高光谱遥感技术的发展与应用现状

20世纪80年代初期出现的高光谱遥感技术,将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起,与传统的全色、多光谱遥感相比,在地物识别方面具有明显的优势.高光谱遥感技术在许多国家的重视下发展迅速,其应用领域也日趋广泛并更加成熟.对高光谱遥感技术的发展与应用现状进行总结.     

植被生物量高光谱遥感监测研究进展

植被生物量的评估对于研究全球碳循环具有重大意义,而高光谱遥感技术为精确反演地表属性提供了重要的数据支持。针对如何更好地应用高光谱遥感技术进行植被生物量精确反演的问题,该文详细阐述了国内外应用高光谱技术估测植被生物量的研究进展。对反演植被生物量所涉及的数据源、反演模型的构建方法及其模型特点、反演模型应用对象等内容进行了综合评述,并通过分析认为,高光谱遥感技术较传统的多光谱遥感技术在生物量反演精度上有了显著的提高。同时,对建模方法、多源遥感数据融合以及模型通用性等方面的研究进行了展望,以达到在大尺度范围内对植被生物量进行准确反演的目的。     

高光谱遥感植被指数的普适性分析

针对众多的窄波段高光谱遥感植被指数,利用多个包含高光谱和植被理化含量的实测数据集从相关系数、确定性系数以及预测均方误差等方面进行验证分析。结果显示植被指数TCAR I、MCAR I、mND705、mSR705具有优于其他植被指数的普适性。在建立回归反演模型时,建议选用非线性抛物线模型,其预测精度优于线性模型。     

高光谱与多角度数据联合进行混合像元分解研究

混合像元问题是定量遥感的主要障碍之一。将混合像元问题归结为类内与类间像元混合两类，并对类内混合像元分解问题加以研究。混合像元分解的关键在于确定组分光谱，确定组分光谱的方法很多，但大多数方法基于以下假定，即从图像本身可以找到纯组分光谱，然而这一假定对于类内混合像元分解问题来说很难成立。提出采用高光谱与多角度相结合的方法，利用几何光学模型和线性光谱混合模型进行类内混合像元分解。即首先利用多角度数据反演几何光学交互遮蔽(GOMS)模型获得组分光谱，再对高光谱数据进行组分光谱分解。由于该方法直接从混合光谱产生的机理出发，因而更容易获得真正的亚像元信息。为减小反演误差，反演过程中采用改进的多阶段的反演策略，并充分利用多角度图像本身提供的先验信息。用BORE—AS试验获取的高光谱与多角度数据所作的研究表明，该方法可以获得比较理想的分解结果。     

高光谱遥感技术在东风渠水污染分析的应用

以ASD Fieldspce(R)Pro FR全波段野外光谱仪(350~2 500 nm)进行室内光谱测量为光谱数据获取手段,以提取水体光谱信息为目标,设计光谱采集方案,进行光谱数据测量和东风渠污染物光谱特性研究;并使用ENVI遥感软件对光谱数据进行了相关处理及各种变换以突出光谱数据的细微差别,有利于光谱数据的对比分析。     

线性混合光谱模型高光谱压缩感知

高光谱压缩感知(HCS)对于解决机载或星载高光谱数据的存储与实时传输具有重要意义。目前,线性混合模型(LMM)已被成功应用于HCS;然而,由于光照条件、地形变化以及大气作用等的影响,所获取的地物光谱会发生扰动,从而限制了HCS重建质量的提高。在LMM基础上,通过引入光谱修正项来修正光谱扰动,提出了光谱扰动修正的LMM (SPC_LMM);在此基础上,进一步提出了基于SPC_LMM的HCS (HCS_SPC_LMM)方法。该方法在采样端仅对原始高光谱图像进行光谱维压缩采样,基于压缩采样数据,将SPC_LMM应用HCS的重建,利用交替方向乘子法(ADMM)分别估计SPC_LMM中各分量的最优值,以获得最优的高光谱图像重建质量。实验结果表明,HCS_SPC_LMM能够获得优于其他典型HCS方法的重建质量。     

海水背景下不同浓度的甲烷含量高光谱定量反演

在油气资源遥感探测中,通过烃渗漏引起的海表面甲烷气浓度异常来探测海底气藏是最直接的方法之一。为了更好地识别海表甲烷异常,提高遥感反演精度,对海表甲烷气含量进行定量光谱分析研究。设计室内甲烷波谱测试平台,获取海水背景下不同含量甲烷高光谱数据为数据,对光谱数据预处理及进行比值导数光谱法,并提取光谱吸收特征参数,对甲烷含量与光谱参数之间进行相关性分析,构建甲烷含量的反演模型。比值导数光谱法确实抑制了海水背景信息,突出了甲烷特征。1650—1664 nm和2180—2210 nm波段范围的光谱参数与甲烷含量相关性显著;其中,波谷、波深、面积、斜率与甲烷含量显著相关。基于2180—2210 nm波段范围建立的波谷、波深、面积、斜率四元回归方程y=-14.356 - 5931.796x₁ - 4325.081x₂+241.481x₃+7531.973x₄拟合效果最好,R²为0.9817;且在此波段范围内基于波深建立的单变量甲烷反演模型y = 2047.571x - 9.758,R²为0.9741,比基于其他变量所建立的反演模型效果要好。成功获取了和海水背景下甲烷含量线性相关显著的对应波段和吸收特征,可为利用多/高光谱遥感预测勘探海表面甲烷气浓度提供一定的理论和技术依据。     

基于光谱相关性的SVM高光谱遥感影像分类

根据高光谱遥感影像数据特点,首先利用光谱相关性进行特征选择,然后引进SVM进行高光谱遥感影像分析解译,最后利用AVIRIS影像进行试验,结果显示分类精度和时间比常规方法都有很大改善。     

基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法

提出了一种用于处理多/高光谱卫星数据的UPDM分析方法。研究结果证明,该方法应用于Land sat/TM(ETM+)、Terra/MODIS和ADEOS II/GLI等高光谱卫星传感器时,光谱重构均方根误差小于0.029,适用于研究高光谱卫星遥感数据。     

高光谱遥感技术在水环境监测中的应用研究

以黄土高原几类常见土壤为试验品,定量研究了不同泥土含量与水体光谱反射率的关系,探索了利用反射率反演水体深度的方法。文中还介绍了利用高光谱遥感技术分析水污染类型和强度的方法。最后以靖边县城的芦河为例,分析了高光谱遥感探测水污染程度的可行性。     

数字土地信息中属性数据的质量控制

提出了一种数字土地信息属性数据质量的检验、度量和分析的方法。首先给出了基于简单随机抽样和分层抽样的属性数据缺陷率度量数学模型,基于该统计模型,以某工业开发区的农村土地利用现状数据为例,探讨了土地利用属性数据的质量抽样方案、质量度量和质量分析的具体思路。     

高光谱遥感土壤有机质含量信息提取与分析

通过分析室外实测的土壤光谱与室内测定的土壤化学成分之间的关系,利用单相关分析和线性回归等统计学方法,结合光谱微分技术,建立了武汉地区土壤有机质含量预测模型。选取精度较高的反射率对数的一阶微分模型应用到Hyperion影像中,获得了研究区土壤有机质分类图。     

基于多孔径映射的高光谱异常检测算法

针对高光谱遥感异常检测中复杂背景与异常目标之间光谱特征相关性导致背景模型难以准确估计的问题,提出了一种基于多孔径映射的高光谱遥感异常检测算法。首先,不同于背景建模提取背景特征的方法,多孔径映射从不同角度提取数据特征,通过构建基集合表征高光谱数据的光谱特性,获得用于衡量统计差异的异常显著性指标。其次,为了实现对具有适中及低异常显著性像素的精细分析,本文基于模糊逻辑理论构建隶属度函数获得关于像素异常显著性的连续性属性标记,并将隶属度值作为权重,通过加权迭代过程实现多孔径映射的自适应收敛。最后,借鉴模糊逻辑理论中的去模糊机制,对多孔径检测结果进行融合,获得最终的检测结果。本文仿真试验采用高光谱遥感数据,从稳健性及对低显著度目标敏感性方面对算法进行验证。     

基于GIS的县级耕地质量等别年度更新评价中更新数据包提取

以勉县为例讲述了新一轮耕地质量等别年度更新评价工作中更新数据包的提取,此次工作是以2013年度为基期,结合以往的农用地分等工作经验,利用GIS空间分析技术,采用叠加法提取更新数据包,全面更新耕地质量等别。     

第二次全国土地调查中的数据质量控制

阐述了数据质量的好坏是土地调查数据库和管理系统建设成败的关键,对土地调查过程中有关数据质量的问题进行了分析,对数据质量控制方法进行了探讨。     

利用决策树工具的土地利用类型遥感识别方法研究

应用决策树的理论和方法,利用遥感数据及其他相关数据和资料进行土地利用信息分类。通过研究地物光谱统计特征,讨论了通过耕地指数等归一化地类指数来增强影像地类特征、结合DEM提取土地利用信息的决策树分支点的设计方法,较好地解决了水体和建筑阴影、道路等容易混淆区域的区分问题。     

一种基于参考数据的志愿者地理信息质量评价方法

志愿者地理信息数据大都依靠志愿者上传,数据质量未知,阻碍了志愿者地理信息的广泛应用,因此是志愿者地理信息首要解决的问题。本文分析了影响志愿者地理信息质量的相关因素和基于参考数据评价方法的相关研究成果,在此基础上提出了一种基于参考数据的志愿者地理信息质量评价方法,以最常见的数据完整性和数据精度作为质量评价的质量元素,详细论述了这两种质量元素的内涵。针对数据完整性评价,提出了与匹配相结合的几何数据完整性度量方法和基于属性项饱和度的属性数据完整性度量方法;针对几何数据精度评价,提出了基于变缓冲区的度量方法。然后给出了该评价方法的一般流程。最后,以深圳市Open Street Map数据为例,选取最新导航数据作为参考数据进行试验验证。实验结果表明,深圳市Open Street Map数据点要素完整性较差,但是线要素完整性与精度都非常高,可以作为基础地理信息的更新数据源。     

基于“房地合一”的多源地楼房数据整理及质量检查方法

为了解决由于“房、地”实行分开登记造成的房产档案归集分散、权属不清、利用不准、错误不断等问题,需要实现“房地合一”管理,而实现“房地合一”的关键就是进行地楼房数据整理。地楼房数据整理主要对多源数据整理,包括产权数据、保障房数据、直管房数据、地籍分幅图、测绘案件数据、二调数据等,整理方法包括地籍分幅图整理、产权数据整理、房产测绘数据整理、直管房和保障房数据整理、地楼房数据关联、数据库建设等。为了提高产权落地数据的准确性,保证数据的质量,对地楼房数据整理成果要进行质量检查,检查方法是先进行总体检查,然后进行细节检查。     

土地环境“天—地—生”要素时空数据的组织方法

结合土地环境演变的空间、时间和属性特征,以"天—地—生"要素框架为研究模式,进行土地环境影响要素时空数据组织方法研究。基于"天—地—生"模式的土地环境要素时空数据模型表达了土地环境天、地、生要素的时空逻辑关系,反映了影响土地环境演变的多维要素之间的多层次关联关系,并能减少数据访问的复杂度,又确保地理实体对象中影响要素间的有机耦合作用。     

土地利用现状图中数据缩编的质量控制分析

1∶50000土地利用现状图是土地利用研究的基础数据之一,编制土地利用现状图对制定河南省社会和经济中长期发展规划、土地利用总体规划和城乡规划,全面加强土地管理,促进全省经济发展起着非常重要的作用.本文结合1∶50000土地利用现状要素数据缩编工程质量检查工作实践,总结了质量检查的内容、技术要求及检查方法,提高了作业质量和效率.