多波段遥感影像变化检测中差异影像构造研究

针对于多波段遥感影像变化检测中构造差异影像和确定变化阈值这2个关键问题展开研究,提出了融合法与主成分分析法结合构造差异影像的方法,实现了融合法对于多波段遥感影像的应用扩展,有效地抑制了噪声并实现了变化信息的有效集中和准确提取,再利用结合直方图的EM算法确定变化阈值,提高了流程的自动化程度,最终完成变化检测。最后利用实际遥感影像进行了实验,并通过与差值法和比值法的对比,证明了这种方法可以显著地提升变化检测的正确检测率,是一种有效的多波段遥感影像变化检测方法。     

基于资源三号卫星影像的秸秆焚烧火点监测研究

使用资源三号卫星拍摄的遥感影像,解译后对秸秆焚烧火点进行精确监测。在ENVI平台中,对资源三号卫星影像进行RPC模型正射校正、FLAASH大气校正以及GCP几何精校正后,将MUX遥感器影像与TLC遥感器影像使用GramSchmidt方法进行融合,利用资源三号卫星融合后2.1 m真彩色影像对秸秆焚烧火点进行精确目视解译,并结合Acrgis进行精确定位。在实验区域中,监测到秸秆焚烧火点74处。实验结果证明,与使用MODIS遥感影像监测到的23处火点相比,资源三号卫星影像能够更好的对秸秆焚烧火点进行精确监测,准确率高。     

遥感影像地图的制作及其在电力勘测设计中的应用

随着遥感技术的发展,利用遥感数据等多源数据制作影像地图成为一种可能,从而提高作业效率。本文介绍了遥感影像地图的原理与处理流程,并且以某电力工程为实例描述了其制作过程,最终成果表明基本能够满足工程需要。     

利用ASTERGlobalDEM和GoogleEarth卫星遥感影像辅助电力工程选址选线

介绍了ASTER Global DEM数据和Google Earth影像特点,以及阐述通过定制与检查DEM数据、卫星影像下载与纠正、数据基准转换与投影变换、等高线生成与影像叠加四个环节来制作遥感影像地图的方法.结合工程实践经验,说明该方法适合于难以获取基础地理信息的区域,能辅助电力工程的选址选线.     

卫星遥感影像在西藏电力线路勘测中的应用

在西藏工程项目工期紧张,航空摄影的时间不允许的情况下,采用最常用的GNSS和航空摄影测量相结合的勘测模式或者工测模式并不是最佳的选择。根据卫星遥感影像具有获取周期短,成本低,资源更新快,覆盖面积大等特点,用卫星遥感影像代替航片进行勘测,可以作为高原地区输电线路勘测设计的一种新的途径。本文结合西藏某输电线路工程的实际情况,利用资源三号卫星遥感影像数据从外控点的布设方法、空三解算、DEM编辑、断面图采集流程进行了说明,并根据现场定位情况分析了数据的可靠性、进行了数据精度统计,提出了一些解决误差的处理办法并与工测模式进行了效益对比。     

基于融合注意力机制的小样本遥感场景分类方法

针对遥感场景图像样本获取困难，数据量受限以及遥感图像目标对象和背景高度混杂的问题，提出一种基于融合注意力机制的小样本遥感场景分类方法。该方法采用RepVGG作为基准模型，并利用ECANet网络的ECA通道注意力机制改进RepVGG网络的RepVGGBlock模块，使得网络有效过滤无用信息并聚焦于关键场景区域，从而增强模型的特征判别能力，并确保在不增加模型参数的情况下提高分类准确率；同时通过随机数据增强方法在线增强训练数据，在不占用额外内存的情况下增加模型训练数据量，使得训练数据更多样化，提高模型的泛化能力。在UC Merced LandUse数据集上分类平均准确率为94.52%,相较于ResNet50、RepVGG-B1-SE网络，准确率分别提高4.52%和2.93%。实验结果表明，该方法能有效聚焦关键场景区域并提升小样本遥感场景分类的准确率，对实现遥感影像快速分类具有一定的参考意义。     

融合光谱特征和超像素的遥感建筑物分级提取

目前,大多数基于深度学习提取建筑物是采用语义分割的方式,没有考虑建筑物几何特性,而传统方法在对遥感建筑物提取时只考虑其灰度特征,都难以有效提取。针对该问题对光谱信息进行了研究,提出了融合光谱特征和超像素的建筑物提取方法。首先基于分水岭变换产生许多形状大小不一的超像素子区域;然后利用建筑物的光谱特征对建筑物超像素进行合并,从而实现对遥感影像建筑物的初提取;在此基础上剔除已提取出的建筑物,然后根据几何特征选择滑动领域操作抑制噪声;最后根据最大类间方差(Otsu)对遥感影像建筑物进行后提取。所处理的遥感影像建筑物包括荒地、山地、城郊、城市4种类型的区域,通过和经典算法对比验证,实验结果表明,该算法在遥感建筑物提取上有一定优越性。     

基于ERDAS的遥感影像几种融合方法的分析比较

本文描述了在ERDAS中如何对遥感图像进行纠正,配准,重点讨论了进行遥感图像的融合方法和过程,提出了三种融合方法,并对主成分变换融合、乘积变换融合、比值变换融合,三种融合的效果和应用进行了比较和讨论。     

基于广义立体像对的高分辨率遥感影像阴影检测

由于高分辨率遥感影像存在同物异谱或异物同谱现象,常用的基于影像特征的阴影检测方法存在普适性较差、鲁棒性较低、高漏检率和误检率等问题,而基于物理模型的阴影检测方法受数据源限制应用较少。立足高分辨率遥感影像以及基础地理信息数据日益丰富这一背景,从摄影测量理论和阴影形成几何原理出发,提出了广义立体像对支持的、多源数据辅助的高分辨率遥感影像多角度阴影检测方法。实验结果表明,在地面控制点支持下,广义立体像对能够完成三维重建,且重建模型的定位精度能够达到影像分辨率对应成图比例尺的规范要求;该方法是可行的,虽然过程更加复杂,但由于理论上更加严密,能够避开常用检测方法存在的问题,取得更好的检测效果,具有良好的工程化应用前景。     

基于改进U-net语义分割遥感影像的线路走廊隐患检测方法北大核心CSCD

输电线路的安全运行常受到违章建筑、树障、大型违章施工车辆等线路走廊隐患的威胁。针对当前线路走廊隐患检测手段工作条件受限、监测范围小、准确率不高的问题,提出了一种改进的U-net语义分割网络的遥感影像线路走廊隐患检测方法,基于少量卫星遥感影像数据训练模型,实现了线路走廊隐患快速准确检测,准确率为85%。实验结果显示,该方法对于违章建筑、树木和大型违章施工车辆均具有良好的检测效果,提升了输电线路走廊隐患智能化检测水平。     

基于IHS变换与自适应区域特征的遥感图像融合算法

当前较多遥感图像融合算法主要通过独立像素点的像素特征来完成图像子带的融合,忽略了图像子带的区域相关性,导致融合图像存在不连续以及模糊效应等不足。因此,设计了IHS变换耦合自适应区域特征的遥感图像融合算法。引入IHS(intensity, hue, saturation)变换,对多光谱(MS)图像进行分解获取强度分量,将其与全色(PAN)图像进行融合。再通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对PAN图像与强度分量进行子带分解,获取高、低频子带信息。并利用图像的区域能量以及区域空间特征,对低频子带融合模型的调节因子进行自适应整定,使得融合低频子带能够包含更多的空间信息。基于图像的区域方差特征来构建高频子带融合模型,使得融合高频子带能够包含更多的纹理信息。实验结果表明,与当前遥感图像融合算法相比,所提算法的融合图像具有更好地光谱特性以及空间特性。     

基于压缩感知的综合能源数据处理

摘要：综合能源系统是集多种能源为一体,便利于人民生活的一种综合供能系统。综合能源信息的采集与分析是构建综合能源信息系统的基础和前提。本文提出一种基于复合数据结构压缩感知的综合能源数据压缩采集方法。首先,对综合能源数据进行分析,研究综合能源数据存储的复合数据结构,实现多源综合能源数据的数据融合;然后,利用综合能源数据设计复合数据结构的归一化过完备字典,将其应用于综合能源数据的压缩采集和信号重构;在此基础上,提出能够处理综合能源数据的压缩感知重构算法,并利用压缩感知重构对用户的综合用能特性进行分析,最后通过仿真结果验证了本文设计方法对处理综合能源数据的有效性。     

多源遥感图像融合算法研究

图像融合是图像处理技术发展的一个重要内容,多源遥感图像融合作为图像融合领域的一个重要分支,已经成为遥感技术领域的研究热点。根据多源遥感图像融合技术的研究现状,简要概括了遥感图像融合的基本概念;从算法原理着手,研究分析了多源遥感图像常用的融合算法的优缺点,如IHS变换法、Brovey变换法、主成分分析法、小波变换法等;探讨了遥感图像融合中的各种评价指标;指出了遥感图像融合的发展方向,为以后相关研究提供参考和借鉴。     

非下采样Shearlet变换耦合边缘制约的遥感图像融合算法

为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相应的亮度分量。然后,通过非下采样Shearlet变换,将全色(PAN)图像与亮度分量进行分解,获取各自的高频系数与低频系数。再通过图像的空间频率特征,建立低频系数的融合函数,对低频系数进行融合。并利用图像的区域平均梯度特征与图像区域中像素点的边缘能量特征,构造了边缘制约模型,对高频系数进行融合。最后,将融合后低频系数、高频系数经非下采样Shearlet逆变换和IHS逆变换,获取融合图像。实验结果显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提算法的融合图像具有更高的清晰度,更好地保持了图像的光谱特性,消除了块效应以及模糊效应。     

基于非下采样Contourlet变换耦合能量相似制约的遥感图像融合算法

为了克服当前遥感图像融合方法存在的块现象和光谱扭曲等问题,引入了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT),设计了一种通过能量相似制约的遥感图像融合算法。利用HSV(hue, saturation, value)变换来处理多光谱(multi-spectral, MS)图像,从MS图像中提取对应的V成分,并通过NSCT变换计算出V成分及全色(panchromatic, PAN)图像的不同图像系数。利用区域能量函数来测量图像所含能量信息,并以图像间能量的相似性为依据,构建低频系数的融合模型,获取具有较好光谱特征的融合低频系数。利用空间频率函数来测量图像所具有的细节特征,以构建高频系数融合模型,获取具有较好清晰度的融合高频系数。最后,借助HSV和NSCT的逆变换,输出融合结果。实验结果表明,较现有融合技术而言,所提算法具有更好的融合效果,输出图像具备更好的光谱特征,有效降低了块效应。     

基于数据融合的图像边缘检测算法研究

提出了一种基于数据融合的图像边缘检测算法。该算法对原始图像分别采用Canny算子和小波变换两种方法进行边缘提取,再将两种方法结果通过数据融合的手段获得一幅新的边缘图像。实验证明,融合后的图像边缘包含了原始图像丰富的细节信息和较完整的轮廓,该算法优于单独采用Canny算子所获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘检测方法。     

基于改进DeeplabV3+的遥感图像分割算法

针对高分辨率遥感图像语义分割存在地物边缘分割不连续、小目标分割精度不高的缺陷,本文提出一种基于改进DeeplabV3+的遥感图像分割算法,该算法首先使用分散注意力网络ResNeSt替换DeeplabV3+原始主干网络Xeception,以提取更丰富的深层语义信息,从而提高图像分割精度;其次引入坐标注意力机制（Coordinate Attention,CA）,有效获得更精确的分割目标位置信息,使得分割目标边缘更加连续;最后在解码层中采用级联特征融合方法（CFF）提高网络的语义信息表征能力。试验结果表明,该算法在中国南方某城市的高清遥感图像数据集分割任务上mIoU高达97.07%,相比原始DeepLabV3+模型提高了3.39%,能够更好地利用图像语义特征信息,为解译遥感图像语义信息提供一种新的思路。     

多相流电容层析成像系统的仿真研究

ECT技术是多相流检测领域中的新技术,在工业中有广阔的应用前景。基于有限元法,作者开发了ECT仿真软件,利用该软件对ECT系统进行了仿真研究。求出ECT敏感场的数值解,分析了敏感场灵敏度特性,建立了简化的图像重建模型,最后得到重建图像,获得了满意的结果。     

基于共性与特性信息融合的遥感场景图像分类

由于遥感场景图像类内差距大即同一类别图像的特性信息相差较大,仅仅依靠特性信息分类的准确率不高,而现有遥感场景图像分类方法忽视了同一类别所具有的相同的共性信息也可以辅助图像识别,对此本文提出一种基于共性与特性信息融合的遥感场景图像分类方法。首先,图像通过卷积网络较浅层与深层得到的简单特征图与复杂特征图相叠加,可认为是此图像注意力集中的特征图,提取此特征图的手工特征LBP作为共性信息。之后与卷积网络提取的特性信息融合并进行分类。本文使用经贝叶斯优化优化超参数的SVM分类器,使其性能达到最佳来消除分类器对实验的影响。在两个数据集UC Merced和AID上的实验,验证其分类精度分别达到了98.80%和96.06%,表明该方法能有效地提升遥感场景图像准确率。在国防,城市规划,地质勘查等领域有重要意义。