阴影是遥感图像的解译标志之一,然而在利用高分辨率遥感图像对城市建筑物进行变化检测时,阴影的存在会对变化检测结果造成不利的影响。为此,提出一种顾及阴影信息的遥感图像变化检测方法。首先对遥感图像中的阴影进行提取,然后用提取的阴影补偿初始的变化检测结果以提高变化检测精度。该方法的关键在于阴影提取的准确性。在面向对象分类方法的框架下,从阴影的光谱信息和几何信息2个方面对阴影进行约束,从而较好地提取出阴影。实验证明,上述方法能够较好地解决阴影所引起的变化检测中的错判问题,有效地提高遥感图像变化检测的精度。
在高分辨率遥感图像分割方法中,分形网络演化算法(fractal net evolution approach,FNEA)是一种经典的影像对象构造方法。但在计算影像对象之间的异质性时,使用根据经验选择的固定权值会导致该算法不能很好地适应不同属性的影像对象分割。针对这一问题,提出了一种改进的FNEA方法,根据不同影像对象的空间和光谱特征,自适应地计算空间判据权值和紧凑度判据权值,并将不同光谱分量对光谱判据的贡献引入到影像对象之间异质性的计算中。计算机仿真实验结果表明,该文提出的算法对不同属性的影像对象具有很好的适应性,与同类算法相比,图像分割结果得到了较好的改善。
纹理在图像检索和分类中起着非常重要的作用。目前已有的纹理特征提取算法大多只能提取灰度图像的纹理特征,用于彩色图像的纹理特征提取算法则很少。参照对灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)的分析方法,实验和分析了方向、距离、灰度级和窗口大小等参数对彩色图像GLCM纹理特征的影响,实现了基于GLCM的彩色图像纹理特征提取方法(color GLCM,CGLCM); 通过分析上述参数对角二阶矩、熵、对比度和相关性等4个纹理特征的影响规律,给出了合理的参数取值范围,优化了CGLCM方法。将CGLCM方法和GLCM方法进行对比的结果表明,用CGLCM方法计算的角二阶矩、熵、对比度和相关性等4个纹理特征的稳健性更好、鉴别能力更强。上述研究结果可为基于纹理信息的图像检索和分类提供参考。
"资源一号"02C卫星(以下简称02C星)数据缺少蓝光波段,为了得到该星数据的模拟真彩色合成图像,在归纳已有的9种模拟真彩色处理方法的基础上,选择了适合02C星数据蓝光波段构建的线性波段运算模型,以实现02C星数据的真彩色变换; 并进一步通过绿光波段和近红外波段的加权,实现了植被区域的真彩色增强显示。实验结果表明: 采用针对SPOT5数据构建蓝光波段的加权法得到的02C真彩色合成图像效果最好; 基于归一化植被指数(normlized difference vegetation index,NDVI)区分植被区域和非植被区域,并对植被区域进行波段加权处理,在增强植被显示效果的同时,避免了建筑物、水体及裸地等非植被区域的颜色异常变化。
准确估算叶绿素含量对研究植被的生态效应具有重要意义。针对基于高光谱数据的植被叶绿素含量反演问题,在介绍HyperScan高光谱遥感成像系统组成、传感器特性以及辐射定标原理和遥感反射率计算方法基础上,利用HyperScan采集的不同植被叶片的高光谱图像数据,采用归一化植被指数(NDVI)、简单比值指数(SR)、绿波段叶绿素指数(CIgreen)、土壤调节植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、改进的土壤调节植被指数2(MSAVI2)、三角植被指数(TVI)和叶绿素吸收比值指数(CARI)等8种植被指数反演模型进行了叶绿素含量反演实验; 同时进行了波段合并实验,并比较了在逐步合并波段情况下各种模型的反演精度。实验结果表明,在选取的植被指数中,2波段植被指数反演精度普遍高于3波段植被指数。在波段合并实验中,随着波段的合并,模型精度逐渐下降。研究中模型精度普遍较高,说明利用地面高光谱图像进行叶片叶绿素含量反演是可行的,且采用叶片内光谱反射率均值进行叶片叶绿素含量反演有很高的反演精度。
针对现有植被指数不适用于ALOS图像植被信息提取的问题,从分析植被的光谱特征入手,提出了一种基于植被样本的植被指数(vegetation sample-based vegetation index,VSVI),并通过数学公式推导证明了VSVI仅与植被的光谱信息有关,与土壤背景无关,具有一定的消除土壤背景影响的能力。利用该植被指数和采用阈值分割方法提取了南京市某区域ALOS图像中的植被信息,并与差值植被指数,比值植被指数、归一化差值植被指数及土壤调节植被指数等其他植被指数的植被信息提取结果进行了比较。研究结果表明,该文提出的VSVI植被指数能够克服其他植被指数的缺点,植被信息提取精度分别提高了21.7%,27.5%,14%和9.5%。
无人机影像的质量与成像时的光线、成像角度及所拍摄地物的特征有着密切关系。很多影像都存在着视觉对比度差、影像畸变大及分辨率低等缺点,给后续影像匹配和正射纠正带来困难。为了提高无人机影像的匹配效果,首先利用原始影像的离散灰度信息计算每个像元灰度值与整个影像灰度平均值的离散程度,并把影像划分为不同区域; 然后利用距离加权插值方法计算的变换函数对各区域影像进行不同程度的增强处理,对增强后影像的直方图进行修正; 最后利用核线约束法对影像进行匹配和均匀度检验。研究结果表明,由于增强后影像的灰度梯度差变大,在畸变较大及灰度变化较小的林地分布区域,影像的匹配成功率和均匀度都有一定程度的提高。
波段设置的有限性以及有限的观测角度限制了HJ-1 CCD数据在地表反照率反演方面的应用。该文利用高质量的POLDER-BRDF(双向反射分布函数)数据集分别在植被、裸土、冰雪地物覆盖下模拟了不同观测几何条件下CCD 4个波段的地表方向反射率的短波波段地表黑空反照率(直入扇出反照率)和白空反照率(扇入扇出反照率); 基于太阳和传感器观测几何原理对模拟数据进行分格网最小二乘回归分析,构建了基于CCD 4个波段地表方向反射率和短波波段地表反照率估算模型; 选取黑河高质量的HJ-1 CCD数据开展了短波波段地表黑、白空反照率的反演实验,并利用实测的地表反照率数据对模型的精度进行了评价。结果表明,在满足验证条件的23组数据中,有21组数据的绝对误差在0.03以内。
针对资源三号(ZY-3)卫星三线阵传感器特点,利用卫星影像附带的有理函数模型参数(RPC)进行目标定位,检测RPC系统误差,分析4种像面补偿模型的优劣性; 详细推导了基于有理函数模型(rational function model,RFM)的ZY-3卫星影像区域网平差模型。以莱州地区ZY-3卫星三线阵影像为例,通过与直接空间前方交会的定位结果相比较,认为该文提出的区域网平差方法在消除ZY-3影像RPC系统误差的同时,大幅度提高了影像的定位精度。
矿区道路作为矿区的主要运输通道,是采矿活动必需的组成要素。在空间结构上,矿区道路是其他要素的连接纽带,它们之间有着重要的空间拓扑关系——矿区通常由一条主要道路连接着开采面(矿硐)、选矿池、固体废弃物、工棚建筑和尾矿库等要素。通过对矿区道路的识别和提取,有助于建立地表采矿系统(surface mining system,SMS),对矿区进行遥感监测和自动遥感解译。利用高分辨率遥感图像,提出一种基于Canny边缘检测算子的矿区道路自动提取方法: 首先利用Canny算子对遥感图像进行边缘检测,得到边缘信息; 然后进行边缘匹配,判定道路边缘,从而对研究区内的道路进行定位和矢量化。利用该方法对某矿区道路进行提取实验的结果表明,该方法能快速提取矿区道路,具有较强的实用性。
道路交叉口是道路网络组成的重要部分,对道路交叉口的定位与信息提取是掌握道路属性、获取道路网络拓扑结构的重要基础。传统的基于影像的道路交叉口方法对此讨论较少,且存在检测率较低、自动化程度不高等问题,而人工操作成本较高、费时费力。针对从遥感数据中识别与获取道路交叉口信息的问题,提出一种从机载LiDAR点云数据中提取道路交叉口轮廓的方法,该方法的自动化程度较高。首先,利用角度纹理信息(angular texture signature,ATS)对道路交叉口进行粗定位,通过基于点密度在噪声的空间数据库中对所提取的结果进行聚类分析(density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)和剔除孤立点确定道路交叉口提取区域; 然后,引入环形剖面方法进行边缘提取,借助高程信息进行辅助判断,拟合出道路平行边缘; 最后,利用Ziplock Snake算法提取出道路交叉口轮廓。实验采用完全自主的研发平台,经历了较多次实验和改进,其结果表明,该方法对道路交叉口的检测率较高,对轮廓提取的精度较高,不仅可行,而且有效。
目前对变化剧烈的海岸带区域的遥感监测仍依赖于效率较低的人工提取,其结果现势性较差,且是对整幅图的重新提取,无法满足管理部门对海岸带监测的现势性要求。针对该问题,提出了基于遥感图像变化检测的滨海湿地专题图高效更新方法。首先采用差值-主成分分析方法获取监测时段内发生变化的滨海湿地区域; 然后采用决策树分类方法对变化区域进行分类; 最后利用变化区域的分类结果更新历史专题图,实现对已有专题图的更新。以更新辽宁省双台河口国家级自然保护区滨海湿地专题图为例,证实该文提出的方法高效、准确,且易于操作,具有在滨海湿地资源调查中推广的价值。
不同类型的海岸具有不同的地物特征,单一算法无法保证海岸线提取精度。针对现有研究多为利用遥感图像进行瞬时水边线提取,从而缺少潮位校正和精度验证的问题,该文提出一种结合海岸类型和潮位校正的海岸线遥感提取方法。以秦皇岛市海岸为例,采用高分辨率SPOT4卫星图像进行瞬时水边线提取,提取方法包括最小噪声分离变换、改进的归一化差异水体指数、数学形态学方法和改进的Canny边缘检测方法,并根据潮位数据计算潮滩坡降,从而准确获取海岸线。利用同时期海岸线实地GPS测量数据对遥感提取的海岸线进行精度验证。结果表明,使用该文方法提取的海岸线精度较高。
针对利用卫星数据进行森林火烧迹地监测中的最优指数选择和阈值设定等问题,基于模糊集理论和模糊分类方法,综合利用同步获取的环境小卫星B星(HJ-1B)CCD数据和经过重采样的IRS数据构建的光谱指数,采用模糊有序加权平均(ordered weighting averaging,OWA)算子自适应方法对光谱指数进行聚合,增强过火区信息; 加入热通道生成过火区负面信息,对过火区正面信息进行修正,以降低误判; 将修正过的过火区正面信息进行区域生长,形成过火区边界。利用黑龙江逊克县和俄罗斯斯科沃罗季诺的火烧迹地对上述方法进行验证的结果表明,火烧迹地的制图精度超过85%,应用效果较好,能够满足森林过火区遥感制图的快速、跨区域适用性和精度要求。
面对高光谱遥感的巨大数据量,传统遥感分类方法一般难以取得良好的效果。针对传统高光谱遥感信息提取方法的不足,提出了基于快速独立成分分析(fast indenpendent component analysis,FastICA)的高光谱遥感矿物信息提取方法。首先利用虚拟维数(virtual dimensionality,VD)方法确定高光谱遥感数据的最优特征个数,然后利用FastICA方法进行降维和混合像元分解。以提取矿物信息为研究目标,实验数据采用模拟加噪高光谱遥感数据,使用HyMap机载高光谱遥感数据作为端元信息提取精度评价数据。结果表明: 高光谱模拟图像经FastICA特征提取后,与光谱角填图(spectral angle mapping,SAM)分类相比,精度仍保持在90%以上; HyMap数据端元提取误差控制在10-3以内,证明该方法在高光谱遥感数据中降维和混合像元分解的可行性和有效性。
贵州是我国岩溶石漠化最严重的省份,分析其石漠化长期演变规律可为该省石漠化治理工作提供客观依据。以20世纪80年代末、90年代末及2008年3期、时间跨度达20 a的遥感图像为基础数据,经过几何纠正、图像配准、影像镶嵌、辐射校正和信息增强等处理,依据石漠化分类标准进行遥感图像解译和信息提取; 结合野外调查和解译修正,得到贵州省碳酸盐岩分布图、石漠化现状分布图、石漠化演化图和石漠化数据库。通过对比分析认为: 从20世纪80年代末至90年代末,贵州省岩溶石漠化呈严重恶化态势,年均恶化面积达744 km2; 从20世纪90年代末至2008年前后岩溶石漠化有所改善,年均改善面积为1 153.3 km2。同时,结合贵州省石漠化演变特征,讨论了农业人口的减少、沼气的开发利用、人均收入的增加以及退耕还林国策与石漠化演化规律的相关关系,以期为石漠化的进一步改善和治理工作提供客观依据。
以吉林省为研究区域,采用RS和GIS技术,依据地形起伏度、植被覆盖度、水文指数和温湿指数4个计算模型,分别评价了地形条件、土地覆盖、水文条件和气候条件4个自然因素影响下的人居环境适宜性,建立人居环境指数(human settlements environment index,HEI)加权模型,对吉林省人居环境自然适宜性进行综合评价。从中观尺度对吉林省43个县市的人居环境状况进行了分析计算和等级划分,为区域人口居住和流动的生态环境改善提供决策参考。结果表明: 吉林省人居环境自然适宜性分布呈现明显的空间分异格局, 吉林省西部的干旱地区以及东南部的长白朝鲜族自治县,属于不适宜区; 中西部县市属于临界适宜区,其面积占到了全省面积的一半以上; 中东部地区属于一般适宜区; 南部的集安市属于中度适宜区。
在农户尺度下,精确的地块空间信息是进行土地集约利用、调查和流转的基础与关键。为了解决目前农村土地问题研究中普遍存在的地块边界测量问题,首先详细阐述了农户尺度下各种土地承包经营地块现场测量方法,指出了常规测绘仪器测量、GPS-RTK测量、移动GIS测量和遥感勾绘测量等方法的优缺点; 然后通过北京市平谷区镇罗营镇大庙峪村的示范研究,具体分析了地块测量方法的应用模式; 最后讨论了地块测量中需要注意的目的和用途、精度与成本、数据库建设与更新以及应用推广等方面的问题。该研究成果不仅为农村土地问题的相关研究提供技术方法,也为农村土地资源管理决策的信息化发展提供参考。
为了对河北省生态服务价值进行评估,以TM数据和MODIS NDVI数据为数据源,建立生态系统服务价值评估体系、物质量评估模型及价值量评估模型,对河北省2009年生态系统服务价值进行了计算。结果显示: 2009年河北省生态系统总服务价值为180.38×106万元; 不同的服务种类所占比重由大到小顺序依次为保护土壤肥力价值、释放O2价值、吸收固定CO2价值、积累营养物质价值、固定土壤价值、调节水量价值和净化水质价值; 生态系统服务价值呈现出北高南低、山区高平原低等显著的空间分异特征; 不同土地利用类型的生态系统服务价值差异显著,林地单位面积所提供的服务价值最高,而农田由于面积广大,总服务价值最高。
在地形起伏较大的地区,不同地表部位所接收到的太阳辐射会有所不同,使得对地物的识别和分类变得更加困难。为了提高遥感图像的分类精度,就必须对图像上的地形信息进行校正。传统的经验统计地形校正模型是一种基于统计学的经验校正模型,它将坡面像元接收的辐射通过对应的线性回归关系旋转到水平位置,从而达到校正的目的。但是,如果坡面角度不同(即坡度有差异),上述校正方法必将对校正精度产生一定的影响。为此,该文通过坡度分级对原经验统计地形校正模型进行了改进: 首先对研究区进行坡度分级,然后通过对应的线性回归关系将不同的坡度级别分别旋转到水平位置。以ASTER图像为例,分别用原模型和改进模型进行地形校正的结果表明: 改进的经验统计地形校正模型既能够有效去除地形的影响,使得同类地物在同一图像上波谱信息一致; 同时又能很好地保持地物本身的波谱特征,校正效果更好。