CBERS-1卫星IRMSS数据在中国北方汝箕沟煤田煤层自燃区遥感分析中的试应用研究

根据热红外波段对地物热信息反映灵敏的特征 ,基于CBERS-1卫星红外多光谱扫描仪(IRMSS)所获得的2000年7月1日宁夏汝箕沟地区的图像数据 ,首先进行错位纠正、去条带、消除随机噪声等处理。通过对IRMSSB6、B7、B8、B9单波段的线性拉伸、指数变换、主成份分析 ,以及IRMSSB6、B7和B8、IRMSSB6、B7和B9的假彩色合成处理、波段运算等增强处理 ,有效地提取了由煤层自燃引起的地表热异常 ,以及煤堆、裸岩、居民区的热异常信息。通过分析对比 ,对IRMSS图像数据进行煤火信息提取进行了评价     

CBERS—1卫星IRMSS数据在中国北方汝箕沟煤田煤层自然区遥感分析中的试应用研究

根据热红外波段对地物热信息反映灵敏的特征，基于CBERS－1卫星红外光谱扫描仪（IRMSS）所获得的2000年7月1日宁夏汝箕沟地区的图像数据，首先进行错位纠正、去条带、消除随机噪声等处理。通过对IRMSSB6、B7、B8、B9单波段的线线拉伸、指数变换、主成份分析，以及IRMSSB6、B7和B8、IRMSSB6、B7和B9的假彩色合成处理、波段运算等增强处理，有效地提取了由煤层自然引起的地表热异常，以及煤堆、裸岩、居民区的热异常信息。通过分析对比，对IRMSS图像数据进行煤火信息提取进行了评价。     

一种用于WorldView-2遥感图像的波段分组融合方法

针对WorldView-2卫星遥感图像,提出一种基于波段分组的多光谱图像与全色光图像融合新方法。该方法以全色光波段与多光谱各波段光谱响应的匹配特点为依据,首先将八波段多光谱图像分成两组,然后分别设计融合模型再进行分组融合,最终得到多光谱各波段的融合结果,分组策略简单、实用。实验结果表明,该方法在融合WorldView-2遥感图像时能够在提高空间分辨率和保持光谱信息方面达到更好的平衡,优于现有的几种融合方法。     

基于非负最小二乘法的全色与高光谱图像融合

现有光学遥感图像融合方法主要针对全色与多光谱图像,直接将其用于全色与高光谱图像融合存在以下问题:高光谱图像波段数量远多于多光谱图像,通过高光谱波段加权合成低分辨率全色图像,容易出现灰度失真;高光谱图像与全色图像的空间分辨率相差很大,采用现有的加性变换融合方法,会导致融合图像中部分地物出现光谱或细节失真。为此,文章提出了基于非负最小二乘法的全色与高光谱图像融合方法。首先对高光谱图像进行波段压缩,得到波段压缩的高光谱图像;然后对波段压缩的高光谱图像及全色图像进行非负最小二乘拟合,得到低分辨率全色图像;最后,采用比值变换模型生成融合图像。试验表明该方法的光谱与细节保真效果好,优于对比方法。     

高光谱遥感数据特征挖掘技术研究进展

从目标空间尺度和传感器空间分辨率的相对大小,把高光谱遥感图像目标检测、识别与分类中的特征挖掘问题划分为多像元、单像元和亚像元3个层次,因而更具自然特性也更适合特征挖掘和目标分类与识别技术的分析。把高光谱遥感图像特征挖掘方法归纳为以保留波段物理意义为主要目的的特征选择、以综合利用所有观测数据信息为主要特色的特征提取,和考虑亚像元多目标混合信息的特征混合3大类。重点且简明地从高光谱遥感数据光谱曲线与光谱特征、特征提取、特征选择以及特征混合分析几个方面综述高光谱遥感数据/图像的特征挖掘技术的研究进展并通过热点问题展望其未来的发展趋势。     

高光谱图像融合最佳波段选择方法

针对高光谱图像高数据维给图像处理带来的困难和影响,本文构造了高光谱图像融合的最佳波段选择新模型-联合偏度-峰度指数(Joint Skewness-Kurtosis figure,JSKF)模型,利用JSKF指数进行自适应子空间的分解和波段选择,降低高光谱数据维数;并将选择出的最佳波段组合进行了融合,实验结果表明,该方法所选择的波段信息差异较大、互补特征明显,融合后图像包含的信息量丰富,效果优于传统的自适应波段选择方法和主成分分析累计贡献率方法.     

随机编码感知的高分辨遥感光谱计算成像

传统遥感光谱成像系统的空间分辨率和光谱分辨率是衡量成像品质的重要指标,而它们受制于探测传感器的点阵密度,提高遥感光谱成像传感器的性能代价非常巨大。另一方面,在入射光能量一定的条件下,由于高分辨光谱的窄波段成像与低窄带辐射能量接收之间的矛盾,传统遥感光谱成像方法的空间分辨率和光谱分辨率往往难以兼得。如何利用普通探测器获得...     

资源三号卫星廊坊地区遥感数据的融合处理

本文以资源三号卫星河北省廊坊地区2A级全色遥感影像和多光谱影像数据为基础,采用遥感数字图像处理软件ERDASIMAGINE进行了研究区域的提取,并对提取的感兴趣区进行了几何校正,即图像配准处理,然后进行了融合处理,分别采用了空间增强的分辨率融合算法、改进IHS分辨率融合算法以及小波分辨率融合算法,通过和融合前的影像进行对比,融合后的影像既保留了多光谱影像的丰富的波谱信息,同时具有了全色影像的高空间分辨率的特征,最后对比三种融合算法,得出改进的IHS分辨率融合算法效果最佳。     

江苏省CBERS-1卫星红外数据应用示范研究评价

文章对CBERS -1卫星IRMSS数据从空间分辨率、几何精度、噪声等方面作了分析评价 ,选取典型的南京地区、洪泽湖作为示范应用区 ,经过几何精纠正后的IRMSS数据进行不同地物在不同波段上的光谱采样分析 ,进行了城市信息与湖泊信息提取实验 ,效果较好 ,对南京辖区和洪泽湖的形态特征、环境因素、动态变迁等方面作了分析研究 ,从图像上可以清晰地看出南京辖区水体、城建和交通以及郊区的农林状况、洪泽湖河口淤积、岸边污染的情况。总之 ,CBERS-1卫星IRMSS数据可用 ,质量较好 ,达到了设计要求 ,有广阔的应用前景。     

基于小波包变换的Quick Bird全色影像和多光谱影像的融合

为了能够更好地将迄今为止在商业领域内空间分辨率最高的Quick Bird卫星遥感影像的高空间分辨率特性和多光谱特性结合起来,以提高对影像信息的分析和提取能力,笔者在研究了小波包图像分析法之后,提出了一种基于小波包变换(WPT)的Quick Bird遥感影像融合方法,在此基础上,对同一地区Quick Bird全色影像和多波段影像进行了融合实验,获得了满意的实验结果。     

基于非线性神经网络的高清晰高光谱遥感图像分类器设计与应用

对于高光谱和空间分辨率的遥感图像而言,它具有较为复杂的地物判读特性,应用常规的监督或非监督分类方法难以达到理想的结果.为此设计了一种非线性BP网络分类器,它将纹理结构特征与地物光谱特征相结合,针对上海市某地区的卫星遥感图像,在ENVI/IDL平台上与K-means的非监督分类和最小距离的监督分类方法进行了分类的对比应用.试验结果表明,该分法较好地考虑了图像的光谱特征,能有效地提高类别辨识的精度.     

基于几何定位一致性的星载多光谱影像配准精度分析

多光谱影像波段配准是高分辨率光学遥感卫星多光谱相机数据预处理的关键环节,其配准精度直接影响影像产品的融合、解译等应用。文章首先从理论上深入分析了影响基于几何定位一致性多波段配准方法精度的因素,然后利用"资源三号"(ZY-3)卫星多光谱相机影像数据,并结合像方配准方法进行了对比实验验证。实验结果表明,当平台无震颤或存在微小震颤时,基于几何定位一致性多波段配准方法精度优于0.2像元,能满足高分辨率遥感卫星多光谱影像高精度配准需求。     

高光谱遥感技术发展与展望

高光谱遥感技术是在成像光谱学基础上发展起来的一种遥感信息获取技术,因其高光谱分辨率及光谱和图像同时获取的能力,在大气探测、航天遥感、地球资源普查、军事侦察、环境监测、农业和海洋遥感等领域有着广泛和重要的应用。文章对高光谱遥感技术的发展概况进行了回顾,详细介绍了典型的高光谱遥感仪器的发展历程及其主要参数,对比了不同时期各个国家高光谱遥感载荷的性能特点,分析了中国高光谱遥感技术发展现状,并归纳了国际上未来高光谱遥感技术发展计划。文章结合当前信息时代的发展特点,对高光谱遥感技术未来发展进行了展望,指出了高光谱遥感技术探测波段进一步拓宽,时间、空间及光谱分辨率进一步提高,高光谱遥感技术种类进一步丰富,图像、光谱、偏振多元信息一体化获取,智能化、网络化以及小型轻量化的发展趋势,可为中国高光谱遥感技术的进一步成熟化和实用化提供参考。     

江苏省CBERS—1卫星红外数据应用示范研究评价

文章对CBERS－1卫星IRMSS数据从空间分辨率、几何精度、噪声等方面作了分析评价，选取典型的南京地区、洪泽湖作为示范应用区，经过几何精纠正后的IRMSS数据进行不同地物在不同波段上的光谱采样分析，进行了城市信息与湖泊信息提取实验，效果较好，对南京辖区和洪泽湖的形态特征、环境因素、动态变迁等方面作了分析研究，从图像上可以清晰地看出南京辖区水体、城建和交通以及郊区的农林状况、洪泽湖河口淤积、岸边污染的情况。总之，CBERS－1卫星IRMSS数据可用，质量较好，达到了设计要求，有广阔的应用前景。     

基于非线性神经网络的高清晰高光谱遥感图像分类器设计与应用

对于高光谱和空间分辨率的遥感图像而言，它具有较为复杂的地物判读特性，应用常规的监督或非监督分类方法难以达到理想的结果。为此设计了一种非线性BP网络分类器，它将纹理结构特征与地物光谱特征相结合．针对上海市某地区的卫星遥感图像．在ENVI／IDL平台上与K-means的非监督分类和最小距离的监督分类方法进行了分类的对比应用。试验结果表明．该分法较好地考虑了图像的光谱特征，能有效地提高类别辨识的精度。     

“高分二号”卫星在西藏矿山遥感监测中的应用研究

西藏自治区海拔高、地形起伏大,利用优于1m分辨率卫星影像监测当地的矿业开发活动存在较多难点。文章以墨竹工卡重点矿集区为例,通过影像的正射校正、融合镶嵌、几何校正、信息提取等处理工作,完成了基于"高分二号"(GF-2)卫星影像的1∶1万比例尺矿山遥感监测工作。通过与国际多元多尺度卫星影像的对比研究,GF-2卫星影像对于开采硐口的识别、开采面及开发占地性质的确定、水体污染现象的识别等矿山开发信息提取的准确率有了明显提高,完全能够满足1∶1万尺度矿山遥感监测技术要求,在替代国际同等分辨率商业卫星数据的同时,亦可节省大量的野外验证工作,具有显著的社会经济效益。     

旋转森林算法在GF-2卫星影像土地利用分类中的应用

"高分二号"(GF-2)卫星影像中精细的空间信息可用于高精度的土地利用分类研究。为了获取基于GF-2卫星影像土地利用分类的最优特征空间,以及将旋转森林算法应用于提高遥感影像分类精度中,文章利用GF-2卫星影像数据,基于光谱特征(4个多光谱波段和1个全色波段)、指数(植被指数、水体指数及简单比值指数)和变换成分(主成分、最小噪声分离成分与独立成分)构建特征空间,应用基于决策树的旋转森林算法构建面向对象的分类规则集,进行土地利用分类,并与最近邻和决策树算法的分类结果对比分析。结果表明,结合光谱特征、几何特征和纹理特征,采用旋转森林算法得到的分类总体精度为84.85%,Kappa系数为0.819;引入指数、变换成分后分类总体精度提高4.90%,Kappa系数提高0.058;相比于最近邻分类器和决策树分类器,结合旋转森林思想的决策树分类器总体精度分别提高11.97%和15.44%,Kappa系数分别提高0.142和0.184。研究结果可为中国高分辨率卫星影像的信息提取及基于旋转森林算法的土地利用分类研究提供参考。     

珠海一号高光谱影像云检测算法

珠海一号高光谱卫星具有高空间、高光谱、高时间分辨率等特点,有效推动了高光谱遥感数据在农林环境、自然资源探测等领域的广泛应用,其中高精准的云检测是遥感数据预处理的关键步骤。如何对高光谱图像有效特征提取并克服传统云检测方法特征复杂、算法参数多、计算量大、鲁棒性差等缺陷,是高光谱云检测研究的关键问题。为此,提出了一种多尺度特征融合的U型结构网络,模型首先利用残差模块进行特征编码,并将编码进行多尺度融合,在网络的跳跃连接处引入了坐标注意力机制提取有用信息,最后通过残差解码得到输出结果。实验前首先利用主成分分析降维,将高光谱数据重构为4维影像数据,然后通过数据标注与数据增强,建立珠海一号高光谱影像云检测数据集。采用了38-Cloud云数据集训练初始网络参数,随后利用构建的数据集进行迁移学习。实验结果表明,对于所建立的珠海一号高光谱云检测数据集,所提方法的像素准确率达到92.28%,可以实现高精度的高光谱遥感影像云检测。     

全球首颗8波段多光谱高分辨率商业卫星——WorldView-2

WorldView-2卫星于2009年10月8日在美国加州范登堡空军基地发射升空。它是美国数字地球公司迄今为止分辨率最高的商业遥感卫星,是世界首颗能够提供8个波段多光谱数据的高分辨率商业卫星。     

航天光学遥感在自然灾害管理中应用能力评述

以建（构）筑物、生命线、农作物、基础设施等受损情况为切入点,介绍了航天光学遥感在灾害特征参数反演、灾害风险评估、灾害监测、灾害损失评估、恢复重建等领域的应用现状和应用能力,指出航天光学遥感与灾害管理之间存在灾区遥感数据实时获取能力不足和相应遥感灾害信息智能提取算法体系不完善等问题,并从航天器设计角度提出了解决对策,如平衡发展多种空间分辨率和多种光谱分辨率光学遥感器,协同发展机动和常规两种成像模式,积极发展星上智能信息提取技术。