夜间陆地辐射雾的遥感时序数据检测

针对目前单时相遥感夜间陆地辐射雾检测不能有效分离雾和地表、低云的问题,利用日本第2代多功能卫星数据的高时间分辨率特性,提出了基于时序特征和支持向量机的夜间陆地辐射雾检测模型。该模型首先在单时相夜间陆地辐射雾检测基础上,使用第1和第4波段亮温差时序曲线构造的亮温差累积特征将夜间地表与陆地辐射雾和低云分离,然后利用第1波段亮温时序曲线构造的亮温变化累积特征、斜率匹配特征和频域奇异性特征,结合支持向量机进行夜间雾和低云的分类,从而实现基于时序数据的夜间陆地辐射雾检测。对两期遥感时序数据进行实验发现,与单时相夜间陆地辐射雾检测相比,利用时序数据的方法较好地提高了夜间陆地辐射雾的检测精度。     

小波变换在遥感图像数据融合中的应用

用小波变换实现了一种新的遥感图像数据融合方法 ,该方法采用梯度算法对不同尺度子带数据进行融合 ,用加权法对基带数据进行融合。给出了 SAR图像与 TM图像的融合结果的定性评价 ,并用熵及平均梯度进行了定量评价     

利用高分辨率光学遥感图像检测震害损毁建筑物

地震发生后,利用高分辨率遥感图像进行建筑物损毁检测,有利于快速评估灾害损失。在分析损毁建筑物梯度分布的基础上,提出了一种利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法。首先用Prewitt算子提取图像梯度信息;然后对梯度图像进行局部空间统计,统计各建筑物屋顶内部梯度的空间相关性,得到初步损毁检测结果;最后,在先验知识的指导下进行极小值分析和阴影检测,进一步修正建筑物损毁检测结果。分别以玉树地震后的Quickbird卫星遥感图像和盈江地震后的光学航空图像为例进行实验,结果表明,利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法效果优于传统损毁检测方法,总体精度达到80%以上,能够有效检测损毁建筑物。     

多源遥感影像融合

遥感影像融合能富集同一地区不同数据源的信息大跨度波谱特性影像数据的融合,提供了有关各单个传感器的互补信息,使分类更精确;大跨度空间分辨力影 融合,有利于改善２多光谱影像的度,增强特征提取和目视判读能力,能有效地用于变化监测。     

一种利用Mask R-CNN的遥感影像与矢量数据配准方法

遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN(region-based convolutional neural network)的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点;然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明,所提方法鲁棒性强、精度高。     

高分数据在造山带复理石岩性及构造中的应用

运用WorldView-2全像素融合图像,在三叠纪巴颜喀拉山群复理石地层分布的新疆西昆仑地区,进行岩层及细微构造的判读,可区分出大量岩性单元。在南北向应力挤压作用下,巴颜喀拉山岩群的中上部构造层发生了弹塑性纵弯曲变形,并以复式紧闭倾竖褶皱的形式表现出来,形成大量平行轴线、轴面,这一地质现象在高分遥感影像上清晰显示。不通过影像的俯视观察,很难在地面调查中掌握其地层真实厚度,一般会使地层剖面测量厚度呈几何级尺度放大,并通过实验佐证了高分遥感地质调查结果。可以看出,复理石岩层的厚度受各种构造样式控制,可通过高分数据进行详细调查。     

一种遥感影像机场ROI检测方法

提出了一种卫星遥感影像中机场兴趣区(ROI)检测的方法.该方法采用由上而下的知识驱动策略,以机场知识库为基础,根据遥感影像中机场ROI检测的原则,有针对性地选择和组织影像处理的成熟算法提取影像中的感兴趣特征;并将其与机场知识模型进行多层次的推理和判断,最终确定机场ROI影像位置并输出结果.实验表明,基于知识的机场ROI检测方法在提高检测速度,增强可靠性方面具有一定的优势,并能够有效地降低大幅面遥感影像的处理难度.     

使用量子优化算法进行高光谱遥感影像处理综述

高光谱遥感技术从20世纪80年代出现以来,已迅速成为对地观测的重要组成部分,其影像信息提取是地物信息提取的主要数据来源。高光谱遥感影像除提供地物的空间信息之外,其成百上千个波段携带的光谱信息所提供的光谱诊断能力可以对地物目标进行精细化解译,大大增强了对地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感影像丰富的光谱信息对地物目标进行精细化解译成为近年来遥感领域的研究热点。对基于量子优化算法的高光谱遥感影像处理方法进行阐述,介绍了量子优化算法的发展与技术,并概括了其在高光谱遥感影像中的应用,并对量子优化算法在高光谱遥感影像处理中的应用发展提出建议和展望。     

基于ENVI的高分辨率遥感图像应用试验研究

介绍了高分辨率遥感图像用于城市土地利用信息提取的主要过程,应用ENVI软件作为试验研究平台对试验区进行了遥感图像分类处理。试验表明,遥感技术是进行城市土地利用信息提取的有效手段之一,针对遥感图像中出现的水体和建筑混杂的现象,提出了应用监督分类与矢量操作相结合的处理方法,可得到较好的分类结果。     

基于光谱信息的遥感图像空间域自适应滤波

遥感图像往往由于内外因素的干扰含有各种噪声 ,为提高图像质量人们对其进行滤波。常规的滤波方式完全基于图像空间域 ,在消除异常点使图像平滑的同时使边界变得不清楚从而使图像模糊 ;或者正相反 ,在边缘信息得到增强时也放大了图像噪声而使图像变得粗糙。该文的自适应滤波方法充分利用多光谱和高光谱遥感图像的光谱维信息 ,滤波时不仅要使均匀的地块得到平滑 ,而且要使地块间的边缘、局部的异常点、线仍然得到保存、在光滑的同时尽量保持原有的数值特征     

Feature Extraction in Remote Sensing High-Dimensional Image Data

High-dimensional image data open new possibilities in remote sensing digital image classification, particularly when dealing with classes that are spectrally very similar. The main problem refers to the estimation of a large number of classifier's parameters. One possible solution to this problem consists in reducing the dimensionality of the original data without a significant loss of information. In this letter, a new approach to reduce data dimensionality is proposed. In the proposed methodology, each pixel's curve of spectral response is initially segmented, and the digital numbers (DNs) at each segment are replaced by a smaller number of statistics. In this letter, the proposed statistics are the mean and variance of the segment's DNs, which are supposed to carry information about the segment's position and shape, respectively. Tests were performed by using Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer hyperspectral image data. The experiments have shown that this methodology is capable of providing very acceptable results, in addition of being computationally efficient     

黄河口遥感图像光谱混合分解

探讨了用逻辑斯蒂法进行光谱混合分解的新技术,采用黄河口TM图像进行了分析。结果证明,它不仅能给出分类结果图像,而且能产生组成像元各地类的丰度图像,说明分类图像是在某种置信度下的结果。     

高分辨率影像城市绿地快速提取技术与应用

高分辨率遥感影像是城市绿地信息快速提取的主要数据源 ,文中以多尺度影像分割与面向对象影像分析方法为主要技术 ,利用样本多边形对象的成员函数建立训练区 ,自动提取大庆市城市绿地覆盖信息 ,达到清查城市绿地的目的。该方法信息获取周期短、精度高、成本低 ,实现了城市绿地信息精确获取与快速更新。     

多源遥感图像融合的数据对象选择

多源遥感图像融合处理能够综合利用来自多种传感器的遥感图像,获得关于同一目标/场景的更为准确、全面和可靠的描述。针对不同的应用目的、图像融合算法和传感器特性,遥感图像融合的数据对象选择有所不同。分析影响遥感图像融合数据对象选择的这三个方面主要因素,总结一些以往成功的多源遥感图像融合中数据对象的组合模式,给出具体的传感器组合应用实例。     

Apriori算法在遥感影像数据挖掘中的应用

近年来,遥感影像在数据挖掘中的应用越来越广泛.本文结合一个简单的实例将Apriori算法应用于遥感影像数据挖掘中,为相关的决策提供参考.     

高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据融合研究

使用像素级融合常见算法及Curvelet变换与Contourlet变换方法对Hyperion数据与SPOT进行融合实验,并提取了融合后典型地物光谱曲线。使用光谱角方法评价高光谱遥感影像融合后的光谱信息保持情况。实验结果表明,Curvelet与Contourlet变换具有较好的光谱保持效果。     

应用于遥感图像分割的原型提取谱聚类集成算法

针对遥感图像数据量大、类别归属复杂的特点,提出了一种用于遥感图像分割的原型提取谱聚类算法。该算法首先采用广义模糊c-均值聚类算法对遥感图像进行过分割,将得到的聚类中心作为每个分割区域的代表点;然后,通过构造代表点之间的相似性矩阵,利用谱图划分方法对代表点进行聚类;最后,根据代表点的聚类结果对图像像素点进行重新归类来获得遥感图像的最终分割结果。此算法涉及到3个参数,为了克服算法对于参数的敏感性和内在的随机性,进一步引入集成策略,给出了原型提取谱聚类的集成算法。     

成像光谱数据在城市遥感中的应用研究

采用高空间分辨率的航片与高光谱数据对城市进行遥感研究。利用高空间分辨率数据丰富的空间信息,以及高光谱分辨率数据丰富的光谱信息,提出了基于图像边缘检测和光谱分析的新型高光谱遥感图像分类方法,对城市地物覆盖以图斑为单位进行分类。从而证明对复杂的城市环境进行遥感研究,这种方法是有效的。     

运用SI-Harris算子提取遥感图像点特征

推导了SI-Harris算子(尺度不变Harris算子)的理论公式,并将其应用于遥感图像的点特征提取。重点对Harris算子与SI-Harris算子在不同空间分辨率遥感图像上的点特征提取进行实验比较,利用"重复率"指标对实验结果进行定量评价。实验表明:SI-Harris算子"重复率"较Harris算子有明显提升,可用于不同空间分辨率遥感图像的点特征提取,进而可服务于不同空间分辨率遥感图像的匹配。