基于ICA算法和尺度优化的无人机影像树冠提取方法

针对高分辨率遥感影像进行树冠提取时所遇到的由各类地物之间的相关性和复杂性带来的地物提取难点,将独立分量分析算法和尺度优化法结合进行树冠提取研究.首先,通过独立分量分析算法优化高分辨率遥感影像,去除地物波谱信息之间的相关性,并将ICA变换得到的特征值作为波段加权的权重;再通过改进的最优尺度计算模型选择最优的分割尺度;最后通过对树冠提取的平均精度评价该改进的计算模型.将本研究方法与单纯尺度优化法实验对比分析,结果表明:本文方法有利于降低"同谱异物"和"同物异谱"以及树冠连冠现象,提高树冠信息提取的精度,并可有效避免人为确定分割尺度的主观性和低效性.     

无人机遥感估算绿化园林三维绿量——以福州大学旗山校区为例

针对传统的三维绿量估算方法存在耗时费力的缺点,提出利用可见光无人机影像快速估算绿化树木三维量的方法.首先获取高于10cm分辨率的无人机可见光遥感影像;其次结合可见光波段的光谱特征与无人机数据点云的高程特征获得研究区的冠层高度模型;再次通过局部最大值算法与标记控制分水岭算法提取单木树高、株数以及冠径参数,通过野外实测数据构建“树高-冠高”关系模型得到冠高;最后结合树种分布情况,按照不同的树冠形状构建三维绿量估算模型.     

高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.提出单棵树冠三维形状的模型假设,利用模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性;使用机载扫描的高密度混交林Li DAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖的方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.首先,提出单棵树冠三维形状的模型假设,然后利用按照模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性.其次,使用机载扫描的高密度混交林LiDAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,这为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

树冠周围温度分布特性数值模拟与试验

为了研究树冠对其周围温度场的影响,对真实树冠进行了二维简化并提出分形维数(D)、稠密度(SVF)以及叶面积指数(LAI)等相关结构参数.采用计算流体动力学(CFD)方法对树冠内部结构参数与其周围温度场关系进行数值模拟与分析.通过数值模拟与试验测量相结合,讨论了树冠形态结构参数对树冠周围(主要是树冠后部)温度的影响规律.通过对数值模拟计算结果进行回归分析,给出树冠温度分布与结构参数的关系式.研究结果表明:试验数据与模拟公式计算值基本吻合,只有在叶面积指数过大的极端状态下出现较大偏差,二者在变化趋势上表现出较好的一致性;树冠周围温度与迎面风速成反比,与叶面积指数之间的关系则较为复杂.     

多源全色影像与多光谱影像融合技术研究

随着遥感技术的发展,越来越多的不同类型遥感器被用于对地观测.这些多遥感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感影像数据各自显示了其自身的优势和局限性.为了更加充分地利用这些数据为生产服务,遥感影像融合技术应运而生.通过应用几种不同的融合算法对不同传感器接收的多光谱和全色影像进行了数据融合实验,结果证明:通过影像融合.突出了2种数据各自的优点,为影像解译和影像分析提供了高质量数据.     

云环境下基于预分片的遥感数据并行重采样方法

面向海量高分辨率遥感影像数据快速发布需求,针对当前云环境下遥感影像数据并行重采样存在的难题,结合云平台MapReduce并行计算框架特性和遥感影像数据处理特点,提出了一种基于预分片的遥感影像数据并行重采样方法,通过预分片机制有效实现了该框架中对影像数据分片和并行重采样任务的控制,解决了MapReduce难以用于并行处理非结构化、具有空间位置特征的遥感影像数据的问题,从而实现了云环境下遥感影像数据的高效并行重采样.通过在开源云平台Hadoop上的实验和分析表明,该方法具有良好的重采样性能,能够实现高分辨率遥感影像数据的高效重采样.     

基于模拟影像的山地SAR影像配准方法研究

针对目前常规SAR影像配准方法在困难地区配准可靠性较低的问题,提出了一种基于模拟影像的山地SAR影像配准方法.该方法借助研究区的辅助DEM数据、真实SAR影像的卫星轨道数据和RD模型生成模拟SAR影像,并创建DEM地理坐标相一致的查找表.利用SIFT匹配算法对模拟影像和真实影像进行匹配,间接获取真实SAR影像的特征点,再利用仿射变换通过最小二乘法确定参考影像和待配准影像的变换模型,并进行重采样,最终实现山地SAR影像的配准.采用两种传感器类型的山地SAR影像数据进行了实验验证.结果表明,在地形起伏较大的山地区域,所提方法的配准精度相对于传统配准算法有明显提高,较好地克服了传统SAR影像配准方法对山地SAR影像配准适应性较差、精度较低的缺点,能够有效解决山地SAR影像配准问题.     

融合GPS数据的PSDInSAR公用主影像的优化选取

分析了永久散射体合成孔径雷达差分干涉测量(PS - DInSAR)引起相干性损失的主要影响因子,提出一种顾及大气延迟变化差异的PS - DInSAR公用主影像的优化选取方法,给出了具体的函数模型、建模思想及求解方法.借助天津地区欧空局ENVISAT(environmental satellite)卫星ASAR(advanced synthetic aperture radar)影像和连续运行GPS(global positioning system)永久监测站数据为源数据,采用Bernese 5.0和Matlab7.1及Shell自编程序等开展了融合GPS数据的公用主影像的优化选取实验.实验结果表明,融合GPS数据的模型相关系数法能准确快速地从多幅SAR影像中选出最优公用主影像,为PS - DInSAR的高精度形变监测奠定了基础.     

我国森林四大奇观

胡杨林是沙漠中唯一的天然古老原始树种,树干粗壮,树冠复盖面大,挺立于黄沙之中,苍劲、挺拔、形态各异。地下森林在黑龙江省安宁县的镜泊湖西北部,1万多年前因火山群爆发,岩浆冷却后顶部下陷,形成内壁陡峭的10多个火山口。火山口内的地下原始森林     

利用TM/ETM+影像提取水污染信息的方法

为获取水体污染监测信息及其变化规律,以TM/ETM+影像为实验数据,研究利用遥感影像提取水体及水污染信息的方法.根据影像数据及提取物的特点,采用谱间关系法与阈值法综合的方法进行水体提取,依据清洁水体视反射率信息,对比分析水中悬浮泥沙、水华等信息,完成水质分类处理.研究结果表明:通过该实验方法和技术手段,利用TM/ETM+影像能够较好的进行水污染信息的提取及水质分类.该方法为大面积的水污染监测与治理提供了有益的经验.     

树冠微观尺度流动阻力特性分析

采用可视化Basic程序设计语言(VBA)建立虚拟的三维树冠模型,并使用计算流体动力学(CFD)模拟的方式,研究了不同孔隙率和风速下,树冠内部的流场特征和流动阻力.用光学孔隙率及体积孔隙率来表征树冠复杂的形态结构,并讨论了树冠形态结构参数对树冠流动阻力的影响规律.结果表明,树冠的阻力系数与光学孔隙率满足近似二次多项式关系,通过对数值模拟计算结果回归分析,给出树冠流动阻力系数与光学孔隙率的关系式,在真实条件下树冠阻力系数的试验数据对比的基础上,提供了一个对真实树冠阻力系数进行预测的依据.     

基于TLS的红松树冠半径提取及其外轮廓模型构建

【目的】探究基于地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning, TLS)点云数据提取人工林中红松不同树冠深度处最大树冠半径(crown radius,R_C)的精度,建立基于TLS点云数据的树冠外轮廓模型,为基于TLS点云数据研究树冠结构奠定实践基础。【方法】以30株人工林红松解析木的TLS的点云数据以及实测枝条因子为数据源,采用点云分层投影法提取不同树冠深度处的最大树冠半径,并与根据30株解析木各轮最大枝条计算出的半径对比进行精度分析。最后,基于TLS所提取的树冠半径进行红松树冠外轮廓模型的构建。【结果】最大树冠半径总提取精度为86.17%,不同树冠深度处提取精度存在差异,提取效果最好的相对冠深范围为0.15～1.00,精度均在90%左右;提取效果最差的相对冠深范围为0～0.15,精度为60.27%～75.79%。3种常用的树冠外轮廓模型(单分子式、二次抛物线、3参数Weibull方程)均具有较好的拟合效果。3参数Weibull方程为最优模型,对最优模型再参数化后引入的变量为胸径(DBH)和高径比(HD),拟合效果明显提高。【结论】基于TLS...     

基于改进分割算法的退耕地树冠信息提取

优化特征空间和改进分割算法是基于面向对象技术实现退耕地树冠信息准确提取的重要环节,同时也是高分影像地物识别研究中需迫切解决的问题。为此,以北京张山营镇部分区域的QuickBird影像为数据源,根据光谱阈值实现一级分割得到林地区域,同时采用区域进化的区域增长算法对改进均值滤波算法去噪声处理后的全色波段执行二级分割,最后结合形状、光谱、纹理指标构建的特征空间完成了树冠信息提取。结果表明:改进分割算法总体精度达91.5%,Kappa系数为0.836 2,分别较传统方法提高了15.5%和0.120 4。     

面向对象的地质灾害信息提取——以汶川地震为例

讨论了面向对象的高空间分辨率遥感影像地质灾害体信息提取方法.该方法首先利用像元的色调和形状特征判别所要生成的影像对象的异质性,采取自下而上区域合并的方法将影像划分为互不相交的影像对象,然后根据这些对象的影像特征,如光谱、纹理、形状和上下文等,进行分类,提取出地质灾害体.结果表明,该方法能有效地提取地质灾害信息,为震灾调查和快速预评估提供决策支持数据.     

SPOT5遥感影像不同融合方法对地物识别精度的影响

以河南省开封市北部及郊区的SPOT5遥感影像为基础数据,对SPOT5全色波段影像与多光谱影像的几种融合方式进行了比较研究;基于各种融合结果影像进行实验区域的计算机监督和非监督分类,提取各类地物面积数据,比较影像融合前后各类地物面积变化率;分析不同融合影像对地物识别精度的影响,确定适宜不同地物判识的融合影像和方法,旨在为土地利用类型调查中的影像融合方法的选择提供参考.     

IDL程序去除MODIS遥感影像镶嵌图中的黑色条带

采用基于地理坐标的镶嵌方法和剪切线的方法对两幅MODIS遥感影像做镶嵌时,在影像接缝处出现了黑色条带,条带值显示为-NaN或者0.主要针对这一现象介绍在IDL 7.0环境下编写的Delete_NaN程序和Delete_0程序的应用.该程序实现了消除黑色条带,并找回了丢失的数据,该程序运行速度快,操作简便,特别适用于MODIS遥感数据的影像镶嵌图.     

基于形态学和盲源分离合成孔径雷达水体提取

采用一种新的基于独立分量分析(independentcomponent analysis,ICA)盲源分离(blind source separation,BSS)和形态学开重构(open reconstruction)的方法实现多极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像相干斑噪声抑制和水体目标快速提取.SAR影像具有强烈乘性相干斑噪声,影像数据为非高斯分布,具体分布形式未知.利用独立分量分析方法,不需要知道SAR影像的具体分布,通过对数量化将相干斑噪声转化为与图像数据相互独立的加性噪声,从多极化SAR影像中自动分离出图像数据与相干斑噪声,并自动选择相干斑指数最小的分量为图像分量.针对SAR影像水体目标的亮度及形状分布特征,进一步采用形态学开重构运算,从分离出的图像分量中提取出水体目标.利用ENVISAT ASAR多极化影像进行了实验,结果表明该方法可以快速准确地提取多极化SAR影像中的水体目标.     

顾及变形特征的栅格影像几何纠正方法

针对扫描得到的栅格影像存在着变形误差问题,采用数学建模方法进行研究,把地图中的公里格网点作为控制点,通过影像整体几何纠正,得到各控制点的变形矢量数据,在此数据基础上实现了地图影像变形特征的可视化;提出了顾及变形特征的选择性构造狄洛尼三角网的影像分块纠正方法,并编程予以实现.实验证明该方法充分顾及影像的形变特征,克服了传统分块纠正方法的缺点,并提高了纠正速度.     

云环境中基于金字塔模型的影像数据存储方法

随着卫星遥感获取技术的发展,影像数据量呈几何式增长,传统数据存储技术已经无法适应海量影像数据的处理要求.结合金字塔模型和MapReduce架构提出了一种适用于云计算环境的分布式并行存储方法—BMLStorage(storage based on MapReduce and local file system),该方法基于金字塔模型对影像数据进行分层分块处理,并对所得瓦片重新编码.定义了一种新的存储规则,使得所有瓦片可以按照此规则利用Hadoop中的MapReduce框架实现并行存储.实验表明,该方法与现有方法相比,在海量影像数据存储性能方面有一定的提高.