ETM+遥感影像最佳波段融合质量评价

利用最佳指数(OIF)法得出泉州市2001年ETM+遥感数据的最佳波段组合为波段5、4、2;采用乘积变换、Brovey变换、HIS变换、小波变换等4种典型的融合方法,分别进行ETM+最佳波段组合影像与ETM+全色波段影像的融合;计算融合后影像与原始影像之间的相关系数,从空间相关系数、光谱相关系数2个方面进行定量和定性评价.结果表明,Brovey融合后的影像信息损失最小、对于光谱保真性最好,小波变换融合方法次之;而小波变换融合后影像对于空间分辨率的改善效果最好,Brovey融合方法次之.针对本研究区,在4种融合方法中,Brovey变换和小波变换融合方法是最佳的选择.     

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。     

利用TM/ETM+影像进行土地利用动态变化监测——以焦作市为例

以1988年、2001年与2007年的Landsat TM/ETM+影像为数据源,利用配准、监督分类、动态变化分析等遥感技术对焦作市1988—2007年的土地利用动态变化情况进行了统计和分析.研究结果表明,焦作市农用地面积变化较小,林地面积有所增加,建设用地面积持续较快增长,而未利用地面积大幅度减少,城市发展迅速,土地利用日趋合理化.     

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.     

ETM+遥感影像的水体信息提取研究——以泉州市区为例

针对单波段法提取水体信息,存在的人工确定阈值的难度性和提取结果的误差性,以及多波段法提取水体信息存在的地域局限性,以泉州市区ETM+遥感影像为例,在谱间关系法的基础上作进一步改进,采用决策树法分步提取水体信息的方法,首先利用研究区内的典型地物类型的辐射亮度均值作出典型地物辐射亮度响应曲线,并构建自动提取水体信息的模型,实现对研究区的水体信息提取。     

基于ETM+遥感影像的数据融合试验及分析评价

以泉州德化阳山-安溪潘田地区的ETM+遥感影像为基础数据,采用Brovey、HSV、Principal Component(PC)、Gram-Schmidt和Wavelet遥感影像融合算法对Landsat ETM+影像进行融合,并就融合图像的空间信息、清晰度和光谱保真能力进行评价.     

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ETM影像的水体信息自动提取与分类研究

在综合分析各种水体信息提取方法的基础上,以烟台市为例,利用ETM遥感影像数据,通过光谱特征分析和NDVI识别水体信息,并在各种专业软件的支持下,将水体与其它地物类型区分开来,实现水体信息的自动提取,最后利用形状指数、面积以及其它特征对水体进行分类,并对分类结果做出精度评价.     

植被信息提取中的遥感影像预处理

文章以植被信息提取为例,对遥感影像预处理的内容、工作平台、遥感影像和地理信息概况、遥感影像实验样区的选择和切割提取和多光谱信息的统计分析及波段选取等进行论述并作分析总结,为后续研究工作打下良好的基础。对最佳波段的选取方法进行改进,并对此进行实证研究,取得较好的结果。     

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.     

不同尺度下高分辨率遥感影像道路信息提取

道路作为衡量城市发展的主要因素,是城市发展过程中更新最快的要素之一,其发展直接影响城市功能用地的布局,因此基于高分辨率遥感影像的道路信息提取具有重要而现实的意义.在综合分析各种高分辨率影像道路提取方法的基础上,提出了基于不同尺度进行影像特征基元分割、并结合知识辅助实现基元分析的方法.该方法能够有效地通过面向对象方式将影像中的道路进行精确地提取,并可根据用户研究尺度的不同提取出不同规模的城市道路,最后结合具体实例对这种方法进行了分析.     

人工免疫系统在遥感信息提取中的应用

为了提取丰富的遥感图像信息,在分析人工免疫系统原理及其模型特点的基础上,结合遥感信息的特点,提出了特异识别原理和克隆选择原理的遥感图像信息提取模型.重点探讨了人工免疫系统在遥感信息提取中的专题信息聚类、信息识别.该系统适用于遥感图像自动识别分类和专题信息提取方面,为遥感信息处理的研究提供了新的理论和技术支持.通过实例验证,用该方法处理后的图像具良好的视觉效果.     

利用卷积神经网络提取高分辨率遥感图像喀斯特森林信息

针对喀斯特地区受山区复杂地形的影响岩溶山峰在太阳辐射下存在阴坡和阳坡,高分辨率遥感图像中喀斯特森林植被的光谱特征较复杂,"同物异谱"和"异物同谱"现象严重,导致传统的机器学习算法提取森林植被精度不高的问题,根据实践经验将多源多特征融合构成提取喀斯特森林信息特征,改进标准的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),将支持向量机(support vector machine,SVM)与卷积神经网络相结合(CNN-SVM)应用于遥感分类,并与CNN、随机森林(random forest,RF)、支持向量机等方法进行比较。结果表明,CNN-SVM、CNN两种深度学习方法的提取喀斯特森林信息精度均明显高于RF和SVM等浅层模型方法。CNN-SVM综合了CNN提取遥感高阶特征的能力和SVM的分类性能,分类精度在90%以上,高于标准的CNN。深度学习CNN可有效地区分农作物,提高喀斯特森林植被信息的提取精度。     

遥感影像提取冰川信息方法研究

以天山博格达峰地区为例,综合目视解译以及计算机自动解译,主要介绍具有代表性的冰川信息提取方法。对各种方法的原理、特点、优势与限制进行了分析、对比、并展望下一步研究方向。在冰川边界提取研究中,目视解译精度高,仍是冰川解译研究中重要的手段。传统基于光谱的解译方法各有优缺,应用于冰川信息的提取需借助于人工修正;基于象元的遥感解译方法应尝试应用到冰川的解译中。     

基于空间形态特征遥感边缘信息的提取方法

边缘信息是地物间波谱差异的反映.仅仅考虑灰度差异并不能满足专题信息-地物边缘提取的需要.加入地物的空间形态特征依据,可以使边缘信息提取更准确.在灰值形态学梯度算法和多方位形态结构元素形态学理论分析基础上,提出了提取遥感图像边缘信息的新方法.叙述了结构元素的设计和边缘提取过程,给出了应用实例并得到良好的视觉效果.     

尾矿遥感信息提取技术的研究与分析

遥感技术是矿山企业固体废弃物以及尾矿安全监测及信息提取的重要的技术手段之一。从与其成分相似的水体、盐田方面进行信息提取论述,针对尾矿库成分较为复杂,探讨了应用光谱信息结合纹理信息的技术对尾矿库进行提取的可行性。     

基于无人机遥感图像的森林火灾检测

为减少森林火灾造成的生态与经济损失,搭建无人机检测平台采集森林遥感图像,基于支持向量机(SVM)开发森林火灾检测系统.通过分析森林遥感图像的像素点,预提取火灾的感兴趣区域(ROI),提高火灾识别准确率.利用方向梯度提取森林火焰的边缘特征与纹理特征,采用机器学习方法进行森林火灾识别.实验结果表明,该检测方法对火灾与非火灾...