基于Bayes线性估计的遥感图像融合

将Bayes线性估计应用于不同分辨率遥感图像的观测模型中，提出了一种新的基于统计参数估计的遥感图像融合方法．该方法对于金色波段图像和待估计的多光谱图像的联合分布不做任何假设，只需要估计高分辨率多光谱图像的均值和协方差以提高算法的鲁棒性．另外，文中的方法能够提高多光谱图像的多个主成分的分辨率，而传统的主成分变换方法只限于提高第一主成分的分辨率．实际的Landsat ETM＋的全色波段图像和多光谱图像的融合实验结果表明，所提议方法的性能优于其他基于统计参数估计的方法和基于主成分变换的融合方法以及基于小波变换的融合方法．     

基于二通道不可分小波的多光谱图像融合

提出了一种伸缩矩阵为[1,1;1,-1]的二通道不可分小波滤波器组的构造方法,并把它应用于多光谱图像与高分辨图像的融合中．设计出多组不可分4×4小波滤波器组,并提出了一种基于该类小波的多光谱图像融合算法．利用所设计滤波器分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作多尺度小波分解,选取参数对分解后的低频分量进行调节融合．实验结果表明,该方法能较好地保持多光谱信息和高分辨率信息,其保持光谱信息的能力和保持高分辨率信息的能力比基于张量积离散小波帧变换（DWFT）的融合方法和基于改进的IHS变换的融合方法都强,当t值较大时,融合结果图像含有较丰富的光谱信息．与基于4个通道小波的图像融合方法相比,该方法可节约一半的运算量．     

基于单形体几何的高光谱遥感图像解混算法

提出一种新的基于单形体几何的高光谱遥感图像混合像元丰度估计算法.该算法的目标是在已知端元矩阵的基础之上,估计高光谱图像中各个观测像素点中每个端元的丰度.根据凸几何理论,基于线性混合模型的高光谱解混问题可以看成一个凸几何问题,其中端元位于包含整个高光谱数据集的单形体的顶点,而它们对应的重心坐标则可以看作各个观测像素的丰度.提出的方法由3部分组成,分别为基于单形体体积的重心坐标计算方法、距离几何约束问题和基于内点的单形体子空间定位算法.与其他基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.Cayley-Menger矩阵的引入使得欧式空间上的运算转化为距离空间上的运算,在降低运算复杂度的同时很好地兼顾到数据集的几何结构.而且,单形体重心的使用确立了一种快速而精确的判断方法来确定观测像素所属的子空间,进而利用递归的思想得到丰度值.此外,算法核心仅仅涉及观测点与端元之间的距离,而与波段数无关.因此,该算法无须对数据执行降维处理,从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法与同类其他优秀的算法如FCLS和SPU相比,具有更高的运算精度,同时在端元数目较小时具有较快的运算速度.     

基于CBERS CCD数据的鹿洼煤矿塌陷区LUCC检测

本文基于多时相中巴地球资源卫星CBERS CCD数据,以鹿洼煤矿塌陷区为例,利用混合像元分解技术开展土地利用/覆盖变化LUCC检测.分别选取研究区域的2002年、2006年和2010年3个时相的CBERSCCD图像作为遥感数据源,将粒子群优化算法引入到端元提取中,基于线性光谱混合模型提取鹿洼煤矿塌陷区水体、建筑用地、农田和土壤4类地物信息,并对结果进行统计分析.LUCC检测结果表明,2002年至2010年间,鹿洼煤矿塌陷地面积逐年增加,造成大面积农田积水,导致无法进行作物耕种.最后,结合当地政府采取的塌陷地治理措施分析了土地利用变化情况.     

基于频谱相似性的高光谱遥感图像分类方法

提出一种基于光谱曲线频谱特征的高光谱遥感图像分类方法.该方法将高光谱图像中每个像元所对应的光谱序列视为一维离散信号,经离散傅里叶变换获得频谱图,由于不同地物光谱曲线的频谱表征差异明显,进而提出以目标和参考光谱曲线的频谱幅度值之差来度量光谱的相似性.由于频谱能量随着谐波次数的升高而急速下降,所以本文利用兰氏距离（Canberra距离）对该方法进一步改进,从而提高较高频率成分在光谱相似性度量中的贡献.此外,根据频谱图中各次谐波的能量分布规律,分析了地物光谱曲线的频谱能量累积分布函数,并最终确定参与相似性度量计算的谐波次数.为定量评价本文方法,本文采用两幅高光谱图像进行分类实验,并以制图精度、用户精度、总体精度、平均精度和Kappa系数,对本文方法、光谱角填图（SAM）、光谱信息散度（SID）和欧氏距离（ED）方法的分类结果进行比较分析.实验结果表明：本文方法可有效地应用于高光谱遥感图像分类.     

用CBERS-02卫星和MODIS数据联合反演地表蒸散通量

用低分辨率遥感数据计算地表蒸散通量时, 如何减小空间尺度误差是需要考虑的重要问题. 在用MODIS数据计算蒸散时尝试加入高分辨率中巴资源卫星CBERS-02提供的地表分类图像, 根据此分类信息在每个MODIS 1 km像元内统计各种地表类型所占的面积比例, 并分别计算各亚像元的热量通量, 然后用面积权重平均的方法得到MODIS像元的热量通量. 结果表明, 将CBERS高分辨率地表分类数据和MODIS低分辨率遥感数据结合, MODIS 1 km混合像元的土壤热通量、显热通量和潜热通量都有所改变. 进一步分析这种变化产生的原因, 结合地面实验观测数据的验证, 作者推断, 经过处理以后, 混合像元的显热通量和潜热通量的误差都有所减小.     

基于波谱知识的CBERS-02卫星遥感图像棉花像元识别方法研究

从中国典型地物标准波谱数据库中收集到3年共16d的地面实验测量数据, 进行统计分析, 得到了棉花各生长期的主要结构参数的分布范围, 使用冠层反射率模型SAILH对棉花全生长期的波谱进行了模拟分析, 进而模拟得到不同日期棉花像元对应的CEBERS-02 CCD各波段的反射率. 并以新疆生产建设兵团农八师143团农场为实验区, 用马氏距离匹配和光谱角度匹配两种方法, 实现了CBERS-02 CCD图像棉花像元提取. 并在最后分析了辐射定标误差对棉花像元识别的影响. 结果表明, 基于CEBERS-02 CCD数据, 使用光谱角度匹配方法可以得到较好的棉花像元识别结果, 能够为以后的棉花长势监测提供有力支持.     

云南瑞丽江、大盈江流域湿地动态遥感监测研究

本文以遥感和地理信息系统相结合的方法对我国西南边陲的瑞丽江、大盈江流域的湿地进行了动态监测研究.通过分析和处理遥感图像建立了湿地的遥感解译标志;采用计算机自动分类、相关分析法和GIS矢量化的方法提取了湿地信息;以差异主成份法、多波段主成份分析法、分类比较法、光谱特征变异法等,检测湿地的动态变化范围、位置、大小等,分析了该地区的湿地动态变化趋势及原因.     

北部湾红树林的HJ星多光谱遥感提取模式

大区域红树林多光谱遥感提取易受多种地物及自身覆盖度等因素影响,针对这一难题,文中以广西北部湾为研究区,基于HJ星CCD影像,并结合红树林空间分布特征和图谱特征,建立一种适合大区域海岸带的红树林识别提取模式.首先分析影像地物图谱特征,提出用于瞬时海水边线提取的海水比值指数,以及指示红树林的特征指数:红波段角度植被指数和像元波段反射率标准差指数.再从红树林空间生境判定和不同覆盖度反射率变化两方面入手,划分生长适宜区,通过特征指数辅助判定建立最终提取模式.应用结果表明该模式能完整准确地提取不同覆盖度红树林,最大程度消除其他干扰因素影响,总体制图精度达83.70%,用户精度为79.37%,同时也证实HJ卫星CCD多光谱遥感数据应用于海岸带红树林研究的有效性.     

基于小波变换的海量高光谱遥感数据分形编码压缩算法研究

提出基于小波变换和频域空间分形编码的海量高光谱数据压缩新方法(AWFC).与传统的数据压缩相区别,基于图像自身灰度空间的压缩编码为第一代图像压缩技术,以小波变换为工具基于图像频域空间的编码为第二代图像压缩技术,以分形技术为代表对图像的特征空间编码为第三代图像压缩技术.同时探讨了利用成像光谱影像数据存在空间维和光谱维上的相关性,尽可能保持光谱不变情况下如何进一步提高图像压缩效率.和传统的图像有损压缩相比,在同等信息损失的情况下,AWFC算法能够极大的提高压缩比,同时和第二代以小波技术为代表压缩算法相比,本算法也具有效率更高的优势.同时提供了对光谱空间[光谱维],灰度空间[空间维]和经过小波变换WT频域空间3种分形编码FC进行对比,探讨光谱保持下的高压缩比,同时保持快速编码与解码的分形高光谱影像压缩方法.与经典的图像数据压缩方法相比,基于分形编码的图像压缩方法其压缩比在理论上可以超过经典压缩方法的几个数量级.分形图像压缩极高的压缩比,快速的解压速度在高光谱影像压缩中将会为高光谱甚至超光谱航天遥感带来新的思路.提供了将分形分块技术引入到高光谱甚至超光谱影像光谱维分块的思路,发展了光谱形态保持的图像分块技术,给出了基于光谱保持的分形编码压缩框架.最后,作为高光谱图像处理与分析系统HIPAS的一部分,我们在VC 6.0下,基于WindowsXP平台对高光谱影像压缩模块进行了软件模块实现和验证.     

带方向特征的Contourlet HMT模型

根据Shannon信息理论将纹理的方向特征定义为:图像中信号取值为随机分布的奇异值时方向变量的取值特征.根据这一定义,并结合Tamura方向特征的求取方法,文中对Contourlet变换系数的方向概率分布进行了研究,获得方向特征在Contourlet变换的父子子带间形成传递这一结论,在此基础上结合Contourlet隐Markov树(HMT)模型,建立了以隐状态变量分布为条件的方向隐变量的概率分布模型,即带方向特征的Contourlet HMT模型,给出了该模型的结构和训练方法.此外,通过基于所提出模型的无监督结合上下文信息的图像分割算法对合成图像和遥感图像的目标分割实验验证了所提出模型的有效性.     

高光谱卫星海洋遥感资料辐射精度评价模型研究

对于海洋水色遥感卫星来说,辐射定标精度作为一项重要的核心指标,恰恰是目前我国自主海洋水色卫星存在的不足之处,需要对遥感器进行系统的在轨辐射测量精度评价.文中基于大气辐射传输理论开发了一套高光谱卫星海洋遥感资料辐射精度评价模型(HRSREM),可以比较精确地计算出卫星平台接收到的遥感反射率,来衡量可见光遥感数据的测量精度.通过Gordon查找表方法对HRSREM模型的大气Rayleigh散射和气溶胶散射分量的精度验证,表明模型对两种大气散射计算误差小于2%;利用海上现场ASD高光谱仪测量的天空光反射率对模型的前向散射计算结果验证,其光谱平均相对误差约5.4%;利用宽视场海洋水色扫描仪(SeaWiFS)数据对模型的大气顶遥感反射率计算精度进行验证,其相对误差小于3.5%,说明HRSREM模型对卫星遥感资料的光谱辐射测量评价具有很高的精度.利用HRSREM模型对高光谱遥感卫星Hyperion在澳大利亚附近海域测量数据进行精度估算,可见近红外波段的光谱平均相对误差约为7.3%;对中分辨率成像光谱仪(CMODIS)数据精度评价结果表明,CMODIS存在较大的测量误差,特别是近红外波段的定标系数明显偏大,需要重定标来提高定量化处理和应用水平.     

MODIS数据辅助中巴资源卫星图像大气校正研究

中巴资源卫星(CBERS)的CCD图像数据在内陆水环境遥感监测中具有很大的潜力,但它的大气校正的精度是影响其定量化应用的重要因素.文中提出了一种基于同步MODIS数据辅助的CBERS CCD图像大气校正算法,该算法首先改进了NASA MODIS海洋水色遥感大气校正算法,使之能够很好地应用于内陆Ⅱ类水体,然后利用这种改进的算法通过同步的MODIS数据来反演大气参数,进而完成CBERS CCD内陆水体数据的大气校正.实验证明,这种MODIs数据辅助的CBERS CCD图像大气校正算法能够取得比较好的效果.同时,MODIS数据每天都能免费接收,因此这种大气校正算法对于基于CBERS CCD数据的业务化运行的内陆水质监测具有巨大的应用推广价值.     

基于自适应尺度的遥感影像渐进配准

图像配准是遥感图像处理中的基本问题.本文针对多源多时相遥感影像的特点,提出了一种基于自适应尺度的渐进配准方法,在从粗到细的迭代配准过程中,可以通过上一次配准结果的几何定位误差来确定本次匹配的尺度,并按该尺度提取特征角点和特征邻域进行匹配,与常规金字塔渐进配准方法相比,减少了匹配次数,提高了配准效率.另外,特征提取和匹配过程中提出一种基于Harris-Laplace算法和相位相关算法的遥感影像配准算法,利用Harris-Laplace角点代替原始图像,能够综合区域和特征的优点,对亚像元偏移、旋转、尺度变化具有不变性,同时对对比度和灰度的变化不敏感,具有很强的抗噪性.在特征检测和匹配的过程中采用限定搜索区域、抽稀角点等多种优化策略来提高算法的性能.实验证明,算法具有很好的精度,对几何攻击具有很好的鲁棒性,该算法已经应用于CBERS-02B星3级数据的批量自动化生产,具有很好的应用效果.     

CBERS-02卫星CCD相机资料定量化反演水体成分初探

采用定量化水色反演方法, 在现场测量数据的基础上, 针对CBERS-02 CCD波段, 建立了水体成分反演算法. 利用已校准的CCD辐亮度数据, 针对不同的海区, 采取了邻近清洁水体点和同日MODIS气溶胶参数的大气校正方法得到了水体定量化遥感的基本参数遥感反射比. 利用遥感反射比和所建立的反演算法, 获得了水体悬浮泥沙、叶绿素浓度分布. 悬浮泥沙的反演结果比较满意, 而叶绿素的结果不够理想, 因为遥感器的波段较宽和信噪比较低.     

基于DWT-CT的遥感影像数字水印方案

提出一种基于DCT和DWT的遥感影像数字水印方案。首先对水印图像进行Arnold置乱预处理,以破坏像素之间的空间相关性,增强算法鲁棒性;鉴于小波变换良好的局部性和时频分析特性以及多分辨率分析特性,而离散余弦变换具有较好的聚能效应,算法将载体遥感影像进行DWT变换,并选取其子带图像HLl进行DCT变换;最后自适应的将数字水印嵌入所选子块的DC系数上。实验证明本文算法有效提高了水印的不可见性,对JEPG压缩、滤波和叠加噪声等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于HJ-1B卫星的作物秸秆提取及其焚烧火点判定模式

作物秸秆焚烧产生的气体和颗粒物严重污染大气环境,威胁人类健康,给交通带安全带来隐患,利用遥感技术优势监管秸秆焚烧火点具有重要的现实意义.文中基于HJ-1B卫星CCD多光谱遥感数据和IRS热红外遥感数据,以中国江苏中东部为研究区,开展作物秸秆提取及其焚烧火点判定的一体化研究.根据秸秆的光谱特征研究建立了秸秆乘积指数(SMI),结合其纹理信息可从HJ-1BCCD遥感图像上快速有效的提取出秸秆分布,继之结合修正后的火点探测算法可对HJ-1BIRS遥感数据进行火点提取.在秸秆分布和火点探测结果矢量化的基础上,通过GIS技术进行火点叠置分析,可有效地判定作物秸秆火点分布,同时结合实地调研及与MODIS火点产品比对分析验证评价了本研究方法的可行性和有效性.     

Harris Laplace特征区域 Contourlet域遥感图像水印算法

针对现有遥感图像水印算法抵抗旋转、剪切、水平镜像及联合几何攻击能力差的问题,提出一种局部化遥感图像数字水印新方法.算法首先对水印图像进行 Arnold置乱预处理,并将其行扫描形成一维向量作为待嵌入的水印信息;在宿主遥感图像中提取 Harris Laplace特征点,依据特征点确定水印嵌入特征区域;规范所选特征区域,对其进行归一化后实施 Contourlet变换,利用奇偶量化方法将数字水印嵌入选定的变换系数内.实验证明算法对滤波、噪声、JEPG压缩等常规信号处理具备较好鲁棒性,并且能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击     

航天成像光谱仪CHRIS辐射与光谱性能评价

CHRIS是欧空局于2001年10月成功发射的PROBA卫星上搭载的探索性高光谱遥感器,它共有5种可选择的作业模式,在可见光到近红外(0.4～1.05μm)范围,最多可以获取62个波段.文中采用基于图像自身的大气校正方法(模型法ACORN和经验法),在图像上选取最具代表性的植被和土壤光谱,对CHRIS这一新型的航天成像光谱仪进行了光谱与辐射性能评价.计算显示,ACORN校正得到的玉米反射率在498～750nm波长区间能够较好地表征植被的反射率光谱特征(如红边特征),尤其是在对气溶胶敏感的蓝光部分比经验方法更有优势,但是在750nm之后就有很大偏差,表明CHRIS在750nm之后的波段存在光谱定标误差;土壤光谱反射率在800nm之后有递减的误差趋势,表明CHRIS在部分波长区间还不能满足模型法大气校正的要求;ACORN反演得到的水汽含量分布图上存在的竖条纹,则表明CHRIS的辐射定标性能的不足.CHRIS仪器作为欧空局第一个真正意义上的航天高光谱遥感器在光谱和辐射性能上仍有待改善.     

乌苏里江水深遥感反演

文中在分析卫星遥感测深机理的基础上,利用SVCHR-1024高光谱成像仪确定了可见光反演水深的最佳波段,通过对HJ星CCD数据各波段反射率、波段比值组合对水体、水深的敏感性分析,建立了适合于乌苏里江的单波段对数水深反演模型,从而快速获取乌苏里江河道地形信息,并探测了河道深泓线,整体精度达到80%以上.遥感反演水深可快速探测河道深泓线的方法,为乌苏里江河势演变研究提供了新的思路.