遥感图像恢复与遥感器MTF 在轨检测技术

遥感成像过程受到大气和成像系统中的光学、探测器和电子学子系统等的影响, 引起成像退化作用, 造成图像模糊, 降低了图像中信息的提取能力。图像恢复技术可以改善图像的质量, 提高图像信息提取能力。依据图像恢复技术的要求, 高精度成像系统调制传递函数(MTF) 是高质量图像恢复的基本条件。针对不同遥感器之间、同一遥感器不同时期存在的成像性能变化, 所引起成像系统MTF 变化的实际情况, 介绍了成像过程中系统MTF 在轨运检测方法。着重于介绍刃边法, 对刃边法的原理、刃边法检测对地物景观的要求等进行了详细分析, 对这一方法中有关图像景物的行扫描采样、扫描行的配准以及对所获得的边扩散函数的拟合等关键技术进行了详细介绍, 这些技术是保证较高精度获取遥感图像MTF 的基础。文章在介绍基于成像系统MTF 图像恢复技术后, 通过实验检验了方法的可行性, 结果表明以MTF 在轨检测为基础的图像恢复技术, 可以明显地提高遥感图像质量。     

监督分类法在城郊景观类型判定中的应用

基于TM影像,采用最小距离法对北京昌平沙河镇附近城郊景观进行初步分类。在分类过程中涉及图像中不同景观类型的选择和数据预处理等工作：通过实地调查与了解,配合人工目视判读的景观类别,对遥感图像上某些抽样单元影像地物的类别属性获得了先验知识,计算机便按照这些已知类别的特征去;训读;判决函数,以此完成对整个图像的分类。该方法的分类结果与该区域土地利用图各景观类型的面积进行对比后比较接近,总体分类精度达到80.3%,说明该分类方法基本完成了利用遥感监督分类方法快速判定城郊景观类型的技术要求。     

一本有科学价值的参考图集——中国西部地区生态环境现状遥感调查图集

《中国西部地区生态环境现状遥感调查图集》是由国家环境保护总局和国家测绘局联合编制、科学出版社出版的一部综合反映西部地区生态环境现状和动态变化的科学性著作。该图集是在国家环境保护总局与国家测绘局联合开展的西部地区生态环境现状遥感调查的基础上 ,综合应用了景观生态学理论、生态系统服务功能理论、可持续发展理论、遥感和地理信息系统技术 ,并把由此所建立的“中国西部地区生态环境综合数据库”中的部分成果整理编辑成图的。该图集汇集了此次西部地区生态环境现状遥感调查中利用全数字测绘技术制作的 2 0 0余幅遥感图像和专题…     

基于颜色空间变换的遥感图像去厚云方法

由于气候条件等因素,获取清晰无云的大面积遥感图像几乎不可能。在所获取的遥感图像中常含有大量的厚云完全遮盖了地表的实际地物情况。提出了一种基于遥感自动分类和颜色空间变换的多时相遥感图像厚云去除方法。实验结果表明,该方法不但能够去除厚云,而且能够很好地校正不同时相遥感图像间的颜色和亮度差异。     

图像控制元素类的设计与实现

在遥感图象处理系统的编程和实现中,发现在一幅图像上实现对一些控制元素的编辑具有很强的实用性和通用性,如在一幅遥感图像上添加几个控制元素,以确定电子沙盘系统在生成飞行鸟瞰景观时的飞行路线.按照软件工程的思想,抽取了这一功能单元,通过构思并实现图像控制元素(Image Control Element)类来完成这一功能.图象控制元素类是一个能够在不重新绘制底图图像的情况下实现在底图图像上添加,删除,移动控制元素(元素)的通用类.文章叙述了它的设计思想和具体实现,同时也介绍了如何在用户的应用程序中引入该类以实现对图象控制元素的编辑.ICE类的这一思路已被运用在MapGis的遥感图象处理系统中.     

改进五叉树分解法在遥感图像检索中的应用

由于一幅遥感图像是对一定范围内的地表状态的成像,并且遥感图像具有多样性、复杂性、海量等性质,致使遥感图像检索往往是查询图像和图像库图像的局部区域之间的相似性匹配。为了提高遥感图像的检索效率,必须首先对遥感图像进行分解。提出了一种将遥感图像分层分解的遥感图像检索方法,该方法利用改进五叉树分解法将图像库图像按层次分解成不同大小的子图,在提取子图的纹理特征后,以查询图像和图像库子图之间的欧式距离衡量图像相似度,实现了遥感图像检索。利用海地地震时的航空遥感图像作为实验数据,应用改进五叉树分解法将遥感图像分解后,进行查询检索实验,并与普通五叉树进行了对比。实验结果表明利用改进五叉树分解法进行遥感图像分解后得到的分块图像,可以更精准地查询出用户真正感兴趣的部分,能够获得较高的查全率和查准率,提高查询效率。     

数字城市中快速自动生成三维景观的研究

数字地球、数字中国、数字城市是当前数字信息化领域的一个研究热点。其中的一个关键问题是利用遥感图像形成三维景观,其处理方法是首先将遥感图像矢量化,然后以矢量化数据为基础完成三维立体化工作以形成三维景观。本文阐述了以矢量化数据为基础完成三维立体化工作以形成三维景观的技术方法,包括获取矢量化数据、快速自动生成三维景观等处理步骤。应用效果良好。     

基于光谱角分类器遥感影像的自动分类和精度分析研究

遥感影像是地球表面一定区域景观和覆盖的客观记录和形象显示。选择黑河弱水流域作为自动分类的典型研究区,利用该区域的Landsat 7ETM+遥感影像结合地面实况调查数据,寻找土地利用/覆盖类型自动分类的训练样本,运用光谱角分类方法对ETM+图像进行自动分类。通过分类图像与地面真实样本数据对比分析,获得适用于荒漠地表遥感影像自动分类的可行性方法,并且进一步讨论了混淆矩阵计算的分类误差,研究了以Kappa分析为基础的精度评价。     

遥感图像森林类型小波纹理的SVM法分类

利用遥感图像对森林类型进行分类是大面积地调查、监测、分析森林资源的快速与经济的方法,但由于不同森林的光谱特征非常相近而较难准确分类。因此,在GPS数据和高分辨率遥感图像的支持下,对水源林Landsat TM遥感图像用窗口法获得阔叶林、针叶林和竹林样本图像,然后计算其小波分解后小波系数的l1范数纹理测度构成分类特征向量,利用支持向量基SVM进行分类。结果表明,利用SVM对图像中阔叶林、针叶林和竹林分类平均精度在80%以上,可较准确地识别森林类型,图像总体分类精度达到90.2%,Kappa系数0.77,均比利用小波纹理特征的神经网络法和最大似然法有所提高,森林分类错误产生的主要原因是混交林造成两类森林间存在交集。该方法可以较有效地提高遥感图像森林类型的分类精度。     

分布共享存储的遥感图像并行预处理系统结构研究

随着遥感技术的发展，遥感图像的分辨率和采样率越来越高，对遥感图像预处理系统性能的要求也日益提高。本文介绍一种能高效实现遥感图像预处理的分布共享存储并行处理系统结构。     

遥感卫星图像自动导航方法研究

遥感卫星图像自动导航方法用来自动地确定遥感卫星图像中每一个像素的地理经纬度,目前已经在气象、海洋、资源、环境、军事等领域得到了广泛应用,并且产生了巨大的社会和经济效益。介绍了一种新的基于最大相关系数的遥感卫星图像自动导航方法。首先给出了问题的描述;其次介绍了图像自动导航数据流程;然后设计并实现了一种新的基于最大相关系数的自动图像导航方法,它是整个遥感卫星自动导航的关键部分;最后给出了实例,验证了方法的可行性以及高精度。     

基于多尺度Retinex算法的遥感图像增强

大多数的遥感图像存在视觉对比度低、分辨率低的缺点．因而在对遥感图像分析之前,通常都需要通过遥感图像增强技术对图像进行增强处理。当前的图像增强方法有很多种,文中引入了一种新颖的图像增强方法,即多尺度Rednex（MSR）算法。这种增强技术尤其对能见度差、分辨率低的图像有很好的效果,因此适合于对遥感图像的增强处理。此外,还引入了几种常用的经典图像增强方法,如直方图均衡法等。为了证实所引入的MSR算法对遥感图像的增强效果优于其他的增强方法,在实验中,将经典的图像增强方法和MSR算法分别应用于增强一幅典型的遥感图像并对比增强后的增强效果。实验结果表明MSR算法在对遥感图像的增强中可以取得满意的效果并且优于其他的图像增强方法。     

遥感图像小型目标的识别方法

提出使用特征提取的方法来识别遥感图像中的小目标。介绍了不变矩法和高阶累积量法两种用于目标识别方法的原理和如何构造它们的不变特征集的过程。在论述了这两种不变特征集的构造方法的基础上，对遥感图像采用多元识别方法。实验结果证明：经过图像预处理后，采用不变矩法和高阶累积量法进行多元搜索有很高的准确度。     

基于GDAL的遥感图像变化检测技术

由于GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）具有快速读取多种格式的遥感图像且能有效解析空间元数据等特点,利用它开发遥感图像处理算法具有明显的优势。结合GDAL及相应算法,开发了一套复杂地形山区植被遥感变化检测的技术,其中包括利用阴影消除植被指数（Shadow Elimination Vegetation Index,SEVI）反演植被长势;利用图像差值法及最大类间方差法（OTSU）来提取植被长势明显变化点位;利用[K]均值聚类自动分割识别变化区域。将该方法用于武夷山自然保护区和闽江源自然保护区2016-2017年Landsat8 OLI遥感图像的植被长势变化检测,结果表明,这套遥感图像变化检测技术切实可行,能够有效识别遥感图像变化区域,并在复杂地形山区的植被长势监测中具有良好的应用价值。     

可见光遥感图像海面目标检测技术综述

基于可见光遥感图像的海面目标检测技术是当前遥感领域的研究热点,为推进基于可见光遥感图像的海面目标检测技术的发展,文中对当前主要的检测方法进行了总结。首先,介绍了可见光遥感图像目标特性以及图像目标检测基本流程,并分析了遥感图像目标检测的研究现状;然后,针对海面目标快速检测问题,详细介绍了视觉显著性方法在遥感图像目标检测方面的研究现状;接着,针对遥感图像分类识别问题,详细介绍了卷积神经网络在遥感图像目标检测方面的研究现状;最后,总结了现有方法应用于海面目标检测存在的问题以及未来的研究方向。     

一种遥感图像滤波处理方法

遥感图像大部分是直接以数字图像的形式取得的，遥感图像处理的目的主要是对遥感图像进行校正工作（包括幅射校正与几何畸变校正），以及针对不同应用领域进行不同的多光谱信息统计分类研究工作；滤波工作是遥感图像处理中的一个重要基础步骤，滤波效果的好坏，直接影响到遥感图像处理的最终精确度；文章首先分析了图像滤波处理的基本原理，然后介绍一种利用高级语育实现图像滤波处理的算法，在实验中以高通模板为例，经过高通滤波后，将图像中频率较高的部分突出显示，增强了图像的可识别率，证明了该方法的可行性。     

基于多尺度Retinex算法的遥感图像增强

大多数的遥感图像存在视觉对比度低、分辨率低的缺点,因而在对遥感图像分析之前,通常都需要通过遥感图像增强技术对图像进行增强处理.当前的图像增强方法有很多种,文中引入了一种新颖的图像增强方法,即多尺度Retinex(MSR)算法.这种增强技术尤其对能见度差、分辨率低的图像有很好的效果,因此适合于对遥感图像的增强处理.此外,还引入了几种常用的经典图像增强方法,如直方图均衡法等.为了证实所引入的MSR算法对遥感图像的增强效果优于其他的增强方法,在实验中,将经典的图像增强方法和MSR算法分别应用于增强一幅典型的遥感图像并对比增强后的增强效果.实验结果表明MSR算法在对遥感图像的增强中可以取得满意的效果并且优于其他的图像增强方法.     

地球观测1号高光谱与全色图像融合的最佳方法

受制于成像原理及制造技术等因素,航天高光谱遥感图像的空间分辨率相对较低,为此提出将高光谱图像与高空间分辨率图像进行融合处理,设计最佳的增强高光谱遥感图像空间分辨率的融合算法。针对地球观测1号(EO-1)Hyperion高光谱图像和高级陆地成像仪（ALI）全色波段图像的特点,从9种具体遥感图像融合算法中选用4种融合算法开展山区与城市的数据融合实验,即Gram-Schmidt光谱锐化融合法、平滑调节滤波(SFIM)变换融合法、加权平均法（WAM）融合法和小波变换（WT）融合法,并分别从定性、定量和分类精度三方面对这些方法的融合效果进行综合评价与对比分析,从而确定适合EO-1高光谱与全色图像融合的最佳方法。实验结果显示：从图像融合效果看,在所采用的4种融合方法中,Gram-Schmidt光谱锐化融合法的效果最好;从图像分类效果看,基于融合图像的分类效果要优于基于源图像的分类效果。理论分析与实验结果均表明：Gram-Schmidt光谱锐化融合法是一种较为理想的高光谱与高空间分辨率遥感图像的融合算法,为提高高光谱遥感图像的清晰度、可靠性及图像的地物识别和分类的准确性提供有力的支持。     

一种采用IHS空间表征偏振遥感图像的方法

偏振遥感图像通常都采用强度、偏振度、偏振角来表征目标偏振特性。本文提出了一种采用IHS柱形彩色空间表征偏振遥感图像偏振信息的方法。文章首先介绍了传统的偏振遥感图像偏振信息表征方法,然后详细描述了偏振信息转换IHS空间表征过程,并给出了实验结果及分析。实验结果表明通过IHS颜色空间能完整的表征偏振遥感图像偏振信息,提高了偏振遥感图像的识别能力。     

复杂景观地带遥感综合调查的新进展

《华北石质山风沙防护林区遥感综合调查研究》是国家“七五”攻关项目《遥感技术开发》的组成部分,由中国林科院资源信息所和北京农大畜牧系主持,全国19个单位参加。该调查区的面积约9万km~2,山势陡峭,地貌单元复杂,自然、社会、经济条件相差较大,林分类型多样化,群落分布和气候条件均是“三北”地区的过渡地带。在这样大面积和复杂的景观地带,完成1:20万多专业遥感综合调查制图,面临着很多难题。经过近4年的团结协作、艰苦工作,行程1.5万