基于多源信息空间的遥感影像自动解译研究

通过分析遥感影像自动解译的研究现状和存在的问题,提出了基于多源信息空间的遥感影像自动解译的研究方法,将遥感影像分为光谱信息空间、形状信息空间、区域地学信息空间、干扰信息空间等四个信息空间,通过对多源信息空间的数学描述和计算机处理实现了遥感影像的自动解译.     

基于地物波谱形态参数化的高光谱图像分类方法研究

利用语素向量的形态描述方法实现地物波谱形态的参数化,以不同地物具有不同波谱曲线为地物分类准则,在MATLAB设计中,实现一种带通配符的地物波谱曲线形态差异遥感图像分类程序,应用此程序对高光谱遥感图像所得的分类结果与其他分类方法所得的分类结果进行对比.结果说明,此方法可以将地物波谱的波形信息最大限度地保留并利用,进一步解决遥感影像分类中"光谱值"相似及现有的光谱匹配方法受类内差异变化影响大的问题,运用Kappa系数的精度评价证明此方法对高光谱遥感图像的分类优于SVM分类方法.     

高光谱Hyperion与高分辨率WorldView-2卫星数据协同下的岩性分类

在目前的技术条件下,一种遥感数据源很难同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率特征,因此如何协同使用不同来源的遥感数据进行矿物岩石识别就成了遥感地质领域的重要研究内容之一.本文结合高空间分辨率WorldView-2数据和高光谱分辨率Hyperion数据,以新疆鸟恰县矿物岩石识别与地层划分为例探讨多源遥感数据协同的岩性分类.通过对比2种数据源的空间和光谱探测能力,找到其协同基础.借鉴传统的同源数据融合方法,把WorldView-2多光谱数据降采样到不同空间尺度,并进行主成分变换,采用第一主成分与Hyperion融合产生协同数据.基于SAM光谱角分类法,分别采用WorldView-2多光谱原始数据、Hyperion原始数据和各协同数据对研究区的岩性进行自动分类.结果表明,各协同数据岩性分类精度较高,Hyperion次之,WorldView-2数据岩性分类精度最低.     

基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究

高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度.     

基于决策树多分类支持向量机岩性波谱分类

地面岩性波谱建模是高光谱遥感地质填图的关键环节之一,地面岩性波谱具有高维、多类特点,传统的多光谱分类方法不能对地面岩性高光谱数据进行有效处理。该文在岩性波谱特征分析的基础上,构建岩性波谱特征空间;然后,从支持向量机(SVM)基本理论出发并对算法改进,建立了一个基于决策树的SVM多类分类器(DT-SVMs);最后,利用云南北衙金矿区采集的野外实测岩性波谱数据进行分类实验,分类正确率达到93.75%。实验结果表明:基于决策树的多类分类支持向量机(DT-SVMs)可以很好的应用于地面岩性的波谱分类建模。同时,可推广到高光谱遥感岩性分类研究。     

基于高光谱线性混合光谱分解识别人工地物

城市下垫面包含多种不同年代、材料和成分的人工建筑物,其光谱多样性远远超过自然环境.利用高光谱遥感数据的丰富光谱信息,可以弥补传统遥感数据源(如航片、多光谱遥感数据等)在区分城市地物所需光谱分辨率等相关信息上的不足.从光谱分析与光谱匹配技术出发对城市地物和人工目标进行精细分类,可提供城市规划、环境监测、城市变迁乃至相关社会经济等方面的信息.本研究基于Hyperion高光谱遥感数据,以广州市区为试验区,尝试用手动提取终端像元,首先对水体与植被做分层掩膜,尽可能消除其在求取参考波谱与影像波谱角度过程中的影响;继而参考约翰-霍普金斯大学提供的标准光谱库的人工建筑物波谱,对光谱角度制图方法所产生的规则影像进行密度分割,获取与参考光谱夹角最小的端元准确位置,再通过高空间分辨率影像Quick Bird数据对其进行准实地验证,尽可能提"纯"并获取相应地物影像端元;最后,应用线性光谱分解模型提取出广州市区地表物质的丰度,由丰度图设定阈值生成地物分类图.结果表明:星载高光谱数据可识别出都市人工地物中的水泥混凝土、铺路混凝土、粘土瓦屋顶、较老建筑屋顶、裸土、高反射率未知物(玻璃、金属等)、低反射率未知物(阴影)、林地、草地与水体等,其总体精度为76.2099%,Kappa系数为0.7258.     

多源遥感影像融合的图像质量评价及变化区域识别

遥感技术的发展以及遥感数据的广泛应用,使得影像信息及其变化信息的自动识别的需求日益迫切.论文利用TM(1998)、SPOT(2002)、ALOS(2006)3个时相的不同传感器接收的影像数据,进行小波变换与IHS变换相结合的影像融合处理,并进行融合影像的评价以及变化区域的识别研究,得出以下主要结论:小波变换与IHS变换相结合的影像融合方法既提高了影像的信息量,又较好地保持了影像的光谱特征;融合影像信息量的增加程度与原始多光谱影像的空间分辨率相关,原始多光谱分辨率越低,融合后信息量增加越多;从融合影像上还可以直观地看出,不同时相的影像融合时,有利于地物变化区域的自动显现,以此进一步地进行变化区域的自动提取与分类,促进遥感影像的应用.     

基于IHS变换的遥感影像融合方法

为了解决遥感影像空间分辨率与光谱信息不能兼顾的问题,即全色影像具有较高的空间分辨率但缺乏光谱信息,多光谱影像光谱分辨率高,光谱信息丰富,但其空间分辨率低的问题,采用MATLAB实验工具,基于IHS原理对遥感影像数据进行融合处理,试验结果表明使用该融合方法显著提高了多光谱影像的空间分辨率,同时保留了丰富的光谱特征,提高影像的判读、识别、分类能力,融合后图像的信息量比原始图像有明显增加,而且图像的细节反差、纹理和清晰度得到较大的提高,融合图像质量明显改善.     

基于TM数据的敦煌绿洲土壤盐碱化信息提取研究

干旱、半干旱地区的绿洲盐碱化威胁着生态环境.随着空间信息技术的发展,遥感已被广泛应用于土壤盐碱化监测与制图.当前基于遥感技术的盐碱化信息提取方法主要归为基于图像光谱的直接提取方法和基于辅助数据的间接提取方法两大类.间接提取方法精度相对较高,但在缺乏辅助信息时并不可行,此时提高基于图像光谱特征的直接提取精度就尤为重要.本研究提出了一种优化波段组合的盐碱地提取方法,并引入了热红外波段,提高了直接提取方法的精度.以敦煌绿洲为研究区域,基于Landsat TM遥感图像中盐碱地的光谱特征,采用最佳指数因子确定盐碱化信息提取的最佳波段,结合图像变换及数据融合等图像处理方法,利用最大似然分类器进行了图像分类,提取出了敦煌绿洲盐碱地的分布区域.将不同波段组合、不同图像处理方法的分类精度检验结果进行比较得知,陆地卫星TM3,5,6和7波段组合的总体分类精度和盐碱地提取精度最高,增加热红外波段可使总体分类精度提高9%,盐碱地提取用户精度改善最高可达18%.     

虹湾地区月球卫星遥感地质解析制图

月球卫星遥感的目标就是利用地质概念研究月球表面特性、深部结构和演化历史.以月球正面雨海虹湾地区为例,利用Clementine UV/VIS数据提取TiO2和FeO的含量图.基于SELENE TC图像,完成虹湾地区撞击坑和地层单元的解译,并由此利用撞击坑直径-频率统计方法获取虹湾地区不同地层单元的形成年龄.SELENE的重力场模型（SGM90d）揭示虹湾与雨海的重力特征差异,表现为独立的地质单元.嫦娥一号微波辐射计数据反演的月壤厚度与SELENE的数字地形模型在空间分布上有对应关系.综合这些多源遥感信息,表明虹湾与雨海无论深部结构还是表面沉积作用都表现为独立地质单元;虹湾形成后,经历了多期次沉降活动、沉积作用和撞击作用,表现为目前探测的状态.虹湾地区遥感地质解析结果将为未来潜在登月点选择或采样等提供科学依据.     

基于HJ影像的面向对象土地覆被分类方法

提出了基于HJ影像的面向对象技术土地覆被分类的一整套方法,即采用面向对象的影像分类技术,充分利用影像的光谱特征、空间特征、纹理、上下文关系,综合运用多层分割、整体分割、类内分割和局部分割模式,融入二叉树流程法,以多时相HJ影像为实验数据,对土地覆被类型进行自动提取.并以地形复杂的麻阳苗族自治县为例进行实验研究,结果表明:分类总体精度为82.88%,能够满足利用遥感影像进行土地覆被信息提取的精度要求,说明是可行的;由于中分辨率的HJ影像提供的光谱细节并不是很丰富,HJ影像面向对象土地覆被分类技术的光谱特征优势不明显,利用二叉树流程法和多种分割方法是降低误差提高分类精度的有效途径.     

面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法

变化信息是遥感图像中的一类重要信息,变化信息的自动检测是遥感图像智能解译的重要研究领域.利用面向对象分类技术,对一种同一地区不同数据源的高分辨率遥感影像采用了分类后比较的变化检测方法.介绍了方法原理,建立规则以及实现过程;最后利用提出的方法对同一地区不同时相的QuickBird影像和IKONOS高分辨率遥感影像实施了变化检测实验,结果表明将基于面向对象技术的变换检测方法用于不同数据源的高分辨率遥感影像变化信息的检测是切实可行的,并具有较高的提取精度.     

基于多源遥感数据协同的河南省矿山环境信息提取研究

为了改善河南省矿山地质环境动态监测技术,提高矿产资源科学管理水平,利用高分辨率遥感卫星影像和InSAR数据,使用最优分割参数法和随机森林分类法提取河南省矿山区地质环境要素信息;利用多时相InSAR叠加分析法辅助矿山地质灾害解译,完善河南省矿产区地质环境遥感解译体系.研究结果表明,利用影像信息层次结构优先分离和随机森林分类提取分离后的环境要素的方法所提取的信息分类精度可达89%;利用二轨道差分干涉图辅助分析矿山地质灾害,能够进一步提高矿山地质环境解译准确度.     

WorldView-2影像数据融合方法比较研究——以在四川省地理国情监测项目中应用为例

WorldView-2影像数据是四川省地理国情监测项目的重要数据源。本项目通过使用Brovey、Ehlers、HPF、HIS、PCA、Wavelet、PanSharpen、Gram-Schimdt 八种不同的数据融合方法对其全色和多光谱影像进行融合,并从清晰度、纹理和色调进行定性分析;从标准差、信息熵、平均梯度、偏差指数、相关系数和光谱扭曲程度进行定量评价;并通过FeatureStation GeoEX解译对比,研究融合结果的可用性。结果表明：基于PanSharpen变换融合方法产生的遥感图像失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率全色波段的空间纹理细节信息,是一种适合于WorldView-2影像融合的较好方法;同时,与原始多光谱影像相比,具有更好的解译效果。     

基于CBERS-04遥感影像的朗玛村地区岩土分类

为了探索国产陆地探测卫星遥感影像的岩土识别性能,基于CBERS-04遥感影像光学特性分析,应用多种传感器遥感影像进行了青藏高原朗玛村地区的岩土分类研究。对比分析了CBERS-04与Landsat-8陆地成像仪(OLI)数据岩土分类及协同岩土分类的效果,并依据1∶250 000基础地质图和野外地质调查进行了验证分析。结果证实CBERS-04相对Landsat-8OLI的遥感影像岩性分类精度略低,但仍具有较高的分类精度,辅助人工地质解译基本满足中比例尺岩土分类和地质调查图编绘的需要。2种数据源的空间分辨率和光谱分辨率较为相似,且具有互补性,其协同分类可提高岩土分类的精度。     

基于PIE的高分遥感泥石流自动化变化检测方法研究

泥石流是在地形险峻的地区,因为暴雨、暴雪或其他自然灾害引发的山体滑坡并携带有大量泥沙以及石块的特殊洪流。传统的人工目视解译方法费时费力,且遥感数据的很多信息不能得到充分的发掘和利用,难以满足泥石流灾害调查,尤其是紧急救灾的急迫要求,计算机自动、半自动的泥石流淹没区域信息提取方法为灾后应急响应和灾情的快速评估提供了依据。该文根据泥石流发生前后高空间分辨率遥感影像变化特点,提供一种基于PIE SDK综合利用前后两期遥感影像的纹理信息和光谱特性,实现泥石流自动化变化检测的方法。该文方法对泥石流淹没区域的检测率达90%以上,虚警率在10%以下,这对于泥石流灾后应急响应和灾情的快速评估具有非常重要的实际应用意义。     

基于多源遥感数据的福建双旗山地区地质构造解译

从研究福建省双旗山矿床的产出的地质背景入手,搞清该矿床的成矿地质特征,研究地层、构造和岩浆活动对矿化的控制作用,以遥感技术为主要手段,综合利用物探、化探等资料,运用适合于现有资料水平的方法进行成矿远景区划分,对研究区开展成矿地质背景、控矿地质条件、矿化特征等方面与遥感影像图的对照研究,为遥感图像解译工作及后续的遥感找矿工作提供参考.     

ASTER高光谱影像在地面人工建筑物信息提取中的应用

ASTER(高级空间热辐射热反射探测仪)是高光谱遥感影像时代到来的标志,高光谱遥感与一般遥感影像相比能为对地观测提供更高质量的信息源.以福州市的一景ASTER影像数据进行主成分分析及波段运算,然后进行非监督自动分类,结果表明能较好地提取地面的人工建筑物信息.该结果可服务于城市规划和城市环境评价中.     

西安里矽卡岩型铁矿成矿预测区的研究

应用遥感蚀变信息提取和遥感解译相结合的方法,对山西省西安里矽卡岩型铁矿有关蚀变形成的特征波谱信息进行提取,综合分析了影像特征和线性构造、环状构造的特点,初步圈定了该地区新的邯邢式矽卡岩型铁矿区域。根据遥感蚀变信息异常、影像地质特征,结合遥感地质解译特征进行了铁矿资源潜力评价,建立了该地区的预测模型,并且通过后期野外地质工作得到了相应的验证。     

基于最小体积约束的非负矩阵分解模型的高光谱解混算法探究

高光谱遥感图像中,遥感影像的分类精度和地物识别会因混合像元的存在而受到影响,从而限制了遥感科学向定量化发展.基于最小体积约束的非负矩阵分解方法,不仅不需要假定纯像元的存在,而且在自动提取端元的同时获取对应的丰度图,这种非监督的光谱解混技术克服了传统方法的限制条件,为高光谱图像中混合像元问题的解决提供了新的思路和方法.