高分辨率卫星遥感影像几何处理模型研究综述

高分辨率遥感影像的几何处理是多源遥感影像数据融合、分析、应用的前提和关键。本文分析了导致遥感影像产生几何畸变的误差源,对当前广泛应用于遥感影像几何处理的数学模型进行了归纳和比较,并针对它们的缺点提出了进一步研究和完善的若干思考。     

基于GIS的BP神经网络遥感影像分类研究

传统统计模式识别方法进行遥感影像分类时要求数据服从正态分布且难以加入地理辅助数据．通过分析BP网的分类原理与学习算法，采用了融合遥感影像光谱数据和GIS产生的地理辅助数据进行土地利用类型分类的方法．选择最能反映实验区土地利用信息的光谱数据，结合DEM数据和坡度数据，通过归一化处理后进行BP网的训练分类．将分类结果与采用最大似然法所得的结果综合比较，结果表明，该方法优于最大似然法．     

多源遥感数据融合在城市发展研究中的应用

多源遥感数据融合是一种通过高级影像处理技术来复合多源遥感影像的技术,其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器所提供的信息加以综合,提高获取信息的有效性和准确性,解释的可靠性,以形成对目标的完整一致的信息描述,把不同传感器的遥感数据和非遥感数据融合在一起应用,是遥感技术应用向纵深发展的必然趋势。本文利用上海地区不同时期、不同卫星的遥感数据及没时期上海城区发展的地图数据,制作了上海市城市发展态势图,并对结果进行了分析研究。     

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。     

基于中巴资源卫星的多源遥感影像融合研究

随着遥感获取数据手段的日益增多,遥感影像的融合技术备受关注。针对资源二号多光谱影像光谱信息丰富、分辨率低,资源二号全色影像分辨率高、纹理信息丰富的特点,以河南省郑州市的资源二号多光谱影像与全色影像为例,分别采用基于主成分分析、小波变换、比值变换和高通滤波法等4种融合方法进行融合实验,并对融合后的影像在均值、标准方差、偏差指数以及光谱保真度等4个方面进行了对比,探讨了资源二号多光谱影像与全色影像融合的方法和效果。     

基于HIS变换与atrous小波分解的遥感影像融合

针对多光谱影像与全色影像的融合，本文在分析HIS变换及基于Mallat小波算法的影像融合方法的基础上，提出了一种基于HIS变换与atrous小波分解相结合的遥感影像融合方法，并给出了实现的过程．通过主观视觉效果分析与客观性能参数分析，新方法的性能优于HIS变换融合法、PCA变换融合法、小波变换融合方法，不仅较大地提高了融合影像的空间细节表现能力，井保留了多光谱影像的绝大部分光谱信息．     

基于MDL准则和EM算法的多光谱遥感影像变化检测

针对由实际遥感地物类型难以确定导致的多光谱遥感影像变化检测精度较低的问题,提出一种结合最小描述长度(MDL)准则的EM变化检测方法。首先,采用主成分变换与相关系数融合法相结合的方式构造差异影像;其次,利用分支数为k的高斯分布混合模型对差异影像进行建模,并利用MDL-EM算法自适应估计模型各参数;最后,利用基于统计最小错误率的Bayes判别准则确定变化检测的阈值来实现多光谱遥感影像变化检测。实际遥感数据验证结果表明,所提检测方法应用于多光谱遥感影像变化检测中是可行、有效的。     

基于Atrous-HIS变换的多光谱遥感影像多核并行融合方法

为适应遥感影像高效融合的应用需求，提出了一种基于Atrous-HIS变换的多光谱与全色影像并行融合方法.首先设计了一种结合了Atrous和HIS变换的遥感影像串行融合算法，分析了它的详细处理步骤.随后在该算法中引入OpenMP并行技术，并且制定了并行策略，优化了处理流程，最终实现了一种高效的并行影像融合算法.实验结果表明，该方法可以实现多光谱与全色影像的快速融合，具有良好的加速比，可扩展性好，并行效率高.     

高光谱遥感影像分类算法并行处理设计与实现

探讨高光谱遥感影像分类算法处理遥感影像速度。通过光谱角度匹配（SAM）、光谱相关系数匹配（SCM）、信息散度匹配（SIDM）、光谱波形匹配（SWM）进行并行化改造设计,将改造的并行化算法应用到湖北大冶遥感影像数据分类处理中,结果表明并行化算法能够有效完成高光谱遥感影像分类,数据量增大,并行化处理速度加快,数据量为158×382×1092时, SAM 并行处理速度是串行处理速度的25．68倍、SCM 为25．41倍、SIDM 为17．55倍、SWM为23．68倍。并行分类算法处理遥感影像分类速度较串行分类算法处理快。     

基于Quickbird影像的耕地变化监测中影像融合处理方法研究

遥感影像预处理是一切工作的前提。以两期快鸟影像为例,以成都市郫县古城镇为研究区,分析了影像预处理中的融合技术。探讨耕地变化监测中影像融合方法选择问题。分别用相同传感器的相同时相的全色波段影像和多光谱影像进行融合,以及不同时相的全色波段和多光谱影像进行融合,得出三个结论。为耕地变化监测中影像融合处理方法问题提供一些好的建议。     

一种高精度遥感影像配准融合方法

介绍了一种实用的高精度遥感影像配准、纠正、融合方法．该方法将数字摄影测量技术应用于遥感影像定量化处理，不仅解决了长期困惑遥感信息定量化处理的理论和实际应用问题，而且为大规模生产提供了实用的手段，使遥感信息定量化处理步入实际应用的新阶段．     

QuickBird遥感影像的融合方法比较研究

应用IHS变换、Brovey变换、主成分变换3种影像融合方法对QuickBird多光谱和全色遥感影像触合实验研究,并通过空间细节信息和光谱信息二类统计参数对触合结果进行评价和分析,综合评价结果表明:三种算法中IHS变换更适于QuickBird遥感影像的融合。     

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。     

遥感影像在土地利用变更调查中的应用

遥感影像在土地管理中有相当广泛的应用。选用SPOT 5遥感影像为基础数据源,通过对天水市郊区影像数据进行重采样、几何纠正和影像融合,使融合后影像同时具有多光谱特性和高分辨率,提高影像的解译度。对融合后的影像进行人机结合的解译,并对解译后的分类结果进行了精度分析。结果表明,通过以上方法和步骤可以使遥感影像应用于土地变更调查。     

遥感影像数字水印综述

本文对当前遥感影像水印技术背景,遥感影像原理、特点,水印技术的原理、分类、遥感影像可视化水印处理、遥感图像采用数字水印处理后图像质量评价等方面做了一个综述, 希望进一步推动我国遥感影像水印领域的研究工作.     

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.     

基于数学形态学遥感影像分类后优化处理

遥感影像分类后处理是为了提高分类的精度，优化分类结果。参考传统的分类后处理方法，本文提出了基于数学形态学的遥感影像分类后处理方法，利用数学形态学的基本概念和算法，在遥感软件ERDAS的平台上，对结构元灵活的组合．分解，应用形态交换算法达到了消除噪声、填补孔穴和光滑边界的效果，最大程度的保留了影像的信息，同时优化了分类后的影像；并实际验证了本文方法较传统方法的优越性与可靠性。     

无人机多光谱影像的几何与辐射校正

为了使无人机多光谱影像能够真实地反映地面目标的光谱特征和实际地理位置,需要对无人机多光谱影像进行几何与辐射校正.结合摄影测量方法和经验线性定标法对多光谱影像进行几何与辐射校正,并基于地面实测数据对几何与辐射校正精度进行评价.结果表明:基于上述方法处理后的无人机多光谱遥感影像与地面实测数据一致性良好.基于摄影测量方法处理...     

基于不同算法的遥感影像融合分析

遥感影像融合使影像具有高空间分辨率和丰富的光谱信息,遥感影像融合算法是近年来遥感领域内的研究热点,而针对不同的遥感影像,有关学者提出了很多融合算法,但是融合影像的光谱信息保真度和空间信息融入度却一直是遥感融合效果研究的焦点问题,因此有必要对融合方法进行评价.以ETM+影像为例,通过ENVI软件作为遥感影像处理平台,选择均值、标准差、偏差指数、相关系数等评价指标,进行PCA变换、Multiplicative变换、Brovey变换和Wavelet变换等4种全色与多光谱遥感影像融合算法试验,并对融合试验结果进行定量评价,探讨ETM+影像融合的最佳方法.结果表明,最佳的遥感影像融合算法是Wavelet变换融合,Multiplicative变换融合要优于Brovey变换融合和PCA变换融合.这一研究结果为充分利用全色高分辨率和多光谱特性,挖掘的数据潜力奠定了基础.     

基于支持向量机的高光谱遥感影像道路提取

为了从高光谱遥感影像中高精度提取各种线形道路,提出了基于支持向量机（SVM）的道路特征快速提取算法,首先利用PCA对高光谱影像进行合理压缩,由SVM模式识别理论推导出该算法具有快速精确提取道路网信息的能力,针对高光谱遥感影像高信息量和道路网复杂度高的特点,提出基于1Vm（一对多算法）的多种道路SVM一次性高精度提取的多分类策略,在提高精度的同时,兼顾了道路特征识别的效率。研究结果表明：SVM对线状道路模式判别能力比常规方法有更强的优势,对小样本的道路识别效果更加明显,从遥感影像中不仅能准确地辨别出道路的线形特征,还能识别出其材质和类型;该算法能同时识别出多种道路,执行效率更高。