土壤的石油污染信息高光谱遥感监测方法研究

传统的点采样等石油开采区土壤石油污染监测方法时效性差、成本高。高光谱遥感因具有丰富的空-谱信息和较强的地物认知能力,可实现快速、大范围精确探测而成为现今土壤的石油污染监测研究热点。本文基于高光谱影像的光谱维特性,提出了一种多维加速鲁棒特征(Multi-Dimensional Speeded-Up Robust Features, MD-SURF)的高光谱影像端元提取模型,并以胜利油田孤东采油区为研究对象,提取了研究区Hyperion高光谱卫星影像的土壤端元。通过对所提取土壤端元的光谱信息分析,认为波长963 nm和1 427 nm为土壤石油污染的特征波段,由此建立了研究区土壤端元反射高度H_γ和吸收深度D_λ的石油污染光谱指数,并设置了四种方式的石油污染光谱指数值计算方法及其污染信息提取的指数取值范围;最后根据满足光谱指数计算结果在其取值范围内的这四种方式其个数多少,确定土壤端元的石油污染程度,认为满足的个数越多则土壤端元污染越严重,从而可较好监测研究区土壤的石油污染异常区域。     

基于无人机多光谱数据的农田土壤水分遥感监测

为了提高农田精准管理效率,基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)实时获取和传输的遥感数据设计了一种快速监测农田土壤水分的方法:首先,利用UAV飞行采集农田的多光谱数据,在农田选取一个代表性的重点观测区域进行随机样点土壤水分探测;然后,利用垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index,PDI),结合样点土壤水分数据快速构建农田土壤水分反演模型,进而获得大范围的农田土壤水分监测结果.并通过6个时相获取的UAV数据和样点土壤水分数据,进行方法实验和模型精度分析,结果表明利用该方法进行农田土壤水分监测的精度较高:6个时相土壤水分反演结果的决定系数R2均在0.8以上,其中5个时相的均方根误差RMSE和系统误差SE值均小于0.1.这证明了基于UAV数据设计的农田土壤水分监测方法的有效性和可行性,可以为大范围农田土壤水分的快速监测提供方法参考.     

基于模糊分析的多光谱遥感图像的纹理特征

模糊分析的方法是用均一表面不确定性对原始图像进行模糊纹理滤波,在滤波图像上计算空间均一不确定性,对不确定性进行模糊纹理光谱分析,其光谱曲线直观地反映了多光谱遥感图像的纹理特征;通过采用不同的洲量窗口,在不同的类别提取纹理样品进行实验.研究结果表明:多光谱遥感图像在小区域纹理特征不稳定,不同波段的纹理特征不同,不同类别的最小测量区域不同;模糊纹理分析的方法可用于图像分割.     

太湖水体藻类叶绿素浓度高光谱遥感监测研究

为了更好地监测太湖水体富营养化状况,我们利用高光谱地物波谱辐射计,通过垂直水面法和倾斜测量法得到太湖水体3～10月份的波谱信息.利用这些数据,分析了太湖水体藻类的叶绿素（主要是chl_a）与水体反射光谱特征的关系,建立了藻类叶绿素高光谱遥感模型,并分析了模型精度.研究发现：两种测量法数据精度差别不大;叶绿素在700nm附近反射峰的位置、高度与叶绿素浓度有较好的对应性;利用700     

土壤侵蚀遥感监测方法研究

本文基于笔者多年从事水土保持的相关工作经验,以土壤侵蚀遥感监测为研究对象,探讨了目视解译分析方法和基于遥感光谱反射值自动监测,分别给出了具体的计算方法和相关研究现状,全文是笔者长期研究基础上的理论总结,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法

基于光谱特征对高分辨率多光谱遥感图像进行地物分类易形成噪声,提出一种光谱特征与纹理特征相结合的地物分类方法。首先基于光谱特征与纹理特征利用四叉树技术,对图像进行分块处理,以图像块的方式提取地物的光谱特征和纹理特征,然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)对图像块进行地物分类,并通过区域增长方法对边缘区域进行处理,使得分类区域边界清晰。对Quickbird多光谱遥感图像进行实验,实验结果表明,该方法地物分类结果精度较高、区域一致性强、噪声少。     

林火目标遥感多光谱识别指数构建方法研究

针对现有高温目标识别方法中波段筛选、识别指数构建缺少数学定量评判指标的问题,以内蒙古大兴安岭地区一次森林火灾为例,选用Landsat 8 OLI遥感影像数据进行林火目标多光谱识别指数构建方法的研究。研究发现,基于方差分析原理的"可分性度量"指标可作为高温目标识别方法研究中波段筛选、识别指数构建的数学定量评判指标,改进以往识别方法的定性分析方式。在区分林火目标与其他地物过程中,上述数学定量评判指标均具有遥感目标识别与分类的物理意义;其分类适宜性对林火目标的识别与提取具有重要作用。经过验证分析,利用"可分性度量"评判指标筛选出的适宜火点识别指数,在实际分类中效果良好、精确度较高,与理论结果相吻合。     

基于独立分量分析的遥感影像分类方法

多光谱遥感影像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感影像而言,其去除了波段影像之间的相关性,获得的波段影像是相互独立的。最后通过TM遥感影像数据的分类试验,验证了基于独立分量分析的线性光谱混合分析模型应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。     

GETM 多光谱遥感数据最佳波段选择方法研究

分析了最佳波段选择的各种理论模型,利用相关性比较法,最佳指数法和多光谱遥感数据各波段用途、研究区地物光谱特征结合的方法来选择最佳波段,得到了较好的结果.     

淀山湖微量水质参数卫星高光谱遥感估算

水质参数总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数、pH等是表征湖泊水质的重要指标,利用遥感技术可对其进行大范围定量监测,掌握水质参数的实时变化动态.以淀山湖为研究对象,利用HJ-1A卫星HSI高光谱遥感数据,分析了这些水质指标与单波段反射率、不同波段之间反射率的比值以及不同波段之间反射率的差值之间的相关关系,给出最佳波段组合.建立了9个水质参数与水体光谱反射率之间的估算模型,并对淀山湖水体的9项主要水质参数进行估算,可为基于HJ-1A卫星的水环境业务化监测提供借鉴.     

多光谱遥感数据最佳波段选择的研究

分析了最佳波段选择的最佳指数方法,并指出该方法的不足之处.在实践过程中,根据多光谱遥感数据各波段用途、研究区地物的光谱特征及最佳指数来考虑最佳波段的选择,取得了比较好的效果.     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

基于小波和分形的遥感图像快速编码

在分析分形编码的匹配过程和小波变换系数分布特点的基础上,提出了一种卫星遥感图像的快速编码算法,即对分形编码的定义域块和值域块分别进行小波交换,并通过计算域块信息库来匹配值域块和定义域块。分别对长春地区的SPOTS影像和广州地区的,TM影像的试验表明,该算法在峰值信噪比下降极小的情况下显著地提高了图像编码速度,在多分辨率卫星遥感数据的可视化表达领域可望有较好的应用前景。     

遥感技术在南四湖水质监测方面的应用研究

以山东省第一大淡水湖——南四湖为研究对象，定量、定性地分析了悬浮物、浮游生物和可溶性有机物等主要水体污染物，为水体污染的遥感分析与监测提供了理论和方法依据。     

珠江口水域水污染遥感定量分析

卫星遥感技术在水污染监测方面具有广阔的应用前景。在经大气校正后 ,可见光波段卫星遥感数据的水体象元主要受水中污染物、泥沙及叶绿素等的影响。研究污染水体反射光谱成像的物理过程 ,在水深较大(>2m)的假设下 ,建立了叶绿不敏感波段遥感数据象元反射率与污染物浓度的函数关系 ,并用多波段数据进行求解。然后采用 2 0 0 2年TM卫星数据 ,用该方法对珠江口海域的综合汛浓度进行了定量提取并用实测数据加以验证。结果显示 ,珠江口水域重污染区主要分布在伶仃洋东北部 ,香港维多利亚港和深圳湾。     

GIS支持下的深层土壤含水量遥感调查方法

分析土壤含水性与土壤反射光谱的函数关系以及遥感像元光谱中土壤光谱与植被光谱的组合关系；根据处于平衡状态时地表层含水率与表层以下不同深度土壤含水率的函数；提出在ＧＩＳ支持下采用多波段卫星数据，在剔除植被影响后定量计算表层土壤含水率，进而推算潜水面深和包气带中不同深度土壤含水率的理论和方法     

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.     

基于结构相似度的无参考遥感图像质量评价

在深入研究遥感图像与普通图像差别的基础上,对结构相似度算法进行改进,提出了一种新的无参考遥感图像质量评价方法。首先,采用非下采样轮廓波变换进行多尺度分解,将子图像进行K-means边缘检测及细化融合,最终得到边缘区域。采用一阶偏导有限差分计算遥感图像的梯度幅值,设置两个阈值,将满足区间的像素提取出来得到纹理区域。然后,使用边缘计算对比度分量,纹理计算结构相似度分量,对SSIM进行改进得到ET_SSIM方法。最后,采用"再降质"的方式构造出参考图像,将边缘纹理区域与平滑区域分开评价,ET_SSIM对边缘纹理区域评价,SSIM对平滑区域评价,根据人眼对边缘纹理及平滑区域的不同重视程度加权求平均,得到最终结果 VSSIM。实验结果证明,本文方法 VSSIM与主观评价值的线性相关度相对于MSE、PSNR、SSIM、GSSIM、BLIINDS-Ⅱ方法分别提高了22.2%,6.2%,0.8%,0.2%,1.3%。     

多源遥感数据在植被覆盖区的水体信息提取

针对单一遥感影像难以准确提取南方植被覆盖区水体信息的问题,提出了先对光学影像进行混合像元分解,消除植被干扰,增强水体信息,再联合雷达影像的多源遥感数据提取方法。以地物类型丰富,水体发育的湖南衡阳地区为研究对象,选择Landsat8光学影像和PALSAR雷达影像为主要数据源,先利用混合像元分解模型从Landsat8光学影像提取出植被信息,对水体光谱进行重建,再综合去除植被的Landsat8影像的光谱信息和PALSAR影像的纹理信息进行面向对象的多源遥感水体信息提取,并与单源影像的水体信息提取结果进行对比。结果表明,该方法进行水体信息提取的精度更高,尤其在水陆过渡带,能够较好地去除植被干扰,提取被覆盖的水体信息,在南方植被覆盖区水体信息定量提取上具有很好的效果和潜力。