空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法

高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。     

曲波特征加权的高分辨率遥感图像统计分割方法研究

高分辨率遥感图像精确分割是遥感图像处理的研究热点和难点。高分辨率遥感图像中同质区域间的差异性不仅表现在光谱特征上,同样存在于边缘、纹理等结构特征上。为了更好分割高分辨率遥感图像,需在分割算法中考虑结构特征。因此,如何提取更多有助于精准分割的结构特征,并探究这些特征在分割过程中的作用规律成为设计高分辨率遥感图像分割算法的关键问题。为此,论文提出在曲波变换理论基础上构建不同结构特征提取模型,并以加权的方式将提取的结构特征纳入贝叶斯和能量分割模型中。     

免像控无人机在地形图测量中的应用

通过eBeePlus免像控无人机航空摄影测量系统应用于1∶500地形图测绘工程实例,探究其在实践中的制图精度及适用性。使用emotion3、Pix4dMapper等软件进行外业航飞、内业影像处理,对比分析RTK和PPK两种解算方式下的制图精度,两者均满足规范要求,PPK解算方式更适宜在实践中使用;结合Eps软件制作数字线划地图,对于影像中无法提取的房屋边线、植被覆盖区域地物,采取全野外调绘、实测进行补充,阐述了无人机航测与传统数字化测图相结合的作业方式。     

无人机航测技术在广东省和平县第三次全国国土调查中的应用

第三次全国国土调查是查实查清我国国土资源利用现状的重要手段,对提高国土资源利用效率和建设信息化社会有着积极的推动作用。本文以广东省和平县第三次国土调查项目为基础,将无人机航测技术应用于本次三调中,快速的获取了调查区高分辨率的航拍影像数据,结合GNSS技术等进行外业核查和补绘,生产出了符合三调精度要求的DOM、DEM产品,对编制各类工作底图奠定了基础。实践证明,将无人机航测技术应用第三次全国国土调查中具有明显的优势,主要体现在精度高、效率快、成本低、利用率高等方面。     

移动测量技术在城市绿化普查中的应用

在新时代的城市建设中,绿化建设对于美化城市面貌和提高市民居住舒适度显得十分重要,那么城市绿化普查工作则成为绿化建设工作中的重要一环。为了改进传统绿化普查工作,本文提供一整套基于移动测量技术的城市绿化普查方案,搭配自主研发的GIS采集软件和实景三维管理平台,采集绿化信息的效率和精度显著提高,更可以优化城市绿化管理方法。     

基于实景激光扫描技术的室内导航系统的建立

随着城市化进程的发展,人们在室内的时间越来越多,室内空间的应用价值也越来越高。在智慧城市的发展过程中,大量的室内空间需要数字化,室内空间数据的获取手段和数据应用需要进一步挖掘。本文利用三维实景激光扫描仪对北方工业大学浩学楼进行数据采集,创建了实景展示和实景导航,重点介绍了M3扫描车获取点云数据,并将点云数据进行拼接、去噪等处理,最后分析了点云数据的精度。由此可以得出实景激光扫描技术在建立室内导航系统中的可行性、高效性和准确性。     

顾及水陆差异的高分五号影像条带去除

高分五号搭载的可见光短波红外高光谱相机,能获取精细的地物光谱信息,具有十分广泛的应用前景。但高光谱卫星遥感数据往往无法避免条带噪声的干扰,进行条带去除是数据预处理中不可缺少的步骤。传统方法往往对地物的异质性与丰富的细节纹理考虑不足,导致条带不能被彻底地消除。为此,本文提出了一种顾及水陆差异的影像条带去除方法,采用水体与陆地区别统计的策略,解决条带噪声在异质区域的统计特征差异问题,并结合优化统计和一维变分滤波技术实现水陆区域参考统计特征的精确估计,最终基于矩匹配方法分别实现条带去除。实验结果表明:无论是真实实验还是模拟实验,本文提出的算法相较于传统条带去除算法,能更加稳健地去除数据条带噪声,还原地表真实辐射信息;在模拟实验中,本文算法处理结果的峰值信噪比(PSNR)达到46.58,且平均绝对误差(MAE)仅有11.56,均明显优于用于比较的3种传统算法,且算法执行效率也具备优势,能够更好地适用于高分五号大数据量的处理需求。     

波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。     

机载光学全谱段遥感林火监测

森林火灾是一种危害极大的自然灾害,是森林扰动的主要类型之一,直接影响森林生态系统结构、碳循环甚至全球气候的变化。近年来,航空平台和传感器的技术进步有效地提升了机载遥感系统探测和监测森林火灾的能力,推动了机载遥感在森林可燃物调查及载量评估、火险测报预测、火场态势及火情监测、灾害损失评估以及火烧迹地生态修复治理等方面的应用。本文首先介绍了中国林业科学研究院机载光学全谱段遥感系统CAF-LiTCHy（Chinese Academy of Forestry’s LiDAR,Thermal,CCD and Hyperspectral airborne observation system）,描述了激光雷达扫描仪、热红外相机、CCD相机和高光谱传感器等传感器的参数;然后,阐明了集成方案和观测数据的处理方法;最后,以四川省西昌市“3.30森林火灾”作为该系统火后灾情遥感调查和灾情评估应用示例,综合多传感器数据特征,进行森林火烧程度评价,分析该系统采集的正射影像、冠层高度模型、高光谱影像、热红外影像在森林火灾监测评价中的潜力。研究结果表明CAF-LiTCHy机载遥感观测系统能有效获取森林火灾的灾情信息、火场及火环境参数,可为预防、预报预警、扑救指挥、灾害评估和生态修复提供支持。     

中国中部地区技术关联对产业创新的影响研究

技术关联对地区产业创新和经济增长具有重要影响。本文从演化经济地理学认知邻近的视角出发,借助中部地区制造业企业数据和专利数据,运用技术关联分析方法,探究制造业四位数行业技术关联对产业创新的影响机制。结果表明：随着时间的推移,技术关联对创新能力较弱的中部地区产业创新的促进作用越来越强;对于资源型产业集中、经济发展前景不佳的山西省而言,技术关联的作用并不显著;技术关联对其他五省制造业创新具有正向作用,呈现中间强南北弱的空间格局;从产业门类看,技术关联对技术密集型产业创新促进作用最强,劳动密集型产业次之,资源密集型产业靠后,资本密集型产业最弱。