《遥感图像处理》课程体系的建立与实践

构建既能培养学生综合素养,又能突出其个体特征的课程体系在专业知识教学中具有举足轻重的作用。本文以我国高等师范院校开设的遥感科学与技术、地理信息科学本科专业为例,针对《遥感图像处理》课程的教学目标提出了适合该专业学生的课程体系,设计了一个专题内容延伸模块化、分层次的课程体系,并就其实践教学效果和课程特色进行了介绍。多年《遥感图像处理》课程的讲授实践显示,该课程体系设置达到了预期的教学效果,对于我国高等师范院校的相关专业的《遥感图像处理》课程教学提供了有益的参考。     

多角度遥感图像三维信息可视化研究

针对遥感测绘三维图像数据在数据处理、数据保存以及数据可视化等方面存在技术难度的现状,本论文重点讨论研究了多角度下遥感图像三维信息的可视化方法,在简要分析了多角度下三维图像数据的处理流程的基础上,重点研究了可视化方法,给出了可视化流程,并对可视化过程中关键步骤算法进行了优化设计,对于进一才步提高遥感图像三维数据的可视化应用水平具有一定指导和借鉴意义。     

基于机器视觉缺陷检测的实践教学平台研究

目的构建一个能够模拟工业现实环境的机器视觉缺陷检测软件平台,用于工业自动化和计算机图像学的教学工作,便于学生掌握工业机器视觉系统的基本原理及处理流程,掌握数字图像的各种算法及其应用场景。方法在对机器视觉缺陷检测系统需求进行分析的基础上,使用Python 2.75和Opencv 2.4构建系统的软件模块。结果与结论该平台能够实现相机配制、图像获取、图像标定、图像处理、分析统计等工业缺陷检测全过程,并将计算机图像的相关理论教学融于实践教学过程,对于提高学生课堂的互动性、激发学习兴趣、掌握各种图像处理算法有着重要意义。     

CBERS-02图像在土地利用/覆盖动态监测中的应用

以四川省2000-2004年生态环境动态监测项目为基础，对中巴资源二号卫星（CBERS-02）遥感数据的处理方法和技术流程进行了分析和讨论，并探讨利用CBERS-02卫星遥感图像，结合GIS技术实施快速、准确、经济的大范围土地利用／覆盖状况调查．通过对遥感图像处理和信息提取，查明了研究区2000-2004年期间土地利用／覆盖状况及其动态变化．结果表明，CBERS-02卫星数据可以在土地利用／覆盖动态监测中发挥重要作用，通过与其它遥感资料和实测数据相结合，可以缩短监测周期，降低应用成本．     

面向遥感图像处理与展示的多语言构件设计

在遥感图像处理算法研究过程中,集成和利用已有算法代码往往存在技术瓶颈,算法的研制也缺乏统一的验证平台.文章对遥感图像处理算法的特性和软件构件技术进行分析和研究,提出一种面向SAR图像处理和展示的多语言构件模型RSIC.基于多语言构件模型,设计了一种并行化的SAR图像处理与展示架构和工作流组装方案.在SAR图像处理与展示平台的实际研发实践中,该方法可适应多语言编程环境,综合利用多种工具包,继承和复用现有算法代码.并能有效减轻编程工作量,提升遥感图像处理相关算法研究进度.     

ERDAS平台遥感专题信息提取及专题图制作

对遥感数据进行专题信息提取和制作专题图是遥感图像处理的一个重要的内容。本文基于ERDAS IMAGINE操作平台,介绍对遥感专题信息的提取过程和专题图的制作流程。     

高光谱遥感图像异常检测研究进展

高光谱遥感图像异常检测即是对遥感图像中与背景存在显著光谱差异的像元进行识别,它在灾害预测和环境监测等领域具有很大应用价值.异常检测受到遥感学界的普遍重视,这些年来对异常检测开展的研究取得了不少成果.高光谱图像异常检测研究最初基于传统数据处理和信号分析方法,随着高光谱图像数据处理研究的深入及数据挖掘技术和智能学习方法等相关技术的发展,现在呈现智能和联合处理的新方向.文章对异常检测算法近来的研究进展进行的介绍以期为异常检测的相关研究提供一定参考.     

小样本学习在高分遥感影像分类与识别中的应用

遥感影像分类与识别是近年来深度学习以及图像分类与识别研究的热点,其中一个关键问题是因样本数据集的数据较少而极易出现过拟合。许多图像分类的模型和方法并不完全适用于遥感影像分类,将小样本学习与遥感影像处理结合起来,实现遥感影像数据增强和识别模型优化是一个可行的思路。根据小样本学习的发展现状,针对特征提取、模型分类方法,归纳总结了典型学习方法的原理及其在相关领域的应用; 分析遥感影像处理的现状和存在问题,基于适用场景、优缺点对各方法进行了比较; 通过分析小样本学习在高分遥感影像分类与识别上的应用,发现引入注意力机制和迁移学习后,小样本学习能够用于样本数据量小的遥感影像分类。     

3S技术在中药材种植信息提取中的应用——以太和县桔梗种植为例

在分析安徽省太和县Landsat卫星2003年4月16日轨道号122037的TM遥感影像数据特征的基础上,利用遥感与地理信息系统软件处理遥感影像的方法,对图像数据进行几何校正和融合处理,采用遥感图像多源信息复合、人机交互解译与GIS技术相结合的解译方法,实现中药材种植面积的提取,获得了理想的结果,使相关的决策层以及种植户可以充分了解相关信息,为规划者和决策者提供了一种更加科学客观的新手段。     

低空遥感应用案例研究

本文基于笔者多年从事低空遥感测量的相关工作经验,以城市建筑变化监测为研究对象,提出了基于无人机遥感平台的城市建筑快速变化监测方法,论文一并探讨了遥感数据的选择和处理流程,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。     

基于QT 和GDAL 的遥感图像快速显示程序开发

为实现遥感数字图像的快速显示, 开发了基于QT 和GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)的遥感图像快速显示程序, 并以ERDAS IMAGINE标准数据格式IMG 图像文件为例, 给出了Windows 系统下IMG 图像显示和坐标实时显示程序的环境配置过程、开发框架、建立流程以及功能模块的实现。程序采用开源GDAL 类库, 以图形用户界面框架QT 作为开发工具, Visual Studio 2008 作为开发平台, 采取多线程分块处理方法提取IMG 数据中波段信息和坐标信息, 实现IMG 图像的快速显示以及坐标的实时显示。同时结合QT 和GDAL 进行开源程序的开发, 改变了依赖于宿主软件进行二次开发的程序开发模式。研究结果表明, 对于1. 8 GByte 遥感图像的显示, 采用多线程分块处理方法, 与单纯使用RasterIO()函数相比, 处理时间缩短了2. 7 s, 提高了图像读取和显示效率以及程序开发的自主性, 满足了大数据量的应用需求。     

遥感图像处理与展示平台的设计与实现

遥感图像具有数据来源多、处理算法复杂、应用领域广等特点,一个合适的算法测试与展示平台对于技术研究和工程应用都有重要意义.在工程项目研发中,针对一些常用的遥感图像和处理算法,采用面向服务的架构,设计和实现了一个可伸缩的处理与展示平台,可以实现多源遥感数据的管理与查询,方便的测试算法并展示结果.实际应用中,图像处理者只要专注于算法的设计和实现即可,其他任务都可以交给平台去做.此外,该平台也可以根据具体应用改造成专用系统,节省大量的重复劳动.     

基于人工神经网络遥感图像分类的应用研究

阐述了遥感图像分类处理中应用BP神经网络的方法,在ENVI平台下,对基于BP神经网络的分类方法进行了研究。结果表明：基于BP网络神经的遥感图像分类效果是相当突出的,是一种非常有效地处理遥感图像的方法。     

海洋内波遥感探测中的数学问题

海洋内波是重要的海洋动力过程,在海洋中普遍存在,对海洋内波的遥感探测具有重要的研究意义和应用需求。内波的遥感探测涉及内波传播模型的建立与求解、内波遥感图像处理与特征提取、基于遥感图像的内波参数提取与反演,最终建立内波传播的预测与预警模型,上述都需要数学方法的支持。基于内波遥感研究的迫切需求,论述其在各环节上亟待解决的数学问题,以期为数学与应用搭建桥梁,促进内波遥感技术的进步。     

基于DCT和DWT的遥感图像压缩算法比较

由于遥感图像具有数据量大、分辨率高、覆盖范围广、纹理复杂、细节多、灰度变化大、目标小、空间相关性较差等特点,很难对其进行高比例压缩。因此遥感图像的及时显示、共享与数据传输问题,一直是遥感数据存储、处理与分析过程中存在的技术瓶颈。另一方面,在目前网络带宽有限的情况下,这也为GIS（地理信息系统）信息的实时动态应用造成了困难。因此,图像压缩在遥感数据存储、传输与共享等应用上有很重要的作用。探讨应用在遥感领域的DCT（JPEG）和DWT（JPEG2000,ECW,MRSID）算法,然后采用基于这些算法的技术工具比较压缩重建后图像的质量。最后,针对不同的遥感应用提出了一些建议。     

遥感图像拼接算法的研究

针对高分辨率遥感图像的特点，在充分考虑图像的空间几何特征和图像像元间相关性的基础上，提出了一种融合的图像拼接处理算法。经该算法处理后的拼接图像很好地保留了地物的几何特征和波谱信息，且重叠区域过渡自然，更有利于遥感图像的后期处理、分析和应用。     

动态空间滤波的探讨与实践

在传统的遥感数字图像增强处理方法中,空间滤波主要采用静态的图像模板来进行计算处理以突出图像上某些特征,如突出边缘和纹理等.该文探讨用动态的图像模板来进行计算处理遥感影像,发现处理后的遥感图像取得了很好的效果.     

基于自适应极速学习机的遥感图像目标识别

随着遥感技术的突飞猛进,遥感图像目标识别在军事方面以及民用方面都有重要的应用.但是在对遥感图像目标识别的过程中,由于遥感图像的高分辨率等客观条件限制,无法实现对目标实时和精确的识别.极速学习机具有很快的学习速度并且是一次完成的,在小样本学习的问题中得到了广泛的应用.可以先对遥感图像进行特征提取,然后用极速学习机的神经网络方法对遥感图像目标进行识别,这是解决问题的一种有效方法.本文首先在极速学习机的基础上针对极速学习机隐层神经元过多的问题进一步提出隐层神经元数目自动确定的自适应极速学习机的算法,然后介绍了遥感图像特征提取的方法,最后通过实验仿真验证自适应极速学习机算法在遥感图像目标识别上的准确性和实用性.     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

基于低空遥感的矿山测量技术研究

该文基于笔者多年从事矿山测量的相关工作经验,以基于低空遥感的矿山测量为研究对象,分析了无人机低空遥感的技术特点和应用领域,探讨了无人机在数字矿山建设中的应用思路和技术流程,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益.