无人机红外传感器改制及数据获取研究

针对云雾复杂气候条件下无人机可见光影像难以获取的问题,文章在分析了地质灾害应急遥感监测伴随的复杂气候条件的基础上,根据目前无人机传感器的构造原理,通过对各种红外滤片的分析和比较,研究基于红外滤片元器件的无人机传感器红外改制技术和红外影像数据增强方法,对航摄传感器进行红外改装。实验结果表明,无人机红外传感器在多云雾条件下能够获取高精度清晰影像,有效解决云雾条件下地质灾害应急数据获取难题,为地质灾害应急决策提供参考。     

一种基于全球剖分网格的多源遥感数据空间关联方法

针对遥感数据具有多源化且数据量大等特征,同时缺乏统一的空间组织框架,对于数据间空间关联关系建立存在困难等问题,文章提出了基于全球剖分网格的多源遥感数据空间关联模型解决方法:首先采用GeoSOT剖分框架对多源遥感数据进行统一组织与管理,然后根据提出的"网格-数据块-数据"的三层组织概念模型,建立基于全球剖分网格的多源遥感数据空间关联模型;最后进行关联影像的表达实验。实验结果表明,该方法在一定程度上实现了多源遥感数据的结构化组织,有效建立了多源遥感数据的空间关联,并与传统的坐标系统建立对比分析,提高了数据利用的应用效能,整体上促进了遥感数据的使用效率。     

基于奇异值分解的遥感图像鲁棒水印算法探讨

针对遥感图像的安全保护问题,文章提出了一种基于DCT-SVD和最近区间量化的鲁棒水印算法,将遥感图像进行分块,选择视觉掩蔽效应好的纹理子块作为嵌入区域,根据混合变换后的系数在各自所属区间上的位置,将系数进行最近区间量化来嵌入水印信息;利用密钥即可实现水印的提取,不需要原始遥感图像参与。实验结果表明,该算法对加噪、滤波、旋转、缩放、随机剪切、JPEG压缩等攻击均具有较强的鲁棒性,可有效保护遥感图像的安全。     

昆承湖水质状况遥感监测与空间特征分析

针对镇域水资源常规的监测方法不能满足对水质适时、大尺度的监测评价要求等问题,该文以江苏常熟辛庄镇昆承湖为例,分析叶绿素a(Chl-a)和悬浮物(SS)浓度值与水体归一化反射光谱、一阶微分反射光谱特征的关系,运用PEARSON法分析两者之间的相关性,确定Chl-a和SS的敏感波段,利用Chl-a和SS敏感波段归一化光谱反射值和实测浓度数据建立了水质参数反演模型。采用同时相ETM遥感数据对水质参数(叶绿素a和悬浮物)浓度进行遥感定量反演,并根据反演结果分析镇域水体污染空间分布特征。结果表明,对水质参数几个最大正(负)相关的光谱值进行波段组合处理可以提高反演精度,并且模型反演值和实测浓度值之间误差较低。通过对叶绿素、悬浮物等水质参数反演实现了对昆承湖水体污染状况的快速、准确和动态的信息获取和评价,有效地实时监测镇域水体在空间和时间上的变化状况和特性。     

Land quality index assessment for agricultural purpose using multi-criteria decision analysis (MCDA)

In this study, an attempt has been made to apply Remote Sensing (RS) and geographic information system (GIS) to determine land quality for agriculture purpose using analytic hierarchy process technique. In this study, various thematic layers were used like organic matter content, soil texture, soil depth, soil pH, soil P, soil K, geomorphology, run-off potential, slope and land use/land cover to assess the land quality index of the study area for the agriculture purpose which were generated in the RS and GIS environment. The study area can be divided into four zones, viz. high quality, moderately quality, marginally quality and low quality according to their suitability of land quality for agriculture purpose. It was found that about 39.09, 31.24, 20.41 and 9.26% of the study area falls under high quality zone, moderately quality, marginally quality and low quality zone, respectively, for agricultural purpose.     

Remote sensing and geophysical survey applications for delineating near-surface palaeochannels and shallow aquifer in the United Arab Emirates

This study integrates remote sensing data and geoelectrical dipole–dipole resistivity to delineate near-surface palaeochannels and shallow aquifer in the northern part of Abu Dhabi Emirate, United Arab Emirates. The shuttle imaging radar images and shuttle radar topographic mission DEM were used to delineate near-surface palaeochannels visually based on the contrast between bright and dark tone and automatically using the eight-direction flow model. The delineated palaeochannels were validated by comparing the textural features evident from advanced land observing satellite-phased array type L-band synthetic aperture radar images and determining whether these patterns were different. Field observation and geoelectrical dipole–dipole resistivity method was used to define the depth of palaeochannels and lithology of the shallow aquifer. The remote sensing and geophysical investigations in the UAE, including the study area, indicate the presence of buried palaeochannels with south-west and north-west flow directions from Oman Mountain. The study area can be of economic importance to the local population.     

浅析地理国情基础数据采集中的问题

地理国情普查是把握本国国情、国力的一项重大调查.国情基础数据作为地理国情普查的根本,提供了认识和把握国情,评估和增强国力的重要信息.本文主要介绍了地理国情普查内业采集基础数据建库流程,总结了采集过程中应遵循的规则,提出了作业中遇到的情况和处理办法.     

模拟退火机制下优化离散粒子群的端元提取算法

针对离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)端元提取算法初始种群质量差、收敛性能低且易于陷入局部最优,本文将模拟退火算法引入到DPSO的不同阶段,模拟退火算法能以一定的概率接受和舍弃新状态,使种群内粒子渐趋有序、达到平衡,收敛到全局最优,有效避免了搜索陷入局部最优。因此,该算法不仅保持了DPSO的全局组合优化特点,克服了初始种群质量差、易陷入局部最优等缺点,而且还提高了收敛速度和端元提取精度。     

基于遥感影像的城市用地变化监测方法研究

利用遥感技术进行动态变化监测是地理国情监测的重点研究内容之一,动态监测技术方法较多,笔者在对已有方法探讨的基础上,基于World View-2及资源三号遥感影像,提出了一种城市用地变化信息检测的多波段主成分分析方法。该方法通过线性变换生成互不相关的波段组合,对多波段主成分分析后的影像采用直方图统计法进行阈值分割,再经过滤波处理,去除干扰信息。研究结果表明,采用该方法提取两期遥感影像上的变化信息,可以实现动态变化监测。     

基于多源多时相遥感数据的秋季菜田监测与分析——以北京市大兴区为例

根据北方蔬菜种植生育期特点,选择7~8月份的高分1号(GF1)融合影像、10月份的16 m宽覆盖的GF1影像以及8月份Rapid Eye融合影像,结合耕地本底数据开展提取秋季菜田信息的技术流程研究,并对2013年和2014年大兴区秋季菜田进行了动态监测,同时结合气象等数据分析其时空分布规律和变化原因。