遥感教学图像处理系统的设计及实现

介绍了用于遥感教学的微机遥感图像处理系统的设计,以及Ｃ＋＋语言的实现方法,为辅助遥感教学提供了一个比较好的途径。     

适用于机载三维遥感的动态GPS定位技术及其数据处理

机载三维遥感采用动态ＧＰＳ定位技术提供遥感器的空中精确位置,能快速高效获得遥感地学编码图像和ＤＥＭ,雇地中国自行研制、具有独创性的机载三维遥感影像制图系统中的动态ＧＰＳ定位技术特点和要求进行了分析。论述了应用三维遥感的ＧＳＰ定位数据处理和算流程。法     

遥感数字图像处理课程教学模式的构建

基于遥感数字图像处理课程的特点和教学目标,本文提出了探索模式、项目模式和近距接触模式3种教学模式。这些教学模式皆注重对科学精神、人文精神、团队意识、创新能力等意识和能力的培养。教学实践表明,这些教学模式可在传授知识和培养技能的同时,有效地提高学生的多种意识和能力。     

《遥感数字图像处理》课程实践教学改革与探索

近年来,随着我国高等教育改革以及遥感技术的发展,遥感专业实践教学面临新的挑战。《遥感数字图像处理》课程作为理论与实践紧密结合的遥感科学与技术专业学科基础课,其实践教学改革尤为重要。针对遥感科学与技术专业课程实践教学中存在的问题,从课程教学模式、教学方法、教学内容和考核方式等方面进行了改革与探索,取得了良好的教学效果,有效提升了学生的动手实践能力,加深了对理论内容的理解,并为遥感专业课程改革尤其是实践教学改革提供了参考。     

一种适用于多类别遥感图象分类的新方法——复合神经网络分类方法

该文提出一种由多层神经网络与自组织神经网络相结合进行类别遥感图象分类的复合神经网络分类方法。第１步半训练样本按其统计特征分成若干组，用不同级别的训练样本分别训练ＢＰ网络。第２步将这些训练好的ＢＰ网络并联构成有监督分类器，对遥感图象进行有监督分类。第３步用ＢＰ网络的分类结果对Ｋｏｈｏｎｅｎ网络进行自组织训练，用训练好的Ｋｏｈｏｎｅｎ网络构造无监督分类器，对遥感图象进行细分。通过对ＳＰＯＴ遥感图象的分     

适用于遥感分类的多邻域粗糙集加权特征提取方法

邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的邻域粗糙集对影像的光谱和纹理特征进行提取,求得不同邻域半径下的有效特征子集;然后统计所有邻域半径下各个特征出现的概率,将概率作为权重与特征进行加权得到最终地物特征。QucikBird影像上分类试验表明本文算法优于传统邻域粗糙集特征提取方法,分类总精度平均提高3.88%,Kappa系数平均提高5.16%。在GeoEye-1影像上的分类试验同样证明了本文方法的有效性。     

遥感图像中建筑物震害信息统计特征研究

讨论了建筑物震害遥感信息的形成机制,从遥感图像灰度特征和纹理特征两方面,提出了反映建筑物震害信息的特征参数。不同类型训练区的统计分析结果表明,灰度平均值、灰度标准差和灰度方差3种特征参数是建筑物震害识别和分级的良好指标,纹理逆差矩和纹理相关性可作为辅助参数.     

遥感图像可视化技术研究

图像处理可视化技术研究，有利于复杂的图像处理原理以图像或简要文字等易于理解的形式呈现给用户，文中采用面向对象式程序设计方法，使部分遥感图像类，各种功能模块的处理结果可视化手段进行表达。     

ARCENGINE结合MATLAB的遥感图像处理技术

基于Csharp与MATLAB混合编程的方法,实现了ARCENGINE与MATLAB的结合来处理遥感图像。分析介绍了调用MATLAB程序文件、创建C语言共享库和编译.NET组件3种Csharp与MATLAB混合编程的实现途径,并选用Csharp调用MATLAB编译的.NET组件的方法,把ARCENGINE与MATLAB结合,实现了ARCENGINE的遥感数据空间分析类库、数据操作组件与MATLAB图像处理工具箱的组合,扩展了Csharp开发环境下对遥感数据处理分析的类库和函数库,为遥感图像处理分析提供了更多便捷的方法。     

遥感专业《数字图像处理》课程教学探讨

《数字图像处理》是遥感科学与技术专业的一门专业必修课程。根据专业特性、课程体系和课程教学的要求,从课程教材和教学内容、方法和手段、实践教学等方面介绍了在遥感科学与技术专业开设《数字图像处理》课程的教学实践,并指出了进一步加强数字图像处理教学努力的方向。     

微机遥感图像应用处理系统

本文详细介绍了我们研制的微机遥感图像应用处理系统。它的硬件部分以四台微机为主,采用分布式联接,组成四个子系统,可供1—4人同时操作,能方便地输入输出多种数据和图像。该系统的软件部分,由对应硬件子系统的四个软件包组成,即磁带机数据采集软件包,图像显示软件包,专题制图软件包及遥感应用处理软件包。作为重点的第四部分软件,是在遥感应用工作者的经验和工作方法的基础上设计的,它收集和综合了各种实用处理方法,比通用的图像处理软件包更具有遥感应用的特色。     

遥感影像遗传算法增强处理

遗传算法作为一种智能优化算法,已广泛应用许多学科及工程领域.本文提出了利用遗传算法对遥感影像增强进行空域操作,设计中构造了一种简单且规一化亮度变换函数,并设计遗传算法实现影像的自适应增强.实验结果表明,该算法处理后质量比传统算法要好.     

利用PixelGrid系统处理多源遥感影像方法研究

随着科学技术的快速发展,人们对于高性能计算技术的需求日益迫切,大规模数据并行处理的集群式系统实现技术开始逐步成熟。我国已对该项技术进行了深入研究,并将其应用到遥感影像处理技术当中,形成了集群式数字摄影测量系统Pixel Grid。相对于传统的摄影测量及遥感影像处理过程,集群式系统整合资源、集成技术,大大提高了数字摄影测量以及遥感影像数据处理乃至空间信息提取的处理效率。这也是目前遥感影像处理技术发展的重要方向之一。     

交互式遥感影像分割算法研究

目的 针对传统算法过于强调机器推理等弱点,将基于元胞自动机分割图像的思想移植到GIS平台上,作为解决遥感影像分割问题的一种新思路,实现了基于元胞自动机的遥感影像分割算法。这一分割方法将人的判断融入分割过程中,有着很强的灵活性。     

基于CUDA的高效并行遥感影像处理

近年来,随着空间遥感技术的发展,使得遥感影像数据呈几何级数增长,遥感影像的处理面临数据量大、密集度高、计算复杂度高和运算量大等问题。在分析最新GPU（图形处理单元）的并行架构和统一计算设备架构（CUDA）灵活的可编程性的基础上,提出了一种基于CUDA的遥感影像的高效处理方法,以遥感影像处理中常用的快速傅里叶变换、边缘检...     

关于遥感影像处理智能系统的若干问题

当前,研究开发遥感影像处理智能系统已经是一项紧迫的任务。讨论研究了这类系统的几个重要的问题。这一系统应以影像分割形成的像斑作为分析处理的对象,为此,需要采取多尺度分割方法。针对每一地物类别选择最佳尺度或尺度组合,而不是对所有地物类别采用统一的所谓最佳尺度。系统应以地域性地物分布为其特点构建知识库,而不是要求所谓的通用性。采用地物分布语义网的方式,在其节点上建立起与相应地物类型相关的数据、算法的联系,包括影像特征选择、算法选择,并在此基础上讨论了有关数据库、算法库、知识库的问题以及人机协同问题。     

基于Wold特征的遥感图像的分割

马尔可夫随机场模型是一种较好的纹理模型，但由于它是一个低阶的纯随机模型，因此用于图像分割时，区分相近纹理的能力仍然有限。将结合2维Wold分解技术来对遥感图像进行分割，通过调整不同性质谱分量的比例关系，放大相近谱峰值之间的差别，从而有利于Harmonic滤波器的信号选取，改善低阶马尔可夫分割场模型不能刻画结构性纹理的缺点。实验方法对城区目标进行提取，结果表明该方法的有效性优于纯Markov随机场所采取的分割方法。     

基于ERDAS IMAGINE操作平台的遥感图像处理

随着遥感技术的日益发展,对所获取的海量数据的处理要求也越来越高。因此,本文以ERDAS IMAGINE系统为操作平台,对遥感图像的几何校正、图像融合和监督分类做了详细的介绍。     

利用流水线技术的遥感影像并行处理

针对现有的OpenMP和直接的线程并行法难以对遥感影像处理链进行加速的问题,引入流水线概念对复杂的功能链进行并行加速,提出了基于流水线技术的遥感影像并行处理方法。影像处理实验验证了流水线在遥感影像多级连续处理方面的优势。     

基于MPI的海量遥感影像并行处理技术探析

有效处理海量遥感影像数据,是解决遥感产品生产系统的大规模复杂应用的关键。针对目前通用的顺序处理已不能满足海量数据运算要求的问题,基于MPI并行处理开发环境,采用分级、分块的金字塔技术来对遥感影像数据做预处理,进而进行海量遥感影像切片、分块计算、并行处理和影像合成,有效地提高了海量遥感影像数据的运算速度,为海量遥感影像并行处理提供实践依据。