用马尔科夫网对多光谱遥感图像进行波段最优融合

研究马尔科夫网的概念方法,分析它在空间数据挖掘中的作用与意义,以多光谱遥感为例广泛研究以多种迹度量建立多波段遥感图像间的马尔科夫网,并以此为根据实现波段最优融合.研究表明,马尔科夫网可以很好地揭示空间数据间的抽象相邻关系,是数据深入处理的依据,同时这种网络自身就具有表达知识的意义.并提出未来应用方向.     

从数字测图软件谈地面数字地形测量标准

从国内常用的几种数字测图系统出发，对地面数字地表测量的过程，特点，碎部测量以及数据格式等几个方面进行了分析，力图由此提出了数字地形测量技术标准的一些设想。     

国际信息技术标准化的发展及我们的对策

控讨了信息技术与信息技术标准化及地理信息与地理信息标准的基本概念,介绍了信息技术委员会（ＩＳＯ／ＩＥＣ ＪＴＣ１）的组织机构和工作概况,并针对地理信息标准化的主要特点,提出了一些看法和建议。     

非专业GIS教育若干问题

讨论关于非测绘及地理类等教育对象的ＧＩＳ教育问题。     

结合PCA、多尺度分割及SVM的ASTER遥感蚀变信息提取

为了利用遥感影像进行更加精确的找矿预测,本文选择新疆东天山尾亚地区ASTER数据进行矿化蚀变信息提取方法研究。为了提高信息提取精度,本文提出了结合主成分分析(PCA)、多尺度分割和支持向量机(SVM)的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先,分析ASTER数据的特征,选取各矿化蚀变信息的特征波段,对组合波段进行主成分分析,获得主分量图像;然后,对各主分量图像进行多尺度分割,并获得分割之后的均值图像;接着,提取训练样本,利用SVM对训练样本进行训练,采用试验方法求得最优核参数和松弛变量,构造最优SVM模型;最后,运用最优SVM模型完成矿化蚀变信息的提取。进行主成分分析时,铁染蚀变信息选择Band1、2、3、4组合,Al-OH基团蚀变信息选择Band 1、4、6、7组合,OH和CO32-基团蚀变信息采用Band 1、2、8、9组合。在运行SVM时采用了序列最小优化算法(SMO)进行求解,速度提高了12%。实验结果表明,与波段比值法、主成分分析法及基于光谱角和SVM的方法等3种方法相比,本文方法提取铁染蚀变信息、Al-OH基团蚀变信息及OH和CO32-基团蚀变信息的总体精度可达到87.98%、 90.01%及88.93%,Kappa系数分别为0.8011、0.8134及0.8023,与成矿区带、已知矿点和已有不同地质背景成矿特征相关性较好。     

曲波变换的高光谱遥感图像融合方法在土地利用调查中的应用

对两个有关土地利用状况调查区域的高光谱和Quickbird数据进行了数百次算法对比实验,最终确定Sym4和Db2是曲波变换中的最佳小波函数,提出两种基于曲波变换的高光谱遥感图像融合方法,即加权法和选择法,获得了更精确的高光谱遥感融合影像.在一个研究区域,通过对高光谱数据的子带分解、脊波变换、一定融合以及它们的逆变换等曲波变换过程,表明融合的高光谱遥感影像能提供许多有利于土地类型划分和影像识别的精确七地信息.在另一个研究区域,除进行曲波变换外,还通过二次多项式计算实现了高光谱与Quickbird数据遥感影像匹配,最终从高光谱与Quickbird数据获得的遥感融合影像经日视及信息熵、相关系数等评价表明,曲波变换融合图像优于小波变换融合图像,与Brovey融合图像相近,但比PCA融合图像稍差.客观和主观评价证实,曲波变换的遥感融合方法能为高光谱遥感图像在土地利用状况调查提供更多更准确的信息.