Assessing quality of volunteer crowdsourcing contributions: lessons from the Cropland Capture game

Volunteered geographic information (VGI) is the assembly of spatial information based on public input. While VGI has proliferated in recent years, assessing the quality of volunteer-contributed data has proven challenging, leading some to question the efficiency of such programs. In this paper, we compare several quality metrics for individual volunteers’ contributions. The data were the product of the ‘Cropland Capture’ game, in which several thousand volunteers assessed 165,000 images for the presence of cropland over the course of 6 months. We compared agreement between volunteer ratings and an image's majority classification with volunteer self-agreement on repeated images and expert evaluations. We also examined the impact of experience and learning on performance. Volunteer self-agreement was nearly always higher than agreement with majority classifications, and much greater than agreement with expert validations although these metrics were all positively correlated. Volunteer quality showed a broad trend toward improvement with experience, but the highest accuracies were achieved by a handful of moderately active contributors, not the most active volunteers. Our results emphasize the importance of a universal set of expert-validated tasks as a gold standard for evaluating VGI quality.     

FY-3微波成像仪10.6 GHz通道超分辨率图像重建

为改善风云三号 (FY-3) 微波成像仪10.6 GHz通道空间分辨率,提出利用超分辨率图像重建算法进行图像重建。分析并指出FY-3微波成像仪10.6 GHz通道具有过采样特征,具备重建得到高于瞬时视场图像的潜力;基于超分辨率图像重建理论,根据FY-3气象卫星轨道、姿态,微波成像仪性能参数以及工作模式等物理约束,建立微波成像仪的超分辨率成像模型,并推导计算出超分辨率成像模型参数;采用POCS算法重建得到10.6 GHz通道的超分辨率图像,采用目视比较分析、图像统计分析对重建图像进行质量评价:重建图像像元平均梯度提高26.5%,功率谱分量和提高5.7%,重建图像具有更高的空间分辨率;台风亮温分析应用显示了从重建图像可发现更微小的景物细节目标。采用超分辨率图像重建算法对FY-3微波成像仪10.6 GHz通道进行重建处理,结果有效且正确,可为数据用户提供更多可用的遥感数据,对微波遥感数据应用具有提升作用。     

多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建

鉴于现有超分辨率重建方法难以突显重建影像细节信息的问题,提出多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建模型框架。首先,通过最小二乘滤波方法将序列影像分解成包含大尺度边缘的平滑信息和包含中小型尺度的细节信息;其次,利用插值方法得到相应的高分辨率细节信息和平滑信息,构造纹理细节增强函数,提升中小型细节的增强幅度;最终,融合细节信息和平滑信息,得到初始的超分辨率重建结果,并利用局部优化模型进一步改善重建影像质量。选取同时相和多时相遥感影像作为试验数据。试验结果表明,本文重建结果与插值方法、TV方法和MAP方法相比,在客观评价指标上均有显著提高,明显改善了重建影像的纹理细节。论文提出的多尺度细节增强的超分辨率重建方法,可以使重建影像提供更多高频细节信息,具有较好鲁棒性和普适性。     

SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法

提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。     

以SRTM-DEM为控制的光学卫星遥感立体影像正射纠正

针对全球测图缺少统一的控制基准的问题,提出了利用SRTM-DEM作为控制基准,对光学卫星遥感影像进行正射纠正的方法。首先,对光学卫星影像构建的立体影像对进行自由网平差并制作DEM;然后,以SRTM-DEM作为控制,将DEM作为单元模型,进行独立模型法DEM区域网平差,获得单元模型的定向参数;最后,改正立体影像的成像几何模型参数,进行正射纠正。选取湖北咸宁和江西某地两个测区的资源三号数据进行试验,试验结果表明,资源三号正视全色影像的平面定向精度由12.93像素提高到6.85像素。     

多光谱遥感影像亮度空间相位一致性特征点检测

提出了一种基于亮度空间和相位一致性理论的多光谱遥感影像特征点检测算法。首先利用参数自适应的灰度变换函数建立影像亮度空间;然后结合相位一致性方法在影像亮度空间进行候选特征点检测,并将候选特征点映射到原始影像上进行非极大值抑制;最后在尺度空间计算特征点的特征尺度值。本文方法有效结合了亮度空间特征检测和相位一致性特征检测的优势,对多光谱遥感影像的辐射变化具有较强的稳健性。试验结果证明,与传统特征点检测算法相比,本文方法在特征重复率和重复特征数量方面都具有明显的优势。     

一种四叉树和测地线活动轮廓模型相结合的海陆影像分割方法

海陆影像分割对于后续的海岸线提取、潮间带地形反演、海岸演化状况分析等都具有十分重要的意义。本文在分析了四叉树、测地线活动轮廓(GAC)模型和Canny边缘检测算子等在海陆影像分割中优缺点的基础上,提出了一种四叉树、Canny算子和GAC模型相结合的海陆影像分割方法。该方法综合利用上述各方法的优点,将Canny算子边缘检测结果融入到基于四叉树初分割的GAC模型中,重构边界停止函数,演化水平集方程,实现海陆影像分割。试验结果表明,该方法具有海陆影像分割速度快、精度高、可靠性强和自动化程度高等优点,对于弱边缘以及严重凹陷边缘,都能实现自动和准确分割。     

天绘一号03星三线阵/多光谱载荷影像质量评价

2015年10月26号发射的天绘一号03星是中国传输型立体测绘卫星天绘一号系列的第3颗卫星。三线阵和多光谱影像数据是天绘一号卫星的重要数据,用于立体测绘、彩色融合、遥感观测等多种用途。因此,为了推动天绘一号03卫星影像数据早日为相关领域提供服务,本文采用客观评价的方法,对天绘一号03星的三线阵和多光谱影像质量进行了全面的评价分析。评价结果显示(天绘一号)03星的清晰度、对比度、细节能量、边缘能量、功率谱、信息容量指标值远高于天绘一号01、02星。说明天绘一号03星三线阵/多光谱影像在地物细节和边缘纹理特征的描述上优于天绘一号01、02星,同时载荷接收的信息量远高于天绘一号01、02星。天绘一号03星较高的信噪比指标说明其载荷抑制噪声的能力优于天绘一号01、02星。边缘辐射畸变和增益调整畸变表明在辐射均匀程度上,天绘一号03星三线阵/多光谱影像介于天绘一号01和02星之间。因此,与同类天绘一号01,02星的三线阵与多光谱影像相比,天绘一号03星影像质量有着显著的提高。     

ECM算法的多视SAR影像分割

多视SAR影像像素强度通常建模为Gamma分布,其形状参数为常数(视数)。实验表明,多视SAR影像分割时,设Gamma分布的形状参数为变量可取得更好的分割结果。由于Gamma分布中形状参数以Gamma函数的形式出现,利用EM算法求解时无法获得形状参数的解析解。为此,本文提出了一种基于Expectation/Conditional Maxinnization(ECM)算法的多视SAR影像分割方法。利用ECM算法估计最大化后验概率条件下的Gamma分布参数及表征最优多视SAR影像分割的标号场实现。采用模拟和真实多视SAR影像验证提出算法。实验结果表明,Gamma分布的形状和尺度参数均能快速收敛到稳态值,且以此得到各同质区域的Gamma分布曲线可以很好地拟合其直方图。通过对分割结果的定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性,且优于EM算法。     

遥感数据融合的进展与前瞻

数据融合是提升遥感影像应用能力的重要手段,一直是遥感信息处理与应用领域的研究热点。本文系统综述了遥感数据融合的进展与前瞻:首先对数据融合的层次与分类进行了总结和归纳,将遥感数据融合划分为同质遥感数据融合、异质遥感数据融合、遥感—站点数据融合、遥感—非观测数据融合4大类;在此基础上,重点针对时—空—谱光学遥感数据的融合,从多视超分辨率融合、多尺度融合、空—谱融合、时—空融合、时—空—谱一体化融合等方面进行了详细阐述;最后总结了遥感数据融合的前瞻研究方向,包括时—空—谱一体化融合的拓展、空天地观测数据的跨尺度融合、传感网环境下的在线融合、面向应用的融合方法等。