高分1号融合光谱特征提取杭州湾河口沿岸湿地典型植被信息方法研究

河口沿岸湿地典型植被信息的遥感分类提取,是监测河口湿地生态环境变化的重要前提之一.以杭州湾河口沿岸湿地为研究区,通过实地采集的典型植被光谱数据与国产高分1号卫星影像数据建立相关关系,并结合面向对象方法的分割尺度及波段比等参数的设置,利用面向对象分类方法进行杭州湾湿地典型植被信息提取.研究结果表明:基于高分1号高空间分辨率数据,结合典型植被光谱特征和面向对象分类方法,有利于提高典型植被信息提取的精度,可以有效地提取湿地典型植被信息.     

GF-1遥感影像结合等高线消除云层干扰的连续水体重建法

为了解决遥感影像水体提取时易受到云干扰的问题,针对连续水体局部受云层干扰的影像图,采用高精度地形信息与高分一号卫星(GF-1)遥感影像两种数据相结合的方法重建水体。分别对高分一号卫星影像数据和高精度等高线地形数据进行预处理后,对缓冲区多次迭代提取未受云层覆盖的部分水体,通过对两种数据的地理配准、数学统计计算等图像运算确定水体还原水位值,从而还原云层影响下的水面面积。结果表明:该方法可以有效消除云层的影响,7幅受云层干扰影像提取水体还原后的水体面积平均相对误差在5%以内,与参考值相比,水体面积平均差值为0.0809km2。该方法较准确地还原了云层干扰下的水体面积,可广泛应用于受云层干扰影像的水体提取。     

高分一号与Landsat8影像融合方法比较研究

采用国产高分辨率卫星高分一号(GF-1号)与美国陆地卫星系列Langdsat8作为图像源数据,根据高分一号的高分辨率特性和Landsat8的多光谱特性,应用IHS融合、PCA融合、Brovey融合、GS融合、DWT融合和A trous小波融合6种融合方法进行图像融合试验。并对融合实验后的图像进行精度评价,通过标准差、平均梯度、信息熵、相关系数和扭曲程度5个定量评价指标进行分析。研究结果表明,针对高分一号与Landsat8影像融合,6种融合方法均能有效提高卫星图像分辨率。综合考虑空间信息保持、光谱信息保真与目视效果,A trous小波融合方法效果最好。     

基于GF-1卫星WFV数据的全国建设用地自动监测技术研究

该文以国产高分一号卫星WFV数据为数据源,采用面向对象分类技术,研究面向全国范围的宏观监测信息提取技术及系统实现。一方面,研究了大尺度上利用高分遥感影像和面向对象分类技术进行宏观监测信息提取一整套技术方法,并对其中的建设用地进行了重点研究。另一方面,在集群计算环境下,利用高分一号卫星WFV数据,实现基于面向对象的宏观监测信息自动提取,并重点对建设用地提取结果进行了验证,验证结果显示分类精度优于80%。该研究提高了利用中等分辨率影像进行宏观监测的准确性及时效性,为合理利用和管理土地资源提供决策支持信息,支撑土地利用业务化应用。     

边缘检测与面向对象结合的高分影像建筑物提取

随着遥感影像分辨率的不断提升,影像中地物目标的细节变得更加清晰。由于早期影像分辨率较低,图像模糊,影像处理主要参考光谱信息,忽略了空间信息,提取精度一般。为了提高高分影像中建筑物的提取精度,充分利用光谱、空间、纹理3类信息,研究了基于面向对象的高分影像建筑物提取,并将基于改进Canny算子的多尺度分割与多规则相结合提取建筑物,最后用样本区验证精度。研究结果表明,该方法对高分影像建筑物的提取效果较好。与常规面向对象相比,方法对建筑物提取精度明显提升,且能更加充分的利用影像的空间信息与纹理信息。     

一种高分辨率遥感卫星帧间图像配准的方法

针对某高分辨率遥感卫星高精度图像配准要求,提出了一种采用边缘特征的提取和特征点提取相结合的方法,解决了卫星云图存在云层遮挡导致图像边缘信息无法准确提取的问题。该方法基于改进的Canny算法和Harris检测算子对图像的边缘特征和特征点进行提取,并采用Hu氏不变矩实现图像特征点的匹配,通过仿真试验验证了该方法对提高图像配准精度的有效性。     

基于GF-1卫星的县域冬小麦面积提取及年际变化监测

利用遥感技术提取冬小麦种植面积及年际变化监测,可为农业经济的宏观决策提供可靠的依据.自2013年我国首颗高分卫星发射以来,高分一号卫星数据以其高分辨率的优势成为了我国农业遥感监测的主要数据源之一.本文以高分一号卫星携带的16m空间分辨率的宽视场(wide field view,WFV)数据为主要数据源,以开封县为例,采用Google Earth(以下简称GE)0.3m遥感影像为样本辅助数据,加上人工目视解译选择样本控制点,采用监督分类中的最大似然法提取冬小麦种植面积,并利用样本点对分类结果进行精度验证和年际变化监测.实验数据表明:采用冬小麦生长周期内的11月份到翌年4月份间的一幅高质量GF-1/WFV影像,利用本文给出的处理流程提取冬小麦面积均可达到农业使用的标准,且1月份为开封县冬小麦提取的最佳时像.同时,采用2013年12月29日、2015年2月25日及2016年2月20日的开封县GF1/WFV数据,面积提取精度均达到95%以上,kappa系数均大于0.96,种植面积提取的数据均略小于河南省统计局公布的数据,但两者呈现出的波动趋势是一致的.结果表明以GF-1/WFV影像为主要数据源,GE影像为辅助数据进行县域尺度上的冬小麦面积提取及年际变化监测的方法是有效可行的.     

媒体纵览

正新华网"高分四号"成功发射中国新增"千里眼"2015年12月29日0时04分,我国成功发射高分四号卫星。至此,2015年19次航天发射全部成功,我国航天发射"十二五"任务圆满收官。高分四号卫星是我国首颗地球同步轨道高分辨率光学成像卫星,也是目前世界上空间分辨率最高、幅宽最大的地球同步轨道遥感卫星。它的发射和应用,将显著提升我国天基对地遥感观测能力。未来,通过系列高分辨率卫星的发射,到2020年我国将形成全天候、全     

基于Quickbird影像的额济纳胡杨林树冠提取

论文以QuickBird数据为例,基于高空间分辨率卫星影像,开展了内蒙古额济纳胡杨林树冠信息提取方法的研究.在数据融合的基础上,采用面向对象的多层次图像分割方法,提取了影像中的树冠信息.结果表明,稀疏胡杨林样区的整体用户精度为87.63%,生产者精行快速定住.     

基于SVR的GF1号遥感影像森林蓄积量估测

国产高分辨率卫星遥感影像已成为森林资源调查和监测的重要数据源。基于国产卫星遥感的森林蓄积量估算成为重要的研究方向之一。本研究以福建省将乐县为研究区,选择国产高分辨率高分一号卫星2 m分辨率遥感影像为主要数据源,加以辅助野外实地调查数据,分别采用多元线性回归和SVM(support vector machine)回归方法开展亚热带针叶林蓄积量估算效果评价研究。首先,从融合影像中提取遥感因子,包括11个光谱因子和10个纹理因子等;其次,对21个遥感因子进行相关性分析,选取皮尔森相关系数较大的6个遥感因子;第三,应用多元线性回归和支持向量机回归(support vector regression,SVR)对所选遥感因子建立模型,选取最优模型反演将乐县蓄积量分布图。结果表明:支持向量机回归(SVR)估测蓄积量的模型预估精度达到98. 22%。     

图像增强匹配在MISR多角度影像云迹风反演中的研究

遥感影像云层和雪层的立体匹配是云高解算、云迹风反演和云雪分离的重要前提。密集且匹配精确的点集可为后续研究提供更高的精度保障,然而由于云雪层灰度值偏高、细节信息不突出的特点,高密度和高精度的匹配效果难以获得。采用Terra-MISR多角度AN、AF、AA影像,对所选实验区分别进行分段线性和高斯低通滤波两种方法的增强,并对三影像共同匹配,最终两组增强影像获得的匹配密度和精度较原始影像均大幅上升。在此基础上,还提出了增强合并法,并通过云迹风反演的实例证明了该方法可将风产品分辨率提高至825 m左右的初步可行性,实现了对小云团及大云团内部水平风信息的精细化监测。     

基于深度学习和多次棋盘分割法的高分辨率影像河流提取

针对目前从遥感影像中提取的河流, 尤其是细小河流容易出现中断的情况, 将深度学习与多次棋盘分割法相结合, 应用于高分辨率遥感影像的河流提取。基于对山区、平原和城市3景高分二号卫星遥感影像的实验表明, 与现有的方法相比, 该方法提取的河流更加连续, 并且能够提取高分二号卫星遥感影像中两个像元的细小河流。     

环境一号卫星影像中水体信息提取方法研究

从卫星遥感影像中快速、准确地提取水体信息已经成为水资源调查、水资源宏观监测、城市绿化度调查及湿地保护的重要手段。针对HJ—1A/B(中国环境一号卫星)影像与Landsat ETM(美国陆地探测卫星)影像的相似性,利用水体特有的光谱特性,采用多种水体提取方法对HJ—1A/B影像中水体信息进行了快速提取,并比较了两种影像水体提取结果。总结了在环境一号卫星影像中进行水体提取的精度影响因子。分析了传感器、分辨率、水体提取模型对水体提取的影响。     

基于GF-1遥感数据的大兴安岭林区雪水当量反演

【目的】以Landsat-8卫星数据为对照,探索国产GF-1卫星数据对林区积雪特征的估测能力,实现基于国产卫星对东北林区雪水水文过程的监测。【方法】以大兴安岭北部林区为研究区,结合同期的地面雪水当量野外观测数据,利用偏最小二乘回归与BP神经网络两种方法建立线性与非线性雪水当量反演模型。通过平均均方根误差(E_(RMSE))、平均相对均方根误差(r_(RMSE))和平均估测精度这3个评价指标对所建模型进行对比评价。同时,利用两种遥感数据建立的最优模型对研究区内雪水当量分布特征进行反演,并对反演结果进行对比分析。【结果】基于GF-1数据所建立的线性与非线性模型性能均略低于以Landsat-8数据构建的模型,其中GF-1数据最优反演模型精度为80.3%,较Landsat-8反演模型低1.6%;基于GF-1数据反演的雪水当量值与Landsat-8的基本相同;两类遥感数据反演得到的雪水当量在空间分布特征上基本一致,均反映了雪水当量与地形、植被及土地利用类型的高度相关性;由于山地林区植被和地形复杂,并且春季升温过程中地面积雪日消融速率快,GF-1数据以其高空间与时间分辨率上的优势能够更好地对研究区雪水水文过程进行监测。【结论】国产GF-1卫星能够替代Landsat-8卫星成为对大兴安岭北部林区雪水水文过程监测的遥感数据源。     

基于VIRR逐日数据区域雪情监测方法研究

VIRR是FY-3卫星上搭载的遥感探测传感器之一.利用VIRR逐日数据进行区域雪情监测,首先对数据作辐射校正、几何校正等相应预处理,然后计算归一化积雪指数(NDSI),并结合通道2、9反射率设定综合阈值进行积雪信息提取,并可利用降雪周期内逐日积雪数据去云处理,实现地区连续降雪最大雪盖统计以便于分析雪情.根据区域地面站实测数据对监测结果进行精度分析验证.研究表明,利用VIRR资料能够有效提取积雪信息,反映地区积雪实情,可推进国产卫星在灾害预警系统中的应用.     

风云气象卫星在防灾减灾中的应用

 风云气象卫星具有全球、全天候、三维立体观测的能力,在空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率等方面都达到了国际上先进气象卫星的水平,在防灾减灾工作中可发挥重要作用。介绍了风云气象卫星在台风、暴雨、干旱、高温、沙尘、雪灾、洪涝和森林草原火灾监测中的应用,展望风云气象卫星在防灾减灾中的应用工作进行了展望。随着风云气象卫星遥感仪器性能的不断提升、数据处理和应用技术的不断发展,将更好的为我国和全球提供卫星遥感灾害监测评估预警信息,为防灾减灾工作提供更加科学有力的支撑。     

国产HJ小卫星遥感影像多特征融合用于日本海啸灾情快速监测

 针对特大地震和海啸灾害的特点与灾情监测的需求,设计和构建了一种基于多特征决策级融合的灾情快速变化检测方法,首先利用遥感影像中提取的NDVI、主成分变换分量、独立成分变换分量等特征分别提取变化信息,然后对多种变化信息进行决策级融合,获得具有更高可靠性的变化图,用于灾情分析。将所设计的方法用于国产环境与灾害监测预报小卫星HJ-1A/B数据处理分析,对日本东部沿海区域海啸灾害前后进行变化检测与灾情信息提取试验,有效地检测了海啸灾害后的海水倒灌区域、陆地积水区、植被淹没区以及建筑受损区等变化区域。研究表明,基于多源特征融合的非监督变化检测流程可以快速、有效地提取海啸受灾区域,为灾害应急响应与灾情评估提供支持。     

一次短历时特大暴雨系统的高分辨率卫星图像

利用水平分辨率为1.25km的FY2-C地球同步卫星的可见光云图,对2005年8月14日发生在北京北部山区一次百年一遇的短历时特大暴雨进行了云图分析,发现高分辨率的可见光云图可以在一个多小时前就识别出水平尺度只有几公里的初始对流,并可利用它在地面上的阴影判别其垂直发展的强度。暴雨发生前水平尺度发展到数十公里,其云顶上的暗影表明强烈的对流已突破对流层顶。     

基于FY2E可见光波段的北部湾白天海雾检测

利用2012年国产FY2-E静止卫星数据,结合地面能见度观测资料,分析北部湾地区晴天海雾、云、洋面的辐射性质、光谱及纹理特征,利用面向对象分类方法对白天海雾进行检测提取。结果表明:FY2-E卫星影像对北部湾地区晴天海雾的区分度较高,其光谱及纹理特性与洋面、中高云多无交叠现象;但大雾与低云区有部分混淆。利用面向对象分类方法,在选择合适分割尺度的基础上根据光谱Spectral_Mean和纹理Texture_Mean两个影像特征可将海雾进行有效分离。精度分析结果表明,2012年全年晴空海雾监测误警率为9.1%,命中率为76.9%,成功指标为71.4%,总体监测效果较理想。