商业高分辨率遥感卫星及其在测绘中的应用

首先介绍了光学遥感卫星成像的工作原理,重点介绍了传输型光学遥感卫星中CCD相机的工作原理,卫星成像过程,卫星立体成像原理和遥感卫星的一些重要参数。文章第二部分介绍了当前正在运行的几种高分辨率商用光学遥感成像卫星,以及它们在商业上的应用。     

高分辨率遥感影像在测绘生产中的应用潜力研究

结合国内外近年来的一些研究,探讨高分辨率遥感影像应用于测绘生产的潜在能力.对高分辨率遥感影像和中低分辨率遥感影像以及航空影像进行全面比较,分析高分辨率遥感影像用于基础测绘生产的潜在能力.最后得出结论,借助于精密的摄影测量纠正模型和适当的地面控制点,目前的米级高分辨率遥感影像在基础测绘生产中可以用于最大至1:10000国家基本比例尺地图的生产和更新工作.     

测绘控制点管理信息系统的设计与实现

采用CAD作为二次开发平台并使用SQL SERVER数据库作为后台数据库,设计实现了测绘控制点管理信息系统。运用系统所提供的功能来寻找测区控制点资料的各种信息,既能全面地了解现有控制点的状况,使项目设计者快速查找到最佳的控制点资料来组织测绘工作,降低测绘工作者的劳动强度、提高工作效率,又能充分利用数据库简捷高效的优点提高管理效率,使图纸文档得到有效安全使用。     

高分辨率遥感影像阴影检测与补偿系统的设计与实现

阴影检测与补偿涉及遥感影像的不确定性、算法复杂度高及提取自动化程度低等问题。基于Arc GIS Engine平台,结合Matlab和GDAL开发工具,根据构建的高分辨率遥感影像阴影检测和补偿算法设计了一体化的阴影检测与补偿系统。系统采用了数据分块读取、2%线性拉伸及DLL动态链接库等关键技术,解决了大数据量影像读取、影像不确定性及系统可扩展性等问题,实现了系统的集成和优化,提高了运行效率。测试结果表明,该系统在Quick Bird、资源三号(ZY-3)等高分辨率遥感影像的阴影检测与补偿中具有较高的精度和效率,可用于数据批处理。     

沿江开发高分辨率遥感影像快速检索系统的实现

结合江苏沿江高分辨率遥感影像检索系统的实例,介绍了一种以数据库为支撑的快速影像检索系统的原理、建立和应用情况。     

高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法

为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种利用深度学习的变化检测方法。在预处理的基础上,利用顾及邻域信息的改进变化矢量分析算法和灰度共生矩阵算法获取影像间光谱和纹理变化,并通过设置自适应采样区间提取最可能的变化和未变化区域样本。构建并训练包含标签层的高斯伯努利深度限制玻尔兹曼机模型,以提取变化和未变化区域深层特征,从而有效辨别变化区域。通过WorldView-3与Pléiades-1影像的试验表明本文方法在变化检测精度方面优于对比方法。     

基于面向对象方法的高分辨率遥感影像道路提取方法研究

随着遥感影像分辨率的不断提高,基于高分辨率遥感影像的目标自动提取逐步成为研究热点。本文采用面向对象的图像分析方法,基于Ecognition遥感图像处理平台,对IKONOS影像进行道路提取实验,重点对图像分割方案、道路提取规则、后处理方法等进行探讨。     

高分辨率SAR与光学遥感影像中道路提取方法的研究

高分辨率影像能够提供丰富的地表细节信息,从高分辨率遥感影像中进行高精度的道路提取是目前遥感信息处理的研究热点。分别以高分辨光学IKONOS影像和COSMO-Skymed SAR影像为数据源,对北京市某区域进行了道路信息自动提取方法的研究。高分辨率光学影像中采用最大似然分类进行道路信息提取,在SAR影像中则采用Otsu阈...     

高分辨率遥感影像提取道路的方法综述与思考

 介绍了高分辨率遥感影像上道路的特征、模型和道路提取的基本思想，对已有的道路提取方法进行了分析，并对道路提取问题进行思考，提出下一步的研究方向。     

高分辨率遥感影像分割方法研究

在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。     

高分辨率遥感影像滤波算法综述

高分辨率卫星影像空间分辨率高,地物结构纹理信息突出,常用于土地利用监测、自然灾害预报等领域,但其所含的背景噪声影响了影像识别和分析的有效性和可靠性,因此,选取合适的滤波方法消除各种噪声成为遥感影像处理的首要任务。在遥感技术发展的几十年中,研究者们针对各种噪声类型已发展了多种滤波方法。本文分析了高分辨率遥感影像噪声的特点,介绍了一些传统的滤波算法和近年来广泛应用的新型滤波方法,并深入探讨各种滤波器的性能及其优缺点,为今后选择合适的算法消除高分辨率遥感影像噪声提供参考,最后对遥感影像滤波方法的发展前景进行了展望。     

高分辨率机载遥感数据的交叉辐射影响及其校正

地表的复杂性在可见光/近红外波段体现在由非均匀造成的交叉辐射影响和非朗伯双向反射特性两个方面,为此利用MODTRAN4和大气点扩散函数的解析近似分析了低空机载测量中影响交叉辐射的各种因素。结果显示,对于机载测量,大气交叉辐射影响随测量条件不同而改变,需要实时计算。为此,将改进的大气点扩散函数的解析近似算法结合MODTRAN4辐射传输模型,设计了校正大气交叉辐射影响的算法。对AMTIS图像的处理结果显示,该算法提高了地表反射比的计算精度。     

高分辨率遥感影像的精纠正

论述了对高分辨率遥感影像进行精纠正获得正射影像的关键技术。若干实际不同分辨率的高分辨率遥感影像被用于相应的实验,实例证明了本文算法的正确性。     

从高分辨率遥感影像中提取道路信息的方法综述及展望

道路作为城市的重要组成部分,是衡量城市发展的重要标准之一,研究基于高分辨率遥感影像的道路信息提取具有重要的现实意义。一直以来,从高分辨率遥感影像中提取道路特征信息都是研究的热点和难点。本文首先阐述了道路信息提取的思想和基本方法,列举并分析了几种比较有代表性的道路特征提取方法,并指出了其中所存在的问题,最后对高分辨率遥感影像中道路信息的提取研究前景进行了展望。     

基于PCAnet的高分辨率遥感影像场景分类

高分辨率遥感影像中的场景信息,对影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出一种基于PCAnet的高分影像场景分类算法,无监督地逐级提取深层特征。首先,利用显著性探测算法获取显著图,根据显著区域,采样具有代表性的影像块作为初始样本集;然后,将样本集输入到PCAnet中进行特征提取;最后,利用支持向量机(SVM)进行分类。高分影像场景数据UC Merced 21类实验表明,与已有方法相比,本文方法能够有效地提高分类精度。     

高空间分辨率遥感影像建筑物提取方法综述

高空间分辨率光学遥感影像中建筑物的提取对城市空间数据库的更新、城市动态监测以及建设"智慧城市"等方面具有极其重要的意义。本文首先介绍了高空间分辨率遥感影像中建筑物的特点,然后介绍了基于高空间分辨率遥感影像中建筑物自动提取的四种主要方法,即多尺度分割提取方法;基于边缘和角点检测与匹配的提取方法;基于区域分割的提取方法和基于数学工具;新理论以及多种方法结合的提取方法,分析讨论了各种方法的研究进展以及各方法的优缺点,同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。最后对高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、边缘检测以及阴影辅助作用等方面提取建筑物,提高建筑物提取精度和高分遥感影像的利用率。