铁帽的遥感影像信息提取及其在遥感找矿中的意义

本文就铁帽这一重要找矿标志所包含的矿化信息在遥感影像上的反进行了研究,通过对其地质特征及波谱特征的综合分析,进而选择合理的影像信息提取方法,以铁帽展布形态、空间展布特征,以达到指导找矿之目的。     

遥感影像信息提取技术的研究与实现

随着遥感技术的发展和遥感应用的深入,遥感影像信息提取方法的研究成为关注的焦点.一般来说遥感影像信息提取包括分类、识别和特征提取.文中主要研究利用MATLAB实现影像中的光谱特征和纹理特征的提取和分类,并结合ERDAS软件对影像进行预处理和分类后处理以及精度评定,最终从精度评定结果来看,两种特征分类的总体精度较高,另外,图像的结构信息有助于提高遥感影像信息提取的精度.     

ALOS影像提升小波融合的土地覆被分类研究

根据提升小波变换原理,结合小波变换和色调、强度、饱和度变换(IHS变换)融合方法的优点,提出了提升小波变换影像融合模型,用于提高遥感影像土地利用/土地覆被基础信息解译精度.采用对比分析方法,以长江口北岸的日本先进陆地观测卫星(ALOS)影像融合为例,综合影像主客观综合评价和影像分类Kappa系数值,将提升小波融合方法与传统融合方法进行对比分析研究.结果表明:提升小波融合模型优于传统融合方法,该模型在提高影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像光谱信息,从而有效地提高了遥感影像解译土地利用/土地覆被基础信息的精度.     

ALOS全色与多光谱影像融合方法的比较研究

以浙江省德清县ALOS影像为基础数据,探讨了利用乘积法、高通滤波法、小波变换、HIS变换、Brovey变换、PCA变换、Gram-Schmidt变换等七种影像融合方法,对ALOS全色与多光谱影像进行融合,对各方法的融合结果进行了定性和定量分析.实验结果表明,Gram-Schmidt变换在保持多光谱影像光谱信息的同时,显著提高了融合影像的空间分辨率,是最适合ALOS全色与多光谱影像的融合方法,为ALOS影像应用提供了参考.     

基于植被指数的绿地信息提取的比较

运用遥感图像处理系统(ENVI)对快鸟(Quickbird)高分辨率遥感影像进行预处理,利用归一化差值植被指数(ND VI)、归一化差异绿度指数(NDGI)、土壤调节植被指数(SAVI)和修正土壤调节植被指数(MSAVI)对南京市鼓楼区进行了绿地信息提取,通过 Matlab软件比较了其灰度图像、直方图和二值图像,并分析其方差,在C语言的平台上进行了精度评定.实验结果表明:在该研究区中, SAVI、NDVI的绿地提取能力较好;ND GI、MSAVI出现了明显的漏分、错分情况,但 MSAVI在建筑物、植被边缘提取上表现出相对的优越性.     

一种基于像元和面向对象的库塘信息提取方法

多尺度分割方法占用系统资源多、耗时长,并且传统面向对象的分类方法是基于全景影像和已分割好的对象进行分类的,其分类结果需要人工加以完善.针对上述问题,提出一种基于像元和面向对象相结合的高分辨率影像信息提取方法.该方法利用原始QuickBird卫星影像创建一个低分辨率影像的子工程进行对象的粗糙分类,并逐个深入分析对象区域.在此基础上,将提取出来的对象轮廓进行规范化处理.最后用大面积区域的影像进行了库塘提取实验,结果表明,该方法不仅提高了信息提取的效率,而且提取的总体效果较好.     

基于MASK算法的遥感影像匀光处理研究

针对现有的MASK匀光算法不足现象,提出一种针对MASK结果影像的梯度拉伸算法,实验证明:与2%线性拉伸和对比度参数拉伸相对比,该算法在解决遥感影像亮度分布不均匀问题的同时,保障影像的清晰度,增强细节反差,达到很好的匀光效果。     

基于VGI的土地覆被遥感产品精度验证

以GEO_WIKI和Degree Confluence Project获取的自发地理信息为参考,通过误差矩阵分析FROM-GLC-agg 500 m升尺度数据和MODIS COLLECTION5两种相同空间分辨率土地覆被遥感产品的类别精度及类别混淆,采用Inverse Distance Weighting模型计算FROM-GLCagg 500 m数据的类别精度空间图谱,结果表明:无论是制图精度还是用户精度,FROM-GLCagg 500 m数据与MODIS数据相比,并没有表现出显著的优势,两种数据在林地与灌木、草地与裸地、耕地与灌木间存在一定程度的类别错分现象;FROM-GLC-agg的类别精度图表明在中国的西北部、东北及华北南部等裸地、林地及耕地聚集区,类别精度较高,该区域约占研究区总面积的36.77%,而在青藏高寒区、中国西南部等地表景观异质性显著区域,类别精度相对较低,约占研究区总面积的20%。     

基于匹配的遥感影像自动纠正方法研究

针对多源遥感影像人工几何纠正方法存在精度差、效率低等问题，提出了一套新的基于匹配技术的自动纠正算法流程.该流程基于仿射变换对待纠正影像和已地理编码的参考影像进行粗配准.在利用Harris算子从两幅图像中分别提取特征点的基础上，通过由特征点和小波影像金字塔引导的从粗到精的匹配策略获得控制点对，再利用多项式拟合迭代法剔除错误点对.在获得大量的高精度控制点对后，利用不规则三角网(TIN)仿射变换法对影像进行纠正，并对杭州地区多源遥感影像进行纠正试验.结果表明,使用该方法选取的控制点均方根误差(RMSE)可以控制在0.5个像素以内.     

基于RS和GIS的遥感影像专题地图编制

探讨如何利用RS和GIS的集成技术编制黄河中下游生产堤遥感调查专题地图，并对地形图数字化、遥感图像处理、航片的几何精校正、航片的无缝镶嵌和遥感专题信息提取等问题进行论述。     

一种利用方向模板的遥感影像道路提取方法

道路连接是自动提取道路信息的关键技术,设计了一种方向模板用于道路的自动搜索和连接,并给出基于该方向模板的道路提取方法。首先对原始遥感影像进行边缘信息增强处理,然后用增强处理后的图像作为线特征增强系数,与原图像对应相乘,增强道路线特征;再结合图像的8连通性,统计每个连通成分像素点的个数,设定阈值去除点噪声和短线段噪声,得到不连续的道路段;最后利用方向模板,在给出道路起始点和终止点的基础上,利用该模板的方向规则连接道路。实验结果表明,该方法具有很强的适应性,提取的道路精度高,效果好。     

空间分辨率对水体遥感信息提取的影响

以庐山及其周边作为研究区域,以MODIS、Landsat ETM+、SPOT以及GeoEye为数据源,对比分析了不同空间分辨率影像上水体的表现特征和影像所提取的水体结果的差异. 结果表明:在地形较为平坦、边界较为规整、水体面积较大的区域,空间分辨率对提取效果的影响较小;反之,提取面积误差会随着空间分辨率的降低而增大. 在地形平坦、边界规整、水体面积较大的区域,ETM+影像能很好地满足精度要求;而在地形崎岖、边界粗糙、水体面积较小的区域,综合考虑精度要求、经济成本和时间成本,适合采用分辨率为10 m的SPOT影像提取水体.     

遥感图像解译信息系统的建设

用信息系统的观念提出了建设遥感图像解译信息系统的方法.基于客户机/服务器系统集成结构,对遥感图像处理(RS)软件、地理信息系统(GIS)软件和数据库管理系统(DBMS)软件进行了系统集成.     

遥感数据与地理信息

遥感数据是遥感技术获取的基础数据．从遥感数据中提取地理信息是实现实时空间数据更新的主要手段，但遥感数据与地理信息之间存在着一定的差异．论文分析了遥感数据的相对性，说明遥感反演模型的局限性；分析了遥感数据的确定性与不确定性，说明遥感统计模式识别的局限性．明确遥感数据与地理信息之间的关系，并结合计算机视觉技术和遥感图像处理技术，提出基于遥感数据的地理定性、定量信息提取的概念模型．     

Remote Sensing image Deblurring Based on Grid Computation

1 Introduction At present, remote sensing image real-time processing is not only data-intensive but also com- puting-intensive. The emergence of grid computing technology makes real-time remote sensing image data processing more readily available. The method has two outstanding advantages. One is the strong data-processing capability, which can provide a stable high-performance and high-throughput computing environment. The other is the capability to distribute mass quantity space data with a…     

基于数学形态学的遥感图像边缘检测方法研究

提出了一种基于双结构元形态学的遥感图像边缘检测方法,与经典边缘检测算法的仿真比较表明,其算法在边缘连续性、边缘定位精度和地物细节体珥方面都取得了良好效果。     

基于阈值分割和形态学的高分辨率遥感影像道路提取

高分辨率遥感影像道路提取已经成为相关领域的研究热点和难点,利用阈值分割法将原始影像二值化,然后利用数学形态学中腐蚀、膨胀、开运算和闭运算对阈值化的影像进行处理,分析了不同方法对道路提取的影响.最后,针对光谱特征相近的建筑物和道路,提出利用形状特征进行进一步实现道路提取.文中利用VC开发了道路提取的原型系统,并对实验结果进行了分析,证实了文中道路识别方法的有效性.     

Matlab平台下遥感影像的海岸线检测与提取方法

探讨利用Matlab的图像处理函数包检测和提取遥感图像的海岸线.通过在Matlab中依次对图像进行预处理、阈值分割以及细化处理后得到水陆二值图,然后获取边缘,从而实现从遥感图像中提取海岸线.实例说明,得到的海岸线与原遥感图像能较准确地吻合.     

基于Adaboost算法的K-means遥感影像分类算法

本文利用AdaBoost算法对K-means算法进行提升,提出了一种基于AdaBoost算法的K-means遥感影像分类方法.其中,针对数据集分布调整的具体实施问题,设计了一种有效的加权变值方法.实验结果表明,融合提升后的分类结果较基本K-means在孤立点的消除和细长目标的识别提取上效果更加显著.     

基于ETM＋的地物信息分层分类方法研究

该文基于青岛经济技术开发区及周边地区ETM＋数据,结合光谱特征阈值算法、遥感图像计算机分类法,人工目视解译对实验区土地利用信息进行分层提取。研究表明：正确地使用基于光谱特征阈值法和非监督分类法的分层分类法,能在一定程度上提高研究区的分类精度,分类总精度达80%,基本满足遥感分类与制图的要求。其中水体、滩涂、城镇居住区的分类精度较为理想,达83%以上;林地、裸地、农田以及农村居住区分类精度相对较低,还有待进一步研究。