不同融合算法对ETM+遥感影像分类精度的影响分析

以福州市南台岛的ETM+遥感影像为基础数据,利用ERDAS Imagine 8.7、ENVI4.0等遥感影像处理软件,运用主成分法(PCA)、乘积法(MLT)、Brovey变换和HIS变换融合算法对ETM+遥感影像全色波段(第8波段)与多光谱波段(第1-5、7波段)进行融合试验;从融合影像的光谱保真度、高频空间信息融入度等角度对融合后的影像进行比较分析;对各种融合后影像进行非监督分类,并评价各种分类结果进行精度,为用户进行影像分类前选择融合方法提供参考.     

基于TM影像的楚雄州地表水提取研究

通过对楚雄州TM影像进行监督分类,提取了地表水分布状况。结果表明：能够很好地反映楚雄州主要地表水资源的分布状况。但在TM影像30m的空间分辨率下提取地表水受到限制,规模较小的河流、坑塘、湖泊无法正确提取,而较大的湖泊、水库则可以顺利提取。     

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。     

基于模糊C均值和BP神经网络的遥感影像自动分类算法

针对非监督分类算法分类精度不高、监督法分类算法的训练样本需要人工选择且容易误选的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和BP神经网络相结合的遥感影像自动分类算法。首先利用FCM对影像进行初始聚类,然后根据聚类结果,由该算法自动选取其中的纯净像元作为训练样本,并送入BP网络进行学习,用最终训练得到的BP神经网络分类器对TM遥感影像进行分类,实验结果表明该算法具有较高的分类精度,能够满足大尺度地物类别判定的需要。     

遥感影像提取改扩建道路的DLG辅助算法

随着城市化进程的加快,作为城市脉络的道路网的更新要求越来越高。基于人工测图的传统更新方式速度慢、效率低,难以满足数据更新的需求。利用数字线划地图(Digital Line Graphic,DLG)数据作为先验信息,采用基于特征的方法,从高分辨率遥感影像中提取道路,实现道路的自动更新。算法适用于DLG中以双边缘平行线对表示的城市主要道路。实验结果表明,该方法在道路拓宽、延伸等情况均有良好的效果。     

基于TM影像的森林三维绿量的遥感测算

以北京市八达岭林场为研究区,TM影像为数据源,结合地面样地调查数据,利用多元线性回归分析法分树种建立了北京市八达岭林场三维绿量(TGB)的估测模型。对估测模型进行评价和精度验证,得到阔叶林、针叶林、混交林三维绿量模型的决定系数(R2)分别为0.858、0.756、0.759,测算精度为85.63%。基于模型估测八达岭林场的三维绿量,总量为1 498.635万m3;与利用森林资源二类调查数据计算的地面实测三维绿量对比,测算精度为90.89%。     

我国的卫星遥感影像图

封面这是应用80年代的陆地卫星影像，经过纠正、处理、镶嵌后得到的全国卫星影像图，原图比例尺为1：1000000。陆地卫星影像（山MS叨TM和＊田）地面分辨率分别为3Or．caca－－－”30m和SOm”88。在我国资源与环境以及生态系统变化动态调查和研究中，大量应用了陆地卫星影像，并可以按年为单位提供有关耕地、林地、草地、水域和城镇等变化的动态信息（如图中的红色代表密度不同的有林地带），还可以每十年制作一次全国的卫星影像镶嵌图。（图由中国科学院遥感应用研究所提供）封底这是一幅西藏自治区“一江两河”（雅鲁藏布江和拉萨河、年…     

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。     

基于TM影像自动提取昆明城区区域变化信息的应用

 鉴于当前国内外在自动提取城区区域变化信息的研究状况,以昆明为例,构造了基于PCA变换的L-比值法,并结合阈值、掩膜等数字图像处方理法,以及数学形态学中的滤波运算等方法构造了一种适合我国西南地区地理特征和经济状况的,从TM影像中提取城市区域变化信息的RS处理模型,并取得了较好的实验效果.     

结合Sobel算子的蚁群红外图像边缘检测

红外图像边缘检测是红外图像处理的重要组成部分,蚁群算法应用在边缘检测方面具有良好的表现,但算法中蚂蚁初始位置的随机释放使得蚂蚁一开始会在非边缘区域耗费时间.采用Sobel边缘检测算子来引导蚁群边缘检测算法中蚂蚁初始位置的分布,使其以较高概率成为边缘的像素点作为起点对图像进行全局搜索,在对高概率区域检测的同时也将算法迭代...     

基于TM图像的库尔勒市绿地资源研究

城市绿地是城市生态系统的重要组成部分,它对于改善城市生态环境,促进城市自然、经济、社会协调发展有着积极的意义.本文基于遥感影像,对库尔勒市绿地资源进行研究和探讨,对城市绿地信息进行提取.研究表明库尔勒市绿地总体情况较好,绿地覆盖率和绿地率都达到国家园林城市的标准,但也存在一些不足之处,针对以上问题提出了一些改进意见.     

基于TM影像的徐州市绿地信息提取及现状分析

城市绿地作为城市生态系统中的一个子系统,在城市环境问题日益恶化的今天发挥着越来越重要的作用。以徐州市为例,运用TM遥感数据为数据源,通过计算相关系数,选取3种最优波段进行组合,提取城市绿地信息。结果表明：该方法对研究区绿地信息的提取有较好的效果,最后提出研究区域的绿地规划建议。     

一种新的基于二值图像的边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理中常用的一种技术,可以捕获图像中物体的重要特征.介绍了几种经典的边缘检测算子,提出了一种基于二值图像的边缘检测方法.该方法不用对图像求导,仅统计每个像素点的8邻域值的情况,即可确定该像素点是否为边缘点.实验表明,该方法用于二值图像时,检测效果较理想.     

基于TM遥感影像的福州景观生态格局分析

基于遥感、地理信息系统和景观生态学研究方法，以福州市为研究区域。对2003年的TM遥感影像图进行目视判读，得到的福州市土地利用现状图．应用FRAGSTATS软件计算福州市各景观格局指标，结果表明：研究区内景观类型以林地为主，建设用地次之，最小的为未利用地．从景观尺度上看，多样性指数较高，各种景观类型分布比较均匀；从景观类型尺度上看，斑块形状复杂程度中等，但形状大小差异较大，分离度指数比较高，表明福州市2003年间各景观类型在研究区内分布较为分散．     

一种基于模糊熵划分的边缘检测算法

基于信息论中最大熵原理,提出了一种基于梯度图像的模糊划分边缘检测算法。该算法首先根据图像边缘的特点和类型构造出新的梯度算子,再根据梯度图像自然划分以及2-划分的关系得到模糊2-划分条件熵,基于最大模糊条件熵原则实现梯度图像划分中最优阈值的自动选取,实现图像的边缘检测。仿真实验结果比较表明,该算法用于边缘检测能获得较好的效果。     

一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法

对Canny边缘提取算法进行改进, 采用二维高斯函数的一阶偏导数构造滤波器计算梯度幅值, 利用一种四阈值边缘检测定位方法定位边缘, 最后引入数学形态学方法对边缘细化处理. 改进算法对噪声抑制效果明显, 能够删除伪边缘, 检出边缘更加精细, 实验结果表明了改进算法的可行性和有效性.     

基于小波的图像边缘检测算法研究

图像的边缘检测是对图像进行进一步处理和识别的基础,虽然图像边缘产生的原因不同,但反映在图像的组成基元上,它们都是图像上灰度的不连续点或灰度剧烈变化的地方,这就意味着图像的边缘就是信号的高频部分。因此所有的边缘检测方法都是检测信号的高频部分。但在实际图像中,由于噪声的存在,边缘检测成为一个难题。提出一种利用小波把图像分解成近似部分和细节部分,近似部分是原图像对高频部分进行滤波所得的近似表示。经滤波后近似部分去除了高频分量,因此能够检测到原图像所检测不到的边缘。     

基于灰度不均匀图像边缘检测算法改进

边缘检测算法是图像处理中的一个重要的研究内容。该算法的好坏直接影响着图像处理的结果,常用的检测算法常常不能满足特定情况下的要求(例如实时跟踪下的图像处理)。本文在分析了灰度图像各种边缘检测算法的特性的基础上,根据具体需求,对灰度不均匀的图像边缘检测算法进行了改进。实验表明,在图像对比度较差的情况下,应用灰度变换增强后,配合相应的边缘检测算法,可以大大减少运算量,与原来的算法相比,能够取得较好的效果。     

基于边缘信息的SIFT 图像匹配算法

李岩(1978-), 男, 长春人, 长春工业大学副教授, 主要从事智能机械与机器人、机器视觉研究, (Tel)86-13069046655(E-mail)liyan_dianqi@ ccut. edu. cn。