基于深度学习的高分辨率遥感影像自动变化检测

我国城市化发展迅速,地表利用信息处于不断变动中,及时掌握这些变化信息十分必要.但实际作业中,变化信息获取方式仍然以高人力成本方法,如实地外业调查或者目视遥感影像判读为主,生产效率低.因此,本文提出了一种基于语义分割的深度学习变化检测方法.首先,利用编码-解码深度卷积网络,实现遥感影像地物的自动分类;然后,利用Mean-Shift方法分割前后期影像,融合其光谱、纹理和语义信息等特征,对比前后期影像的特征差异,提取出变化置信度图;最后通过EM算法分割变化与未变化类生成二值变化图,得出变化区域范围.该方法为自动化实现地物变化监测提供了有效的解决办案,实验证明,该方法相比人工以及传统分类模型具有更好的检测精度,有效降低了内外业工作量.     

我国光伏用地遥感监测分类体系和解译标志建立方法研究

本文论述了我国光伏用地遥感监测分类体系和解译标志的建立情况.结合影像上表现的土地利用地类特征和光伏用地特征,建立了光伏用地遥感监测分类体系包括戈壁光伏用地、草地光伏用地、耕地光伏用地、大棚光伏用地、水面光伏用地、屋顶、厂房光伏用地、非典型光伏用地,其解译标志多数分布规则、纹理特征明显,其占用的土地利用类型多样,依据其类型不同光谱、色调、纹理特征不同.最后对目前所建立的光伏用地遥感监测分类体系和解译标志存在的问题进行了讨论.     

SAR遥感数据监测土地利用变化的研究

本文研究利用SAR穿透能力强的优势,解决传统光学遥感数据缺失区造成年度土地变更遥感监测出现盲区的问题。研究结果表明采用距离-多普勒(RD)定位模型法进行几何纠正,可以解决SAR侧视成像造成的几何畸变大的问题,增强提取效果和发现土地变化信息;SAR影像的识别能力和精度可满足土地变更遥感监测要求,可用于光学遥感数据缺失区年度土地变更遥感监测。     

高分遥感影像的围填海变化图斑自动提取方法

针对已有的围填海图斑提取方法精度不高、普适性不强、自动提取结果不理想等问题,该文提出了通过构建归一化差异水体指数(NDWI)进行围填海变化图斑自动提取的方法。以高分辨率QuickBird影像和HJ-1卫星影像为数据源,首先,根据研究区的用海类型进行5种易混淆地物的波谱特征分析;然后,根据水体与非水体的光谱特征差异,构建2009、2011年两个时相的NDWI指数;最后,将两时相NDWI指数影像进行空间相减,设置判断阈值,识别围填海变化图斑,并以目视提取结果作为依据验证其自动提取效果。对比分析结果表明:利用该文构建的两期NDWI指数可以将大部分围填海区域准确、自动地探测出来,可以将该方法纳入到沿海地区围填海变化监测的业务中。     

基于多时相热红外遥感的钢铁企业生产状态辅助监测

为辅助钢铁行业生产状态变化监测,以唐山市钢铁企业为例,选取2016年2月7日,3月10日,3月26日,5月13日和5月29日5期Landsat8 TIRS第10波段热红外数据进行地表温度反演,结合2015年9月26日和2016年9月10日的高分2号(GF-2)数据所提供的钢铁企业空间结构信息,采用阈值法从地表温度图中划分出低温区(背景热辐射区)和高温区(生产区域);在二者温度差的基础上建立生产热辐射模型来判断该时期内钢铁企业的生产状态;最后通过GF-2卫星数据提供的钢铁企业空间结构变化信息以及钢铁企业的月产量数据,对监测结果进行初步验证。研究结果表明,本研究建立的基于热红外遥感技术的生产热辐射模型对钢铁企业生产状态变化辅助评估具有可行性。     

土地利用动态遥感监测控制点影像库管理系统建设

随着遥感技术的飞速发展及其在新一轮国土资源大调查土地利用动态遥感监测项目中的广泛应用,对遥感数字正射影像图（DOM）的制作精度和效率有了更高要求。为适应新技术发展和监测任务的顺利实施,本文开发了“国家级土地利用动态遥感监测控制点影像库管理系统”。该系统控制点选自影像上点位清晰且相对固定、周围有明显参照地物的点,采集方法是GPS外业实测,实测精度满足0.5m。对各点建立详细的外业实测点之记文件,包括仪器标称精度、点位各类坐标值、点位描述及影像与实地示意图等。采用该控制点对影像精纠正后,以此为中心裁取200×200像素大小范围的标准影像。该系统通过输入指定的条件或输入坐标方式、屏幕选取范围方式或输入行政辖区检索出所需要的控制点,通过系统的影像模式识别功能,实现对原始遥感影像的自动、半自动匹配、纠正等功能,同时计算残差值,用于检查匹配和纠正精度。本文着重阐述了为提高遥感正射影像图制作精度而建立实测控制点影像库的作业方法和技术指标。2005年度的工作实践业已证明该方法切实可行,满足实现预期目标的要求。