一种正样本单分类框架下的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法

高分辨率遥感影像建筑物变化检测对于城市规划、城市执法等方面具有非常重要的意义。文中提出一种基于正样本单分类器学习框架下的建筑物变化检测算法。首先提取影像形态学建筑物指数特征(MBI),通过卡方变换将其与光谱特征进行融合;然后利用一种单分类器完成建筑物变化初始判定;最后利用改进的长宽比形状特征完成最终建筑物变化判定。通过与现有建筑物变化检测算法、传统的多分类器算法对比,本文算法精度有一定提升并具有更强的鲁棒性。     

利用物理方法确定外方位元素的卫星立体摄影测量的精度分析

本文在分析用物理方法确定外方位元素的情况下卫星立体摄影测量的精度影响因素,推导了卫星立体摄影测量的理论精度计算公式,并以SPOT5 HRS立体像对为例,计算了SPOT5 HRS立体测量的理论精度,进行了利用少量地面控制点的立体测量试验。结果证明卫星立体摄影测量的理论精度估算公式是正确的,同时SPOT5 HRS立体测量精度能够满足1∶50000测图的要求。     

基于非下采样Contourlet变换的极化SAR图像融合与去噪

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)在处理噪声影像中具有的优势,以及同极化SAR图像(HH、VV)之间的相关性与互补性,本文实验了一种基于非下采样Contourlet变换的极化图像融合方法。该方法首先对每个极化图像进行多尺度、多方向分解,然后对不同分解子带系数分别采用有利于斑点噪声去除和信息增强的融合规则进行融合,最终通过NSCT反变换得到融合图像。通过信息熵、相关系数以及等效视数等指标的评价,验证了该方法可以有效地实现信息增强,同时该方法也在一定程度上降低了斑点噪声的负面影响。     

流域水资源环境监测系统的设计与实现

面对日趋严重的水资源问题,迫切需要建立水资源环境监测数据库和水资源环境评价系统,开展水资源环境及其生态效应的综合评价研究,而建立水资源环境监测系统是开展水资源评价的前提和基础.从系统设计、功能实现、数据库组织管理模式及其建设等方面,论述石羊河流域水资源环境监测系统设计和技术实现方法,并介绍该技术的应用情况,展望水资源环境监测系统的应用前景.     

利用MODIS数据进行积雪检测

积雪是一种重要的地球表层覆盖物,是气象学和水文学中一个非常重要的参数。使用遥感方法能够有效获取大范围的雪盖信息,弥补地面观测资料在空间上的不足。中等分辨率成像光谱仪(MODIS)数据具有高光谱、高空间分辨率、高时间分辨率等特征,越来越多地应用到积雪检测方面。利用MODIS雪盖数据进行雪盖制图,分析了2008年初中国南方的受灾情况,并对雪情进行了分析。结果发现利用MODIS得到的积雪边界线轮廓清晰,对积雪检测非常有效,但由于云的遮蔽可能会使MODIS积雪分布面积出现误差。     

MODIS干旱指数对华北干旱的敏感性分析

针对近年来干旱发生频繁的华北地区,通过利用2000-2009年MODIS数据和气象观测站降水资料,建立草地和农田距平植被指数(AVI)与不同时间尺度标准化降水指数(SPI)之间的相关统计模型,比较AVI和距平水分指数(AWI)对干旱响应的敏感性。结果表明：(1)植被生长季AVI与不同时间尺度SPI的相关关系不同。草地AVI与1个月尺度的SPI(即1-SPI)相关系数较低,而与3-SPI相关最显著;而农田区AVI与SPI的相关性较低,总体上农田AVI与3-SPI的相关性较高;(2) AWI与AVI类似,也对SPI存在时滞响应,均与3-SPI有着极显著的相关关系,并且在干旱发生较严重的6~8月份AWI与3-SPI的相关性好于AVI与3-SPI的相关性;(3)运用AWI反演的华北地区2009年夏季干旱分布图较好地反映了旱情的时空分布,与相关气象资料结果相符合。     

土地利用动态遥感监测数据库标准探讨

为了将土地利用动态遥感监测技术和成果进一步普及和应用,规范土地利用动态遥感监测数据库建设,依据国土资源信息化标准建设的总体部署和要求,参考相关标准和规程,结合土地利用动态遥感监测业务特点,制定了土地利用动态遥感监测数据库标准草案。     

RADARSAT影像在土地利用动态监测中的应用

为了改变以往土地管理部门对土地管理的传统方式,节省在常规管理中耗费的大量人力和物力,遥感技术作为新兴发展的科学技术,已应用于动态监测土地利用的变化。本文将具体论述如何利用微波遥感技术监测土地利用的动态变化。     

利用端元光谱内插的青海植被覆盖度估算研究

针对利用像元二分模型估算植被覆盖度的精度不高的问题,该文基于OSAVI,提出了选定模型参数(OSAVIs和OSAVIv)的方法,并将该方法应用于青海省植被覆盖度估算。该方法通过高分辨率影像在研究区内选取纯裸地和纯植被样点,并将纯裸地样点的OSAVI作为纯裸地样点像元的OSAVIs,将纯植被样点的OSAVI作为纯植被样点像元的OSAVIv,利用样点像元的OSAVIs和OSAVIv值,通过普通克里金内插法,求得研究区每个像元对应的OSAVIs和OSAVIv。经精度验证结果表明:此方法较常规的参数选取方法,RMSE由0.170降至0.156,MAE由0.137降至0.124。经进一步分析表明,此方法对边缘验证点和非边缘验证点的估算精度都有所提高,由于配准误差和周围地表漫反射的影响,边缘验证点的估算精度低于对非边缘验证点的估算精度。     

基于决策树分类的大屯矿区地物信息提取及矿区污染分析

本文在对国内外遥感图像分类方法充分研究分析的基础上,选择决策树分类法对大屯矿区的Landsat 8遥感图像进行分类研究。选取样本提取并分析研究区典型地类光谱特征曲线,依据光谱曲线特征和归一化植被指数建立了土地利用分类决策树模型,通过反复试验和修正,筛选出适宜大屯矿区地物分类的决策树最优阈值,对研究区进行分类和精度评价,最后通过分类结果对研究区的水体污染状况进行简要分析。