巴马县地形因子与土地利用空间分布关系研究

选取广西喀斯特地区代表之一巴马县,利用土地利用现状图和DEM,从中提取出研究区的高程、坡度、坡向数据。利用ArcGIS的空间分析功能,分别对高程、坡度、坡向和土地利用数据进行叠加处理,得到在不同高程、坡度、坡向下的土地利用分布情况,并利用SPSS软件对土地利用类型与地形因子进行相关分析。     

采用Morse理论的小尺度地形特征提取方法

Li DAR点云为小尺度地表形态的提取与表达提供了精确的数据源,但其高密度性与不确定性,导致应用Morse理论提取的特征点中含有大量的"伪特征点"。这里首先通过定义特征点指数等一系列概念,模拟特征点周围区域的地表形态,建立特征点重要性度量指标与计算方法;然后给出了地表重要特征点的提取算法;最后,进行了试验验证与分析。结果表明:提出的算法优于现有的持续值法与自然法则法,可以有效剔除"伪特征点",实现基于Li DAR点云小尺度复杂地形的特征点精确提取与多层次表达。     

基于SVM的资源三号测绘卫星影像多特征分类

针对传统分类方法精度不高、感兴趣目标分类不理想等缺陷,采用多特征组合的支持向量机影像分类方法,利用颜色矩、颜色集和灰度共生矩阵进行特征提取,总体精度、Kappa系数和混淆矩阵作为评价指标对单一特征、组合特征的不同分类结果进行分析。实验结果表明,该方法有效地解决了单数据源分类不完整、精度低等问题,对高维输入向量具有较高的推广力。     

基于光谱特征参量化的高光谱影像精细分类

从高光谱影像能够提供地物连续光谱曲线的优势出发,提出了提取地物诊断性光谱吸收峰的特征参数进行地物精细分类的方法。用OMIS高光谱数据进行实验,首先对光谱曲线进行包络线去除处理,然后在归一化的曲线上提取光谱吸收峰的形态特征参数,根据不同种地物的光谱差异与分类需求进行特征参数选择,用于地物分层精细分类,在每一类别的地物之中实现不同子类的区分。分类总体精度达到81.022 6%,Kappa系数为0.748 9,尤其在植被和水体的子类区分上取得了较好的效果,证实了该方法的有效性。     

高光谱影像光谱-空间多特征加权概率融合分类

提出了一种基于光谱-空间多特征加权概率融合的高光谱影像分类方法。首先,利用最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)方法对高光谱影像进行降维和特征提取,并以得到的MNF特征影像作为光谱特征,联合灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取的纹理特征、基于OFC算子建立的多尺度形态学特征以及采用连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)提取的端元组分特征,组成3组光谱-空间特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每一组光谱-空间特征进行分类,得到每组特征的概率输出结果;最后,建立多特征加权概率融合模型,应用该模型将不同特征的概率输出结果进行加权融合,得到最终分类结果。为了验证该方法的有效性,利用ROSIS和 AVIRIS影像进行试验,总体分类精度分别达到97.65%和96.62%。结果表明本文的方法不但较好地克服了传统基于单一特征高光谱影像分类的局限性,而且其分类效果也优于常规矢量叠加(vector stacking,VS)和概率融合的多特征分类方法,有效地改善了高光谱影像的分类结果。     

基于特征的空间态势一体化数据模型

针对空间态势数据多源异构、分布式的特点,在分析空间态势构成要素的基础上,采用基于特征的建模方法进行概念建模,并结合面向对象的方法进行逻辑模型设计,基于XML构建空间态势数据物理模型,最终完成空间态势一体化数据模型的构建。通过实例验证表明,文中提出的空间态势一体化数据模型,可对各类空间态势数据进行统一组织管理,并可实现各空间态势信息系统之间的互操作和空间态势信息共享,具有实用性和有效性。     

基于小波特征融合的Hyperion影像降维方法

根据影像中地物光谱曲线的小波特征点确定地物识别的合适光谱分辨率,通过融合原先若干窄波段生成具有适合地物识别光谱分辨率的宽波段数据,达到降维高光谱数据的目的。文中对hyperion影像进行坏线和Smile效应去除,经过FLAASH大气校正,得到155个波段。对提取的八类地物的样本平均光谱进行DB4小波分解,计算小波细节系数方差;以小波细节系数信息熵作为特征点,得出不可渗透表面、居民地、水田、裸土4类地物识别适宜光谱分辨率为80nm,其余地物识别适宜光谱分辨率为160nm。以窄波段间的活跃度为指标进行融合,生成降维后的宽波段分别是21个波段和11个波段。8类地物在3尺度和4尺度下的分类结果说明降维影像能满足应用需求,提出的降维方法可行。     

基于光谱多尺度分割特征的高光谱混合像元分解

提高混合像元线性分解精度的一个关键点在于改善端元光谱矩阵的构成。本文提出一种基于光谱多尺度分割特征的混合像元分解方法。首先在分割段内离差平方和最小准则下,对高光谱影像的光谱进行多尺度分割,并以各分割段中对应像元的光谱平均值为光谱特征,最后以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分。模拟与真实数据的实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度,并且优于光谱维小波特征的分解。     

基于IKONOS数据的矿山开发占地信息提取

以IKONOS数据为信息源,对甘肃省白银铜矿区进行矿山开发占地信息提取实验研究.在经过预处理的图像上对研究区内的地物进行光谱采样,分析地物的光谱特征;并进一步建立合适的波段计算经验公式,用密度分割函数将矿山背景与占地信息区分开,消除了背景干扰;再根据光谱特征建立新的波段处理模型,对只有矿山占地的图像进行第二次密度分割,将矿山占地信息细分,通过目视解译为占地信息赋予属性.实地查证结果表明,利用计算机提取矿山占地信息能弥补目视解译的不足,不仅节省人力、物力、财力和时间,而且信息提取结果准确,具有实际应用的意义,对同类地区的矿山占地信息提取具有一定的参考价值.     

一种利用零交叉点理论的改进SIFT特征提取算法

提出了一种利用零交叉点特征提取的改进SIFT算子用于遥感影像的自动匹配.将图像几何特征引入到尺度空间探测中,获得了重复性更高、更稳定的特征.采用近景数码大旋角数码立体像对和低空航摄立体像对进行了算法测试.实验表明,改进后的SIFT算子应用于遥感影像自动匹配,在特征提取重复率、匹配正确点数、匹配正确率上均有明显提升.