征的影响,得到适合辽东湾海冰检测的灰度共生矩阵参数的值及纹理统计特征量.利用BP神经网络分类法,建立辽东湾SAR影像的海冰检测方法,并结合MODIS影像和TM影像对该海冰检测方法的结果进行比较,验证其有效性.     

干盐湖区隐伏控卤构造遥感识别研究——以马海盐湖为例

马海盐湖是柴达木盆地一个重要的成钾盐湖,本研究对该盐湖区隐伏控卤构造开展遥感识别研究,利用LANDSAT光学遥感数据和PALSAR雷达遥感数据,采用了光学遥感假彩色合成影像解译和雷达遥感数据干涉分析,解译了研究区的构造,识别出研究区一级构造三条,二级的构造若干条。并通过在干盐湖区遥感构造识别及构造应力分析,判定了2条一级压性构造和1条一级张性构造,对解译的构造进行野外查证,压性构造和张性构造野外特征明显,同时受构造几何形态影响,同一断裂不同部位断裂性质会发生变化,张性应力的位置除与构造性质有关外,也与构造几何特征有关,并进行了野外查证。本次研究结合已知卤水矿和浅表给水度和含钾率的分析,最终圈定出两个具有潜力的遥感预测靶区。     

SAR与光学遥感影像的玉米秸秆覆盖度估算

秸秆是农田生态系统的重要组成部分。秸秆覆盖度（CRC）的遥感估算可以大范围、快速地获取地面秸秆覆盖信息，对保护性耕作的推广具有十分重要的意义。基于Sentinel-1 SAR影像和Sentinel-2光学影像分别构建了雷达指数与光学遥感指数，结合吉林省梨树县春秋两期实地采样数据，探究遥感指数与玉米秸秆覆盖度的相关性。为进一步提升玉米秸秆覆盖度的估算精度，结合雷达指数与光学遥感指数，采用最优子集回归的方法建立玉米秸秆覆盖度的估算模型，完成研究区的玉米秸秆覆盖度估算制图。结果表明：土壤质地分区建模可有效解决土壤异质性问题，提升反演精度。各遥感指数在秋季高覆盖时期的表现均优于春季低覆盖时期。STI和NDTI指数在光学遥感指数中表现最好，R²分别为0.701和0.697，而在雷达指数中，基于余弦矫正法的γVH0指数与实测CRC的相关性最高，R²为0.564。结合雷达指数与光学遥感指数能够有效地提高秸秆覆盖度估算精度，在最优子集回归法下基于结合指数构建的回归模型最优，R²为0.799，RMSE为13.67%，达到了较高的精度。研究结果为秸秆覆盖度估算的精度提升提供了一种新思路。     

超轻量网络的SAR图像舰船目标在轨提取

为了解决遥感卫星信息获取实效性差,严重依赖数据传输通信带宽,难以满足卫星在轨实时提取感兴趣目标需求等问题,本文设计了一种以全局统计为基础的高效舰船目标检测算法和超轻量化疑似目标真伪鉴别网络,实现舰船目标快速提取.采用传统图像处理方法快速检测目标,获取疑似目标切片,大幅降低数据量,采用自主设计改进的基于深度学习的超轻量鉴...     

Sentinel-1与Sentinel-2影像联合的黄河三角洲湿地信息提取

针对目前湿地信息提取中存在的“同物异谱”、“同谱异物”问题,以黄河三角洲自然保护区为实验区,采用在信息提取方面具有优势的典型相关森林算法,将Sentinel-1A雷达影像和Sentinel-2A多光谱影像作为基础数据,考察分别应用多光谱影像、合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和多光谱二者综合、SAR纹理特征以及植被指数对湿地信息提取的效果和适用性。研究结果表明:(1)基于Sentinel-2A多光谱影像,在分类方法上,典型相关森林(canonical correlation forest,CCF)的总体精度最高,达到94.32%,与支持向量机和随机森林分类算法相比分别提高了6.55%和5.47%;(2)基于Sentinel-2A多光谱影像和Sentinel-1A后向散射系数的CCF总体精度达到了94.89%,与只利用多光谱影像相比,3种算法的总体精度和Kappa系数均得到了提升;(3)在SAR和光学联合的基础上加入SAR纹理特征后总体精度和Kappa系数均略有下降,分别为94.72%和0.935 3;(4)在SAR和光学联合的基础上加入归一化差分植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化差分红外指数(NDII)和差分红外指数(DII)5种植被指数后,总体精度达到了最高为95.35%,7种地物的生产者精度有所提高,有效提高了对黄河三角洲湿地信息的提取能力。实验结果可为黄河三角洲湿地的合理开发和有效保护提供科学支持。