高光谱影像端元数目估计的HAHT模型

端元提取是高光谱遥感研究的重点内容之一,在高光谱影像信息识别、环境监测、资源探测和丰度反演等领域有着重要运用。为了实现有效的端元提取,如何准确估计（尤其是未知区域）高光谱影像中端元数目就显得更为关键,特别是在无人或境外地区的遥感探测方面极有实际价值。端元数目估计过多或者过少都会影响端元提取和混合像元分解的精度。本文基于谐波分析（Harmonic Analysis,HA）理论实现了高光谱影像有效去噪,并结合二元假设检验方法构建了一种高光谱影像端元数目估计的谐波分析假设检验（HA-Hypothesis Testing,HAHT）模型。通过AVIRIS和Hyperion高光谱影像的可行性分析与普适性验证,并与HFC（Harsanyi Farrand Chang）、特征值极大似然函数（Eigenvalue Likelihood Maximization, ELM）和最小误差高光谱信号辨识法（Hyperspectral Signal Identification by Minimum Error, Hysime）等常规的端元数估计算法应用成果相对比,表明HAHT模型所估计的端元数目与实际地物数具有更高的吻合度。同时,采用较成熟的连续最大角凸锥（Sequential Maximum Angle Convex Cone,SMACC）方法提取了端元波谱曲线,通过比较设置2（HFC估计数）、8（HAHT估计数）和14（Hysime估计数）不同端元数的提取结果,也证明HAHT模型在估计端元数目时具有较高准确性,以及较好的适用性和应用前景。     

两种交互模式的智能小车集成门户控制系统设计研究

为了使人们从繁琐的劳作中解放出来以及实现对不可达区域的实时远程监控,利用三层门户框架开发技术实现对智能监测小车的监控和命令响应.小车端装有无线接受装置,通过无线发射器与监测电脑相连,监测电脑将接收到的数据传到服务器上,此过程是Java调用DLL本地化的C/S交互模式.在服务器上部署响应控制的Web服务接收,处理小车采集...     

基于JSEG改进算法的高分辨率遥感影像分割

高分辨率遥感图像中细节信息丰富、地物几何结构明显,对JSEG算法进行了改进,使其对高分辨率遥感图像分割可以取得更合理的结果。算法使用增量式的生长方式完成初始分割,并综合使用颜色和形状信息对过分割区域进行合并。实验表明,改进后的算法符合高分辨率遥感图像的特点,可以得到更好的效果。     

珠江口水域水污染遥感定量分析

卫星遥感技术在水污染监测方面具有广阔的应用前景。在经大气校正后 ,可见光波段卫星遥感数据的水体象元主要受水中污染物、泥沙及叶绿素等的影响。研究污染水体反射光谱成像的物理过程 ,在水深较大(>2m)的假设下 ,建立了叶绿不敏感波段遥感数据象元反射率与污染物浓度的函数关系 ,并用多波段数据进行求解。然后采用 2 0 0 2年TM卫星数据 ,用该方法对珠江口海域的综合汛浓度进行了定量提取并用实测数据加以验证。结果显示 ,珠江口水域重污染区主要分布在伶仃洋东北部 ,香港维多利亚港和深圳湾。     

基于虚拟仪器的远程故障诊断系统

介绍了一个基于虚拟仪器的远程故障诊断系统.对其总体构成框架,设计方法,数据采集,多软件集成等进行了详细的论证.实际测试表明,该系统具有实时性好,可靠性高,能在线识别多种故障,易于操作的特点.     

海洋遥感的研究进展

对国内外海洋遥感的发展情况进行了简单的回顾;以海冰冰情,海面风场,海洋水色等的监测为代表,重点介绍了海洋遥感的应用;最后对海洋遥感的研究重点和未来发展方向进行了评述。     

遥感影像融合方法评价——以SPOT5自身融合为例

影像融合技术近年来快速发展,是遥感研究的热点.SPOT5影像广泛应用于各个部门,它提供了2.5 m的全色和10 m的多光谱影像.将二者融合可以在保持光谱信息的同时提高空间分辨率.本文采用了PC,Gram-Schmidt和Pansharp三种融合方法对SPOT5全色和多光谱影像进行融合.从主观视觉、客观定量、波谱曲线和空间变化曲线四个方面分析和评价了三种融合结果的质量.分析评价结果表明：Pansharp方法的融合效果最佳.该方法在提高多光谱影像分辨率的同时,较好的保留了多光谱影像的光谱信息.     

高光谱遥感的应用研究

在简单介绍星载和机载高光谱遥感技术的原理和国内外常用的成像光谱仪基础上,较详细地介绍了高光谱遥感在大气环境研究、城市下垫面特征和环境分析、海洋及内陆水环境监测、植被与生态研究、地质矿产调查、突发事件和环境危害等方面的应用;特别介绍了我国科学家在这些应用领域中所取得的成就.并指出了在应用中所涉及到的有关基础理论、图谱信息和定量分析方面应进一步探索和研究的难题.      

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。     

IHS变换域的遥感图像NSCT融合算法

针对非采样Contourlet变换(NSCT)在多光谱图像与全色图像融合时复杂度较大的问题,提出一种IHS变换域的多光谱图像与全色图像NSCT融合算法.该算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后再将强度分量图像与全色图像进行基于NSCT的融合,得到新的强度分量,最后再做IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,将IHS变换与NSCT相结合,有效地减少了融合计算量.另外与小波变换、Contourlet变换、NSCT等多分辨率分析的遥感图像融合算法相比,该算法还有效地减少了融合图像的光谱扭曲,提高了融合图像的视觉效果.