无人机高光谱影像水面耀光去除及信息重构方法研究

抑制遥感影像水面耀光污染并重构影像信息,是改善无人机遥感信息质量、扩大水环境监测区域的有效途径.针对传统经典的耀光信息重构算法难以适用于无人机高光谱影像这一问题,提出了一种耀光自动检测去除与信息重构算法,即采用归一化水体指数提取水体,以全波段总和灰度图像的最低值为阈值对耀光进行分割,利用拉普拉斯算子提取水面耀光纹理,通过多轮形态学膨胀与阈值更新迭代计算出两者面积差值,以投票机制获得最小差值的出现频率,并逆向获取最佳阈值自动去除耀光.而后,基于主成分分析确定匹配波段,通过改进Criminisi算法对去除区域进行重构.去除算法应用于四个真实耀光场景,去除率均在99%以上.重构算法结果在主观和客观上均优于其他算法,耀光重构水体与正常水体各波段变异系数差值在1%以内,具有良好的光谱应用能力.     

LS-WTSVM的遥感多光谱影像云检测

研究基于最小二乘小波孪生支持向量机(least squares wavelet twin support vector machines,简称LS-WTSVM)的遥感多光谱影像云检测.首先根据云在不同波段中大气的辐射特点,结合Landsat7 ETM+影像数据的光谱特性获得云像元的光谱特征,再通过提取每个图像块的灰度共生矩阵得到相应像元的纹理结构特征,根据像元的光谱特性和纹理结构特征构造特征向量,最后利用最小二乘小波孪生支持向量机多分类算法进行Landsat7 ETM+影像像元的云检测,实现不同类型云区的多分类识别.仿真实验结果表明,该算法能准确地检测出多光谱影像中的厚云和薄云.     

基于简单比值型水体指数(SRWI)的水体信息提取研究

以闽江口Landsat TM影像为研究对象,通过研究水体及其背景地物光谱特征,根据水体在绿光波段(TM2)的亮度值高于中红外波段(TM5),而水体背景地物在绿光波段(TM2)亮度值低于中红外波段(TM5)的特点,提出了简单比值型水体指数(SRWI).该指数中的水体与其背景地物具有较好的可分性,将本依据应用用于不同类型的水体提取上,均取得了良好的效果.实验表明SRWI方法适用于多源遥感数据的水体提取,且操作简单方便,对水体信息快速提取有较强的应用意义.     

基于高光谱遥感数据的城市河网水体提取方法比较

目前水体提取多局限于基于多光谱遥感数据的研究,高光谱遥感的出现为水体精细光谱获取和水体提取提供了可能.以机载高光谱遥感数据源为基础,构建了适用于可见-近红外高光谱数据的水体提取决策树,充分利用高光谱数据的光谱丰富性,设定了决策树的最优波段和提取阈值.以2012年AISA成像光谱获取的嘉兴城区高光谱数据作为验证数据,采用检出率和误检率对所提出的水体提取算法进行验证和评价.实验结果表明,对比单波段阈值法、谱间关系法、归一化水体指数法、分类法和决策树这5种方法,决策树水体提取方法效果最好且误检率最低.     

MODIS数据的云检测处理

结合MODIS数据的通道特性,分析了云在不同波谱范围的光谱特性,提出了一种基于多光谱综合阈值法的简便新方法.该云检测算法从可见光反射率、热红外亮温出发,逐步建立云检测模板,实现分离云和晴空,通过对不同下垫面类型数据进行云检测检验,结果表明,该算法对中低纬度地区云检测处理有显著效果,尤其能够检测出可见光波段难以识别的薄卷云.该法可使遥感数据特别是MODIS数据在云检测领域的应用提高一个层次,进而提出的云区数据修补方法,使数据反演应用的精度提高更为显著.     

MODIS数据的云检测处理

结合MODIS数据的通道特性,分析了云在不同波谱范围的光谱特性,提出了一种基于多光谱综合阈值法的简便新方法.该云检测算法从可见光反射率、热红外亮温出发,逐步建立云检测模板,实现分离云和晴空,通过对不同下垫面类型数据进行云检测检验,结果表明,该算法对中低纬度地区云检测处理有显著效果,尤其能够检测出可见光波段难以识别的薄卷云.该法可使遥感数据特别是MODIS数据在云检测领域的应用提高一个层次,进而提出的云区数据修补方法,使数据反演应用的精度提高更为显著.     

基于小波分析的Hyperion影像地物分类波段宽度

【目的】高光谱遥感为地物的精细识别提供优势的同时,也带来了数据量多、波段间相关性大、处理精度和效率下降等问题,而且在遥感分类中并不是使用的通道越多、波段越窄效果越好。因此笔者从光谱角度出发探讨降低高光谱数据量,以寻求适宜遥感分类波段宽度的方法。【方法】首先对Hyperion影像进行处理,主要包括去除未定标和受水汽影像波段、坏线、条纹和Smile效应,辐射定标和大气校正处理后得到161个波段,对选用的LIR级数据进行几何校正。根据样地调查情况确定试验区待分类别,对提取的14类地物样本平均光谱进行7次Sym3小波分解,由得到的小波细节系数方差和小波细节系数熵分析适宜各类型识别的光谱区间,然后将不同光谱区间内窄波段进行小波融合,最后选取支持向量机方法进行分类识别。【结果】美人松林、落叶松林、樟子松林、针叶混交林、阔叶混交林、火烧迹地、水体、耕地和未利用地9类地物识别的适宜光谱分辨率为40 nm,剩余5种地物识别的适宜光谱分辨率为80 nm,不同光谱区间对应的波段数大大降低,且最终分类精度总体都达到81%以上。【结论】将小波分析与支持向量机方法(SVM)结合,解决了高光谱存在的“维数灾难”问题,提高了高光谱数据的利用率,遥感分类中并不是使用的通道越多、波段越窄效果越好。     

云南泸沽湖水体信息提取方法研究

运用Landsat 8卫星OLI多光谱影像数据,以云南泸沽湖为研究区域,分别运用归一化差异水体指数法、增强型水体指数法、缨帽变换以及面向对象图像分类进行泸沽湖水体信息提取的研究与比较.研究结果表明针对Landsat 8遥感影像波段的特殊性,采用面向对象图像分类提取出的水体信息效果最好,该方法相比传统水体信息提取具有显著的优势.     

内陆小型湖泊水体氮磷的高光谱遥感估算

利用ASD地物光谱仪进行淀山湖水体的反射光谱测量,并结合同步表层水体采样的氮磷浓度数据,分析氮磷浓度和水体高光谱遥感反射率之间的相关关系,建立了单波段,一阶微分模型和波段比值等氮磷浓度估算模型.研究结果表明,一阶微分模型和波段比值模型可以有效地消除噪声,提高模型的估算精度.所建立的模型对于基于遥感技术进行水体氮磷的监测具有一定的参考价值.     

滇池不同空间分布水体的高光谱特征差异分析

滇池作为污染十分严重的高原湖泊之一,其水质监测工作备受关注.利用高光谱遥感监测水质,便于动态长期监测并能找出污染源及其空间分布差异.因此,文章基于珠海一号高光谱卫星数据,从空间尺度上,分别选取滇池内部不同区域的水体进行高光谱试验分析比较.试验结果认为:①研究区草海和外海水体在近红外波段内反射率差异最大,可用于2类水体的识别与提取,以及对水体内叶绿素含量进行初判断;②研究区入湖口和出湖口位置的水体光谱曲线在880～940 nm范围内变化异常,可用于2处水体的识别与提取,并推测因水体中悬浮物颗粒影响改变了变化趋势;③湖心和湖岸带水体在近红外波段内,反射率差值先增至最大再逐渐减小,可根据此光谱特征实现2个区域水体的识别与提取,并推测可能是由于水体内悬浮物体积浓度影响导致光谱差异.综上所述,近红外波段有很好的光谱响应特征,可以较好地反映并识别湖泊的不同空间分布差异.同时,对于水环境条件差异也可以进行更好地判断.     

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。     

采用混合像元分解的水库面积提取及变化监测

利用Landsat-5 TM,Landsat-7 ETM+和Landsat-8 OLI遥感影像数据和高空间分辨率(1.14,0.54 m)的Google Earth^TM地面实况图进行水库面积检测与变化监测的技术研究.采用完全约束最小二乘法混合像元分解(FCLS)方法提取不同水库水体信息,并与常用水体指数法及支持向量机(SVM)分类法进行比较,利用多时相FCLS方法监测厦门杏林湾水库2006-2014年间的面积动态变化.结果表明:基于FCLS的方法比NDWI等水体指数方法更能准确地获取水库水体面积大小及其变化信息.     

1998年长江洪水大暴雨的卫星云图分析

利用GMS卫星的逐时红外云图做成了日、候、旬、月和季平均云图,在此基础上对1998年夏季长江中、上游洪水期间暴雨的云图特征进行了分析。结果表明,多日平均云图可以概括地揭示降水系统的主要特征。它不仅可展示天气尺度的暴雨云带,而且在日和候平均云图上也可以相当清楚地展示出云带内所包含的中尺度对流云团。旬、月和季平均云图表明,长江上游从6月中旬开始到8月中旬长达两个多月对流的频繁发生是“98洪水”长江上游洪峰多,中游高水位维持时间长的重要原因。候和日平均云图表明,降雨云带上频繁产生中α尺度暴雨云团造成了7月下旬长江中游连续出现特大暴雨。用每小时一次的红外云图作出的日平均云图与日雨量分布之间存在一定程度的对应关系显示出用日平均云顶黑体辐射温度(T_BB)来估算径流量的可能性。     

应用多源遥感影像提取鄱阳湖形态参数

鄱阳湖是我国最大的淡水湖,也是我国的洪水多发地带.利用遥感影像自动、快速、准确提取鄱阳湖形态参数(水体面积、水位高程值),实时监控鄱阳湖水情空间动态变化,具有非常重要的意义.本文通过在Radarsat SAR和Terra Modis遥感影像上提取水体,测量计算了遥感影像上的水域面积.将遥感测量结果与利用鄱阳湖历年的水位高程与面积水文统计数据拟合模型测量结果进行交互验证,误差绝对值小于0.70%,最终建立了一个具有较高精度的鄱阳湖主体水域水位-面积分布数学模型.为利用遥感影像实时监控鄱阳湖水情空间动态变化提供了可行的方法手段,对湖泊、水库的泛洪监测、调洪功能分析具有重要的意义.     

基于数字地球的三维云图实现技术

以风云二号气象卫星的红外云图数据为基础,根据实时的红外云图,在数字地球上实现云图的三维显示,实时动态模拟我国上空的云图变化情况.通过二维云图的灰度信息,得出其高度值,与提取的经纬度值一起,经过坐标转换,得到三维空间坐标信息,再采用OGS三维渲染技术,实现云图的三维显示.与以往云图的三维显示技术相比,采用的方法更加简单高效.在实际应用中,该方法能够实时获取和展示三维立体云效果,并且加以时间驱动可以实现云图的动画播放,对于气象部门有着很高的应用价值.     

遥感大气中汽态水和液态水含量的实验研究

根据微波在大气中的辐射传输理论，采用接收１．３５ｃｍ和８ｍｍ波段的大气噪音，推算大气中水汽和液态水含量，研制了双通道微波辐射计，进行遥感实验，文章中对微波辐射计测得的数据如何校正，展开了详细的讨论，这将在监测和利用空中水资源的科学实验中发挥作用。     

一种高效的有源照射箔条云复合干扰方法

针对箔条自卫干扰对新体制雷达的干扰能力和效果不断下降的问题,提出了一种复合干扰方法。该方法运用机载电子干扰设备接收并转发敌机载火控雷达或空空导弹制导导引头(以下简称敌方雷达)发射的信号,经由载机的干扰发射天线照射到箔条云上,箔条云对干扰信号二次辐射,被敌方雷达接收,形成假目标(不同于箔条云反射雷达信号形成的假目标),起到诱骗干扰作用。仿真计算结果表明：采用此复合干扰后,敌方雷达接收到的箔条云有效反射面积比原来提高几十倍甚至几百倍以上,从而缩短了箔条云的展开时间,增大了压制比，并验证了此方法的可行性,提高了飞机的综合干扰能力,具有较强的实用价值。     

城市不透水面信息提取及水环境效应分析——以武汉市江南三区为例

利用ETM~+和Landsat8数据,以武汉市江南三区为研究对象,采用光谱混合分解模型估算不透水面信息在空间和时间上的变化情况,并分析其水环境效应.通过MNF变换和PPI指数运算,确定高、低反照率、植被及土壤4类光谱端元,利用Landsat8新增的卷云波段去除云、土壤、沙地等噪声,利用MNDWI指数去除水体,修正后的高、低反照率组分之和即为不透水面分布估计值.结果表明:研究区14年间不透水面总体随着围湖垦殖呈放射状扩张,面积增加了52.6km2;从短期和长期两个层面,不透水面深刻地影响了城市地区的水文环境,包括地表径流的时空模式、水文循环过程,以及局部小气候;不透水面对城市地区非点源污染也具有较大影响.     

基于GEE平台的1990—2019年松涛水库水体面积时空变化

为了准确掌握松涛水库水体面积动态变化,保证区域用水安全,实现水资源的可持续利用,通过选用Landsat系列遥感数据,利用GEE(Google Earth Engine)云平台研究了1990—2019年松涛水库水体面积的时空变化。结果表明:1990—2019年间,松涛水库水体面积的年际变化波动较大,整体呈先下降后上升的趋势,而水体面积的月际变化表现出显著的季节性变化规律;研究期间,松涛水库拥有66.43 km~2的永久性水体,出现水陆交替现象的区域主要集中在水库的边缘区域;月降水量、月平均温度分别与松涛水库水体面积表现出显著的负相关关系,而在年际尺度上气候因素与水体面积无明显的相关性,但随着年降水量的增加,水库下一年度的水体面积明显增大。可见GEE云平台可用于连续时间序列、大范围的水体动态变化监测。     

多光谱卫星云图降水区域与强度估计的模糊推理模型

在卫星云图降水分析中,针对降水天气和降水强度具有明显的"模糊"特性,提出了云图降水的模糊推理模型.从不同云类降水的经验知识和降水天气的卫星云图样本中,提取出若干云类降水规则.在此基础上,引入模糊推理方法,建立了卫星云图降水分布和降水强度估计的模糊推理模型.实际应用中,对卫星云图进行云分类,根据云分类结果,去除不可能产生降水的云类区域.对可能产生降水的云类区域,通过提取多光谱云图的灰度等特征进行推理判别,进而得出该区域是否降水以及降水强度和降水分布的估算.试验结果表明,该方法在客观性、定量性和自动化程度方面优于传统的降水估计方法,且建模所需的样本少,可适用于多种类型的气象卫星云图.