遥感影像高逼真度二维信息隐藏盲算法

为实现遥感影像中的机密信息的隐藏,在文后提出了一种高逼真度的遥感影像二维机密信息隐藏盲算法。该算法首先对遥感影像中的机密信息进行分割和提取,然后对遥感影像中提取机密信息后的空白影像块进行灰度补值,制造抹去机密信息后的伪遥感影像;然后借鉴信息隐藏的思想,利用LSB(LeastSignificantBit)算法,将机密影像块加密后以不可见的方式嵌入到伪遥感影像中,从而生成隐藏了机密信息的伪遥感影像;并且该算法在提取机密信息和恢复遥感影像时,不需要原始遥感影像,是一种盲算法。实验结果表明:该算法具有较强的透明性和较大的信息隐藏量,能得到高逼真度的机密信息隐藏伪遥感影像。此外,该算法对隐藏了机密信息后的伪遥感影像的各种应用,如:边缘监测和影像分类等均没有影响。     

遥感影像数据挖掘研究进展

遥感影像数据挖掘是一个有着广阔应用前景的研究领域。由于遥感影像数据库的海量特征，遥感影像数据挖掘已成为空间数据挖掘的主流。依据遥感影像数据挖掘的方法和目的，从图像索引和检索、图像分类、图像聚类、空间关联规则挖掘、影像变化检测以及高光谱数据挖掘六个方面对遥感影像数据挖掘的国内外研究现状进行了综述。并指出了遥感影像数据挖掘和知识发现中应该着力解决和注意的几个问题。     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

基于三维地球的海量遥感影像高效可视化管理系统的设计与实现

针对数量日益增长的多源、异构遥感影像组织与管理问题,在分析遥感影像特点的基础上,设计并实现了海量遥感影像高效可视化管理系统。研究了系统的组织架构,借助三维地球技术,提升系统的可操作性与视觉体验;采用元数据库技术,实现海量、多分辨率遥感影像的统一、快速查询、检索与定位;通过遥感影像缩略图、金字塔模型和线程池机制,提高遥感影像读取及可视化显示的效率。最后,完成了基于三维地球的遥感影像可视化管理系统的功能集成,实现遥感影像的多种管理模式和多层次需求。在此基础上,在实际工程应用中为海量遥感影像的分发服务提供有力的技术保障。     

基于遥感影像特征的自适应二维信息隐藏盲算法

为实现遥感影像中机密信息的隐藏,该文提出了一种自适应于遥感影像特征的机密信息隐藏算法。该算法首先对遥感影像中的机密信息进行分割和提取,然后对遥感影像中提取机密信息后的空白影像块进行灰度补值,制造抹去机密信息后的伪遥感影像;然后借鉴数字水印的思想,利用HVS特性,将机密影像块以不可见的方式自适应地嵌入到伪遥感影像中,从而生成隐藏了机密信息的伪遥感影像;并且该算法在提取机密信息和恢复遥感影像时,不需要原始遥感影像,是一种盲算法。对于信息隐藏算法,不可见性和信息隐藏量是最重要的,而鲁棒性则在其次。实验结果表明:该算法不仅具有较强的透明性和较大的信息隐藏量,而且对于JPEG有损压缩、中值滤波、附加噪声、伸缩、裁剪和旋转等各种影像处理攻击均具有较强的鲁棒性。此外,该算法对隐藏了机密信息后的伪遥感影像的各种应用,如边缘检测和影像分类等均没有影响。     

基于卷积神经网络的光学遥感影像分析综述

光学遥感影像包含大量的地物信息，图像复杂性高，如何充分利用影像中的特征信息准确进行识别一直是该领域应用的一个难题。卷积神经网络具有对复杂特征进行选择和提取的优势，在遥感影像识别中有着优异的表现。介绍光学遥感影像的特点和经典的卷积神经网络及其在光学遥感影像中的研究实例，并基于遥感影像数据集进行了网络性能分析。从场景分类、目标检测和图像检索三大领域，详细综述常用的遥感影像数据集和研究进展，并作算法性能分析。最后给出基于卷积神经网络的光学遥感影像识别在未来的研究方向。     

遥感应用分析中影像分割方法

影像分割是数字图像模式识别的基础, 是实现从影像上进行目标计算机自动提取的第一步工作, 在遥感应用分析中具有重要意义。近年来, 随着大量的高质量的高分辨率遥感影像出现, 其相关应用迫切需要有效的、考虑其高分辨率影像特点的影像分割方法。但由于高分辨率遥感影像本身的一些特点, 遥感应用分析中传统常用的分割方法难以达到满意的效果。对遥感应用分析中的影像分割方法进行了总结和分析, 并结合高分辨率遥感影像的特点, 分析了高分辨率遥感影像分割的技术难点, 说明了基于像素的传统影像分割方法的局限性, 着重阐述了数学形态学、面向对象分析等方法能更充分地利用影像中目标的色调、纹理、几何等属性, 因此在高分辨率遥感影像分割方面更具有优势。最后, 探讨了遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势。     

基于NASA World Wind的遥感影像处理方案研究

该文主要研究海量遥感数据的可视化,针对NASA World Wind在遥感影像数据处理应用中面临的多景遥感影像之间存在拼接问题,设计基于NASA World Wind的遥感影像处理方案。本方案着眼于单景遥感影像处理,对NASA World Wind多分辨率图层技术进行改进,提出基于单景遥感影像的多分辨率图层技术,从而避免了多景遥感影像处理中的拼接问题。该处理方案有效的避免了多景遥感影像之间的拼接问题,实验证明处理后的遥感影像显示效果良好。     

深度学习在遥感影像分类中的研究进展

随着遥感技术和计算机技术的不断发展,传统的遥感影像分类方法已不能满足如今遥感影像分类的需求。近年来,随着深度学习方面研究成果的不断涌现,它给遥感影像的分类提供了一种新的思路和方法。首先概述了遥感影像分类的发展和深度学习的基本概念,然后重点介绍了基于深度置信网、卷积神经网络和栈式自动编码器等深度学习模型在遥感影像分类中的研究进展,最后提出了目前研究中存在的问题及遥感影像分类的发展趋势。     

可视化遥感影像库系统设计与实现

随着获取遥感影像的传感器与获取技术手段的日益先进,遥感影像的数据量空前巨大,这对海量遥感影像的管理与应用提出了更大的挑战。传统的遥感影像库系统在海量数据组织和数据快速检索上已经不能很好满足用户的需求。该文针对遥感影像库目前存在的缺陷提出一种影像组织和检索机制,并结合已经实现的系统验证了该方案的可行性。     

基于MapServer的遥感影像发布系统的研究

遥感影像数据的共享是发展的必然趋势。遥感影像发布系统的研究与建立是当前的一个热点问题。本文介绍了MapServer的特征,阐述了基于MapServer建立遥感影像发布系统的原理和特点及遥感影像数据的组织。讨论了发布界面Ka-map引入的Ajax技术和缓存的设置。给出了利用MapServer等一系列开源软件实现遥感影像网络发布的框架。     

应用剖分遥感影像模板快速提取作物种植面积

全球剖分理论为全球海量遥感影像数据的组织管理和多尺度遥感影像的作物提取和识别提供新的解决思路．结合基于地图分幅扩展的全球剖分模型及其剖分面片的几何特征,阐述剖分遥感影像模板的概念模型和数据模型,提出利用剖分遥感影像模板来提取作物种植面积的处理流程．并给出不同尺度范围提取作物面积适宜选取的剖分级别和影像分辨率。采用高分辨率遥感影像初步尝试对河南省许昌地区小麦种植面积进行提取,通用遥感影像处理软件相比,其精度和速度都有一定的提高．     

多源遥感影像多项式配准精度影响因素分析

影响遥感影像配准精度的因素众多,基于多项式配准模型在遥感影像配准中的应用,针对地形起伏、控制点分布、多项式配准模型次数、配准影像的多源异质性等影响多源遥感影像配准精度的因素,采用TM、SPOT和SAR等多源遥感影像进行了广泛的多项式配准实验分析,总结得出了上述各因素对多源遥感影像多项式配准精度的影响规律,为多源遥感影像的多项式配准实践提供一定的指导。     

分布式环境下的遥感影像组织与调度

通过研究遥感影像数据特点和分析应用现状,结合细节层次技术思想与影像金字塔模型,以优化的碎片式影像划分算法对影像进行分级分块的处理。按照共享文件目录的方式组织碎片文件,建立基于Web的分布式遥感影像数据发布框架,实现对遥感影像的快速组织与实时发布,为解决当前遥感影像数据共享问题提供了较好的解决思路。     

面向Spark的遥感影像金字塔模型的并行构建方法

随着遥感技术和摄影测绘的发展,遥感影像的分辨率不断提高,数据量日益增长,这对快速、高效地处理海量遥感影像数据提出了更高的要求,如何有效、智能地存储和处理海量遥感数据成为研究的热点。在分析现有金字塔模型的并行构建的基础上,设计一种面向Spark计算框架的影像金字塔模型。模型给出了影像金字塔构建算法及影像数据的分布式存储组织结构,实现了海量遥感影像数据在Spark中的并行处理,为Spark增加了计算处理空间数据格式的能力。实验结果表明,利用该方法能够在Spark云平台上实现快速、高效的解决海量遥感影像金字塔的并行构建,特别是在面对海量遥感影像数据时,无论从金字塔构建性能上还是遥感影像的计算效率上,Spark都更具优势。     

全球卫星遥感影像数据组织与WEB发布

在影像数据应用需求急速增长的前提下,对日益庞大的卫星遥感影像数据进行有效管理和发布成为了迫切需要解决的问题。根据海量影像数据和Web的特点,重点探讨了全球卫星遥感影像的多分辨率金字塔模型、海量影像数据的索引设计和调度机制,构建了全球卫星遥感影像数据管理发布引擎,最后基于上述方法和手段实现了能同时满足不同访问接口的全球卫星遥感影像数据的Web高效通用发布系统。     

基于对象建模的遥感影像建筑物提取方法

研究城镇建筑物的提取是遥感影像分析应用中的一项重要内容.遥感影像建筑物结构和光谱的多样性,使结构、光谱等特征的建筑物提取变得极其复杂.根据遥感影像的建筑物纹理区别于其它空间对象纹理的特点,为提高影像分辨率,提出Gabor纹理块的遥感影像对象模型方法应用于遥感影像城镇建筑物的提取.以整个城镇为对象,以建筑物、道路、绿地等不同城镇区域为组成对象的纹理块,建立基于纹理块的对象模型,利用模型进行遥感影像对象的纹理标定,最终提取出城镇建筑物.实验结果表明方法克服了建筑物结构复杂性和多样性以及背景环境的影响,能很好地从城镇遥感影像中提取建筑物.     

典型地震次生地质灾害多光谱遥感影像特征图谱研究

为从地质灾害多光谱遥感影像资源中挖掘有用的信息,形成标准化、定量化的地质灾害遥感判读知识,进行地震次生地质灾害遥感影像特征图谱研究。以"5·12"汶川地震重灾区地震次生地质灾害滑坡、碎屑流和崩塌为例,首先提取灾害体单元的遥感影像,选取其光谱、纹理和色彩方面的20种遥感影像特征参数并统计参数值;然后对特征参数进行归一化处理,并通过主成分分析得到利用第一、第二、第三主成分表达的各类地震次生地质灾害的影像特征图谱。经过测试样本验证,上述几类图谱可表征相应地震次生地质灾害类型的影像特征。揭示了不同类型地震次生地质灾害遥感影像特征之间的关系,并为遥感影像中灾害体的识别提供了定量化和可视化的知识。     

多源遥感影像融合理论、技术和应用

多源遥感影像融合日趋成为国际上遥感领域的研究热点，也是处理和充分利用多源遥感海量数据的有效途径。本文综述了多源遥感影像数据融合技术，包括融合原理、融合的主要方法、遥感影像融合应用、融合评价指标，最后指出了融合中存在的问题和发展趋势。     

仿真图像作为模板的遥感影像小目标检测方法

随着传感器技术和航空遥感技术的不断进步,遥感影像的质量和数量也得到了极大的提高,而遥感影像中的目标检测是理解和分析遥感影像所面临的一个基本问题。针对神经网络在遥感影像小目标检测任务中难以提取足够多的有效特征、遥感小目标易受云雾遮挡等问题,提出了一种基于仿真图像模板匹配的方法,通过特征融合的方式成功地将该方法应用于遥感影像小目标检测任务。成像仿真技术生成的仿真图像包含了更多的遥感小目标特征,如几何形状、材质等。在与深度学习结合之后,更多的特征可以提升神经网络检测遥感影像小目标的准确率。实验结果表明将基于仿真图像的模板匹配方法应用于深度学习之后,对于遥感影像小目标检测取得了较好的效果,尤其是针对受到云雾等天气干扰的小目标。