“高分四号”卫星在地震行业中的应用潜力分析

遥感技术应用于地震行业涉及的领域包括地震构造调查、震害评估、地震热异常监测等。随着中国空间技术的发展,国产卫星数据正逐渐替代国外卫星数据,在地震行业应用中发挥着越来越重要的作用。2015年12月29日,中国首颗静止轨道高分辨率遥感卫星——"高分四号"卫星成功发射,为卫星地震应用提供了新的数据源。文章从地震热异常监测、区域地震构造研究、极震区宏观破坏识别三方面分析了"高分四号"卫星在地震监测预报、地震灾害预防和地震紧急救援,地震三大主体业务中的应用潜力。还以2014年鲁甸地震为例,利用"高分四号"卫星数据对震后造成的大型滑坡进行了识别,结果表明"高分四号"卫星数据能够从空间上识别大型地震地质灾害的空间分布位置,可为震后应急救援指挥决策提供及时和有效的信息。     

卫星热红外遥感技术在天津地区地震监测应用中的探讨

卫星热红外遥感技术具有覆盖范围广、时空分辨率高、全天候、准实时的特点,有利于对震前各种"场"的异常变化信息进行捕捉,为地震监测与预测研究工作提供了一种新的技术和方法。研究表明,大震前会出现大面积、大幅度的热红外增温异常。本文首先对热红外遥感技术在地震监测中的应用现状进行了分析和总结,并以前人研究的汶川地震为例探讨了震前热红外异常演化特征,总结了热红外异常的典型特征、影响因素及机理。根据当前的研究思路和成果,重点对热红外遥感技术在天津地区地震监测中的应用研究工作展开探讨,提出了天津地区开展热红外遥感监测的研究思路和方法,对未来天津地区开展红外遥感监测研究具有一定的参考作用。     

利用卫星热红外异常作地震预报

过去一年多来,利用卫星遥感技术进行地震临震预报有了新的进展。采用这种方法对中国大陆和邻近地区发生的地震进行震前三要素(时间,地点,震级)预报,已经获得了相对成功,但也有几次虚报。     

遥感图像云检测方法综述

遥感图像云检测是遥感数据处理过程中需首要解决的问题之一,在参考大量国内外文献的基础上,文章对遥感图像云检测方法的研究现状进行了分析,并对已有的遥感图像云检测方法进行了综述和分类,在此基础上对不同的云检测方法进行了比较,最后给出了云检测存在的问题和发展趋势.     

浅析互有位移图像序列的超分辨率复原

超分辨率图像复原的目的在于复原截止频率之外的信息,以使图像获得更多的细节和信息。基于互有位移序列图像进行的超分辨率复原,除了利用物体的先验信息和单幅图像的信息之外,还充分利用了不同图像之间的补充信息,因此其超分辨率复原能力高于利用单帧图像的复原法。这项技术可以广泛应用于遥感、高清晰电视和医学成像等多个领域。通过对超分辨率复原技术理论基础的阐述,指出基于序列图像的高分辨率成像技术的合理性,并介绍对互有位移图像序列的获取方法:亚像元动态成像系统、光学系统和利用压电陶瓷的方法。     

基于Google Earth的县域秸秆焚烧火点监测初探

通过对县域秸秆焚烧火点特征进行分析,利用Google Earth影像对同一区域不同时间的遥感图像的颜色、形状、色调、纹理、图案等特性进行对比,研究县域秸秆焚烧火点的遥感图像解译特征,使用图像解译特征在Google Earth遥感影像中进行火点监测。     

基于知识图谱的遥感图像检索定位方法

为了快速、准确地在海量遥感图像库中检索出所需的遥感图像资源，提出了一种基于知识图谱的遥感图像检索定位方法。为了充分利用遥感图像中所蕴含的地理语义信息，方法中使用知识图谱节点代表遥感图像，根据图像间的相似程度和地理位置在节点间建立关系。通过知识图谱缩小图像检索空间，加快检索速度，准确地定位遥感图像所示区域的地理信息，并返回最相似的图像。将此方法应用于卫星自主导航领域中，与传统的线性检索相比，图像检索的时间缩短了50%，准确率也得到提高。     

从 CBERS-1 卫星红外数据看中国遥感器研制

文章对CBERS-1卫星红外遥感器的图像数据从图像的灰度、纹理和边缘3个方面进行分析,并与美国Landsat卫星的TM遥感器、MSS遥感器的图像数据进行了对比分析.分析研究表明,CBERS-1卫星的红外遥感器的图像数据是具有很好水平的,并说明中国卫星遥感器的制造、工艺设计、材料、光学结构等诸领域具有较好的水平.     

美国航天技术在地球环境研究方面的二次应用

目前使用最广泛的遥感系统是LANDSAT卫星。这种卫星的星上探测器可以监测地球环境的变化。利用卫星遥感系统采集信息的范围要比用其它方法大得多。卫星遥感可以广泛用于农业制图、人口分布调查、气象预报、水污染和森林破坏评估及研究板岩构造地质、油气、矿藏和森林的开发等。     

利用高分辨率遥感数据的芦山地震道路损毁快速评估

道路损毁评估是地震损失评估工作的重要内容。文章根据芦山7.0级地震应急评估需求,提出利用多源遥感数据的道路损毁评估方法。首先,针对获取的高分辨率遥感数据特点,建立道路损毁遥感解译标准,进一步考虑地震平均烈度,建立以县为单元的灾区道路损毁等级快速评估模型,最后给出了地震灾区基于高分辨率遥感数据的快速制图产品和灾区道路损毁分县等级评估结果。结果表明,道路损毁极重灾区有芦山县、宝兴县,重灾区有天全县、雨城区、荥经县、名山区、邛崃市,一般灾区有汉源县等14个县(市、区)。相关研究和结果为震后救灾决策提供了重要支撑。     

图像三要素与MTF的分析研究

中低分辨率在轨运行卫星遥感器的调制传递函数(Modulation Transfer Function,MTF)的监测一直是研究的难题.现提出的方法解决了中低分辨率在轨运行卫星遥感器MTF监测的关键技术.考虑到卫星遥感器的最终产物是遥感图像,从图像信息理解的三要素出发,即灰度、纹理和边缘,分析图像三要素与遥感器MTF的关系.在分析过程中,应用主成分分析方法,不仅对多组原始数据进行了简化,而且对图像参数进行了降维.通过与其它方法的比较,进一步验证了使用主成分分析方法降维的有效性;同时实验结果亦表明了主成分分析方法的可靠性.最后建立了图像单个综合参数与MTF的关系模型,拟合结果说明,此模型能较好地表达图像参数与MTF之间的关系,这将为在轨运行条件下的建模提供十分重要的技术支持.     

“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法

"高分二号"(GF-2)卫星的成功发射是中国遥感事业发展的重大突破,标志着中国遥感卫星进入亚米级时代。由于兼具高辐射精度、高定位精度和快速机动能力等特点,GF-2卫星数据应用于海岸线提取将极大提高提取的精度和速度。现有的遥感解译海岸线方法主要有阈值分割法、边缘检测法、区域生长提取法、神经网络法和面向对象法等,其中面向对象法是一种新兴的遥感图像解译方法,该方法通过对影像的分割,使同质像元组成大小不同的对象,从而实现较高层次的遥感图像分类和目标地物提取。文章以深圳大鹏半岛GF-2卫星数据为例,通过对影像进行正射校正、配准、融合和裁剪等预处理,再采用面向对象方法对海岸线进行了提取,并对入海河流河口处的海陆分界线划分进行了初步研究。研究结果表明,将海岸线提取结果与GF-2卫星遥感影像叠加进行验证,结果可靠,且所耗时间短,效率高。     

基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法

由于遥感图像成像过程中受平台运动、传感器成像性能、大气扰动等因素影响,使得图像品质退化。文章提出一种基于空域的自适应调制传递函数补偿法对遥感图像进行复原。该算法根据实验室实测的调制传递函数值,考虑光学系统、探测器与电子元器件等对图像品质的影响,构造有限长脉冲响应计算去卷积核,对图像进行去卷积时根据相机成像所设参数(包括积分级数、增益等)下不同灰度的信噪比信息,兼顾景物内容进行自适应的抑噪处理。该算法已成功应用于"高分二号"(GF-2)卫星图像地面处理中,试验结果表明该算法在有效提高图像清晰度的同时能够保证图像的信噪比,从而改善了图像品质。     

基于人类视觉特性的遥感图像优化显示及应用

在分析遥感图像主观质量（Subjectivequality）评价的基础上,提出基于人类视觉特性的优化显示技术．并应用于遥感图像压缩、相对辐射校正评价和噪声估计。结果表明：当图像以50％比例放大时,处理前后的效果不明显：以100％比例放大时,差异性开始出现;当显示比例提高到200％时,图像的噪声、条纹及退化现象比较容易发现与识别。因此,当需要比较两幅图像差异及监测图像质量变化时,建议显示比例设为200％。上述成果已成功应用于CBERS-02B卫星HR相机及后续高分辨率相机压缩方案的评价,也用于中国卫星遥感地面处理系统的图像质量监测。     

基于最小距离法的遥感图像分类

本文在ENVI遥感图像分析软件环境下,利用最小距离法对遥感图像进行了有监督分类。仿真实验通过对遥感图像中地物目标的光谱信息和空间信息进行分析及特征提取,利用判别函数计算到中心的距离,解读遥感图像,并对分类结果进行定量评估。实验结果表明用最小距离法来分析遥感图像可以获得较高精确度。     

单帧数字图像分辨率改善的频域正则化方法

现有多帧序列频域分辨率改善方法主要基于柯西-高斯先验模型,对单帧图像处理效果不理想.在分析频谱混叠公式的基础上,研究了单帧图像分辨率改善的频域方法.提出了基于柯西-高斯先验模型的正则化方法,由于柯西-高斯先验模型具有较好的信号稀疏表示能力,因此能有效地改善图像的分辨率.设计了迭代求解算法,给出了迭代初值的稳健算法,并将二维计算问题转化为一维计算问题,实现了方法的快速计算,同时大大地减少了存储量.文中给出了一维信号和遥感图像两个算例,计算结果表明,方法可以有效地改善图像的分辨率.     

基于时间序列遥感影像的滑坡检测方法

植被覆盖指数(NDVI)的变化广泛应用于滑坡检测,通过检测滑坡后时间序列NDVI的恢复速率可以有效区分与滑坡光谱特征变化相似的区域。但时间序列检测需要较多遥感影像数据,单一传感器的数据难以满足需求,因此多源遥感影像成为一种可供选择的解决方案。由于滑坡区域植被恢复缓慢而非滑坡区域植被恢复较快的差异,基于此特点利用高时间分辨率的时间序列遥感影像对滑坡区域的植被恢复速率进行多次检测的方法,可以有效排除非滑坡区域,得到更加准确的滑坡检测结果。文章以云南省鲁甸地区为试验区,对该地区2013年5月~2015年4月发生的滑坡进行检测,滑坡检测率为83.28%。相比Behling方法,拥有基本相同的滑坡检测率的基础上,错分误差下降了31.96%,可以更加有效地区分滑坡与耕地和裸地等非滑坡因素,极大提高了滑坡检测结果的可信度。     

基于Kalman光纤陀螺的随机信号处理

分析了光纤陀螺随机漂移的特性,建立了随机漂移的ARIMA模型;针对IFOG输出信号的特点建立了随机漂移的观测方程并用卡尔曼滤波把随机漂移估计出来,用以对IFOG的输出进行补偿.根据时间序列预测的特点和要求,分析了传统时间序列预测方法的不足,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测.推导了基于卡尔曼滤波的ARMA模型参数实时更新算法,并采用功率谱密度分析方法确定预测模型的形式与阶数;通过对光纤陀螺随机漂移建模进行了实证研究,对光纤陀螺仪信号处理有着重要的参考.     

Landsat-5遥感卫星波段组合与比值分析在汶川地震前后的应用

文章在遥感图像处理软件ENVI的支持下,以汶川地震的极重灾区汶川县为研究区,选取2007年、2008年和2010年这3个时期的Landsat-5 TM数据为数据源,提取分析了地震前后TM数据的相关信息。利用相关系数矩阵、特征向量和特征值,按照最佳波段组合原则,对地震前后的TM影像进行了多种波段组合试验和比值分析。经分析得出以TM3、TM4、TM5波段组合为基础,参考其他组合（如TM1、TM4、TM5,TM4、TM2、TM7和 NDVI、TM5/TM3、TM4/TM3的组合）容易解译和判读 TM遥感影像的相关地物数据类型,为地震解译和灾害评估提供了理论依据和支撑。     

基于维纳滤波和综合评价因子的遥感图像复原

在光学遥感相机成像过程中,会有诸多因素导致遥感图像的退化.维纳滤波是一种应用广泛的光学遥感图像复原方法.为了克服传统的维纳滤波方法中功率谱难以计算的问题,提出了一种基于改进维纳滤波和综合评价因子的遥感图像半盲复原算法.该算法采用维纳滤波进行退化图像的复原,并采用直线运动方法估算图像的退化函数.维纳滤波所需的功率谱比采用...