回顾近年来应用SAR图像进行海岸线及物体边界检测的几种方法，并对各种方法进行了综述、总结和对比。

从分析CCD像元的光电响应特征入手，分析了不同瑕疵点的响应特征，并对CCD瑕疵进行分类。通过对大量不同场景下的影像进

行时空统计分析，提出了根据图像统计异常信息识别瑕疵点的新算法。根据识别的结果标记瑕疵点的位置和类型，根据瑕疵类型对CCD

影像进行校正处理。实验结果表明，该算法能够在没有实验室标定的情况下有效地对CCD瑕疵进行自动检测和校正。

 建立一种神经网络反演海面风场的算法。该算法以ERS_1/2散射计数据和欧洲中期预报分析风场（ECMWF）的配准点数据作为神经网络训练和检验数据集。研究表明，该算法具有运行速度快和精度高等特点，反演的风速和风向与C波段第4模型（COMD 4）和ECMWF吻合较好。

 滤波窗口大小的选择直接影响SAR图像滤波的效果。选择Kuan、Frost与增强Frost以及Lee与增强Lee等滤波算法，分别采用3×3、5×5、 7×7、9×9及11×11（像元×像元）等大小的滤波窗口进行处理，以常规图像统计参数、平滑指数和边缘保持指数等为评价指标，对滤波效果进行定量比较。试验表明，5像元×5像元滤波窗口能够取得较好的效果。

 提出一种基于支持向量机(SVM)遥感数据矿化蚀变信息提取的新方法。该方法首先根据蚀变岩及矿体围岩的实测光谱数据，利用光谱角度制图法(SAM)提取训练样本，应用交叉比对(cross-validation)算法确定最优SVM模型参数，选择径向基(RBF)核函数，训练SVM分类器模型； 然后，用训练好的SVM模型进行遥感矿化蚀变信息提取； 最后，选择青海芒崖地区的ETM数据进行遥感矿化蚀变信息提取试验。试验结果经野外检查和验证，效果良好。

 如何全面、准确地度量和可视化表达遥感信息处理中不确定性的程度和空间分布方式，是遥感信息不确定性研究的关键问题之一。传统的度量方法（例如误差矩阵）是将以训练样本集为基础的度量作为总分类精度的度量，而我们需要估计模型对于“样本外数据”的性能。本文首先利用信息论和粗糙集理论等度量遥感分类影像属性信息的不确定性，提出基于像元、目标和影像的遥感信息不确定性度量指标； 然后分别描述了基于不同度量指标的可视化表达方式，并对我国黄河三角洲地区的Landsat TM影像进行了分类信息不确定性度量和可视化表达实验。

准确估测森林叶片叶绿素浓度有助于进一步理解和模拟森林生态系统。基于江西省千烟州试验区主要树种光谱数据和相应叶绿素浓度等化学参量数据，使用高光谱指数和偏最小二乘（PLS）回归方法进行森林叶绿素浓度的反演，对具代表性的几种叶绿素相关的光谱指数进行反演能力评价，构造出表征叶绿素吸收特征的叶绿素吸收面积指数（CAAI），发现TCARI（改进型的叶绿素吸收比率指数）和CAAI能较好地估测试验区森林主要树种的叶绿素浓度。针对叶片生化参量之间强相关现象，首先使用了叶片生化参量吸收特征分析方法，选定特定波段。然后对叶绿素浓度进行PLS回归估测，并从PLS获得估测模型的结果来评价和解释几种高光谱指数的叶绿素反演能力。

无人机遥感数据压缩与解压缩系统是无人机数据传输链路中的重要组成部分。针对数据传输中的设计问题，本文分别给出了3种无人机航空遥感数据传输与压缩系统方案设计，阐述了数据压缩原理与实现方法，重点对有损压缩算法进行了研究。通过影像自适应分块，离散余弦变换(DCT)、量化及Huffman编码等实现了遥感影像的压缩程序。在此基础上，从软件结构和硬件体系两方面对压缩程序进行优化，实现了嵌入式遥感数据压缩系统的开发。无人机遥感系统实验表明： 遥感图像压缩系统运行正常，遥感图像数据压缩比达到1︰13。飞行实验中图像的实时显示也检验了无人机遥感图像解压缩程序的正确性和稳定性。

 提出一种基于Harris算子的遥感影像自适应特征点信息提取新方法。在进行特征点自动提取时，该方法通过设计一种自适应的迭代策略，实现了特征点阈值的自动确定。在兼顾局部纹理信息的基础上，通过对影像预先的分块处理和邻近点剔除，保证了特征点在全幅影像中的均匀分布。杭州地区TM影像特征点的提取试验表明，该方法自动化程度高，提取的特征点分布均匀合理，能满足几何配准和几何纠正精度要求,具有较高的实用价值。

 以TM/ETM+热红外波段为基本分析数据，通过数据处理得到武汉市城区及其近郊可对比的热红外像对辐射值，提取了研究区建筑物、绿地及水体等下垫面信息。在此基础上，对研究区1988年和2002年的热场时空分布和变化特征进行了分析，指出研究区热场影响因素按作用大小依次为建筑物、绿地和水体。同时表明，采用热辐射较为稳定的水体DN值对热红外波段数据做规范化处理，所得热辐射相对值具有很好的时空可对比性。

以黄海及东海海域为对象，研究用MODIS数据提取我国海域悬浮泥沙时空分布的定量遥感方法，建立了基于MODIS数据的悬浮泥沙定量遥感实用模式。研究表明，用250 m和1 000 m分辨率的MODIS数据进行悬浮泥沙浓度的定量遥感，可以达到实际应用的精度要求。这说明，MODIS数据是研究近岸水体中悬浮物输运变化规律的一种经济实用数据源。

鉴于绢云母（和白云母）类粘土矿物对于研究与矿化紧密相关的中低温热液蚀变机制、与温压有关的地质成因过程等的重要意义，开展了绢云母的岩矿光谱特征变异分析和成像光谱矿物识别，并对岩石、矿物的试验室光谱和影像光谱所反映的地质成因信息的提取进行探讨。

 运用ASD地物光谱仪，采用12个小型机载成像光谱仪（CASI）默认的植被波段组，以上海崇明东滩自然保护区的盐沼植物群落为对象，应用主成分分析法和相关分析研究了不同群落光谱特征与生态环境因子之间的关系。结果表明： 运用PCA间接排序法能够识别盐沼植被中光滩、海三棱藨草群落、芦苇群落和互花米草群落等光谱特征； 绝大多数盐沼植物的群落组成与所选波段的光谱特征之间有显著的相关关系； 可见光和近红外波段数据可以分别识别低盖度的海三棱藨草群落和高盖度的互花米草和芦苇群落； 对光谱反射率影响最大的生态环境因子是植物群落的高度和盖度，而高程和其它环境因子的影响次之。

利用遥感、GIS技术和其它分析手段，在“递进分析法”（AMFP）理论框架下，利用AHP模型评估各影响因子权重； 选用综合指数评价模型求取潜势度、危险度及危害度等区域地质灾害评价指数； 借助自建的灾害评价系统，实现了藏东林芝地区的区域性地质灾害预测评价及其可视化表达。研究结果表明： 该方法评价结果较为合理； 研究方法和试点区预警系统的建设实践对于区域性灾害的预测、预报和防止不仅具有理论意义，也具有重要的现实意义； 将人类活动等影响因子量化，不仅缩小了预测区的范围，也突出了地质灾害对人类生存环境的影响。

 探讨以TM/ETM为主要信息源，在沙漠地区提取专题信息的方法。对TM5/TM7波段进行密度分割，结合DEM数据生成的模板提取水体及盐漠信息； 利用NDVI提取植被信息； 通过光谱角分类法（SAM）提取沙化土地和盐渍化土地信息。将综合分类结果输入地理信息系统中，利用空间分析功能提取变化信息。结果表明，1996~2000年间，研究区内荒漠化土地明显增加； 2000~2002年间荒漠化土地面积变化较小。考虑到研究区地处沙漠环境，人类活动影响较弱，因此地表景观变化的主要影响因素是气候和水文地质条件，而这些自然因素短期内变化不大，所以监测周期至少定为5 a比较合适。

 运用归一化光谱混合分析（NSMA）方法，用ETM+数据调查广州市海珠区城市地表组成，采用亮度标准化方法减小亮度变化。通过标准化，使亮度差异在每个植被-非渗透性表面-土壤-水体（V-I-S-W）组成中减小或者消除，这样使得一个单一的端元能够代表一种地表组分。在此基础上，通过归一化影像，选择了植被、非渗透性表面、土壤和水体4种端元，运用一种约束光谱混合分析（SMA）模型，分解了不同种类的城市地表组成。通过与已有模型计算结果比较，认为本文所构建的模型较优，其对研究区非渗透性表面估计的均方根误差为12.6%。

以河北省唐山市矿区为试验区，通过对ETM、SPOT-4、SPOT-5和IKONOS等数据的使用效果对比分析，总结出不同遥感数据源在矿山开发状况及环境调查中的应用特点，并定量分析了各数据源的最小可监测图斑和最佳成图比例尺，最后，提出矿山开发与环境遥感调查数据源的选择步骤。

 合成孔径雷达干涉测量（InSAR）是雷达微波遥感技术的一个新研究领域。以往InSAR遥感应用研究主要集中在通过利用雷达回波信号所携带的相位信息来获取地表高程信息方面。随着InSAR研究的不断深入，干涉相位相关性中所包含的丰富信息越来越受到人们的重视，其应用领域也在不断扩大。本文所提出的基于合成孔径雷达影像干涉相位相关性信息的SAR彩色图像合成方法就是在这一新兴领域上的一个研究尝试。它能将不同类型的地物以不同的颜色直观地显示在图像上，弥补了SAR图像在遥感应用上的不足。该方法非常适合林业资源监测等方面的遥感应用研究。

青藏高原生态地质环境监测系统以ArcGIS为支撑平台，采用C/S和B/S混合模式，在空间地理基础上建立了青藏高原现代冰川雪线、河流湖泊、地质灾害、荒漠化、地质构造等多专业、多层面、多功能的生态地质环境遥感监测系统。本文重点介绍了系统功能及相关开发技术。