高光谱遥感图像最优波段选择方法的研究进展与分析

随着成像光谱仪的发展日益成熟,高光谱遥感图像的研究已进入到一个新的阶段--对获取的高光谱数据进行有效处理和利用的阶段。目前的处理方法主要集中在对高光谱图像的数值分析处理上,比如大气校正、降低数据维数、信息提取、分类与目标探测等方面。高光谱图像相邻的波段之间一般具有较大的相关性,并不是所有的波段对于后续处理都有着同等的重要性,通过选择最优波段而组成新的高光谱图像空间,在不损失重要信息的条件下可以代表其他波段的信息。因而需要在更合理的数学模型的指导下,按照一定的准则,来决定最佳波段的选择问题。对目前国内外高光谱图像的各种波段选择方法进行了综合归纳和分析,力图为高光谱图像处理寻找突破点,加强此领域的研究力度。     

基于ENVI的高分辨率遥感图像在道路提取中的应用研究

道路是一种重要的人工地物,道路信息提取对城市规划、交通管理等都具有重要意义.随着遥感技术的进步,利用遥感图像进行道路信息的提取已成为研究的热点.探讨了基于ENVI的高分辨遥感图像在道路信息提取中的应用,从精度检验可以看出,基于ENVI软件从高分辨率遥感图像中提取道路信息的精度较高.     

LANDSAT 8 OLI影像不同融合方法的地类信息提取

为了探究影像融合技术在土地分类中的适用性,找出适用于不同地物提取的融合方法,以LANDSAT 8 OLI 15m全色/30m多光谱影像为数据源,采用PC变换、Brovey变换、GS变换三种融合法对全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价.基于地物光谱特征、决策树分类法提取研究区地类信息,比较多光谱影像和融合影像的信息提取精度.结果表明,三种融合方法均在空间细节表现能力得到提升,GS融合影像对建筑物识别能力较强,适用于城市建筑提取,而PC融合影像信息量最为丰富,突出显示水和植被信息,总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于农业信息提取的融合方法.     

提高滇东南石漠化区域遥感反演中的大气校正精度

在充分考虑气溶胶空间分布和地表临近效应的基础上,综合考虑湿度及光谱分析确定合理的能见度,并分析研究不同校准文件对于光谱反射率的影响.将这些值应用于大气校正的计算过程,以此提高大气校正的精度.结果表明,利用该模型进行的大气校正能够有效降低大气分子、水汽、臭氧、气溶胶粒子等对卫星遥感影像造成的影响,提高遥感石漠化信息反演精度.该方法在冬季的校正效果较秋季和春季的更佳.     

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 Imagine8.7、ENV14.0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IBI指数和ISODATA的城市建成区提取对比分析

以苏州市市辖区为研究区,运用2000年和2015年两期两景Landsat遥感影像,结合建筑用地指数(IBI)和非监督分类的ISODATA分类方法,对苏州市市辖区建成区进行信息提取,并进行精度验证。结果表明,IBI指数提取精度优于ISODATA分类,能够很好地用于建成区提取;15a间苏州市市辖区建成区呈向外围扩张趋势,但扩张不明显。     

宣化盆地高光谱遥感第四纪地层分类提取初步研究

基于Hyperion高光谱遥感数据,采用像素纯度指数(PPI)和光谱角制图(SAM)等光谱分析方法对河北宣化盆地第四纪地层的分布情况进行定量提取,并对获取的结果进行实地验证和优化.同时,分析了第四纪地层的分布与宣化盆地南缘断裂带活动之间的关系.     

宣化盆地高光谱遥感第四纪地层分类提取初步研究

基于Hyperion高光谱遥感数据,采用像素纯度指数（PPI）和光谱角制图（SAM）等光谱分析方法对河北宣化盆地第四纪地层的分布情况进行定量提取,并对获取的结果进行实地验证和优化.同时,分析了第四纪地层的分布与宣化盆地南缘断裂带活动之间的关系.     

基于二维主成分分析的高光谱遥感图像降维

提出一种以高光谱图像分析为目标的基于二维主成分分析的高光谱遥感图像的降维方法。通过多变量线性变换对高光谱数据进行特征提取,应用二维主成分分析的方法对高光谱遥感图像进行降维。对AVIRIS图像应用二维主成分分析的方法,可将能量主要集中在少数几个特征值中,这就为降维提供了可能。计算机仿真结果表明,该算法计算量小,方差小,峰值信噪比(PSNR)、分类准确性均显著提高,MSE有所下降。     

光谱地质剖面在蚀变填图中的应用研究

利用遥感数据能够实现对蚀变信息的提取工作,而地质剖面能够对提取的蚀变信息进行科学地验证以及深入地理解,本文结合了地质剖面以及提取光谱信息的基本思路,提出了光谱地质剖面的概念,并且分析了光谱地质剖面在蚀变填图中的主要应用。     

遥感技术在农业应用的进展分析

遥感技术作为一种有效获取信息手段,以及准确观测地面的先进技术,在农业领域已经得到了广泛的应用。文章经过对其在农业应用进展的现状进行深入研究,明确了农作物识别分类与面积估算;农作物长势监测与产量估产;农作物叶面指数、叶绿素含量监测与养分诊断;农业灾害监测;农用地提取与动态监测5大方面的研究为遥感技术在农业工作中的应用重点。文中就5大方面的研究进行了提炼与总结,并在此基础上提出未来遥感技术在农业应用中的发展方向,对遥感技术在农业方面更为广阔的应用具有借鉴作用。     

农田遥感识别方法与应用

农田识别是进行作物的长势监测、产量预报和时空特性研究的基础,能够为国家农业政策的制定提供数据支撑。基于像元的传统农田遥感识别方法只利用了影像像元的属性信息,造成农田识别精度不高。面向对象的识别方法根据多尺度分割后得到对象的光谱、形状和纹理属性分类,提高了农田识别的精度。随着航天技术快速发展,与中低分辨率影像相比,高分辨率遥感影像能够提供更丰富的光谱、形状和纹理特征的目标地物,但同时信息量和数据量呈几何级数增加的高分辨率遥感影像给现有的农田遥感识别方法带来极大挑战。回顾了中低分辨率和高分辨率的农田遥感识别方法的研究进展,重点阐述了多尺度分割与三种监督型机器学习算法组合的面向对象的识别方法。结果表明,以机器学习算法为基础的面向对象分类的总体精度都高于96%,卡帕系数均超过0.93。     

基于CA—ANN喀斯特石漠化时空格局的动态模拟和预测

分析了石漠化成灾综合机理,以GIS为平台,结合元胞自动机和神经网络模型,对石漠化灾害的空间格局进行动态模拟和预测．鉴于元胞自动机转换规则的难于确定的特点,利用神经网络来训练和获取石漠化转化的规则,进一步提高元胞自动机动态模拟能力．同时,由于GIS中嵌入元胞自动机,GIS的空间分析功能得到增强．     

基于面向对象方法的汶川地震土地覆被快速提取

"5.12"汶川8.0级地震后,如何高精度快速提取灾害背景特征参数成为遥感技术在地震应急工作中应用研究的关键.随着高分辨率遥感影像的发展,传统基于像元的分类技术已不能满足需求,引入面向对象的信息提取技术,充分挖掘影像对象的纹理、形状和相互关系等信息,能够有效的提高震害的分类速度与精度.本文通过获取北川县城及附近震前震后的福卫二号影像,对北川县城震前震后的土地覆被变化进行面向对象方法的快速提取.研究表明,面向对象分类方法精度高,Kappa系数远大于传统的监督分类方法,提取速度快,能满足提取速度8小时以内的要求.     

小波系数插值支持下的遥感影像混合像元分解

针对遥感混合像元分解中不能有效利用空间邻域信息的问题,提出一种基于超分辨率重建的分解方法. 通过小波系数双线性插值获得遥感影像的超分辨率影像,对超分辨率影像进行监督分类生成超分辨率分类图,最后通过窗口统计得到原始分辨率下各地物的丰度图. 广州城区的模拟TM遥感影像试验表明,该方法的分解精度
在3种方法中最优,能够较充分利用空间邻域信息,提高混合像元分解精度,为混合像元分解提供了新的途径.     

基于半监督非负矩阵分解的人流量分析

非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)由于可以保证矩阵分解的非负性,这符合许多实际问题的要求,比如遥感、生物信息等数据都具有非负性.而且其分解结果具有可解释性和明确的物理意义,因此在很多领域都有广泛的应用.将半监督非负矩阵分解应用于人流量统计数据处理,实验结果表明加入...     

基于高斯低通滤波的超光谱遥感图像分类研究

在超光谱遥感图像的分类中,图像的类别可分性代表了图像的自然属性并决定了分类器能够达到的最优性能。在研究影响分类效果诸因素的基础上,提出了利用高斯低通滤波提高类别可分性的方法,在假设数据为多元正态分布的基础上,用Bhattacharyya距离衡量滤波前后样本集的类别可分性。在此基础上,构造了分类器,并进行了实际的分类测试。实验结果说明高斯低通滤波器能够提高类别可分性,因而能够提高分类精度。     

遥感信息科学中的分形思维

分形是自然、社会和人类思维领域的普遍现象。采用理论与实践相结合的方法 ,剖析现代遥感信息科学中的种种分形特征 ,对分形与遥感的结合方式、应用领域以及发展前景进行了探讨     

高分遥感影像不同形状建筑物半自动提取与规则化

现有的高空间分辨率遥感影像交互式建筑物提取方法需要用户在建筑物上勾画出与建筑物大小和形状相近的线，且大多方法只能提取直角建筑物。为降低交互要求并实现不同形状建筑物的精确提取，该文首先在用户少量交互的基础上采用区域生长、高斯混合模型、CannyLines线段检测算法以及基于多星形约束的最大流/最小割分割模型获得建筑物图斑，然后分别针对直角建筑物和非直角建筑物图斑进行规则化，得到与实际建筑物形状一致的提取结果。实验表明，该方法交互简单且建筑物提取精度F₁值可达到0.9，具有较强的鲁棒性。