新疆苇湖梁煤矿塌陷区遥感监测研究

苇湖梁煤矿已有50多年的开采历史, 长期的地下开采造成了严重的地面塌陷。本文将新疆苇湖梁煤矿塌陷区作为研究区, 以2013年的IKONOS高分遥感影像为主要数据源, 以ArcGIS为支撑平台, 采用人机交互的解译方法对塌陷区的相关信息进行提取, 结合实地调查验证的方法, 分析研究区内地质灾害的特征。通过遥感调查发现: 研究区内发育规模较大、位于塌陷区周围的拉伸区的地裂缝约有64条;塌陷坑(群)约有94个, 主要分布于南北塌陷槽及两侧;塌陷回填区总面积达0.92 km², 并在回填区发现了3个新塌陷坑。本文充分发挥了遥感技术宏观性强、速度快的特点, 调查结果反映了塌陷区灾害的实际情况。     

高植被覆盖区遥感矿化信息提取方法研究

针对吉林省由于植被覆盖、水体、阴影等干扰因素,遥感矿化蚀变信息提取方法繁琐,提取结果不理想的问题,采取主成分分析和比值法相结合,采用遥感蚀变信息多层次分离技术,省去多次掩膜处理,尽可能的保留原始信息,减少了人为因素,提取方法更为简便且准确,为高植被覆盖区遥感矿化蚀变信息提取提供了新思路。     

云南省禄劝县普福滑坡形成条件、发展趋势与防治对策

云南省禄劝县普福滑坡是我国典型灾难性滑坡之一,曾多次发生大规模滑动。本文回顾了普福滑坡的活动历史,分析了其形成条件。通过实地调查,结合由遥感多波段数据与DEM数据融合而成的三维影像图,指出普福滑坡实际上是一个滑坡(崩塌)→泥石流灾害链,且再次发生大规模滑动的可能性很大,影响范围覆盖烂泥沟两岸大面积区域。目前最经济有效的减灾措施包括搬迁避让、群测群防、监测预报、生态恢复和水土保持等。     

遥感的科学推动作用与重点应用领域

在调研国内外遥感案例的基础上,论述了遥感在推动地球系统科学发展方面的作用,及在我国的重点应用领域。遥感催生了全球变化研究,使得人类得以从新的视角来探索地球上的生命未来;遥感推动了地球科学从定性到定量、从描述到分析、从单站点到多时空尺度的变革,诸多新兴交叉学科应运而生。遥感是应用驱动的,一致性及可对比性是定量遥感的核心,也是遥感深化应用的基础。遥感应用于众多领域,但不同的国家基于各自的国情有不同的侧重点,其中,维护国家全球利益、灾害快速响应与灾后评估、第三方独立监督、保障国防安全是我国的应用重点。     

月球光学遥感与制图研究进展

在月球探测活动中,光学成像探测是任务重点,也是信息量最大的数据源。航天技术和传感器技术的发展促进了月球光学遥感的发展,月球科学研究也越来越依赖于高分辨率遥感数据,对月球光学遥感与制图的研究是月球探测的关键问题之一。本文扼要论述了其中的几个方面,包括月球光学遥感数据获取系统、月球遥感立体测绘和制图,以及月球控制网构建等方面的研究进展。     

融合光谱-空间信息的高光谱遥感影像增量分类算法

提出了一种融合光谱和空间结构信息的高光谱遥感影像增量分类算法INC_SPEC_MPext。通过主成分分析(PCA)提取高光谱影像的若干主成分,利用数学形态学提取各主分量影像对应的形态学剖面(MP),再将所有主分量影像的形态学剖面归并联结,组成扩展的形态学剖面(MPext)。将MPext与光谱信息相结合以增加知识,最大限度地挖掘未标记样本的有用信息,优化分类器的学习能力。不断从分类器对未标记样本的预测结果中甄选置信度高的样本加入训练集,并迭代地利用扩大的训练集进行分类器构建和样本预测。以不同地表覆盖类型的AVIRIS Indian Pines和Hyperion EO-1Botswana作为测试数据,分别与基于光谱、MPext、光谱和MPext融合的分类方法进行比对。试验结果表明,在训练样本数量有限情况下,INC_SPEC_MPext算法在降低分类成本的同时,分类精度和Kappa系数都有不同程度的提高。     

论夜光遥感数据挖掘

如果从地球上空观测夜间的地球,可以发现人类聚居区和经济带发出夺目的光芒。当夜间的天空无云时,遥感卫星能够捕捉到城镇灯光、渔船灯光、火点等可见光辐射源,这些夜间无云条件下获取的地球可见光的影像即夜光遥感影像。与日间遥感不同,夜光遥感对于反映人类社会活动具有独特的能力,因此被广泛应用于社会经济领域的空间数据挖掘。本文首先介绍能够观测夜间灯光的卫星遥感观测平台和传感器,然后从社会经济参数估算、城市化监测与评估、重大事件评估、环境及健康效应研究、渔业信息提取、流行病研究、油气田监测等方面总结了夜光遥感数据挖掘的现状和特点。最后,文章从新型数据源、知识发现、地面观测和地理国情—世情监测4个方面提出了夜光遥感及其数据挖掘的未来发展趋势。     

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。     

农情遥感监测云服务平台建设框架

准确及时的农情信息是国家与地方政府保障粮食安全与社会稳定的必要条件。云计算的出现为这一需求的实现提供了契机。本文阐述了农情遥感监测云服务平台建设的重要意义、设计思想、总体架构、组成部分以及建设内容。在此基础上,以农情遥感监测产品信息服务为例,开发了一个农情遥感监测信息在线原型系统。该系统是农情遥感监测云服务平台的重要组成部分,负责多尺度时间序列农情遥感监测结果与信息的管理、存储和维护,并且向用户提供查询与下载服务。农情遥感监测云服务平台建设框架的设计为全面整合专家智慧、IT技术、数据资源、服务方式以及平台的实现提供理论指导与建设依据。该平台的建立,将深刻改变农情遥感应用的模式,推动农情遥感的广泛应用与产业化发展。     

加速迭代硬阈值ISAR稀疏成像

加速迭代硬阈值(AIHT)作为一种压缩感知(CS)算法,具有计算复杂度低、内存占用小的特点,在较小数目的观测下,经过有限次迭代便能获得较好的重建效果。因此,本文将该算法应用到逆合成孔径雷达(ISAR)稀疏成像,对该方法的具体特征和适用性进行了详细分析。仿真结果表明,在相同信噪比和回波脉冲数条件下,基于AIHT的ISAR成像方法,相比于稀疏贝叶斯算法(SBL),在重建时间上缩短了至少2个量级;相比于迭代加权最小二乘法(IRLS)和平滑l0范数算法,在重建质量上提高了约3倍。经实测数据处理结果验证,在1/4原始脉冲数条件下,该方法仍具有良好的聚焦性能和压低旁瓣效果。