宝日希勒露天矿边坡滑前形变特征的时序InSAR分析

近年来,随着开采深度和边坡高度的不断增加,内蒙古宝日希勒露天矿区边坡稳定性问题日益突出,对矿区周围的工矿设备和工作人员的生命安全构成了威胁.2020年4月30日,该矿区工作帮发生体积约130万m3的大型滑坡,为研究此次边坡滑前的形变特征,本文采用39景Sentinel-1A卫星IW模式序列影像,以时序合成孔径雷达干涉(...     

轨道线性拟合在星载InSAR基线估计中的应用分析

轨道线性拟合法具有模型严密、求解精度高等优点。对轨道线性拟合在星载InSAR基线估计中的可行性进行了分析,证明轨道线性拟合可以满足星载InSAR干涉测量的精度要求。     

多尺度字典学习的高光谱图像压缩算法

结合小波变换及字典学习提出了一种针对高光谱图像的压缩算法。该算法首先通过小波变换构建多尺度样本集,在小波域使用K-均值奇异值分解(K-SVD)方法学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,然后在稀疏表示的过程中,定义一个原子使用频次筛选因子,通过统计局部最优波段稀疏表示时原子使用情况,结合筛选因子对字典原子进行优化筛选,使用精简后的字典对其余波段进行稀疏求解,最后针对不同尺度的表示系数采用自适应的量化编码。实验结果表明,与目前常用的3D-SPIHT和其他的多尺度字典学习算法相比,本文算法在中低比特率下,具有更好的重建性能。     

高分辨率SST反演中的图像预处理和算法修订

水陆分离、云检测及算法适应性修订等前期处理过程对于提高高分辨率海表温度(sea surface temperature, SST)遥感反演精度至关重要,为解决这部分内容长期被忽视且缺乏系统性总结等问题,首先梳理了热红外图像预处理的一般流程,重点介绍了开展水陆分离和云检测的时机、原理、方法以及应着重关注的对象等;其次给出了主流SST反演算法应用在新传感器上时须进行修订的参数及方法等,并对下步各算法改进重点方向提出建议。本研究可为高分辨率SST业务化反演提供参考。     

陆地卫星五号TM图像系统纠正产品的几何精度分析

为了鉴定陆地卫星5号系统纠正TM图像产品的精度,我们以1:5万地形图为基准,对四景TM图像作了精度分析。结果表明,系统纠正后的TM图像产品,内部几何精度相当好,有较小的旋转、比例误差。采用一阶多项式即可建立TM图像和地形图之间的几何关系,其误差为1个像元左右。TM图像的大地绝对误差,可通过将整个TM图像沿x,y方向平移的方法来加以校正。     

基于分形理论的遥感图像压缩方法的探讨

分析了用分形理论处理遥感图像压缩的基本原理,提出了具体编码方法,实现了遥感图像的分形压缩,压缩效果较好。     

基于DInSAR技术与WorldView-2影像的煤矿塌陷区信息提取研究

结合DIn SAR与World View-2光学遥感解译技术,对研究区进行多源数据处理,提取研究地区的煤矿塌陷区信息,然后对处理后的两种结果进行对比。二者既有区别,又可以互补,最终在研究区形成完整的塌陷区信息。     

山区遥感图像的特征选择与检索研究

针对遥感图像特征存在冗余及图像检索效率低的问题,提出一种基于贡献值的有效特征选择及其分类检索方法。对高分一号(GF-1)河北省阳原地区的村落、山脊、水体遥感图像,对比Hu矩、小波分解和灰度共生矩阵特征,发现使用Hu矩较适用于识别村落,而对山脊和水体的识别率低;引入区分山脊和水体的颜色特征,并与Hu矩构成特征空间,实现山区遥感图像分类和检索。实验结果表明,该方法能够选取出图像特征中的主要分量,具有高效、实用、方便的特点,检索查准率达到92%,查全率达到88%。     

利用InSAR识别与监测黑方台黄土滑坡

针对甘肃永靖县的黑方台地区滑坡不断对当地居民人身及财产安全构成重大威胁的现状,该文选取高分辨率的升降轨TerraSAR数据、3m分辨率的DEM数据和30m分辨率的SRTM DEM数据,利用InSAR技术对该地区的地表形变进行监测,主要结果如下:用Stacking技术获取了黑方台的形变速率图,识别出14处不稳定滑坡体;用SBAS-InSAR技术对典型滑坡体进行时间序列监测,将InSAR结果投影到滑坡方向与已有的GPS结果进行比较,最大较差为6mm,最大中误差为3mm。结果表明,InSAR技术用来识别与监测黄土滑坡方便可靠,并且精度较高。