高分二号卫星数据在地质灾害调查中的应用——以重庆万州区为例

为了推动国产高分卫星数据在我国地质灾害遥感调查中的应用,以环境地质灾害易发、多发的重庆市三峡库岸万州段作为典型研究区域,在收集该区地质灾害资料及现场调查结果的基础上,对研究区高分二号影像进行一系列预处理,然后将前期野外实测数据与影像底图进行叠加处理,分析和总结地质灾害的形成条件以及其分布在遥感影像上的光谱和几何特征,建立地质灾害遥感解译标志,根据解译标志对研究区进行地质灾害遥感解译,解译结果在野外得到验证。研究表明:国产高分遥感数据可以为地质灾害调查提供数据支持,适用于地质灾害遥感调查与监测。 更多还原     

基于深度特征的双极化SAR遥感图像岩性自动分类

基于像元基元、极化合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）数据和传统机器学习算法的岩性分类方法,易受SAR图像固有斑点噪声影响,精度不高.为了降低噪声的影响,本研究以大尺度像元邻域为基元,用于表征地表地质体的遥感图像特征和岩性语义信息;采用高分三号双极化SAR数据进行极化分解构建3通道假彩色合成影像;然后采用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）迁移学习的方法,提取有效的深度特征表示,分别实现5 m和15 m两种空间分辨率下岩性遥感自动分类.结果表明:基于不同分辨率数据和不同DCNN算法,岩性遥感自动分类的总精度均大于80%,最高精度达到91%.基于大尺度像元邻域和DCNN迁移学习方法,能够实现基于SAR数据的高精度岩性分类.      

基于国产高分辨率光学遥感影像的水体提取

遥感图像中地表水体同山体、建筑物等地物产生的阴影在光谱特征上存在较高的类间相似性,导致提取过程中容易出现混淆和错分的情况。针对此问题,提出一种基于面向对象和人工蜂群的地表水体提取方法。该方法首先对遥感图像进行分割以获取分割对象的光谱、比率、几何形状等统计特征,以弥补高分遥感图像波段数目少,信息量不足的缺陷;并借助人工蜂群算法在解决复杂问题最优化方面的优势,选取水体同阴影二值分类的几何平均正确率作为算法的适应度函数,最终获取地表水体的最优化提取规则。选取厦门市大嶝岛和湖南省资兴市部分区域,基于国产高分一号、二号遥感数据进行水体提取,并与传统SVM分类结果进行比较。实验结果表明本算法提取水体的总体精度和Kappa系数均优于传统SVM分类器,表明该方法可应用于高分遥感图像的地表水体提取。     

基于多源遥感影像的长春市城市建成区提取

夜光遥感影像记录的城市灯光与人类活动密切相关,已广泛应用于城市信息提取。珞珈一号作为新一代夜光遥感数据源,比以往的夜光数据具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以更清晰地表达城市建成区范围和内部结构。本文利用珞珈一号夜光遥感影像,通过人类居住指数（human settlement index, HSI）、植被覆盖和建筑共同校正的城市夜光指数（vegetation and build adjusted nighttime light urban index, VBANUI）及支持向量机（support vector machine, SVM）监督分类3种方法对长春市城市建成区进行提取,并与利用NPP/VIIRS（suomi national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer suite）夜光遥感影像、采用同样方法得到的结果对比。结果显示：本文提出的VBANUI提高了传统植被覆盖校正的城市夜光指数（vegetation adjusted nighttime light urban index, VANUI）的提取精度,使用珞珈一号夜光遥感影像通过VBANUI提取的城市建成区结果最优,其Kappa系数为0.80,总体分类精度为90.74%;使用珞珈一号和NPP/VIIRS夜光遥感影像通过HSI按最佳阈值提取城市建成区的Kappa系数分别为0.75和0.72,总体分类精度分别为88.27%和86.54%;复合数据的SVM监督分类法中Landsat-NDBI、Landsat-NDBI-VIIRS、Landsat-NDBI-LJ和Landsat-NDBI-LJlog的Kappa系数分别为0.602、0.627、0.643和0.681,总体分类精度分别为81.11%、81.52%、82.25%和84.48%。研究结果表明：3种提取方法下,均为使用珞珈一号夜光遥感影像的结果优于使用NPP/VIIRS夜光遥感影像的结果,证明相比于NPP/VIIRS夜光遥感影像,珞珈一号夜光遥感影像更适用于城市尺度的建成区范围提取。     

基于高分二号卫星数据的煤矿区地质灾害信息提取研究

随着遥感数据获取技术和能力的全面提高,遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术,成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号（GF-2）卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据,具有观测幅宽、重访周期短、高辐射精度、高定位精度等优势,为未来我国地质灾害的长期、动态地监测和研究提供了高精度、稳定可靠的数据源。本文选取安徽谢桥煤矿2015年1月8日的GF-2卫星影像为研究数据,在对煤矿区主要地质灾害遥感地学分析的基础上,采用面向对象的影像分析方法对研究区由采煤活动所诱发的地质灾害信息进行自动提取。结果表明：利用GF-2卫星数据能够有效地识别地质灾害体的位置、范围、形态等空间分布特征;面向对象的自动提取方法对于煤矿区大面积的积水塌陷盆地、小规模的塌陷坑和线性的地裂缝都有很高的提取精度,识别精度达90% 以上;基于逐层剔除的思路构建的提取规则,为GF-2数据在地质灾害调查和大数据分析中的应用提供了很好的技术支持,也为其它地物目标的提取提供了参考,但在特征的选择和阈值的设定上需要具体分析。     

基于高分卫星数据的冰川长度综合提取方法

冰川长度是冰川变化研究中的重要参数。以青藏高原普若岗日冰原为研究对象,基于高分一号卫星遥感影像和数字高程模型数据,利用波段阈值法和目视解译相结合的方法提取冰川边界,综合利用冰川中心线法和冰川主流线法获取冰川长度,并在地理信息系统技术支持下进行了实现。结果表明,提取的冰川长度线与人工数字化的冰川长度线吻合度较好,精度可达97.9%,且执行效率较高。     

高分遥感数据在斑岩型铜矿找矿预测中的应用

高分遥感数据在地质找矿中的大面积应用,在近期“重要成矿带遥感地质调查”中尚属首次,使得遥感地质工作向前迈了一大步。通过重点总结斑岩型铜矿的高分遥感找矿方法,图像处理方法、影像特征、异常分布特征等,希望能够对遥感地质的进一步发展起到抛砖引玉的效果。     

基于NoSQL的高分高光谱遥感影像存储模型设计与实现

如何高效存储、管理呈几何增长的高分辨率、高光谱遥感影像数据, 实现遥感数据的快速处理、检索和可视化是急需解决的问题.应用非关系型数据库技术, 设计了由遥感元数据库、遥感影像数据库以及影像金字塔3个部分组成的海量遥感影像存储模型; 建立了由硬件支撑层、数据层、数据服务层及应用层组成的遥感影像存储中间件.通过实验分析, 验证了基于非关系数据库的遥感影像数据存储模型及中间件对影像数据的读写、提取性能优于传统的关系数据库.研究成果可满足高分高光谱遥感探测与评价模型对海量影像高效存储、管理的需求, 具有重要的实用价值.      

高分一号遥感数据在冰川变化监测中的应用

针对冰川遥感监测研究工作中存在的数据源选择问题,首次将国产高分一号卫星数据应用于祁连山系青海境内冰川动态变化监测工作.通过国产高分遥感数据与同尺度的Landsat历史数据对比,从变化面积、变化率、空间变化、类型变化、结构变化等方面阐述祁连山系冰川变化规律.研究对比表明：国产高分卫星遥感数据在采集、处理、监测冰川变化中的应用效果完全可以满足1：10万尺度的遥感调查和监测,不管是光谱信息还是纹理信息都优于ETM等中低分辨率数据;国产高分卫星的多光谱数据与Landsat、Aster等历史数据可以形成对比数据集;祁连山系冰川总体变化不大,但在内部结构与时空分布存在较大差异,冰川面积和数量呈双降态势;针对冰川的特殊性,能保证在每年的最佳季节获取最优质的遥感数据,对于时间跨度大的遥感监测目标监测具有重要意义.     

基于WorldView-Ⅱ高分数据的盐湖矿化度含量定量反演研究——以尕斯库勒盐湖为例

鉴于盐湖水体矿化度含量定量反演研究较少,且中、低空间分辨率遥感数据反演的矿化度含量精度偏低,文章以柴达木盆地西部尕斯库勒盐湖为例,基于WorldView-Ⅱ高空间分辨率遥感数据和实测矿化度数据,开展了盐湖湖表水体矿化度含量定量反演技术研究。通过开展盐湖水际线提取、盐湖水体矿化度光谱诊断特征分析、矿化度识别遥感指数构建、矿化度遥感信息分离和线性回归模拟,构建了盐湖矿化度含量定量反演模型。经评价,模型反演精度为96.61%。研究结果表明,基于WorldView-II高分数据定量反演盐湖矿化度含量的方法是有效的,该方法对于快速定量识别盐湖矿化度含量,降低盐湖矿化度调查和分析成本,预测富矿水域具有十分重要的意义。     

高分一号遥感数据在南方热液铀成矿区岩性识别中的应用研究

我国遥感技术起步较晚,长期依赖于国外的遥感卫星产品。近年来,随着高分系列遥感卫星的发射,逐步完善了我国独立的陆地遥感卫星观测体系。文章使用国产高分一号卫星PMS传感器数据对我国南方热液铀成矿区3种主要岩性开展识别应用,以探究国产高分卫星在地质资源勘查应用中的效果。研究中使用了"地形结构-岩性组分模型",成功提取出热液铀成矿区3种岩性单元的岩性特征组分,并使用α-f(α)多重分形谱进行了分类。结果表明,高分一号卫星数据结合"地形结构-岩性组分模型"正确分类了不同地区的沉积岩、变质岩和花岗岩,为我国地质资源勘查应用提供了一种新的方法与补充。     

基于GF-2卫星数据的矿山开发信息自动提取

我国高分系列卫星数据因具有重访周期短、价格低廉、精度较高的特点,在矿山开发监测工作中得到了广泛的应用。本文在深入了解高分二号卫星数据特征的基础上,以甘肃永登县为例,利用机器学习模型中支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)自动提取矿山开发信息,在处理的遥感影像上进行样本采集,借Matlab平台对样本及影像数据进行归一化、降维处理(PCA)。利用SVM模型进行信息自动提取过程中,选取径向基核函数(RBF),运用量子粒子群算法进行参数寻优,最终对提取结果进行野外调查。查证结果表明利用SVM模型进行矿山开发信息自动提取是可行的。该研究为国产数据在矿山监测应用中提供了新的思路。     

罗山东麓断裂和罐罐岭断裂的高分一号卫星图像识别

基于国产高分一号（GF-1）卫星影像数据,对青藏高原东北隅的罗山东麓活动断裂和罐罐岭断裂进行构造地貌的解译。通过建立影像解译标志,对比高分影像不同分辨率解译成果以及融合处理后陡坎台地面、冲沟位错、地表破裂带的解译效果,并结合野外实际地质填图进行验证。结果表明,分辨率越高的影像,活断层形迹细节显示越丰富,高分16 m分辨率影像能满足小比例尺区域构造解译和较粗略的构造信息提取,可提高解译效率;高分2 m 融合影像断层陡坎的宏观显示效果较好,可用于台地划分及边界较大位错显示,可识别出10 m以上的冲沟位错,但5～6 m的小位错无法显示,高分2 m影像的精度尚不能进行走滑断裂冲沟位错的定量统计,但可识别最新地表破裂,解译标志为亮白色显示。综上,在构造较强烈区,高分一号卫星影像数据可以满足活断层野外1∶50 000填图的应用,但对于弱活动区解译效果尚需研究。     

基于多源遥感数据的融合算法变换效果对比研究

随着多源遥感影像融合技术的成熟发展,如何提高高分辨率遥感数据的利用效益和使用质量已经成为影响其应用效果的瓶颈问题.针对QucikBird-2高分遥感数据光谱分辨率不足等问题,结合ASTER多光谱遥感数据,引入3种融合方法：主成分分析（PCA）融合、小波PCA融合和基于小波的IHS（色度、亮度、饱和度变换）融合,实现了对多光谱图像和高分辨率图像的融合,得到了多光谱高分辨率影像,使得在增强影像空间分辨率的同时也尽可能地保留了影像的多光谱信息.最后对3种融合方法的结果进行了定性和定量评价.     

高分一号卫星在京津矿山遥感监测中的应用

高分一号卫星于2013年成功发射,可获取 2 m全色影像与8 m多光谱影像,在矿山遥感监测中有很大的应用空间。研究并总结了高分一号卫星在矿山遥感监测应用时的数据处理流程和方法,根据高分一号影像特征建立了矿山遥感解译标志并对部分图斑进行了野外验证,最后进行了京津矿山遥感调查与监测工作。通过应用研究得出结论,高分一号卫星拥有较高的分辨率和较好的数据质量,地物轮廓纹理清晰、数据处理方便、解译精度较高,运用高分一号卫星进行矿山遥感监测可以取得良好的效果,可以为国土资源部门制定矿产资源规划、整顿矿产资源开发秩序、治理矿山地质环境等提供技术支撑和决策依据。     

一种面向对象的最优分割尺度计算模型

作为信息提取和分类的前提,面向对象的影像分割尺度参数的设置直接影响到提取和分类的精度。本文以GF-2影像数据为例,在已有分割理论和方法的基础上提出一种基于最优分割尺度的计算模型（OS模型）。该模型以主成分分析所得的主成分以及新建的归一化植被指数（normalized vegetation index,NDVI）特征层作为分割参考层,综合考虑均质因子的影响,构建加权尺度评价指数,插值拟合最优分割尺度。构建误差系数（E_c）对模型进行评价,结果表明：OS模型误差系数（E_c=1.15%）小于传统模型（E_c=3.28%）,且分割对象更均匀、与实际地物更接近。     

层次分析法在基于高分遥感及伽马能谱的多源数据铀成矿预测中的适用性分析

层次分析法主要用于一些较为复杂、模糊且难以完全定量分析的问题的定量化决策。在地质勘查特别是铀矿地质勘查领域,高分（包括高空间分辨率和高光谱分辨率）遥感和伽马能谱数据异常信息与成矿要素及成矿可能性之间的关系难以定量化描述。在大面积研究区中,通过高分数据、伽马能谱数据及其他地学数据,该方法能够定量化地描述最有潜力的铀成矿远景区。文章分析了高分遥感和伽马能谱等多源数据异常信息与铀成矿要素的对应关系,探讨了铀成矿要素转化为层次分析法准则层的适用性和最优远景区选择规则的合理性,研究层次分析法应用于高分遥感和伽马能谱等多源数据铀矿勘查定量化分析的可行性和适用性,并以本巴图地区为实例进行该方法的操作步骤的展示和验证。研究结果表明,层次分析法适用于多源数据铀矿远景区筛选工作,且效果良好。     

矿区高分遥感影像智能提取应用研究

文章通过深入研究广西某矿区航空遥感影像,以遥感影像基元模型为基础,辅以土地利用规划、现状信息建立影像基元与地理实体对象之间的关系,构建地理实体逻辑推理组合规则,进行遥感信息地理实体分类提取,进而对分类结果进行精度对比评价,实现高分遥感影像空间信息提取的自动化、智能化处理。     

高分六号卫星遥感影像不同几何校正方法精度对比研究

为探究不同几何校正方法对高分六号影像定位精度的影响,笔者分别使用地理国情数据和GPS数据,对影像进行基于有理函数模型与多项式模型的几何校正,并运用事先布置好的检查点与校正后影像上的同名地物点进行精度分析.结果表明,利用地面控制点的几何校正中,有理函数模型的校正精度可达3.0 m(1.5个像元),多项式模型校正精度为4....     

基于OLI和GF-2数据的锰矿化信息提取分析与对比 —以新疆西昆仑玛尔坎苏锰矿带为例

本文在充分分析锰矿样品的实测波谱典型特征和矿化蚀变信息提取方法的基础上,基于Landsat OLI数据和国产GF-2数据影像,利用主成分分析法（PCA）对新疆西昆仑玛尔坎苏锰矿带进行了锰矿化异常信息提取,并对这两类数据的锰矿化信息提取结果进行了对比分析,进而讨论两类数据在锰矿化信息提取精度上的差异。研究表明：基于OLI和GF-2两类多光谱数据提取的锰矿化信息都取得了良好的效果,将已有的锰矿区与锰矿化点全部提取了出来,同时也提取出了未开采的锰矿化异常信息,验证了所采用信息提取方法的有效性;相比空间分辨率较低的OLI数据,高空间分辨率的国产GF-2遥感数据能够更好地区分锰矿化异常与阴影,更能精确地识别锰矿化异常的分布。因此,高空间分辨率多光谱数据在区分光谱特征差异较小的地物时具有较大优势,可为研究区下一步遥感找矿预测提供有利线索。