SPOT5超模式数据处理技术研究

超模式技术是为提高法国SPOT5卫星影像分辨率而采用的一项创新性技术,尽管已经有相关的文献对其进行了介绍,但在SPOT5超模式影像数据处理方面的研究却很少报道。主要对SPOT5超模式影像数据的处理方法进行了研究,在简要介绍SPOT5超模式技术的基础上,根据超模式影像数据交错采样的特点进行了基于梅花采样的影像内插,并对内插影像的去噪与解卷积过程进行了大量的研究,分析了影响SPOT5成像系统点扩散函数的主要因素。最后用SPOT5超模式影像数据进行了试验,取得了比较理想的效果。     

全相位内插交错采样超分辨率融合

利用超分辨率重建技术可提高图像的空间分辨率,但是低分辨率图像序列的配准精度直接影响超分辨率重建的效果。如果能在现有硬件设备的基础上,通过合理安排CCD线阵对图像进行错位,就能对图像间的子像素位移进行精确控制,消除运动参数估计对图像超分辨率重建的制约,从而提高图像的空间分辨率。对超模式影像所代表的交错采样图像的超分辨率重建进行了研究,基于全相位滤波理论,构造了具有交错采样结构的全相位内插滤波器,并将其用于交错采样图像超分辨率内插融合。为交错采样图像超分辨率重建提供了快速、实用且性能优异的高分辨率图像初始估计,大大提高了图像超分辨率重建质量。     

SPOT5 Dimap文件解析及在影像纠正中的应用

Dimap是Digital Image Map的缩写,它是由法国Spot Image公司、Satellus和法国空间局（CNES,the French National Space Agency）合作推出的新一代影像分发数据格式规范.Dimap 1.1于2003年5月通过,目前主要用于SPOT5卫星数据的分发.本文介绍了开发Dimap的目的和其主要特征,重点对Dimap元数据进行了详细解析,并给出了Dimap数据在SPOT5影像的无控制纠正中的应用方法.通过试验证明,基于Dimap元数据的SPOT5影像纠正可以解决稀少控制点所带来的难题.     

SPOT5卫星影像在退耕精确监测中的应用研究

退耕还林(草)是针对水土流失治理、改善西部脆弱的生态环境而采取的一项重大举措。以2003年9月9日获取的庄浪县SPOT5卫星影像为例,讨论了SPOT5卫星影像的正射纠正方法,详细介绍了影像纠正前根据参考图选点误差、数字高程模型的误差精度和传感器内部结合误差三方面对影像纠正应该达到的精度理论值进行评估,以及纠正后对影像几何精度的精度评定的方法。讨论了在缺少蓝色波段的情况下通过波段计算合成真彩色影像的技术和处理方法,并结合退耕还林工程的实际情况进一步探讨了经过处理后的SPOT5影像在退耕信息可视化和精确监测中的应用。     

基于SPOT影像的水体信息提取以及在湿地分类中的应用研究

利用SPOT影像数据,对研究区进行遥感图像融合处理实验,探讨了基于SPOT影像的水体信息提取的方法,以及在湿地分类中的应用。     

高分辨率卫星影像几何校正研究

该文首先对遥感影像的变形机理与几何校正方法进行研究讨论,论述了多项式模型和有理函数模型等遥感图像几何校正模型,介绍了双三次卷积内插方法、最临近内插方法、双线性内插法等数字图像重采样方法,同时论述了地面控制点(GCP)及检查点的选取方法。在此基础上论述了遥感图像几何校正的一般步骤:根据现有数据特点,利用ERDAS对影像数据进行几何校正。最后对校正精度进行分析,结果符合预期要求,说明实验中所采取的方法与流程具有较高可靠性。     

基于第二次土地调查的大区域SPOT5 影像工程化处理研究

国土资源部即将在全国开展的新一轮土地调查, 并建立土地变更调查制度和管理系统。相较于上世纪80 年代的第一次土地详查, 新一轮土地调查的特点在于技术新、手段齐, 查得全、查得清。本文针对第二次土地调查, 以工作中普遍采用的大区域多景连片SPOT 5 卫星影像为例, 讨论了SPOT 5 卫星影像的正射纠正方法, 详细介绍了影像纠正前根据参考图选点误差、数字高程模型的误差精度和传感器内部结合误差三方面对影像纠正应该达到的精度理论值进行评估, 以及纠正后对影像几何精度的精度评定的方法, 阐述了SPOT 5 卫星影像处理的工程化管理方法。     

一种多幅欠采样图像的凸集投影超分辨率重建方法

介绍了一种由多幅欠采样低分辨率图像重建一幅高分辨率图像的凸集投影超分辨率重建技术。首先介绍了超分辨率空间域迭代重建方法中一个至关重要的因素--成像过程模型;其次通过介绍凸集投影的理论依据,给出了插值-模拟采样迭代超分辨率重建方法的模型和重建步骤;最后通过实验数据对算法进行了验证。     

SPOT HRV数据在工程兵疏浚规划中的应用

本文对工程兵配合的水质采样程序、疏浚沉积物处置作业、以及1986年6月4日同步观测的SPOT数据进行了描述。采用最大似然分类法,将具有20m分辨率的SPOT HRV(高分辨率可见光)多光谱数据分成5种水质的类型。经分类滤波之后,用于平滑水体。由于受地面实况数据的限制,本文提供简单的经验模式来解释混浊度与光谱类的关系。     

视频的超分辨率增强技术综述*

视频超分辨率增强的目的在于从时间上弥补视频采样设备采样帧率的不足, 描述高速运动变化对象的细节信息; 在空间上复原视频图像截止频率之外的信息, 以使图像获得更多的细节。这项技术广泛应用于视频通信、监控、遥感和高清晰度电视等多个领域。从视频超分辨率的含义、发展现状、主要技术方法和未来研究展望等方面, 对视频超分辨率增强领域的研究进行了综述。     

航片二次几何校正的应用研究

应用ERDAS软件对高分辨率航片进行二次几何校正的研究,从中找出适合各种航片再校正的可行性方法,尤其是对地图采点模式校正方法的科学性、准确性、实用性进行了重点研究,从而获得了一种常规方法无法校正的新校正模式,即综合采点模式。而且,这项技术也完全适用于TM和SPOT等卫星图像的二次几何校正,并且提高了校正精度和速度,是一种比较实用的二次几何校正模型。     

Texture Analysis through a Markovian Modelling and Fuzzy Classification: Application to Urban Area Extraction from Satellite Images

Herein we propose a complete procedure to analyze and classify the texture of an image. We apply this scheme to solve a specific image processing problem: urban areas detection in satellite images. First we propose to analyze the texture through the modelling of the luminance field with eight different chain-based models. We then derived a texture parameter from these models. The effect of the lattice anisotropy is corrected by a renormalization group technique coming from statistical physics. This parameter, which takes into account local conditional variances of the image, is compared to classical methods of texture analysis. Afterwards we develop a modified fuzzy Cmeans algorithm that includes an entropy term. The advantage of such an algorithm is that the number of classes does not need to be known a priori. Besides this algorithm provides us with further information, i.e. the probability that a given pixel belongs to a given cluster. Finally we introduce this information in a Markovian model of segmentation. Some results on SPOT5 simulated images, SPOT3 images and ERS1 radar images are presented. These images are provided by the French National Space Agency (CNES) and the European Space Agency (ESA).Grant from CNES     

基于归一化相关矩的多分辨率遥感图象融合

多传感器数据融合技术已广泛应用于遥感图象处理方面 .针对遥感多光谱图象空间分辨率较低的问题 ,提出了一种基于归一化相关矩的多分辨率图象融合方法 .该方法首先对图象进行二维小波变换 ,然后根据所得到的高频小波系数的一阶、二阶统计特征来定义图象局部灰度相关矩 ,并以此作为图象融合测度来对遥感图象进行多分辨率特征融合 ,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图象 .仿真结果表明 ,融合后的图象在保留多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果 ,因而可以更好地用于目标识别、分类等遥感图象处理方面     

多光谱图像与全色图像的像素级融合研究

以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级双源融合为例，详细地总结了卫星多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点，重点分析了各种常见像素级融合方法的原理和特点，并归纳了像素级融合结果的主客观评价标准和评价方法，以及像素级融合的主要应用领域，最后讨论了像素级融合目前存在的问题和今后的发展方向。     

不同季相SPOT5影像镶嵌前色调处理方法研究

只有少数影像可供选择时,如何镶嵌季相差异大的影像,以取得较好的镶嵌效果,是一个很常见的技术问题。该问题的难点主要在于如何减小镶嵌影像间色调的差异。以厦门市两景不同年份、不同季相、色调差异很大的SPOT5卫星影像为例,采用数值调整,栅格编辑填充和特征信息提取、分类等图像处理方法,对影像上色调差异很大的斑块状地物和不规则零碎地物进行处理,达到了减小两景影像中同一地物特征色调差异的目的。文中提出的均色方法可以改善影像镶嵌效果,具有较强的实用性。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

Field-based crop classification using SPOT4, SPOT5, IKONOS and QuickBird imagery for agricultural areas: a comparison study

A comparison of agricultural crop maps from independent field-based classifications of the Satellite Pour l'Observation de la Terre (SPOT) 4 multispectral (XS), SPOT5 XS, IKONOS XS, QuickBird XS and QuickBird pan-sharpened (PS) images is presented. An agricultural area within the north-west section of Turkey was analysed for field-based crop identification. The SPOT4 XS, SPOT5 XS, IKONOS XS and QuickBird images were collected in similar climatic conditions during July and August 2004. The classification of each image was carried out separately on a per-field basis on all bands and the coincident bands that are green, red and near-infrared (NIR). To examine the effect of filtering on field-based classification, the images were each filtered using the 3?×?3, 5?×?5, 7?×?7 and 9?×?9 mean filter and the filtered bands were also classified on per-field basis. For the unfiltered images, IKONOS XS provided the highest overall accuracies of 88.9% and 88.1% for the all-bands and the coincident bands classifications, respectively. On average, IKONOS XS performed slightly better than QuickBird XS and QuickBird PS, while it outperformed SPOT4 XS and SPOT5 XS. The use of filtered images in field-based classification reduced the accuracies for SPOT4 XS, SPOT5 XS, IKONOS XS and QuickBird XS. The results of this study indicate that smoothing images prior to classification does not improve the accuracies for the field-based classification. On the contrary, the accuracies for the filtered QuickBird PS images indicated a slight improvement. On the whole, both IKONOS and QuickBird images produced quite promising results for field-based crop mapping, yielding overall accuracies above 83%.     

A fast and fully automatic registration approach based on point features for multi-source remote-sensing images

Automatic registration of multi-source remote-sensing images is a difficult task as it must deal with the varying illuminations and resolutions of the images, different perspectives and the local deformations within the images. This paper proposes a fully automatic and fast non-rigid image registration technique that addresses those issues. The proposed technique performs a pre-registration process that coarsely aligns the input image to the reference image by automatically detecting their matching points by using the scale invariant feature transform (SIFT) method and an affine transformation model. Once the coarse registration is completed, it performs a fine-scale registration process based on a piecewise linear transformation technique using feature points that are detected by the Harris corner detector. The registration process firstly finds in succession, tie point pairs between the input and the reference image by detecting Harris corners and applying a cross-matching strategy based on a wavelet pyramid for a fast search speed. Tie point pairs with large errors are pruned by an error-checking step. The input image is then rectified by using triangulated irregular networks (TINs) to deal with irregular local deformations caused by the fluctuation of the terrain. For each triangular facet of the TIN, affine transformations are estimated and applied for rectification. Experiments with Quickbird, SPOT5, SPOT4, TM remote-sensing images of the Hangzhou area in China demonstrate the efficiency and the accuracy of the proposed technique for multi-source remote-sensing image registration.