彩色航空影像中的建筑物阴影提取

在彩色航空影像中,建筑物阴影能提供大量关于建筑物形状、位置等相关信息。提出了一种基于特性的自动提取建筑物阴影的方法,以获取彩色航空影像中建筑物阴影的形状信息。利用可分离亮度和色调的颜色模型（包括HSV、YIQ、YCbCr颜色模型）提取彩色航空影像中的建筑物阴影,并利用数学形态学处理阴影分割图像。试验结果表明该方法是行之有效的。     

基于Quickbird影像的阴影校正模型研究

以遥感原理为基础，运用传统阴影校正模型，针对Quickhird影像的具体特征，对模型的2个主要参数值：大气亮度DNa、照射强度Eλd／Eud进行了求解，并应用实验区的影像进行了验证，结果表明了该方法的有效性和可行性，为广大Quickbird影像用户提供了一种阴影校正的新方法。     

单幅航空影像中云阴影的自动去除

云阴影的存在严重影响了高分辨率航空遥感影像的视觉效果和影像质量.为去除云阴影,提出了一种无需人工参与的自动处理方法.首先采用光谱特征阈值法初步检测云阴影,再结合形态学方法进行后处理,提取完整的云阴影区域;阴影去除时,设计了一种利用非阴影区域信息、阴影整体区域信息、阴影像素局部窗口及像素本身信息的综合补偿模型,所需参数均可自动获取,进而实现阴影的自动去除.实验表明,区域级、窗口级和像素级多层次信息的引入,使模型的细节敏感度增强,提升了对比度,能灵活根据复杂的云阴影遮挡情况对阴影进行合理提升,有效解决了部分补偿方法存在的补偿效果不均匀的问题,阴影中地物的色彩与纹理等信息均得到更真实的再现.     

利用高分辨率遥感图像提取建筑物阴影信息初探

首先对上海市中心城区遥感影像建库,把众多的遥感影像数据组织起来,以方便管理和使用．在此基础上,利用GIS和RS技术,对遥感数据解译处理,提取建筑物阴影信息,从而为估算建筑物高度值作准备．     

TM影像解译中去除云层及其阴影方法研究

目的对TM（Thematic Mapper，专题制图仪）影像上的云层及其阴影进行处理以识别被覆盖的地物。方法在遥感图像处理软件ERDAS的支持下，综合运用该软件提供的多种图像处理方法，分别进行去除云层及其阴影试验。结果利用空间卷积运算、傅立叶变换、傅立叶图像编辑、傅立叶逆变换组合和缨帽变换的方法有效地去掉了试验区图像上的云层；利用去霾处理和主成分分析方法按一定顺序组合将有效地去除云层的阴影。结论该方法及其思想不仅可用于去除云层和阴影对遥感图像质量的影响，而且也可用于其他图像处理中，如影像的割补、分类后处理等。     

基于梯度特征的高分辨率卫星遥感影像阴影检测

以高分辨率卫星遥感全色影像为数据源,根据阴影区在影像上的灰度与梯度特征,研究了它与水系、建筑物、绿地、道路等地物类型的区别,描述了阴影边界与太阳方位角的关系,并在此基础上针对实验数据提取阴影区.结果表明,所采用的方法能有效地识别影像中的阴影.     

基于Quickbird影像的阴影校正模型研究

以遥感原理为基础,运用传统阴影校正模型,针对Quickbird影像的具体特征,对模型的2个主要参数值:大气亮度DNu、照射强度Eλd/Eud进行了求解,并应用实验区的影像进行了验证,结果表明了该方法的有效性和可行性,为广大Quickbird影像用户提供了一种阴影校正的新方法.     

高分辨率影像道路提取的整体矩形匹配方法

提出了一种整体矩形匹配方法,对高分辨率遥感影像中的城市直线道路进行提取.方法基于影像特征、道路知识和数学形态学的击中击不中思想,通过改变影像分割阈值、矩形宽度和矩形方向,从矩形的内部和外部进行整体匹配,使得矩形满足最佳匹配原则,从而提取出道路.利用提出的方法对高分辨率卫星影像进行了实验.结果表明:该方法能较好地消除树木、汽车等对道路提取的影响,有效地提取出直线道路的边缘.     

云南大理苍山保护区植被覆盖度动态变化遥感监测与分析

大理苍山物种多样性丰富但生态系统相对脆弱,评估苍山植被覆盖度为改善苍山生态环境和物种多样性具有重要意义。利用ENVI遥感软件对大理苍山自然保护区的4期遥感图像进行处理,提取归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI),利用像素二分模型对大理苍山自然保护区的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的变化原因进行综合分析。结果表明:2001—2005年植被覆盖度从0.32上升到0.38,上升了0.06;2005—2009年植被覆盖度由0.38下降到0.35,下降了0.03;2009—2011年,植被覆盖度由0.35上升到0.45,上升了0.1。可见综合分析植被覆盖度的年际变化对大理苍山的植被保护和维护生物多样性具有重要的应用参考价值。     

高分辨率遥感影像分割提取构筑物评估

面向对象的影像分析已成为针对高分辨率遥感影像信息提取和行业应用的一种先进方法.该方法的实用效果,基础和关键在于对影像中所关注地物目标的影像分割提取效果.针对高分辨率遥感影像地面构筑物的提取,采用经验性符合统计比较法,把自动分割结果与人工分割提取的地面构筑物区域轮廓相对符合程度分为3个等级:良好、可以接受和不可接受,对当前应用广泛的两种多尺度影像分割方法进行了地面构筑物分割提取效果评估.     

基于面向对象的遥感影像植被信息提取

主要介绍了基于面向对象的遥感影像分类方法,借用eCognition软件通过设置不同分割尺度参数及特征值,进行了一个分割分类实例试验。结果显示,与传统的基于像元的分类方法相比,面向对象的遥感影像分类方法是具有很好的效果,提交了分类提取的精度。     

面向对象的遥感影像水体信息提取

基于面向对象的遥感影像分析方法,在不同尺度分割遥感影像的基础上,根据影像对象的特征,如亮度、光谱、归一化植被指数(NDVI)、面积和上下文等信息,对水体信息进行了提取和分类.结果显示:与传统的基于像元的分类方法相比,面向对象的遥感影像信息提取方法具有很好的效果,同时也提高了信息提取的精度.     

基于彩色模型的遥感影像阴影检测

依据遥感影像阴影的属性,提出一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法,以提高阴影检测精度。阴影检测过程中,首先将影像转换到HSV空间。根据阴影区域高色调值、低亮度值和高饱和度的特性,定义M=(S-V)/(H+S+V)。利用光谱比技术和中值滤波,得到初步的阴影区域。其次依据散射理论对蓝光的影响,以及彩色不变特征,提出结合C1C2C3空间的C3分量和RGB空间的B分量进行双阈值阴影检测。为降低阈值选择的主观性,提出将上述两种方法进行与运算,并结合小区域去除和数学形态学处理,进行阴影提取。最后对多幅带有阴影的遥感影像进行实验。结果表明所提出的方法明显优于传统的直方图阈值法和同态滤波检测法,克服了阈值选择的主观性,提高了阴影检测精度。     

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。     

基于遥感技术的泰山植被覆盖和岩性的关系研究

以遥感影像为数据源,以实测的研究区地物的波谱曲线为依据。对TM影像进行了包括波段的选择、彩色合成、监督分类等一系列的处理。在此基础上确定了植被密度较大的区域的阚值,对NDVI植被指数图像进行滤波处理,提取出植被密度较大的区域的范围。并把它与岩性分布图进行叠加分析,得出不同岩性上的植被覆盖情况。结合岩石化学成分的资料,分析了可能的原因,指出了植被覆盖和岩性有密切的关系。     

森林植被遥感分类研究

首先对森林植被类型识别方法的研究概况进行了综述,在总结国内外研究成果的基础上,提出采用植被指数进行植被分类,根据长春净月潭地区植被层反射率数据以及土壤线方程,ＮＩＲ＝１．５０６Ｒ＋０．００７８６,通过对多种植被指数的计算与分析,得出植被指数与植被类型的关系,最易于区分阔地林与针叶林的是ＰＶＩ,其次为ＴＳＡＶＩ和ＭＳＡＶＩ,但后者计算较复杂,不同针对树种间的ＲＶＩ差值较大,因此采用ＲＶＩ来区分各针树     

无人机遥感图像融合方法研究

针对待拼接的无人机遥感图像重叠区域不规则、焦距不固定、含噪声较多等问题, 在加权平均融合算法的基础上引入基于折线化思想的不规则重叠区域生成法, 减小算法误差, 并运用基于距离比的自适应算法实现权值自动匹配, 使算法在不受重叠区域形状限制的同时得到更精确的计算结果, 解决了图像拼接后融合区域分辨率低、拼接线明显的问题。仿真表明, 改进的加权平均融合算法在保持原算法快速性的同时, 达到了去除拼接缝隙、使图像融合区域过渡平滑的目的, 并获得了融合质量较好的大视野无缝拼接图像。     

基于中分辨率遥感影像的厦门城市绿地信息分析

采用2006、2009年Landsat5 TM和2013年Landsat8 OLI 3个时相的遥感影像,结合以往的相关数据、资料和实地调查,对厦门岛及周边区域的城市绿地进行提取分类,并采用监督分类方法,将绿地遥感影像划分为林地和其他绿地,分析区域内绿地面积和空间分布的变化情况。结果表明:利用中分辨率遥感影像,结合NDVI和K T变换可以更简便、大面积地提取绿地信息;2006—2013年,厦门岛及周边区域城市的绿地面积逐年增加,但绿地空间分布不均匀,结构不合理。建议厦门市应对城市绿地进行系统规划与建设,合理分布绿地空间,推进垂直绿化,合理配置绿化物种,以本地物种为主,提高景观稳定性和多样性。     

草原植被遥感监测方法研究进展

在回顾我国草原植被遥感监测方法的基础上,重点介绍目前农业部在草原植被遥感监测中所使用的方法及其局限性。提出我国草原植被遥感监测今后应关注和解决的重点问题,指出草原植被遥感监测方法的研究重点应集中在提高草原植被遥感监测的精度和方法标准化上,并建议应加强我国草原遥感监测和信息化管理平台的建设。     

基于 SIFT 算法的无人机遥感图像拼接技术

为了给农田研究人员提供高精度、 宽视野的图像, 在利用 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法初 步检测候选点步骤中, 加入自适应阈值去除部分候选特征点; 结合无人机图像的经纬度坐标及重叠区域位置关 系剔除部分无效特征点, 并进行特征点粗匹配; 利用随机采样一致算法消除误匹配点对, 并求解投影变换矩阵 完成相邻两幅农田遥感图像的拼接; 设计了金字塔拼接策略, 完成 128 幅高分辨率图像的拼接。 实验结果表 明, 基于 SIFT 算法, 利用改进的特征点精简方法, 特征点粗匹配时间平均减少了52%, 精匹配时间平均减少了 25%; 基于 6 个图像融合评价参数的对比实验发现, 从定性和定量两个方面, 基于多分辨率的图像融合均优于 其他融合算法。