Information operator approach and iterative regularization methods for atmospheric remote sensing

In this study, we present the main features of the information operator approach for solving linear inverse problems arising in atmospheric remote sensing. This method is superior to the stochastic version of the Tikhonov regularization (or the optimal estimation method) due to its capability to filter out the noise-dominated components of the solution generated by an inappropriate choice of the regularization parameter. We extend this approach to iterative methods for nonlinear ill-posed problems and derive the truncated versions of the Gauss-Newton and Levenberg-Marquardt methods. Although the paper mostly focuses on discussing the mathematical details of the inverse method, retrieval results have been provided, which exemplify the performances of the methods. These results correspond to the NO₂ retrieval from SCIAMACHY limb scatter measurements and have been obtained by using the retrieval processors developed at the German Aerospace Center Oberpfaffenhofen and Institute of Environmental Physics of the University of Bremen.     

利用无人机搭载的多光谱相机直接测定地表反射率的新方法

目前,无人机获取的多光谱遥感数据已被广泛应用于农业、林业、环境等领域的定量监测中.然而,现有的将多光谱遥感数据转换为地表反射率的方法,仍然存在一定的缺陷,如需要依赖地面参考板、无法适应光照条件变化、得到的结果不准确等,从而影响了多光谱遥感数据定量化应用的效果.为了解决该问题,提出了一种可以利用无人机搭载的多光谱相机,直...     

光流动态纹理在土地利用/覆盖变化检测研究中的应用

建议了一种基于光流动态纹理（optical flow dynamic texture）的高分辨率遥感影像变化检测新方法,用一种运动的关系描述地物变化,能够在多时相高分辨率遥感影像中自动获取土地利用和土地覆盖的变化信息。利用光流理论从原理上描述了地物渐变的过程,突破了以往遥感变化检测方法中认为地物发生突变的假设。该方法的流程简单,易于在目前的土地管理、城市规划等需要发现用地变化的系统和软件中使用。该方法考虑到了多时相遥感影像间的时间维度特征,为遥感变化检测提供了更加丰富的信息,进而改善了变化检测方法主要依赖空间维度信息的现状。以光流动态纹理作为变化的基本体现,结合光谱信息共同用于高分辨率遥感影像的支持向量机分类后变化检测,方法顾及了遥感影像时间维度的纹理,相较大多数空间纹理其数据量较小;纹理计算仅需设定一个参数,自动程度较高;可缓解行业中大量人工解译的现状。通过利用中国大庆市杜尔伯特蒙古自治县2011年和2012年QuickBird影像对该方法的有效性进行了评价。深入分析了不同的光流平滑系数α对该方法的影响,以及对地物变化描述效果的影响。实验结果显示,该方法效果理想,总体精度达到87.29%、Kappa系数达到0.850 7,其精度优于单纯利用光谱信息的分类后变化检测方法。     

遥感数据在农业旱情监测中的应用研究进展

在全球变暖的背景下,农业干旱频发不仅严重影响区域粮食安全和生态安全,同时还威胁社会经济稳定和可持续发展。农业旱情遥感监测是预防农业旱灾发生发展的重要途径,可以为科学制定旱灾风险管理措施提供有力支撑。因此,厘清农业旱情遥感监测研究进展对于今后更好地开展农业旱情监测及预警研究以及进一步促进社会经济的可持续发展具有重要的现实意义。基于此,系统梳理了当前遥感数据在农业旱情监测中的应用研究进展。针对不同的农业旱情评价对象,将旱情监测指标分为降水监测指标、土壤含水量监测指标和作物需水监测指标,并对不同指标涉及的遥感数据源和评价方法进行了归纳和总结。重点针对农业旱情监测涉及的最主要的两种典型地物（土壤和植被）的光谱特性差异和对水分变化的敏感波段不同,系统总结了微波遥感监测法,可见光、近红外与热红外遥感监测法和高光谱遥感监测法用于农业典型地物旱情监测的近今进展,并探讨了未来农业旱情遥感监测研究的主要发展方向,以期为今后更好地开展农业旱情预警和调控管理工作提供参考。     

惠更斯次波法在遥感图像去云和云影中的应用

针对在遥感图像中有云和云影的区域无法获取信息的情况，提出一种对遥感图像局域增强的新方法，即采用惠更斯次波法寻找遥感图像中有云覆盖的区域和有云阴影的区域，进而采用邻域平均法，将有云覆盖的区域和云阴影区域与大尺寸的平滑卷积核进行卷积得到具有较宽的渐变边缘，再对原图像中有云覆盖的区域和云阴影区域的亮度进行补偿，从而获得原图中被云覆盖的区域和云阴影区域的信息。这种半自动提取地物的方法，对在有云和有云影的遥感图像中提取地物信息具有辅助作用。     

基于MSE模型的高分辨率遥感图像变化检测

目前,传统高光谱分辨率遥感图像变化检测方法大多基于单一特征信息进行处理,没有综合影像所有特征信息,难以检测出完整的变化信息。为此,提出了一种基于多特征流形嵌入模型（multiview spectral embedding, MSE）的高分辨遥感图像变化检测方法,利用该模型对图像特征变化信息向量中所有的变化信息进行融合,获得完整的检测结果。实验结果表明,本文方法的检测精度好于传统的变化检测方法,并且稳定性良好。     

A unifying theoretical and algorithmic framework for least squares methods of estimation in diffusion tensor imaging

A unifying theoretical and algorithmic framework for diffusion tensor estimation is presented. Theoretical connections among the least squares (LS) methods, (linear least squares (LLS), weighted linear least squares (WLLS), nonlinear least squares (NLS) and their constrained counterparts), are established through their respective objective functions, and higher order derivatives of these objective functions, i.e., Hessian matrices. These theoretical connections provide new insights in designing efficient algorithms for NLS and constrained NLS (CNLS) estimation. Here, we propose novel algorithms of full Newton-type for the NLS and CNLS estimations, which are evaluated with Monte Carlo simulations and compared with the commonly used Levenberg-Marquardt method. The proposed methods have a lower percent of relative error in estimating the trace and lower reduced chi2 value than those of the Levenberg-Marquardt method. These results also demonstrate that the accuracy of an estimate, particularly in a nonlinear estimation problem, is greatly affected by the Hessian matrix. In other words, the accuracy of a nonlinear estimation is algorithm-dependent. Further, this study shows that the noise variance in diffusion weighted signals is orientation dependent when signal-to-noise ratio (SNR) is low (相似文献   

基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法研究

针对遥感图像在频率域中的表征,提出了一种基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法。该方法首先利用傅里叶变换,将遥感图像从空域转变到频率域;然后利用频谱能量楔状采样和谐波叠置等手段,将不同频谱能量所表征的目标特征信息分解到不同的高、低频段中,由此获取对应目标特征在频率域中的探测标志;最后结合在频谱能量上具有方向和频带选择性的匹配Gabor滤波器,实现了居民楼地物目标的有效探测。试验结果表明,文章所提出的方法能够较好地探测遥感图像的目标信息,并且具有特定方向上目标检测的能力。     

特征增强SSD算法及其在遥感目标检测中的应用

为了提高对复杂场景下多尺度遥感目标的检测精度,提出了基于多尺度单发射击检测(SSD)的特征增强目标检测算法.首先对SSD的金字塔特征层中的浅层网络设计浅层特征增强模块,以提高浅层网络对小目标物体的特征提取能力;然后设计深层特征融合模块,替换SSD金字塔特征层中的深层网络,提高深层网络的特征提取能力;最后将提取的图像特征与不同纵横比的候选框进行匹配以执行不同尺度遥感图像目标检测与定位.在光学遥感图像数据集上的实验结果表明,该算法能够适应不同背景下的遥感目标检测,有效地提高了复杂场景下的遥感目标的检测精度.此外,在拓展实验中,文中算法对图像中的模糊目标的检测效果也优于SSD.     

推扫式航空遥感器像面调焦机构设计

为了提高航空遥感器的地面分辨率,改善图像清晰度,本文分析了遥感器离焦原因,根据推扫式航空遥感器光学系统的特点和结构形式,设计了一种使用凸轮和直线导轨的调焦机构来补偿CCD感光面的离焦量。设计中采用偏心的内、外曲线凸轮,以保证CCD探测器的位置稳定性。对机构的误差分析和精度实验表明:该调焦机构的误差不大于遥感器的半焦深0.04 mm,满足使用要求。提出的像面调焦方法适用于装机空间小,焦距较短的遥感器。     

功率谱在高分辨率遥感相机检调焦中的应用

检调焦是高分辨力遥感相机得到高质量图像的关键技术之一。线阵CCD遥感相机在推扫过程中地面景物不断变化,而一般的图像清晰度评价函数只能在相同的图像内容下作比较来判断系统是否合焦。在介绍了遥感相机离焦原因及常用检调焦方法的基础上,用遥感图像验证了图像的功率谱对自然景物具有一定的不变性,分析了将其用于相机检调焦的可行性。实验表明,在系统合焦时,不同图像的功率谱值基本相同;而系统离焦时,功率谱值随着离焦程度的增加而逐渐减小,以此提出了以两幅不同图像功率谱的比值作为CCD遥感相机调焦的评价函数。     

Picard iteration methods for a spherical atmosphere

Several methods for solving the radiative transfer equation in a spherical atmosphere are presented. These methods include the long characteristic Picard iteration, and the conventional and the accelerated short characteristic Picard iteration. Approximate methods as for instance the Picard iteration methods with open boundaries are also discussed. The analysis is focussed on the computational efficiency and accuracy of the proposed method and their applicability to atmospheric remote sensing.     

Recovering of images degraded by atmosphere

Remote sensing images are seriously degraded by multiple scattering and bad weather. Through the analysis of the radiative transfer procedure in atmosphere, an image atmospheric degradation model considering the influence of atmospheric absorption multiple scattering and non-uniform distribution is proposed in this paper. Based on the proposed model, a novel recovering method is presented to eliminate atmospheric degradation. Mean-shift image segmentation and block-wise deconvolution are used to reduce time cost, retaining a good result. The recovering results indicate that the proposed method can significantly remove atmospheric degradation and effectively improve contrast compared with other removal methods. The results also illustrate that our method is suitable for various degraded remote sensing, including images with large field of view (FOV), images taken in side-glance situations, image degraded by atmospheric non-uniform distribution and images with various forms of clouds.     

改进YOLOv4的铁路沿线遥感影像地物检测方法

近年来,高分遥感影像技术的快速发展为铁路沿线地物检测提供了一种重要技术手段。基于回归的一阶段目标检测方法YOLOv4具有检测精度高、速度快等优点,但用于遥感影像检测时仍然存在部分细节特征信息丢失导致的小目标漏检,以及进行大面积地物检测时效率低的问题。为此,提出改进YOLOv4网络模型对遥感影像铁路沿线地物进行检测。首先,设计由卷积、批量归一化和Mish激活函数组成的CBM(convolution batch normalization mish)模块,并采用DCBM(double CBM)模块作为密集连接网络(DenseNet)的传输层用于YOLOv4网络特征提取以实现地物特征传递和信息重用,增强小目标地物的检测能力,降低漏检率;然后针对YOLOv4在大面积检测时效率不高和模型参数空间较大的缺陷,将压缩激励SE(squeeze excitation)通道注意机制用于骨干网中跨阶段局部单元(cross stage partial, CSP)的每个残差单元之后,减少SE注意模块的重复调用次数,使其能够在提高网络性能的同时降低模型参数量从而提高检测效率;最后,针对长条形状的铁路目标提取困难问题,在网络结果输出之前引入改进的通道空间注意力机制ICBAM(improved convolutional block attention module) 保留原始特征信息,解决铁路目标特征提取能力差的问题,提高铁路中大尺度目标的检测效率。为验证所提方法的有效性,选取2 048张分辨率为1 920×1 080的某段铁路沿线遥感影像地物样本数据,将其中的铁路、房屋、楼宇建筑、农田和水池作为检测目标进行实验,并与当前流行的目标检测方法进行对比。结果表明,改进方法不仅增强了对小目标地物的检测能力,提高了地物检测精度和速度,而且提高了大尺度目标的检测效率。与YOLOv4算法相比,mAP提高了2.11%,准确率提高了2.93%,召回率提高了3.79%,模型大小减少了8.53%。所提方法为当前应用高速铁路沿线遥感影像地物快速精准检测提供了有效方法。     

基于多尺度区域粒度分析的遥感图像分割

针对高分辨率遥感图像中不同地物具有粒度差异的特点,提出了一种多尺度区域粒度分析的图像分割方法。该方法首先使用均值漂移得到图像各尺度上的初始过分割区域,然后通过考虑区域大小和区域间上下文关系进行粒度分析,最后利用马尔科夫随机场模型对图像的粒度信息和光谱信息进行建模,得到分割结果。用平朔地区SPOT5和泰州航拍等遥感图像进行了实验,并与若干考虑光谱特征的分割方法进行了对比,结果表明提出的方法能有效地提高分割精度。     

基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取

针对布里渊光时域反射光纤传感系统散射谱的高精度特征提取的要求,提出了一种基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取算法。不仅利用了广义回归神经网络在逼近能力、学习速度、模型的泛化等方面具有的优势,而且采用搜索能力较强的自适应变异果蝇优化算法进一步增强了神经网络的学习能力,从而提高了布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。在布里渊散射谱中心频率为11.213 GHz,线宽为40～50,30～60和20～70 MHz的散射谱白噪声实验模型中,将新算法分别与基于有限元分析的Levenberg-Marquardt拟合法、粒子群优化和拉凡格式混合拟合法、最小二乘法进行预测比较,新算法获得的最大拟合频移误差为0.4 MHz,平均拟合度为0.991 2,均方根误差为0.024 1。仿真结果表明所提出的算法拟合度较好,绝对误差小。因此,将此算法用于基于布里渊光时域反射的分布式光纤传感系统,可有效提高布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。     

基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究

随着传感器技术、数据通讯技术的飞速发展,利用各种机载和星载传感器,己经获取到各种不同的海量遥感影像数据。巨大的数据量带来了数据存储和管理的问题,如何实现从海量影像数据中检索出我们所需要的信息显得十分迫切。影像检索最早由Chang于1980年提出,是对传统信息检索的扩展。针对海量遥感影像高效检索的需求和高光谱遥感影像波段数目多的特点,分析了影像检索中的影像距离函数和相似性度量问题,基于经典的曲线简化Douglas-Peucke算法(简称DP算法)提取光谱曲线的形态特征,利用“提取特征”的思想,提出了基于DP算法的光谱曲线和影像检索(简称DPSR)方法,将光谱形态特征应用于影像检索当中。DPSR利用光谱曲线上的特征点,减小了计算量,实现了有效地匹配和检索,适合高光谱遥感影像的光谱检索。文章选择了OMISI高光谱数据的四种易混分地类进行了相似性度量的对比实验。通过与常规的分析方法光谱角匹配(SAM)、光谱信息散度(SID)的对比可以看到,DPSR在较少计算量的情况下能保持较高的计算精度,提供了一种新的影像光谱高效检索方法。此外,文章还提出了尚待进一步研究的问题。     

受石油污染的农田土和湿地土的偏振光谱特征对比

遥感技术依据传感器所接收到的探测目标所反射或主动向外发射的电磁波特征进行地表物体的识别和研究，是一种重要的对地观测手段，其中光学遥感和热红外遥感是常用的遥感技术手段。偏振是一种常见的光学现象，在商业和科技领域有着广泛应用。经过数十年的发展，偏振光遥感已成为近年来受到广泛关注和应用的对地观测手段。传统的光学遥感依赖光强信息对地物进行探测和识别，所得的地物识别和信息提取结果往往不够全面，而利用偏振光信息可以弥补传统光学遥感方法的不足之处，人们可以从地物的偏振信息中得到其更重要的性质和特征。土壤是一种复杂的自然地理综合体，在生态系统中发挥着重要作用，因此土壤遥感能够在环境监测和污染治理方面发挥重要作用。在实验室条件下，洁净干燥土壤本身的光谱反射率没有明显的吸收谷和反射峰，而在自然条件下土壤的光谱特性与含水量、表面粗糙程度和有机质含量等因素有关。近年来许多研究发现，石油对土壤偏振光谱特性的影响十分显著，尤其在可见光-近红外波段，石油的偏振光谱响应十分明显，因此可以利用该现象并运用遥感技术大范围多时相地探测地表被石油污染的情况。许多研究发现石油的浓度和种类等因素能够影响土壤的偏振光谱特征，进一步地，可以猜想石油对不同类型的土壤可能会有不同的探测影响效果。故在吉林油田的镇赉石油厂实地采集受到石油污染的农田土和湿地土，通过多角度偏振光谱测量并结合定性和定量的分析对比两种土壤样本的偏振光谱特征，分析石油对两种土壤类型的影响。实验结果表明，因含水量和土壤结构的差异，以及土壤颗粒间石油成分的存在使得两种土壤样本的偏振光谱特征有着显著差异，并且导致了二者偏振反射率的实验测量值与运用理论模型计算出的预测值存在明显的偏移。     

基于Retinex彩色图像增强及其闭合区域提取的研究

提出了一种基于Retinex和闭合边缘提取的新方法.这一方法对于彩色遥感图像中存在的阴影区域得到了增强.首先将彩色遥感图像利用小尺度Retinex进行增强,再利用边缘检测的结果,编制程序提取原图像中阴影的区域,将用小尺度Retinex增强的图像中相应的像素替代原图像中阴影的区域.在实施闭合边缘提取过程中,提出了真断点与准断点判别法、“蝌蚪”状尾巴回退消除法等,确保所需要的闭合区域的提取.这一方法对于遥感图像中地物的半自动提取方面有着重要意义.     

基于特征结构相似度的遥感影像融合质量评价指标

在分析现有影像融合评价指标的基础上,根据人眼视觉特性,提出一种基于特征结构相似度的遥感影像融合评价指标.首先从原始影像和融合影像中提取空间特征和光谱特征,然后综合计算空间特征和光谱特征的结构相似度作为评价指标,达到评价影像质量的目的.通过对多种传感器获取的遥感影像进行融合实验,结果表明该客观评价方法与主观评价结果一致,...