基于人工智能的多源遥感数据融合在电网勘测应用研究

随着卫星遥感、空间科技等技术的不断发展,通过卫星采集多源遥感数据已被广泛应用到诸多行业。将多源数据进行融合,生成信息更丰富、质量更高的图像,能更清晰地分析地物地貌地形情况,已成为近年来图像智能处理领域的技术研究前沿方向。文章基于人工智能卷积网络和注意力机制,提出一种统一融合网络,将不同光谱和空间属性的遥感源数据进行有效融合,生成具有精确光谱信息和清晰空间细节的高分辨率图像,为电网勘测选址选线等业务提供了辅助支撑的有效手段。实验结果表明,文章研究结果比现有典型方法具备更好的融合效果。     

基于多流融合生成对抗网络的遥感图像融合方法

由于强大的高质量图像生成能力,生成对抗网络在图像融合和图像超分辨率等计算机视觉的研究中得到了广泛关注。目前基于生成对抗网络的遥感图像融合方法只使用网络学习图像之间的映射,缺乏对遥感图像中特有的全锐化领域知识的应用。该文提出一种融入全色图空间结构信息的优化生成对抗网络遥感图像融合方法。通过梯度算子提取全色图空间结构信息,将提取的特征同时加入判别器和具有多流融合架构的生成器,设计相应的优化目标和融合规则,从而提高融合图像的质量。结合WorldView-3卫星获取的图像进行实验,结果表明,所提方法能够生成高质量的融合图像,在主观视觉和客观评价指标上都优于大多先进的遥感图像融合方法。     

联合辐射指数的多流融合网络空谱融合方法

结合遥感图像融合的特点,提出一种联合辐射指数的多流融合生成对抗网络的遥感图像融合方法。该方法从初始的多光谱图像和全色图像中按照特定的规则提取特征图,利用生成器子网络分别提炼输入的多源图像,在特征域上叠加特征后通过生成器的主网络进行融合。根据遥感领域中多光谱图像和全色图像在波段上的特性,在判别器中引入调制传递函数(MTF)来判别融合图像的光谱信息和空间结构信息。为评估所提方法的有效性,进行视觉分析,并与其他算法进行客观评价的比较。实验结果表明,该方法在视觉效果和客观评价上优于其他算法。     

一种多光谱图像和全色图像融合算法

文章提出了一种新的基于独立成分分析的多光谱图像和全色图像的融合算法:对于两幅图像的重叠区域,使用独立成分分析去除遥感图像中高阶数据冗余问题,通过独立成分分析使得所分离的各个分量进行叠加从而得到最终的融合结果,从而提高了融合后图像的信息量和信噪比,同时使融合图像兼具全色图像的高分辨率和多光谱图像中特有的对目标某些独特特征的精细描述,使融合图像包含更丰富更有效的信息.     

遥感图像融合效果评估方法

遥感图像融合效果评估是目前遥感图像融合领域中亟待解决的问题,直接影响遥感图像融合处理技术的发展.文中在构建多源遥感图像融合处理估计模型的基础上,重点讨论分析遥感图像融合效果的主、客观评价技术的发展现状,进行SAR图像与光学图像的融合处理仿真实验,优选相关系数及峰值信噪比完成SAR图像与光学图像的融合效果评估处理.同时,还讨论了目前图像融合效果评估中存在的主要问题,对进一步研究图像融合效果评估有很好的意义.     

多源遥感图像融合语义分割发展现状与展望

遥感图像的语义信息提取正成为城市规划利用、土地覆盖勘察、灾害变化检测以及海上态势感知等研究方向的关键技术之一。文中从由“单源”向“多源”发展的遥感图像智能处理需求出发,首先概述并分析了大数据时代和深度学习背景下的遥感图像语义分割发展现状,主要包括单一来源图像语义分割、多源遥感图像融合语义分割和多源(同质/异质)遥感图像变化检测。然后在阐述主要方法的基础上,提炼并总结了多源遥感图像语义分割的关键技术,主要有单源遥感图像快速语义分割、语义信息辅助的多源遥感图像精确配准与融合、基于多源遥感图像的语义信息智能提取。最后,针对多源遥感图像在轨处理需求,概括出高分辨率多源遥感图像智能一体化信息提取所面临的技术挑战,并对未来发展趋势进行展望。     

一种像素级多算子红外与可见光图像融合方法

给出了一种新的基于多尺度分解的像素级图像融合方法。该方法利用小波变换对每一图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像。该方法被成功地用于红外与可见光图像的融合处理。实验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于机器视觉。     

基于视觉注意力机制的多源遥感图像语义分割

近年来,随着空间感知技术的不断发展,对多源遥感图像的融合处理需求也逐渐增多,如何有效地提取多源图像中的互补信息以完成特定任务成为当前的研究热点。针对多源遥感图像融合语义分割任务中,多源图像的信息冗余和全局特征提取难题,本文提出一种将多光谱图像（Multispectral image, MS）、全色图像（Panchromatic image, PAN）和合成孔径雷达 （Synthetic Aperture Radar, SAR）图像融合的基于Transformer的多源遥感图像语义分割模型Transformer U-Net （TU-Net）。该模型使用通道交换网络（Channel-Exchanging-Network, CEN）对融合支路中的多源遥感特征图进行通道交换,以获得更好的信息互补性,减少数据冗余。同时在特征图拼接后通过带注意力机制的Transformer模块对融合特征图进行全局上下文建模,提取多源遥感图像的全局特征,并以端到端的方式分割多源图像。在MSAW数据集上的训练和验证结果表明,相比目前的多源融合语义分割算法,在F₁值和Dice系数上分别提高了3.31%~11.47%和4.87%~8.55%,对建筑物的分割效果提升明显。      

自适应多尺度几何分析的全色和多光谱图像融合方法研究

为了利用全色和多光谱图像融合得到一幅空间分辨率较高和光谱信息丰富的遥感图像。结合窗口空间频率绝对值最大原则的高频条带波系数融合规则,提出一种基于自适应多尺度几何分析变换的融合方法。利用Landsat-7数据进行试验,得到一幅空间分辨率和光谱信息都较好的融合图像。和轮廓波方法、IHS、小波变换方法进行比较,本方法提高融合图像的质量,图像的边缘细节更明显清晰。     

基于小波多分辨分析的图像融合方法

图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像,以便更好地进行监视和侦察之类的视觉感知[1,2]。在阐述了小波变换多分辨分析的基本原理及其特点的基础上,提出了基于小波多分辨分析的图像融合的新方法。实验结果表明,该方法效果良好,可广泛用于各研究领域。     

基于SIFT和Affinity Propagation的遥感图像配准算法

随着传感器和光学影像测量等各种技术的快速发展,航空遥感技术已经在电力巡检、森林防火、地理测绘等领域中发挥着越来越重要的作用,而图像配准作为遥感图像的预处理步骤为图像融合等后续处理提供了参考和依据,目前已经成为遥感图像处理领域的研究热点。文中提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale-invariant Feature Transform,SIFT）和仿射传播聚类（Affinity Propagation,AP）的图像配准算法。该算法与原有算法相比优势在于无需预先设定参数,并且实验仿真表明该算法能有效地对多源图像进行高精度的配准,与随机抽样一致算法（Random Sample Consensus,RANSAC）相比提高了正确匹配点的数目。     

遥感数字图像配准技术综述

图像配准技术是近年来迅速发展的图像处理技术之一,也是解决图像融合、图像镶嵌和变化检测等问题的必要前提,并在遥感、军事、医学、计算机视觉等众多领域都有广泛的应用.本文首先简要介绍了图像配准的步骤和过程,接着具体分析了目前几种常用的配准方法,并归纳总结了其在遥感领域应用中的技术特点,最后讨论了图像配准在遥感领域中的发展趋势.     

Downscaling and Assimilation of Surface Soil Moisture Using Ground Truth Measurements

Methods for reconciliation of spatial and temporal scales of data have become increasingly important as remote sensing data become more readily available and as the science of hydrology moves more heavily toward distributed modeling. The purpose of this paper is to develop a method to disaggregate coarse-resolution remote sensing data to finer scale resolutions that are more appropriate for use in hydrologic studies and water management. This disaggregation is done with the help of point measurements on the ground. The downscaling of remote sensing data is achieved by three main steps: initialization, spatial pattern mimicking, and assimilation. The first two steps are part of the main algorithm, and the last step, assimilation, is included for fine-tuning and to ensure further compatibility between the coarse-scale and fine-scale images. The assimilation step also incorporates the information coming from the point measurements. The approach has been applied and validated by downscaling images for two cases. In the first case, a synthetically generated random field is reproduced at fine and coarse resolutions. The downscaled image has been shown to match the spatial properties of the true image according to the variogram test as well as the magnitude of values according to the various univariate goodness-of-fit measures R² = 0.91. In the second case, a soil moisture field from the Southern Great Plains (SGP 97) experiments is downscaled from a resolution of 800 m X 800 m to a resolution of 50 m X 50 m.     

基于小波变换的遥感图像无损压缩算法研究

随着遥感技术的迅速发展,遥感图像数据量日益增大,有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出。在应用中,常要对遥感图像进行无损压缩存储,但是由于遥感图像自身的特点,其能够达到的无损压缩效率一直较低。文中探讨了利用小波变换对遥感图像进行压缩的技术,并研究三维整型DCT变换的无损压缩方法。     

多尺度特征融合U-Net的遥感影像黑臭水体智能检测

研究采用卫星遥感技术获取高分辨率遥感影像水体样本数据集,基于深度卷积神经网络从高分辨遥感影像中提取水体并进行黑臭水体智能监测,提出了一种改进U-Net的黑臭水体检测网络模型(IWDNet)。基于U-Net结构引入跳跃式多尺度特征融合,结合通道注意力机制、卷积注意力模块、通道与空间注意力机制生成不同多尺度特征融合注意力机制(MFFAM)模块进行对比,并引入空洞卷积扩大网络感受野,最终实现黑臭水体的识别检测。实验证明：基于跳跃式多尺度融合与CBAM注意力机制的黑臭水体检测网络(MFFCBAM-IWNet)模型有效提升了识别精度,在高分辨遥感影像水体样本数据集上表现最佳,总体精度达98.56%,Kappa系数达0.978 4。     

基于压缩感知的遥感图像融合方法

压缩感知理论,以远低于奈奎斯特采样定理要求的速率对图像进行采样,可利用图像的部分信息重构原始图像,有效地减轻图像处理的计算复杂度,降低对硬件的要求。文中提出了一种基于压缩感知的遥感图像融合方法。在压缩域对多光谱和全光谱遥感图像进行了融合实验,并与传统的融合方法进行了比较,实验结果表明,文中方法在遥感图像融合上有着良好的性能。     

基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合

针对基于NSCT变换的遥感图像融合算法存在计算复杂度高,细节表现能力不足的问题,本文提出了一种基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合算法。首先,利用HSV变换提取MS图像的亮度分量V,并将得到的亮度分量V与PAN图像分别进行NSST变换;其次,对于低频子带,提出了一种基于自适应的PCNN融合规则,将空间频率和区域平均梯度分别作为PCNN的外部激励和链接强度;对于高频子带,采用基于多特征的融合规则;最后,进行逆NSST变换和逆HSV变换得到融合图像。仿真实验表明,该算法与一些经典的融合算法相比不仅可以提高图像融合质量,在视觉效果和客观指标上也都有良好的表现。     

遥感影像数据管理方案探索与实现

遥感影像数据在军用和民用领域都有着重要的应用,如何有效地管理日益庞大的遥感影像数据既有理论价值,又有实际意义。以传统关系型数据库为基础,从关系型数据库管理系统空间扩展和空间数据引擎中间件两条技术路线出发,分别探索并设计实现了遥感影像数据管理原型系统。     

城市生态环境基础状况遥感信息提取研究——以上海市中心城区为例

综合考虑遥感解译能力和生态环境效应,将城市生态环境基础状况分为八大类型.以上海市中心城区为例,探讨城市生态环境基础状况的遥感影像信息提取方法.以TM与SPOT融合影像为数据源,基于已有的GIS数据库中对八大类的目视解译分类知识,建立了不同类型在融合影像的三色合成图像和融合图像不同波段比值的彩色合成图像的分类回归树识别方法,实现了大范围城市居住区信息,水体信息,以及绿化和农业四类信息提取.