遥感影像网络发布的若干关键技术

就遥感影像网络发布的几种关键技术进行了分析，指出目前影像发布存在的几个主要问题，并提出了相应的解决方案。     

常用卫星遥感影像的介绍和用于制图的分析

介绍了国际上常用的Landsat和SPOT卫星遥感影像的主要参数和背景知识，并对它们应用于各种比例尺地图制图的适宜性进行了分析。     

基于不变矩的影像匹配搜索算法

矩在统计学中用于表征随机量的分布，直方图不变矩反映了图像灰度分布的统计特征。本文在对不变矩进行深入探讨的基础上，提出了基于圆表搜索模板的图像直方图不变矩搜索方法，并对两幅待融合影像进行了较高精度的灰度搜索匹配试验，取得了较好的结果。     

南昌地区二种新构造运动的发现及其重要意义

在南昌地区，利用遥感技术能够清晰地辨别出二种新构造运动：垂直升降运动和水平拉张运动。垂直升降运动造成了赣江、抚河由西向东迁移；而水平拉张运动引起青岚湖、军山湖等湖泊拉张裂开。研究认为这二种构造运动已经引发了对该地区经济发展造成潜在影响的地质灾害，并认为鄱阳湖的成因不是简单的泥沙淤塞萎缩型，而应该考虑新构造拉张作用。笔者认为这二种新构造运动的发现对区域经济发展和地质研究具有重要的意义。南昌地区(包括南昌市、南昌县、新建县、进贤县和安义县)是江西省经济最发达的地区，其地壳稳定性和新构造运动的活动性一直倍受关注，有关部门先后多次利用地质、水文、物探、遥感等方法进行调查。由于南昌地区座落在赣江、抚河平原之上，北濒鄱阳湖，第四纪河湖相冲积物分布非常广泛，约占整个地区总面积的60%，而且厚度大(平均厚度为25m)因此新构造运动所引发的地质灾害一直没有得到重视。作者在承担《南昌市遥感综合调查》项目过程中，通过卫星影像解译首次发现南昌地区存在的二种新构造运动，并通过野外实地调查证实这二种新构造运动确实存在。本文论述了南昌地区二种新构造运动的特点及其产生地质灾害的可能性，并提出在南昌地区工程建设时应充分考虑新构造运动的影响。     

地理分类方法的探索与实践

地理事物和现象都是按照一定的条件存在和发展的，从而形成了地理学上一系列相互联系、又相互区别的地理知识。在地理教学中，为了把这些错综复杂的地理事象按照某些不同的特点区分开来，或把同类地理事象归属在一起，这就需要运用地理分类的方法。     

概率神经网络与BP网络模型在遥感图像分类中的对比研究

通过分析概率神经网络(以下称PNN)的基本结构及其训练算法,建立了卫星图像分类的概率神经网络模型,并通过实例对比分析了概率神经网络与BP网络分类模型的分类效果。实验表明,PNN图像分类方法在分类精度上优于误差反向传播神经网络模型,且分类时间相当,是一种有效的图像分类方法。     

基于灰度形态学的高分辨率遥感影像预处理

提出了一种从高分辨率遥感影像中提取线性目标时影像预处理的方法。该方法基于灰度形态学的Top-Hat运算和灰度膨胀运算，用Top-Hat算子除去影像的噪声，再利用灰度膨胀增强影像目标和背景之间的对比度，使目标更易于识别。经过处理的遥感影像，能够更有效地提取影像的目标。     

IMD法在多光谱图像分类中的应用

数学形态学着重于分析和处理图像的几何结构信息。根据这一原理，在图像分类预处理过程中，对各种地物区域的几何结构特点进行分析，构造相应的结构元素，然后对图像进行形态迭代分解法(IMD，Iterative Morphological Decompostion)变换。在变换结果中，地物区域的灰度信息进行了归一化处理，同时区域的几何结构特点和独立地物得到了有效保留。将多光谱图像的IMD变换结果进行分类实验的结果表明，该方法可以有效提高多光谱图像分类的精度和效率，具有较强的适用性。     

GIS数据辅助下的线状目标自动提取

首先介绍了遥感影像中线状目标骨架自动提取的意义和研究现状，然后结合老的GIS数据，提出了一种算法来实现遥感影像中线状目标骨架的自动提取，算法主要包括影像预处理、GIS数据与影像的配准、骨架跟踪、编组连接与数据简化等步骤。最后又利用遥感影像和相应的GIS数据进行了实验，实验证明了算法的可行性和有效性。     

数字地质编录中坡面展示影像图的制作研究

基于影像的数字地质编录是摄影测量和工程地质学科边缘交叉发展的技术成果之一．目前仍处于研究阶段。介绍了影像数字地质编录中坡面展示影像图的制作原理及其流程，重点阐述了畸变校正后像片坡面影像几何纠正的两种不同的处理方法。实践表明，两种处理方法的结合能够很好地满足数字地质编录中对展示影像图的生成及使用的要求。