北京市城市扩展空间格局变化监测与分析

本文基于地理国情监测数据，结合同期城市经济、人口等统计数据，利用高分辨率卫星遥感影像数据提取北京市建成区边界要素。采用地理国情与城市空间扩展相融合的监测分析模型及相关评价指标开展空间格局变化分析研究，揭示北京市2000—2017年间城市扩展的空间格局及其变化规律，并对其变化原因进行分析。其成果可为北京市科学规划与可持续发展提供决策依据。     

Pleiades遥感影像数据处理及精度分析

本文结合四川省地理空间基础框架建设项目,以高分辨率Pleiades卫星立体影像数据为研究对象,阐述了用其进行空三加密、立体测图及正射纠正的方法和工艺流程,并对试验结果进行了精度分析。结果表明,产品精度能够满足国家规范的相关规定,该遥感数据可以作为四川省地理空间基础框架建设项目中稳定、高质量的影像资料源。     

基于多特征的人工海岸线提取方法

在中高分辨率的遥感影像中,海岸地物呈现出更多的细节,尤其是受人类影响程度较大的人工海岸。文中针对较为复杂的人工海岸遥感影像,进行基于多特征的海岸线提取方法研究。实验选用SPOT影像作为实验影像,分析实验区海岸带SPOT影像的光谱特征、形状特征和空间关系特征,使用多种特征来提取海岸线,实验结果表明,方法能对海岸带地物进行正确分类并实现海岸线的自动提取。     

Matlab平台下遥感影像的北方岸线提取研究——以大连长兴岛为例

在Matlab平台上, 利用卫星遥感影像数据, 结合RS与GIS技术, 选取大连长兴岛作为研究区域, 使用阈值分割法、边缘检测法及小波变换法进行了海岸线的提取, 并对结果进行对比分析。试验结果表明, 边缘检测法中Canny算子与小波变换法对海岸线的提取结果与真实地物最为接近, 其中Canny算子可以较为准确地提取围填海区域的海岸线。     

结合均值漂移分割与聚类分析的遥感影像变化检测

针对传统遥感影像变化检测方法对前后期影像数据质量要求高、适应范围窄、检测精度较低等问题,本文在引入异常点检测思想的基础上,提出了一种结合均值漂移分割与聚类分析的遥感影像变化检测方法。首先将前期地理国情矢量数据与待监测的遥感影像进行地理配准;然后在地理国情矢量数据的基础上对遥感影像作均值漂移算法二次细分割,获得的矢量图斑继承了原有父级类属性,并对同一父级类的影像图斑进行光谱、空间、纹理、指数等特征提取;最后采用高斯混合模型与最大期望值算法聚类获得多个类别,在父级类下找出异常类别的图斑。通过试验对比分析,表明了本文方法的有效性和可靠性,为遥感影像变化检测提供了新思路。     

Kohonen神经网络在遥感影像分类中的应用研究

根据Kohonen网的生物学基础 ,基本结构和学习算法 ,提出了解决遥感影像分类的途径。依据实验区土地利用类别的光谱特征 ,采用主成分分析对遥感影像进行预处理 ,结合地理辅助数据的量化输入训练出Kohonen自组织图后对融合有地理辅助数据的影像进行土地利用分类 ,并与BP网和最大似然法分类结果进行分析比较。结果表明 ,地理辅助数据的参与对提高Kohonen网影像分类精度具有意义     

基于北京二号与地理国情数据的林地提取

由于地理国情林地数据不包含实地面积小于400 m²的树木或四旁单排林,若仅利用地理国情的林地数据统计区域森林覆盖率,将对四旁树面积较大地区的林地统计结果产生较大误差。为提取区域内准确的林地覆盖与空间分布状况,本文借助地理国情地表覆盖数据,提出了一种基于北京二号高分辨率遥感影像的林地提取方法。首先,根据遥感影像光谱特征,将研究区按植被、道路、铁路、建筑用地进行地类划分,并基于遥感影像进行各地类的样本提取,通过可分离检验的样本利用最大似然分类提取研究区内植被覆盖范围;然后,借助地理国情地表覆盖数据,使用叠置分析剔除误分、错分地类,得到区域林地的空间分布。试验结果表明：(1)研究区内林地覆盖率为20.3%,尚未满足北京新一轮林地规划需求;(2)地理国情地表覆盖数据内林地面积占提取林地总面积的54.03%,说明在部分地区使用本文方法对地理国情林地数据进行补充是有必要的。通过将试验结果与遥感影像进行目视比对并结合外业调查结果发现,提取的林地空间分布情况与实际分布基本相符。本文为地理国情的应用提供了一种新方法,研究结果可辅助区域的绿色发展规划,有助于构建科学的生态空间格局。     

地理国情普查中卫星遥感影像处理方法研究

在山西省地理国情普查实验区朔州市资源3号卫星遥感影像数据的处理中,需要使用多种软件处理遥感影像数据。本研究结合多种处理流程和技术方法,通过对处理后的影像数据分析比较,找到了卫星遥感影像数据处理的最佳途径,重点分析了卫星遥感影像的纠正方法,为在地理国情普查工作中提高多源卫星遥感影像数据处理效率和质量进行了有益探索。     

地理国情普查数据在小城镇变化监测中的应用

以地理国情普查数据为基础,对普查要素进行分析与取舍,确定监测要素。合并普查要素并叠加不同时期的遥感影像,根据基础地理信息成果资料、中高分辨率影像数据和相关专题数据,参照解译样本,进行数据采集及变化区域识别,统计得到监测要素流入流出的详细信息及空间分布。通过实例分析得到小城镇扩展趋势,为小城镇规划发展提供参考依据。     

遥感影像数据建库技术比较研究

随着遥感影像数据不断积累,如何对其进行有效的管理已经成为不可回避的问题。本文介绍了当今常用的遥感影像管理方式,分析了基于中间件技术(ArcSDE)和基于扩展的面向对象关系数据库(Oracle10gGeoRaster)的遥感影像数据组织与存储机制,并进行了实验比较,为"数字江西"地理空间框架中基础地理信息数据库的建设提供技术参考。     

地理国情普查外业调查与核查探讨

地理国情普查主要是查清我国地形地貌、地表覆盖等自然和人文地理要素的现状和空间分布情况,建立普查成果数据库,为开展常态化的国情监测奠定基础。正确理解吉林省地理国情普查技术设计和作业指导书,以及国情普查的内容与指标,进行外业核查与遥感影像解译样本采集工作,为最终形成地理国情要素数据、地表覆盖分类数据和遥感影像解译样本数据库奠定基础。     

时间维度在数字连云港中的设计与应用

以数字连云港地理空间框架建设为例,分析了时间维度地理空间框架建设中的设计与应用。采用面向对象的时空数据模型对基础地理信息数据库进行组织和管理,时态数据组织采用关系数据库平台版本管理的方式进行维护,保存了空间数据库在时间维度上所有变化,记录变化的时间和变化后的状态。为了反映连云港城市形态演变情况,我们收集了70年代以来连云港及其周边区域的陆地遥感卫星影像数据和DMSP/OLS夜间灯光数据,并基于序列快照模型开发了历史遥感影像展示系统,可以根据需要对指定时间片段的快照进行播放。     

基于遥感影像与GIS的宝兴县生态服务功能评估

基于地面调查数据与遥感影像提取生态系统类型,充分利用气象数据、地形地貌数据、土壤类型数据等相关地理数据,针对宝兴县的实际情况,应用生态系统服务和交易综合评估模型,评估其生态系统的生物多样性维持等服务功能状况及空间分布特征,并结合现状对生态系统服务功能进行计算与评估分析。研究成果及数据可以为宝兴和相似地区的生态系统科学管理、保护和决策提供参考。     

GIS辅助下的Bayes法遥感影像分类

介绍了Bayes分类器 ,提出了从GIS空间数据库中挖掘知识用以辅助进行遥感影像分类的方法。文中以规则的形式表示遥感影像的解译知识 ,并使用其它地理辅助数据 ,从遥感影像处理、地理辅助数据、专家知识一体化的角度出发 ,使用基于知识的方法进行了分类研究 ,改善了分类精度。实验表明这是一种较好的分类方法。     

基于地理国情普查成果的城市建成区绿化覆盖快速化提取研究

城市绿化覆盖是地表自然要素的重要指标,也是城市生态文明的体现,随着城市化的高速发展及环境变化,城市绿化空间分布及其使用功能受到高度重视。据此,作为地理国情普查拓展调查内容,基于地理国情普查成果,应用国产遥感卫星影像数据,采用遥感影像处理技术、城市绿化覆盖自动提取技术和景观格局分析技术,快速提取了城市建成区绿化覆盖现状并开展景观格局分析。所提方法可快速、全面地研究城市绿化用地组成及景观格局,评价城市绿地分布的合理性,为城市绿地空间布局优化提供建议,为城市绿地规划建设提供科学数据,为政府城市管理提供决策依据。     

GIS辅助下的Bayes法遥感影像分类

介绍了Bayes分类器,提出了从GIS空间数据库中挖掘知识用以辅助进行遥感影像分类的方法.文中以规则的形式表示遥感影像的解译知识,并使用其它地理辅助数据,从遥感影像处理、地理辅助数据、专家知识一体化的角度出发,使用基于知识的方法进行了分类研究,改善了分类精度.实验表明这是一种较好的分类方法.     

国产遥感影像监测海岸线变化应用研究

基于高分一号、资源三号、资源一号02C国产遥感影像,通过影像预处理、岸线分类与遥感解译标志、界定岸线勾绘位置、潮位校正、外业调查、历史岸线比较分析等步骤,获取了浙江省大陆海岸线的现状数据和变化动态。研究表明,国产遥感影像可实现大陆海岸线业务化监测,监测精度较历史数据有较大提升,可获取高频次、高准确性的海岸线业务化监测资料,满足省级大陆海岸线的常态化监测工作需要。     

面向对象的遥感影像时空特征模型研究

对遥感影像的影像对象进行时空特征分析是遥感影像的智能分析与解译的基础,现有的时空数据模型不能满足影像对象时空特征分析的需要。文中基于遥感影像多尺度分割产生的影像对象用面向对象的方法建立时空特征数据模型,此模型可以满足对象存储和基于时间、空间、特征、属性查询的需要。同时,将此模型应用于遥感影像中海岸线与海岸带地物的时空特征建模,并验证模型的有效性。     

高分辨率遥感影像智能解译研究进展与趋势

遥感影像解译是一个不断发展的研究方向,随着日新月异的遥感应用需求、高分辨率遥感数据的快速发展、地理知识的日积月累、以及人工智能技术的发展,亟需发展自动化、智能化的遥感影像解译技术。本文针对遥感影像智能解译,首先从遥感影像解译单元、分类方法、解译认知3个方面阐述遥感影像解译的研究进展,然后提出了面向地理场景的 “地理知识图谱构建—深度学习模型构建—地理知识图谱与深度学习模型协同的遥感影像语义分类”遥感影像智能解译总体框架,并给出初步试验成果,最后对智能解译的重要发展趋势予以展望,以期拓展遥感影像智能解译研究的思路与方法,提高遥感影像智能解译的精细程度和智能化水平,使智能解译具备地理空间理解能力,推动“数据—信息—知识—智能”的深度转化。     

遥感影像信息度量与分析方法研究

测绘,计算机、通信等技术的发展,使得空间数据量持续增长并呈现出鲜明的异构性,尤其是步入大数据时代,数据来源纷呈、数量激增。作为空间信息的主要载体,高质量遥感影像一直是遥感工作者孜孜追求的目标。时至今日,海量遥感数据与有效信息匮乏之间的矛盾日显突出。不言而喻,"信息"是遥感影像数据的基本和核心。如何合理而有效地对遥感影像进行信息度量与分析,对进行遥感影像数据信息挖掘具有极其重要的意义。除了为遥感影像信息提供定量的指标,对遥感影像处理过程进行定量的信息分析,对于改善影像处理的性能也具有重要的指导作用。影像信息的度量一直是一个复杂有争议的问题,虽然已有一些对信息的描述方法,但是至今仍没有一个全面有效的解决方案。信息论作为信息科学中一门普适性的理论,已经逐渐渗透到遥感领域中来。本文以信息论为主要理论支撑,以信息测度为主线,结合遥感影像的特点,对遥感影像的信息度量方法与分析方法进行了研究。通过对遥感影像的统计特性和信息测度的详细分析,并结合现有研究成果和方法,建立遥感影像信息度量与分析框架,研究了顾及空间相关的空间熵度量方法、顾及噪声与相关性的多波段影像信息度量方法、遥感影像降质过程的信息传输率影像复原的性能限等关键问题。本文主要的研究工作和创新之处体现在:第一,系统总结了现有遥感影像信息度量的方法,噪声评价方法,以及信息理论在遥感领域应用的研究现状。对现有的研究方法进行了归纳、总结,分析现有方法的优势与存在的不足。第二,研究了用于遥感影像的信息熵与互信息测度,以及用于影像信息分析的信息率失真理论。分析了影响遥感影像信息度量的主要因素,建立了以信息论为基础的遥感影像信息度量与分析框架,为遥感影像的信息度量与分析方法提供理论模型,构建了用于信息度量的信源熵模型和用于成像过程信息分析的互信息模型。第三,分析了影像空间相关对影像信息度量的影响,研究了一种基于简化的马尔科夫随机场的空间熵测度方法,在顾及空间相关的基础上用以度量遥感影像的信息量。并与有代表性的影像信息度量方法进行对比分析,验证空间熵信息测度的有效性。并将影像的空间熵测度推广到两幅影像共同信息的度量,并将其应用于分析遥感影像融合过程中的有效信息流量。第四,对现有的遥感影像噪声评价方法进行了全面的总结,分析了现有技术方法的特点和不足,在此基础上,提出一种改进的散点图噪声估计方法,可以提高遥感影像噪声估计的精度与稳定性。在影像噪声估计与去相关的基础上,研究了一种基于广义高斯分布(GGD)和参数熵模型的多波段影像信息测度方法。该方法通过一种无损压缩编码(DPCM编码),在不损失影像信息的情况下对影像进行去相关处理,通过去相关处理消除影像波段内和波段间的信息冗余。通过对不相关的影像数据分布进行去卷积处理获取无噪且不相关的影像信号的概率密度函数,去除噪声的影响。该方法可以很好地度量多波段影像的有用信息量,也可对多光谱影像灰度信息与纹理信息进行综合分析。第五,针对降质成像系统的特点,即观测数据受到系统点扩散函数(PSF)和噪声的降质作用,提出一种顾及PSF和噪声的条件互信息测度方法,用以量化通过成像系统的信息传输率。对于成像过程的信息传递的分析有利于对成像场景信息的预判,将成像过程的信息传输率应用于遥感影像复原性能限的推导。针对降质影像复原的性能限问题,提出了一种基于信息率失真理论的影像信息分析方法。该方法以MSE(MeanSquaredError)为失真度度量参数,用率失真函数R(D)的反函数失真率函数D(R)求解影像复原的性能限,从而为遥感影像复原算法提供理论指导。