基于彩色信息尺度不变特征的街景影像匹配

提出了一种基于彩色信息的尺度不变特征匹配算法以实现彩色图像间的特征匹配 引入对光照变化具有一定鲁棒性的对角－偏移模型通过模型变换求出图像各位置的彩色不变量并以此作为输入图像再采用改进的harris算法提取图像的几何信息建立一种具有几何和颜色不变性的特征向量最后利用特征向量间的相关系数完成匹配 本文将该算法用于街景影像匹配中并对比与传统sift算法的差异结果表明此算法不但能够得到分布均匀密集度高的匹配点且耗时少匹配精度高证明了对于街景影像匹配研究的适用性     

Texture classification of Mediterranean land cover

Maximum likelihood (ML) and artificial neural network (ANN) classifiers were applied to three Landsat Thematic Mapper (TM) image sub-scenes (termed urban, agricultural and semi-natural) of Cukurova, Turkey. Inputs to the classifications comprised (i) spectral data and (ii) spectral data in combination with texture measures derived on a per-pixel basis. The texture measures used were: the standard deviation and variance and statistics derived from the co-occurrence matrix and the variogram. The addition of texture measures increased classification accuracy for the urban sub-scene but decreased classification accuracy for agricultural and semi-natural sub-scenes. Classification accuracy was dependent on the nature of the spatial variation in the image sub-scene and, in particular, the relation between the frequency of spatial variation and the spatial resolution of the imagery. For Mediterranean land, texture classification applied to Landsat TM imagery may be appropriate for the classification of urban areas only.     

机载多光谱影像语义分割模型在农田防护林提取中的应用

农田防护林是农田生态系统的屏障,其健康状况的监测与评估在我国北方农田林网管理中尤为重要。本文以新疆生产建设兵团第三师51团为研究区,使用复合翼无人机CW-20搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机获取农田防护林的多光谱影像,经辐射校正、裁剪等预处理,通过优选有效特征和模型比较,提出农田防护林提取的有效方法。首先,基于原始12波段,依据相关性系数矩阵和最佳指数因子（Optimum Index Factor,OIF）选取最优3波段和植被指数特征进行组合,构建8种农田防护林提取方案;然后,通过建立语义分割Deeplabv3+模型进行精度评价,得到最优3波段组合6（波长710 nm）、8（波长800 nm）、 11（波长900 nm）波段为最佳特征组合;最后,以最优3波段为基础,将Deeplabv3+模型与U-Net、ENVINet5模型进行对比分析。结果表明：Deeplabv3+模型能够更深层次的挖掘光谱中潜在的信息,相比其他模型,能够较好地处理正负样本不均衡问题,获得最高MIoU值85.54%,比U-Net、ENVINet5的MIoU值则分别高出21.21%、27.19%。该研究结果可为基于多光谱遥感影像的语义分割在农田防护林提取及健康状况监测的应用提供借鉴和参考。     

基于不确定性的大样本集抽样设计

本文研究是针对全球森林覆盖变化检测系统的大训练样本选择的优化问题。样本自动标记系统自动标记了"千万个"代表森林和非森林的像元。为了提高精度和效率,我们需要从千万个样本的大样本集中选择对训练分类器有益的样本。本文提出了两种方法:第一种方法是传统的分层等距离采样;第二种方法是基于不确定性的样本优化,通过研究相同样本间的相似性度量指标、样本不确定性度量指标及样本特征空间分布,来实现基于不确定性的训练样本选择策略。实验通过精度评价验证了基于不确定性的采样策略能比传统的分层等距离采样策略获得好的效果。     

小波和IHS变换结合实现ETM图像波段融合

采用小波变换和IHS结合的方法实现了ETM多光谱波段和ETM全色波段的融合,并与传统的IHS融合的结果进行比较,结果表明小波和IHS变换相结合的方法优于IHS方法。     

基于RS与GIS的北京市热岛研究

基于普适性单通道算法,利用2005年5月6日的TM数据反演北京市区的实际地表温度。在此基础上,分析了北京市区的热环境特征、热岛分布的位置。运用GIS空间分析工具,分析了地表温度与地形特征和地表覆盖类型之间的关系。结果表明,北京市热岛分布具有环状和带状分布特征,高程较低处和坡度较小处更容易形成热岛中心,不同地表覆盖类型的热特征具有显著的差异。     

一种基于点特征的高精度图像配准方法

提出了一种基于点特征的多源图像高精度配准方法。通过在遥感影像上提取密集特征点,利用多种方法结合进行严格匹配获得同名点对。通过构建不规则三角网分割影像,再利用仿射变换模型实现每个三角形的配准。实验证明了该方法的有效性和较高的适用性。     

基于Landsat TM影像不同地表温度反演算法的比较

地表温度是反映地表环境的一个重要参数,精确获取地表温度的方法对研究城市热岛效应、进行生态环境监测评价是必不可少的。利用遥感手段进行地表温度的反演是一种较新颖的方法,相对成熟的反演算法主要有单通道算法、辐射传输方程法及单窗算法。本文以山东省威海市Landsat TM数据为例,分别利用辐射传输方程法和单窗算法进行地表温度反演,通过遥感目视解译的方法提取研究区各类典型地物对应的地表温度,进行统计分析,结果表明,两者反演得到的地表温度具有一致的变化趋势,其中单窗算法中不同典型地物的地表温度整体标准差较小,如建设用地为0.530,起伏波动小,算法精度略优于辐射传输方程法。     

一种新的聚焦点不同的近景影像融合方法

近景摄影测量是实现地面目标高精度三维建模的主要方法之一。实际摄影测量过程中,普通数字摄像机在拍摄与镜头距离不同的多个目标时,无法同时聚焦到所有目标而使近景影像各处都清晰。本文以不同聚焦点近景影像的融合为研究内容,以图像一层小波分解的高频系数能量为影像清晰度衡量指标。通过计算小波影像能量,将整幅影像划分为清晰区域、模糊区域及二者的交界区域。对于清晰区域和模糊区域,将清晰区域的像元值直接应用于融合影像,而对于二者的交界区域,将curvelet变换所得初始融合影像的像元值应用于对应位置处的融合影像,从而得到融合影像。最后,用两组实例数据对融合方法进行了验证,并采用信息熵、均方根误差和峰值信噪比三种客观评价准则,对所得融合影像进行定量分析。     

适用于遥感领域的交互式图像处理系统

数字图像处理技术的广泛应用使很多与图像相关的领域产生了根本性的变革。反过来，这些变革也对数字图像处理提出更高的要求，而计算机和人工智能技术的迅速发展为建立新的、面向具体应用的图像处理系统提供了现实的可能性。本文展示了一个基于Ｕｎｉｘ工作站的、适用于遥感领域的交互式图像系统的设计框架和主要功能。