基于Pleiades卫星遥感数据的正射影像制作研究

作为SPOT系列卫星的性能补充,Pleiades卫星具有0.5m的高空间分辨率特征,且星点下最大幅宽达到20km,为我国高分辨率国土资源动态监测提供了很好的遥感影像数据源。文章针对Pleiades卫星数据的特性,研究了其正射影像制作的流程和方法,并探讨分析处理过程中的关键技术问题,为高精度、高质量正射影像图的大规模数据生产提供技术支持。     

数字正射影像图制作流程及工艺

研究目的：介绍不同遥感数据DOM制作流程及其关键技术，探讨实际作业中应注意的问题及解决方法，提高正射影像图精度及生产效率。研究方法：实验法与比较分析法。研究结果：（1）从正射纠正、融合、镶嵌、色彩调整等方面对比分析，提出了较好的影像处理方法；（2）对于纠正误差，可采用局部纠正和影像替换方法解决。研究结论：整体纠正、Pansharp 变换法、Photoshop工具色彩调整等可以有效提高成果质量，消除误差。     

高光谱遥感矿产资源探测软件研制与问题探讨

针对高光谱遥感矿产资源探测的处理流程和实施算法,从光谱特征提取、光谱解混及地物分类识别和填图3个方面涉及的关键技术展开了简述。在此基础上基于IDL研发了高光谱遥感资源探测软件。软件集成了影像特征分析、影像信息提取、端元提取、混合像元分解、蚀变填图、成矿远景区分析等功能模块。同时,对存在的问题,从波谱库构建、基于高光谱的资源深部探测、岩矿光谱特性机理分析、高光谱遥感影像高性能处理等方面进行了探讨。     

土地利用现状遥感更新外业调查方法研究

以河南省偃师市为例,研究了土地利用现状遥感更新外业调查的方法。首先对原始影像进行预处理与校正,制作正射影像图;利用动态规划法确定最优调查路径;在严格的精度控制基础上,采用实地调绘的方法,分别调查境界与权属、地类图斑、线状地物、零星地类、耕地坡度与田坎系数。结果证明：外业调查能有效地解决内业判读过程中出现的多种问题。     

结合独立分量分析和支持向量机的遥感影像土地覆盖分类

在高分辨率遥感影像中地物的光谱分布非常复杂，同质异谱、异谱同质的现象广泛存在，相互混杂的光谱使得传统的光谱解译方法面临困难。独立分量分析是由信源分离技术发展起来的智能信号处理方法，可将多通道信号按照统计独立的原则通过优化算法分解为若干独立成分，将其引入到高分辨率遥感影像处理中．可以减少地物光谱分布的混杂性，增强目标和背景的反差，从而提高分类精度。支持向量机是在统计学习理论基础上发展出的一种新的模式识别方法，本文将其与独立分量分析结合对高分辨率影像进行分类，以北京地区QuickBird多光谱影像为例，实验证明该方法能有效提高高分辨率影像的分类精度．     

基于空间分析方法的目标区快速选择及应用研究

针对多目标区的批量、准确获取,目前大部分GIS或制图软件仍然无法直接实现。从空间分析角度着手,对多目标区快速选择问题进行了探讨,引入了多边形选择的概念,给出了运用MapGIS的空间分析、label点合并等功能实现这一目标的一般性步骤,并且结合土地整理项目区划定和全国第二次土地调查建库基本农田上图这两个实例,介绍了该方法的具体应用。在此基础上,给出了该方法实现的一般算法,并对其应用前景进行了展望。     

塔什库尔干地区铁蚀变信息提取研究

新疆塔什库尔干地区是我国重要的金属成矿带,气候干燥,植被稀少,很适合遥感工作的进行。本文以Landsat-7的ETM+影像为遥感数据信息源,讲述了卫星遥感技术在该地区地质矿化蚀变信息提取中的运用。针对区内发育的不同蚀变类型,分别采用特征波段比值法和主成分分析法进行遥感影像增强处理,为了更好的显示出蚀变区域我们在这采用了密度分割法来直接处理增强后遥感影像,最后根据野外实际情况比较这两种方法在应用中的优劣势,并最终认为主成分分析法在实际应用中更精确。     

顾及障碍物的动态网格算法在城镇土地定级中的应用

研究目的:寻找一种障碍物的处理方法,以提高城镇土地定级过程中障碍物提取的精确性.研究方法:首先提出一种动态网格算法,该算法依据复杂障碍物的形状特征,确定定级单元网格调整值,对障碍物区域的网格进行加密处理后,提取障碍物范围内的网格,并应用栅格距离分析方法获取因子至定级单元的相对距离.之后将动态网格算法应用于南昌市中心城区土地定级过程中障碍物的处理,并与固定网格法结果进行比较分析.研究结果:使用动态网格算法不仅解决了传统固定网格法在顾及障碍物的土地定级过程中因障碍区较窄起不到阻隔作用所导致整体的定级结果偏高的问题,还提高了障碍物处理精度和数据处理效率,保证了障碍物处理的科学性与合理性.研究结论:顾及障碍物的动态网格算法可为土地定级提供参考依据与技术支撑.     

基于中分辨TM数据的水稻提取方法对比研究

水稻种植面积监测是当前农业土地变化科学的热点问题,但运用遥感技术对水稻种植面积精确实施监测一直是难点。中分辨率遥感影像能够满足我国大面积水稻作物监测,成为业务化运行的主要数据源。为此,该研究尝试以中分辨率 TM影像为数据源,结合神经网络和面向对象 (SVM)两种算法对对黑龙江省富锦市2010年两期不同时相影像分别进行水稻分类提取,并对分类结果进行滤波处理及混淆矩阵精度评定。结果表明:(1)在高纬度单季稻生长区,面向对象分类算法的精度显著高于神经网络的分类精度,水稻用户精度和生产者精度在6月份分别高0.55%、1.37%,在8月份分别高0.62%、2.34%;(2)对神经网络分类的结果进行 Majority滤波处理,在一定程度上可以改善水稻分类的精度,水稻用户精度和生产者精度在6月份分别提高0.14%、0.5%,在8月份分别提高1.56%、1.43%;(3)选取关键水稻物候期的遥感影像获取水稻种植面积的精度更高,返青期水稻提取精度要高于乳熟期,其中神经网络算法的水稻用户精度及生产者精度分别提高 2.67%、3.45%;面向对象算法的水稻用户精度及生产者精度分别提高 2.6%、2.48%。未来需要重点考虑建立全国水稻物候历信息、面向对象算法中自动化最优尺度分割方法来提高水稻分类的精度。     

基于快速设定决策阈值的大范围作物种植分布的遥感监测研究

[目的]作物分布是研究作物种植结构的基础,利用遥感进行大范围作物布局的监测识别,对推进农业种植结构研究、分析农业模式和制定农业政策都具有重要的意义。为了更好地适应作物生产的需求,解决大范围作物种植分布遥感监测方法复杂的问题,亟待构建一种快速实用的作物提取方法,实现作物种植信息的快速高效获取。[方法]以江苏省水稻、小麦和玉米为研究对象,利用作物关键生育期内的多时相中分辨率遥感影像,针对作物生长特点进行影像的特征转换,以行政区县为基础的作业单元进行区域划分及阈值设定,构建多时相阈值决策提取模型,并提出一种基于少量样本投射的阈值快速确定的方法,实现大范围作物分布的快速识别。[结果]该方法能够快速分单元确定模型的阈值,     

基于Markov-C 5.0的CA城市用地布局模拟预测方法

研究目的:针对多用地类别的城市用地模拟预测提出一种科学合理的预测模型,为土地利用总体规划编制和土地利用结构优化调整提供依据和技术方法。研究方法:在分析了城市用地模拟预测中常用方法的优缺点和适用环境后,提出了一种综合采用Markov模型和C 5.0分类算法的城市用地布局模拟预测CA模型,该模型的思想是采用Markov方法获取各类土地之间的流向,结合各类土地规模的预测结果确定用地增长量,采用C 5.0分类算法获取各类土地之间的转换规则,最后以武汉市为例对该方法进行了论证。研究结果:通过该方法模拟的武汉市2012年各类土地的规模和分布总模拟精度达到91.2%,与实际情况高度一致,说明该方法能够很好的模拟武汉市的土地利用规模和布局。研究结论:该方法可以直观的了解各空间因子与转换规则的关系,并能够很好的对城市的未来情况进行模拟预测,还能够了解城市内部各类用地间的作用机理。     

区域矿床经济评价中快速评价方法的初步研究

本文针对目前区域矿床经济评价中两种常用方法的不足,在分析了影响矿床开发的因素和建立矿床开发效益指标体系的基础上,提出了区域矿床经济评价的快速评价模型,即灰色并联加权模型,并应用该模型对区域矿床的开发优劣顺序进行评价。     

土地调查中QuickBird数据融合评价研究

研究选择4种常用的融合算法,IHS变换、HPF变换、PCA变换和基于小波的PCA变换.通过主观和客观两个方面,对4种融合方法的效果差异进行评价.结果表明,PCA变换和IHS变换的传统融合方法已经不适用于QuickBird影像的融合,而基于小波的PCA变换是其中最为适合QuickBird影像融合的处理方法.     

基于嵌入式多媒体系统的LAN快速扫描算法

如何快速地发现LAN共享资源是很重要的。本文针对当前嵌入式多媒体系统在网络文件共享设备发现环节还存在着较低的效率,无法达到最佳用户体验的问题,提出了一个基于嵌入式多媒体系统的LAN快速扫描算法,并通过实验对扫描算法进行验证,结果表明该扫描算法是高效的。     

基于模糊方法的企业活力综合评价

提出一种基于模糊方法的企业活力评价方法。在建立企业活力评价指标体系的基础上,介绍了处理多指标体系的模糊方法,介绍了 AHP法确定指标权数的原理,进而对企业活力运用模糊方法进行了综合评价,并验证了该方法的有效性。     

遥感图像融合技术在土地利用现状调查中的应用

遥感是一门先进而有效的信息获取技术。大范围的土地利用现状调查主要依靠从近期遥感影像上来提取所需信息。遥感影像在应用之前必须经过一些预处理，图像融合是遥感图像预处理的一个重要环节。本文介绍了遥感图像融合技术在土地利用现状调查中的应用．以QuickBird全色和多光谱影像为基础．通过应用遥感图像处理软件ERDAS87版四种不同的融合方法进行融合实验，并结合主、客观方法来评价四种融合方法的融合结果，从而得出基于QuickBird影像的土地利用现状调查中较可取的遥感影像融合方法——小波融合法和主成分分析法。     

基于航空影像的城市大比例尺地形图更新

通过对航空影像进行处理,利用遥感软件对研究区矢量地形图进行叠加,经过判读识别地物变化的解译方法,达到对原有地形图快速更新的目的。该方法与传统方法相比,具有工作时间短、精确度高、节省经费等优势,大大提高了大比例尺地形图更新效率。     

软硬结合分类方法提取特定地物信息*——以冬小麦为例

[目的]针对影像上纯净、混合像元共存的现象,文章结合硬分类方法和软分类方法各自的优势,提出了目标地物信息的软硬结合的分类方法。[方法]该方法将遥感影像划分为典型目标地物像元、非目标地物像元和混合目标地物像元3个部分。典型的目标地物像元和非目标地物像元,采用硬分类方法(ISODATA)聚类确定类型;混合目标地物像元采用非线性支撑向量回归混合像元分解模型,从目标地物端元光谱库和非目标地物端元光谱库中多次随机选择像元,进行目标地物不同丰度值的混合像元模拟,构建样本库进行支撑向量回归,提取出混合像元的目标地物丰度。该文以冬小麦为研究对象,选用2006年4月7日的TM影像,采用软硬结合的分类方法进行冬小麦识别。[结果]较传统的硬、软分类方法,软硬结合分类方法精度高,总体精度达到了90.2%;而软分类方法为86.6%,硬分类方法为81.6%。[结论]软硬结合的分类方法克服了硬分类方法对混合像元信息提取受到光谱不确定影响,也克服了软分类方法受到光谱异质性干扰的问题。该分类方法简便、易操作,适合单目标特定地物的信息提取。     

中巴资源卫星数据(CBERS-02)在土地调查中的应用

研究目的:以CBERS-02 CCD数据作为土地利用遥感调查信息源开展应用研究。研究方法:对数据质量进行综合分析、方法比较和实证研究。研究结果:(1)通过对CBERS-02 CCD数据经绝对辐射校正和大气订正,图像质量得到较好地改善,各波段能量相对趋于均衡并能客观反映土地覆被真实状况。(2)通过开展标准分幅正射影像图制作及精度评价,显示CCD图像能够满足1∶5万和1∶10万基本比例尺数字影像图制图要求。(3)通过对中巴数据的图像处理、影像分类与信息自动提取方法研究,分类结果均达到了较好的精度要求。研究结论:随着CBERS-02数据质量不断改善,在宏观尺度上,中巴卫星遥感数据在用于土地调查及提高土地管理方面,将会发挥重要作用。     

基于RBF神经网络的高光谱遥感影像降维及分类

高光谱遥感影像数据量大,针对该特点,为尽可能保留数据中有价值的信息,首先采用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)方法对高光谱遥感影像数据进行降维,接着应用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络方法对其进行分类处理。实验结果表明,分类精度可达到70%以上,具有良好的分类效果,证明了该方法的可行性。