面向工矿区陆面演变分析的多源遥感信息融合

面向工矿区陆面演变分析对遥感信息融合的要求．针对传统IHS融合算法的不足，提出了小波-IHS集成融合算法、主成分综合融合方法和加权特征IHS融合算法。小波-IHS集成融合算法集成了IHS融合与小波融合两种算法的优点；主成分综合融合算法有效地将降维操作与信息融合予以集成；加权特征IHS融合算法根据图像统计特性确定权重．能够更好地综合多源遥感影像的优点。所提出的算法在工矿区陆面演变分析中取得了较好的应用效果。     

电子政务中的数据挖掘及其应用

在分析电子政务中数据特点的基础上，概述了电子政务中的数据挖掘的方法和流程，提出需要重点研究的若干关键问题包括框架体系构建、挖掘算法设计、知识管理与分析评价等，最后对数据挖掘在电子政务决策中的应用进行了探讨。     

应用遥感影像更新地理信息若干问题的探讨

首先，针对高空间分辨率卫星遥感影像用于地理信息更新的特点，对信息融合、变化检测、数据挖掘、影像检索等问题进行了研究。遥感影像用于地理信息更新时，一方面应对多源遥感信息进行融合，特别是发展决策层融合算法，另一方面应进行多时相遥感信息融合和变化检测。其次，针对多时相遥感信息融合，提出了一种新的多时相融合处理方法体系，并针对自动信息更新的要求，探讨了遥感数据挖掘应重点解决的问题及其在地理信息自动更新中的应用。最后，面向快速影像提取和检索的需求，研究了基于内容的遥感影像检索技术，并重点分析了检索中能够应用的影像特征。     

一种基于Pauli分解和支持向量机的全极化合成孔径雷达监督分类算法

全极化合成孔径雷达(SAR)影像准确分类的一个重要前提是充分提取反映地物实际物理性质的特征。然而现有的全极化SAR特征提取算法和分类算法众多,却均存在各种各样的问题。无论极化特征提取方法还是分类算法,都会影响最终的分类精度。针对此问题,在多次实验的基础上,提出一种综合Pauli极化特征分解和支持向量机(SVM)的分类策略,简称为Pauli-SVM算法。首先通过经典的Pauli分解法提取全极化SAR影像的奇次散射、偶次散射、体散射等极化特征;并将这些信息组合成一个特征向量,然后引入高精度的SVM分类算法,选择训练样本后对全极化SAR影像进行监督分类。在江苏溧水和南京横溪镇两个研究区,以ALOS卫星的PALSAR影像为研究数据,进行监督Wishart分类算法、Freeman特征提取法结合SVM的分类算法、Yamaguchi特征提取法结合SVM的分类算法、Pauli-SVM算法的分类对比实验。结果表明,新提出的PauliSVM算法可以有效地提高分类的准确性。     

遥感影像多分类器集成的关键技术与系统实现

 为克服单一分类器在遥感影像分类精度和效率方面的限制,有必要构建多分类器系统,集不同分类器的优点,获得比单一分类器更高的精度。针对遥感影像的特点和分类的需求,在遥感影像多分类器集成系统需求分析和系统设计的基础上,运用IDL语言在ENVI遥感影像处理平台下实现系统开发。遥感影像多分类器集成系统的主要功能包括遥感影像文件处理、特征选择与提取、分类预处理、分类、多种模式的多分类器集成(固定组合模式、用户自定义模式、向导模式和推荐模式)等。通过分类实例对系统应用进行介绍,表明本系统能够有效地提高遥感影像分类精度。     

多时相遥感影像样本迁移模型与地表覆盖智能分类

利用时间序列遥感影像重建过去几十年的地表覆盖是实现时空多维地理场景感知与动态建模的基础,但存档历史遥感影像分类面临样本选择难、多时相影像协同解译水平低的问题。研究提出了一种基于已有土地覆盖产品与对应遥感影像中几何及属性特征约束的样本时空迁移方法,将迁移获得的训练样本嵌入多时相地表覆盖分类框架,获得多期地表覆盖分类结果,实现历史时期地表环境的智能感知与动态制图。太湖流域多时相分类的结果表明,无监督样本迁移方法可以充分利用先验几何约束和光谱属性,从参考地表覆盖产品中快速获得可靠的训练样本,多时相分类精度均高于89%,满足大区域多时相地表覆盖的分类需求,为地理环境演变建模提供了有效支持。     

一种基于Pauli分解和SVM的全极化SAR监督分类算法

全极化SAR影像准确分类的一个重要前提是充分提取反映地物实际物理性质的特征。然而现有的全极化SAR特征提取算法和分类算法众多,却均存在各种各样的问题。无论极化特征提取方法还是分类算法,都会影响最终的分类精度。针对此问题,在多次实验的基础上,提出一种综合Pauli极化特征分解和SVM的分类策略,简称为Pauli-SVM算法。首先通过经典的Pauli分解法提取全极化SAR影像的奇次散射、偶次散射、体散射等极化特征,并将这些信息组合成一个特征向量,然后引入高精度的SVM分类算法,选择训练样本后对全极化SAR影像进行监督分类。在江苏溧水和南京横溪镇两个研究区,以ALOS卫星的PALSAR影像为研究数据,进行监督Wishart分类算法、Freeman特征提取法结合SVM的分类算法、Yamaguchi特征提取法结合SVM的分类算法、Pauli-SVM算法的分类对比实验。结果表明,新提出的Pauli-SVM算法可以有效的提高分类的准确性。     

基于遥感的煤矿区景观生态分类

矿区景观生态分类是矿区景观格局、景观功能、景观规划研究的先行工作,为了得到适合于煤矿区的景观生态分类,在总结煤矿区景观生态分类研究现状、趋势的基础上,分析了研究煤矿区景观生态分类的必要性,论述了建立煤矿区景观生态分类的意义,以遥感技术为支撑,得出了基于中小尺度的煤矿区景观生态分类框架,并结合兖州矿区给出了景观生态分类实例,并进一步指出了今后煤矿区景观生态分类研究的重点和发展趋势。     

基于GIS与RS的城市绿化环境效益及其空间特征研究

以万分之一彩红外航空遥感图像为主要信息源,以ArcGIS和ERDAS为主要研究工具,对宁波市的城市绿化生态环境效益及其空间特征进行了研究.研究结果表明：不同道路的绿化系统具有不同的相对环境效益;宁波市城市绿化生态环境效益分布不均;相对绿化环境效益与绿化覆盖率密切相关.研究结果丰富了城市绿化评价指标,为城市绿化系统的设计,特别是为不同环境要求的功能区绿化系统设计、城市绿化群落布局的合理性评价和城市绿化规划提供有价值的技术参数.     

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。