航空遥感在内蒙古大岭矿区煤火信息提取中的应用

目的 通过航空高光谱遥感图像处理分析,提出高光谱遥感图像提取矿区煤火信息、准确圈定煤火分布范围的方法.方法 根据野外实测温度特征,分析煤火分布特征及与周围地物的关系,并对高光谱图像进行波段选择,得到最佳波段组合;采用假彩色合成、阈值分析与密度分割等方法提取温度异常区,根据图像像元亮度值相关分析得出回归公式,从而计算图像上所有像元点温度值,绘制火区地表等温线图,准确圈定温度异常.结果 准确圈定了研究区的煤火高温异常区、温度异常区,以及火区的地表的等温线图.经野外验证和遥感图像提取的温度异常对比分析,所圈定的温度异常区均为准确的.结论 利用航空高光谱遥感热红外遥感图像结合区域地质资料分析,在中国北方植被覆盖少的地区进行煤田火区监测是可行的.     

肉品品质检测技术综述

介绍了人工嗅觉与人工味觉检测技术、计算机视觉技术、近红外光谱技术、高光谱图像检测技术等无损检测技术的发展概况.应用高光谱图像技术对肉品品质进行无损检测是当前的研究热点之一.介绍了该技术的基本原理和国内外肉品品质高光谱图像检测技术的研究现状,并展望了高光谱图像检测技术在肉品品质检测中的研究前景,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考.     

基于色彩空间变换的目标检测算法研究

对高光谱遥感图像的目标进行检测,通常采用异常检测算法.异常检测算法常在检测到目标的同时出现较多大噪声点和非目标异常点,为解决这一问题提出了一种基于HSV色彩空间的目标检测算法.利用背景和目标的光谱曲线特征,找到三个差异最大的特征波段子集进行平均,再进行假彩色合成并正变换至HSV色彩空间,以H分量为阈值进行目标检测.对仿真数据和真实高光谱数据进行了实验,实验结果证明了本算法的有效性.     

陕西丰镐地区航空高光谱遥感数据预处理研究

目的对获取的丰镐地区航空高光谱遥感数据进行前期数据处理和校正。方法通过辐射校正、噪音去除、航带间差异调整、几何校正等图像处理方法对畸变和误差较大的遥感数据进行校正。结果获得了高质量、高精度的数据,为后续光谱定标、分类识别及信息提取提供了理想的图像。结论本方法对校正航空高光谱图像存在的较为严重的辐射畸变和几何畸变有良好效果。     

形态梯度重构的标记分水岭高光谱影像分割

传统分水岭算法通常对梯度图像做无标记分割,其结果是容易造成过度分割。为了克服过分割的缺陷,进而应用于复杂的高光谱遥感图像分割,结合形态学预处理方法,在对图像实施平滑处理的同时,利用形态学开闭重构技术对梯度图像进行重建,在此基础上对高光谱遥感梯度重建图像进行标记分水岭分割。实验证明,这种处理技术对高光谱遥感图像的分割效果良好,能够满足高光谱遥感图像分类与信息提取的需要。     

基于光谱差异均衡区间筛选的高光谱目标检测

如何快速、准确地进行目标检测,是高光谱遥感图像在实际应用中面临的关键问题.波段选择是提高高光谱数据利用效率的途径之一,针对目前基于光谱匹配的高光谱目标检测算法数据利用率低,易受冗余信息干扰导致检测率不理想的问题.在构建光谱区间差异均衡化计算模型的基础上,提出差异均衡化的光谱子区间提取方法.使用实测高光谱遥感影像数据集对方法进行验证.结果表明,相比于采用全谱段数据以及其他波段选择方法的目标检测结果,所提出的方法在计算耗时、检测准确率方面均取得更理想的结果,可高效实现高光谱图像的目标检测.      

基于高光谱影像的SG滤波算法的研究

高光谱遥感是当前遥感技术发展前沿,已经被成功应用于农业、水利、交通等许多领域.高光谱遥感影像中不仅存在空间域噪声而且存在光谱域噪声,传统的图像滤波只能对图像空间域噪声进行处理,而不能去除光谱域噪声.为了改变这种状况,本文提出了一种Savitzky-Golay(SG)滤波改进算法,诊断光谱域噪声.本文主要以航空高光谱遥感数据为研究对象,基于最小二乘的SG滤波求取反射率光谱的二阶导数,然后对影像进行噪声去除,该方法在保证有效去除光谱域噪声的同时,保留高光谱图像的大部分的细微特征.与其他不同的光谱域噪声滤波方法进行对比,实验证明本文的滤波方法是一种较为有效的手段.     

面向像元-对象双尺度的不透水面遥感检测

为了改善像元级遥感不透水面提取时存在的椒盐现象，提出了一种面向像元-对象双尺度的不透水面遥感检测方法.首先基于建筑、植被、水体等多种光谱指数，在像元尺度上提取不透水面的分布范围，然后对遥感图像进行多尺度分割，并通过设置高阈值和低阈值来处理图中的碎斑和空洞.利用双尺度不透水面检测方法对天津市精武镇多年的遥感图像进行不透水面检测，结果表明，该方法检测的正确率为80%左右，漏检率低于10%，检测精度高于光谱指数方法.     

背景不确定性对高光谱异常目标探测的影响

为研究背景不确定性对高光谱目标探测的影响,对比分析了不同背景复杂度高光谱图像的异常目标检测结果。为避免其他因素的干扰,对航空高光谱图像进行低通滤波处理,获得具有不同背景复杂度的高光谱系列图像,而后在图像中嵌入目标,得到背景不确定性不同而目标相同的系列高光谱图像。用异常检测算法对得到的图像进行目标检测,结果表明:(1)背景不确定性越低,异常目标被探测到的可能性越大;(2)混合像元的存在有利于降低目标的显著性,并使得探测结果的不确定性增加;(3)当空间分辨率的尺度大于2倍目标尺度时,即便背景不确定性很小,由于目标背景的光谱混合,目标检测结果也变得完全不确定。     

基于PCA和KRX算法的高光谱异常检测

针对高光谱图像背景复杂导致高光谱图像异常检测效果下降的问题,提出了一种新的基于抑制背景的高光谱图像异常检测方法。该方法首先使用主成分分析法抑制高光谱图像中的背景信息,得到背景抑制后的图像,然后再使用基于核的RX算法(KRX算法)异常检测,最后将检测结果图进行阈值分割,得到一幅二值图像。最后使用ROC曲线对检测结果进行评价,通过与RX、KRX算法对比,证明本文方法得到的结果具有较高的检测率和较低的虚警率,充分说明文中方法的有效性。     

小样本学习在高分遥感影像分类与识别中的应用

遥感影像分类与识别是近年来深度学习以及图像分类与识别研究的热点,其中一个关键问题是因样本数据集的数据较少而极易出现过拟合。许多图像分类的模型和方法并不完全适用于遥感影像分类,将小样本学习与遥感影像处理结合起来,实现遥感影像数据增强和识别模型优化是一个可行的思路。根据小样本学习的发展现状,针对特征提取、模型分类方法,归纳总结了典型学习方法的原理及其在相关领域的应用; 分析遥感影像处理的现状和存在问题,基于适用场景、优缺点对各方法进行了比较; 通过分析小样本学习在高分遥感影像分类与识别上的应用,发现引入注意力机制和迁移学习后,小样本学习能够用于样本数据量小的遥感影像分类。     

南四湖—北五湖地区断裂构造的多源信息解析

为查明山东南四湖—北五湖地区断裂构造之间的关系 ,通过 MSS,TM遥感图像及重、磁异常等值线图的复合处理 ,对该地区的断裂特征进行了综合分析。结果表明 :南四湖—北五湖地区的断裂构造呈燕山期及其以前形成的东西向、南北向断裂和现代活动型的北西、北东向断裂组成的立体结构 ;现代活动型断裂在遥感图像上的线性影像与深部受力构造面的物质磁性变化密切相关。这一研究为该地区煤炭资源的勘探与开发 ,以及地震预报研究提供了依据。     

云环境下基于预分片的遥感数据并行重采样方法

面向海量高分辨率遥感影像数据快速发布需求,针对当前云环境下遥感影像数据并行重采样存在的难题,结合云平台MapReduce并行计算框架特性和遥感影像数据处理特点,提出了一种基于预分片的遥感影像数据并行重采样方法,通过预分片机制有效实现了该框架中对影像数据分片和并行重采样任务的控制,解决了MapReduce难以用于并行处理非结构化、具有空间位置特征的遥感影像数据的问题,从而实现了云环境下遥感影像数据的高效并行重采样.通过在开源云平台Hadoop上的实验和分析表明,该方法具有良好的重采样性能,能够实现高分辨率遥感影像数据的高效重采样.     

机器学习在遥感影像分类中的应用

 概述了机器学习的主要方法及其在遥感影像的主要应用方向,涵盖环境生态遥感中机器学习技术的研究、应用情况及近年来的新进展。通过使用深度学习对FY-3C气象卫星资料进行积雪检测的应用实例,说明深度学习模型可以利用大数据的优势不断提高检测精度,在某些指标中取得了更优于传统机器学习的精度,可解决传统机器学习难以解决的一些问题,从而带动遥感应用模式的创新。     

一类基于模式分类算法的入侵检测系统

目前,入侵检测技术(IDS)作为网络安全领域研究的焦点,主要分为两种:误用检测和异常检测,误用检测是根据已知的入侵手段建立一个规则库,待检测的信息与库中规则进行匹配达到检测目的.优点是检测结果准确率高,缺点是只能检测到已知入侵类型.异常检测是通过构造正常的用户轮廓来检测用户的行为,优点是可以检测到未知的入侵行为,但是技术不成熟,误报率高.本文尝试通过结合二者的优点,同时创建了描述正常用户行为和异常行为两个向量集,并引入一种广泛应用于图象处理技术中的模式识别算法依据这两个向量集来判断待测用户行为的属性,识别出黑客的入侵行为.     

光学遥感影像土地利用分类方法综述

土地是实现经济社会高质量发展的基础性资源,光学遥感影像以时间、空间、光谱等特有的优势为土地利用变化的发现、识别、分析提供了很好的支持,利用光学遥感技术提取土地利用变化信息已经成为重要的研究领域。论文以近年来土地利用分类相关文献为基础,分别从数据源、处理流程、处理精度、计算效率等角度对土地利用分类应用较为广泛的目视解译、监督分类、非监督分类、深度学习等四类方法进行了分析和总结。最后展望了光学遥感影像土地利用分类方法的发展方向     

基于烃微渗漏的航空高光谱遥感蚀变信息提取

随着遥感技术的发展,运用烃类微渗漏遥感探测进行直接找油成为油气勘探的发展趋势。国内外众多学者的研究表明,烃类微渗漏会造成岩石、土壤和植被的异常并在遥感影像上得到表现。基于油气烃微渗漏理论,研究了土壤吸附烃、黏土矿物、碳酸盐矿物和二三价铁离子作为识别油气信息的光谱特征,通过对吉木萨尔地区SASI与CASI航空高光谱遥感数据进行处理与分析,使用混合协调匹配滤波(MTMF)方法完成了矿物蚀变填图,提取到研究区烃类微渗漏异常信息,为下一步的野外实地勘探提供了有效资料。     

基于数据挖掘机制的卫星遥感信息智能处理方法研究

以北京市农业种植结构调整监测为对象,借鉴数据挖掘和知识发现的最新成果,从对遥感数据的信息论分析出发,探讨适合于农业应用的卫星遥感数据挖掘与知识发现的关键技术。研究试验表明,该方法有利于提高遥感信息农业应用过程中数据处理和信息提取的能力与效率,具有较好的应用价值和前景。     

高分辨率遥感影像城区地物信息提取技术研究

遥感技术是20世纪60年代兴起并迅速发展起来的一门综合性探测技术,现在遥感技术广泛地应用于多个领域的同时,面对遥感影像的海量数据,解译质量和解译效率就显得尤为重要。在总结以往遥感影像信息提取技术的主要难点和不足的基础上,重点讨论了面向对象遥感影像城区地物信息提取技术思路,最后对此思路进行总结与分析,指出了目前存在的问题和今后的研究方向。     

基于人工神经网络遥感图像分类的应用研究

阐述了遥感图像分类处理中应用BP神经网络的方法,在ENVI平台下,对基于BP神经网络的分类方法进行了研究。结果表明：基于BP网络神经的遥感图像分类效果是相当突出的,是一种非常有效地处理遥感图像的方法。