基于波谱匹配的Hyperion数据大气校正方法对比研究

遥感影像数据的大气校正是高光谱遥感地空对比、信息提取的前提和关键,如何根据不同数据、不同研究区、不同研究目的选择合适的大气校正方法是高光谱遥感应用研究的重点和难点。针对EO\|1卫星Hyperion高光谱遥感数据特点和研究区地形环境特征,分别选择线性回归经验模型、基于MODTRAN4模型的FLAASH和基于DEM数据的ACORN\|3模型不同大气校正方法对研究区Hyperion数据进行大气校正。从波谱匹配、识别的目的出发,通过计算不同方法校正后影像像元的波谱曲线与实测地面波谱曲线的匹配程度分析不同大气校正方法的校正效果。     

IKONOS影像白泡云识别方法研究

高空间分辨率IKONOS影像应用在海洋遥感时,白泡云的强反射特性严重影响了水体信息的提取。本文利用归一化处理后的IKONOS影像数据研究分析了白泡云与其背景地物的光谱特征。通过光谱一阶微分运算形成特定的数学参数使得地物的光谱特征参量化,提取白泡云光谱特征,研究开发了白泡云遥感识别模型。试验结果表明该识别方法准确度高,在识别水体中白泡云区域的基础上可有效处理海洋遥感水体信息提取过程中白泡云的干扰影响。     

高光谱遥感蚀变矿物信息提取研究综述北大核心CSCD

蚀变围岩是热液矿床形成的重要标志之一,围岩蚀变会产生蚀变矿物,其与围岩中的矿物在颜色、结构、化学成分等方面具有明显差异,这些差异可导致蚀变矿物在特定波长区间产生诊断性波谱特征。通常高光谱遥感指的是光谱分辨率在5~15 nm的成像遥感,而绝大多数蚀变矿物的诊断性波谱宽度在20~40 nm,因此利用高光谱遥感技术可以快速地提取蚀变矿物信息,依据蚀变矿物组合及分布特征,划分蚀变分带、圈定矿化异常等具有重要的找矿意义。文章基于现有研究成果,系统总结了典型蚀变矿物的波谱特征、高光谱遥感技术的发展历史、蚀变矿物信息提取方法、不同地表覆盖类型对蚀变矿物信息提取的影响以及蚀变矿物信息提取在不同矿床类型下找矿的应用,最后指出了高光谱蚀变矿物信息提取研究中存在的问题以及未来发展方向。     

基于SAM与SVM的高光谱遥感蚀变信息提取

高光谱遥感技术的发展,提高了遥感技术的定量化水平,要求人们从光谱维去理解地物在空间维的变换。提出了一种光谱角匹配技术（Spectral Angle Mapper,SAM）与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）相结合的高光谱遥感蚀变信息提取模型,在光谱维提取地表的蚀变信息。鉴于SAM算法仅考虑波谱矢量方向,忽略辐射亮度大小的缺点,利用SVM算法对SAM的提取结果进行二次分类,利用网格搜索法并结合分类精度评估进行参数寻优。通过AVIRIS高光谱数据实验证明,提取的蚀变信息分类精度为78.172 6%,Kappa系数为0.712 5。该模型计算方便,对于解决光谱维的地物分类及相似矿物的蚀变信息提取具有一定的实际意义。     

GIS支持下遥感图象中采矿塌陷地提取方法研究

采矿塌陷地动态监测是工矿区资源管理与环境保护的重要方面 ,遥感技术可在其中发挥重要作用 ,从遥感图象中提取采矿塌陷地是遥感应用于矿山资源环境监测的重要研究课题 .传统的提取方法主要基于光谱特征 ,精度与效率都难以满足应用要求 ,为了以较高的精度 ,从遥感图象中提取塌陷地 ,必须建立新的方法与模型 .将遥感技术与 GIS相结合进行专题信息提取是有效的途径之一 .本文根据研究区的特点 ,以具体应用为指导 ,遥感技术与 GIS相结合 ,提出了 GIS支持下的分层分类、基于 GIS变化区域识别的分类、基于 GIS和领域知识对遥感分类图象进行后处理、GIS支持下采矿塌陷地的直接提取等方法与模型 ,充分应用光谱特征、地学特征与信息、领域和专家知识及其他统计数据辅助进行遥感图象处理与专题信息提取 .这些方法在精度、效率等方面均较传统方法有较大提高 ,最大提取精度可达到 89% ,能够有效地对工矿区土地塌陷态势进行动态监测     

基于视觉注意机制的大范围水体信息遥感智能提取

建立契合遥感数据内在特征的智能信息分析模型与方法,是解决遥感大数据时代信息智能提取的关键所在。从普适性的大范围水体信息遥感智能采集的需求出发,构建一种基于视觉选择性注意机制与AdaBoost算法的水体信息遥感智能提取方法。首先通过对遥感多特征指数的RGB配色方案的优化设计,实现水体信息图像特征的增强和可视化表达。然后在HSV颜色空间中,利用色差距离图像的关键节点信息构造分类特征集,并采用AdaBoost算法构建水体识别分类器,据此从图像色彩聚类结果中自动识别出水体所属类别,实现水体信息的智能提取。对比实验结果表明,该方法的水体信息提取结果在漏分率（LR）和复合分类精度（CCA）上都有明显提高;同时,该方法能有效减少对高质量训练样本的依赖性,对于丰水期泥沙含量较高水体以及洪灾导致的淹没区等临时性水域也具有较好的识别性能。     

基于决策树方法的淡水沼泽湿地信息提取——以三江平原东北部为例

湿地是生态系统的重要组成部分,及时、准确地获得湿地基础信息,对湿地的动态监测、保护与可持续利用及其它领域的研究具有重要意义。以三江平原东北部沼泽湿地为例,利用分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)算法从训练样本数据集中挖掘分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和地学辅助数据建立研究区湿地信息提取的决策树模型。用实测的GPS样本点对分类结果进行精度验证,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MLC)进行对比。结果表明,基于CART的决策树分类结果的总精度和Kappa系数分别为82.65%和0.7935,分类精度较MLC监督分类方法有明显提高,是内陆淡水沼泽湿地信息提取的有效手段。     

基于MOS-1b/MESSR的洪灾遥感监测

以湖南洞庭湖为研究区，MOS-1b/MESSR影像数据作为遥感信息源，应用ERDAS IMAGINE处理系统，对枯水期和洪水期两个不同时相的各波段影像数据进行组合运算、比值变换等处理，以及影像、光谱、直方图的对比分析。基于处理与分析结果，利用分类技术，建立了水体分类模型（B1+B2）/(B3+B4)>t，可快速准确地提取水体信息；同时，还提取和建立了水深系数模型WDI=B1/B2，得出了基于非线性回归分析的水体深度探测模型。依据洪水信息提取模型，对枯水期与洪水期的分类专题图进行叠加分析，得到了洞庭湖区洪水期的洪水分布图与洪水淹没信息，可为防洪救灾决策提供重要的科学依据。     

基于改进的三维卷积神经网络的高光谱遥感影像分类技术研究

高光谱遥感影像数据具有多样化的光谱信息和空间信息,然而传统的高光谱影像分类只是针对目标的光谱特征进行处理。基于三维空间滤波操作可以作为一种简单高效的提取高光谱影像光谱和空间特征的方式,基于此提出一种改进的三维卷积神经网络框架以实现更加准确的高光谱遥感影像分类。利用高光谱遥感影像数据立方体有效地提取光谱-空间组合特征,而不依赖于任何预处理或后期处理。另外,与其他传统的基于深度学习的方法相比,该方法去除了池化层,从而达到所需参数更少,模型规模更小,更容易训练的效果。将该方法与其他基于深度学习的高光谱遥感影像分类方法进行了比较,并使用两个真实场景的高光谱遥感影像数据集作为测试。实验结果表明,该方法在地物分类准确度方面较传统的基于深度学习的高光谱遥感影像分类方法取得了更好的分类效果。     

遥感影像水体信息提取研究进展

水资源是人类社会赖以生存和发展的物质基础。遥感影像水体信息提取对水资源的监测、规划、保护、利用至关重要,一直受到专家学者的关注。针对国内外专家学者利用遥感影像进行水体信息提取的相关研究成果,文章按照阈值分割法、分类器模型法、基于"全域-局部"的提取法和光谱混合分析法4类,对前人提出的水体提取理论和方法进行归纳总结;在此基础上,指出制约水体信息提取精度的瓶颈和解决措施;最后对遥感影像水体信息提取的发展趋势进行展望。     

基于TM影像的珠江三角洲河道快速提取方法研究

快速、准确提取河流水体信息是河道开发和治理的基础。在综合分析前人已有研究成果的基础上,以珠江三角洲佛山市境内河网为例,通过对TM影像上水体的遥感信息机理分析,建立多种水体指数模型,并对这些指数模型进行对比分析,结果发现比值指数模型最适合于网河区河流水体的提取。在此基础上,对比值指数模型提取结果进行空间聚类得到网状水系图,并利用形状指数进行修正,将遗漏的细小河流补充进来,最后得到河道水体专题图,精度评价的结果显示其精度可以达到93.7%,说明该方法具有较好的可用性和有效性。特别是应用于河网密布、鱼塘众多,同时人为干扰强烈区域的河道信息提取时具有重要的现实与理论意义。     

实测光谱和欧氏距离在GF2卫星海冰提取中的应用

由于卫星受载荷分辨率和混合光谱限制,海冰遥感监测存在很大不确定性。为提高海冰提取精度,本文将实测光谱与高分辨率卫星数据有效结合,利用光谱数据进行GF2卫星等效反射率转换;基于欧式距离确定16种海冰判识指标的可分性;从而提出一种GF2卫星海冰快速提取方法,为中低分辨率卫星大范围的海冰监测提供基准订正数据。结果表明：①经过光谱曲线分析初步确定B2和B4波段是GF2卫星海冰遥感监测的敏感波段;②欧式距离计算结果反映16种判识指标中,B2/B4指标欧氏距离最大,海冰与雪、冰水混合物、海水等相似地物的可分性最强,是海冰最佳判识指标③根据判识指标采用阈值法能快速提取海冰分布信息,实现海冰与其他相似地物的分离;④比较本文提出的新指标（B2/B4）与其他4种指标海冰提取的精度,在冰水两种地物分类中,B2/B4判识指标略好;在多种地物分类中,B2/B4判识指标总体分类精度为96.48%,Kappa系数大于0.5,比其他指标高出3.89～4.85%。     

Quantitative dynamic flood monitoring with NOAA AVHRR

The analysis of the spatial extent and temporal pattern of flood inundation from remotely sensed imagery is of critical importance to flood mitigation. With a high frequency of global coverage, NOAA/AVHRR has the advantage of detecting flood dynamics during devastating floods. In this paper, we describe a systematic approach to flood monitoring using AVHRR data. Four critical issues for successful flood monitoring with AVHRR were identified: correct identification of water bodies, effective reduction of cloud contamination, accurate area estimation of flood extent, and dynamic monitoring of flood processes. In accordance with the spectral characteristics of water and land in AVHRR channels, a simple but effective water identification method was developed with the ability to reduce cloud influences. The area of flooded regions was calculated with the consideration of areal distortion due to map projection, and mixed pixels at water/land boundaries. Flood dynamics were analysed from flood distributions in both space and time. The maximum spatial extent of floods, generated by compiling the time series of flood maps, was informative about flood damages. We report a successful use of this approach to monitor the Huaihe river flood, a centennial devastating disaster occurred in the Huaihe river basin of China in the summer of 1991.     

一种基于遥感数据快速提取水体信息的新方法

“数字流域”建设已成为水利现代化的重要组成部分。利用遥感技术进行水体信息提取可为构建数字流域提供重要的数据来源。在对Landsat ETM+影像上的水体及其背景地物进行光谱特征分析的基础上,发现水体在近红外和中红外波段（对应于Landsat数据的Band 4、Band 5和Band 7）同时具有强吸收这一典型特征,据此提出了一种新型的水体指数NWI（New Water Index）。其中,将Band 7用于水体指数模型的构建和水体信息的提取目前较少见于文献报道。以厦门岛为研究区,将该指数在经过大气校正的遥感影像上进行实验的结果表明：NWI可用于水体信息的快速有效提取,且具有较高的精度。     

Impervious surface mapping with Quickbird imagery

This research selects two study areas with different urban developments, sizes, and spatial patterns to explore the suitable methods for mapping impervious surface distribution using Quickbird imagery. The selected methods include per-pixel based supervised classification, segmentation-based classification, and a hybrid method. A comparative analysis of the results indicates that per-pixel based supervised classification produces a large number of "salt-and-pepper" pixels, and segmentation based methods can significantly reduce this problem. However, neither method can effectively solve the spectral confusion of impervious surfaces with water/wetland and bare soils and the impacts of shadows. In order to accurately map impervious surface distribution from Quickbird images, manual editing is necessary and may be the only way to extract impervious surfaces from the confused land covers and the shadow problem. This research indicates that the hybrid method consisting of thresholding techniques, unsupervised classification and limited manual editing provides the best performance.     

Impervious surface mapping with Quickbird imagery

This research selects two study areas with different urban developments, sizes and spatial patterns to explore suitable methods for mapping impervious surface distribution using Quickbird imagery. The selected methods include per-pixel based supervised classification, segmentation-based classification and a hybrid method. A comparative analysis of the results indicates that per-pixel based supervised classification produces a large number of ‘salt-and-pepper’ pixels, and segmentation-based methods can significantly reduce this problem. However, neither method can effectively solve the spectral confusion of impervious surfaces with water/wetland and bare soils and the impacts of shadows. To accurately map impervious surface distribution from Quickbird images, manual editing is necessary and may be the only way to extract impervious surfaces from the confused land covers and the shadow problem. This research indicates that the hybrid method consisting of thresholding techniques, unsupervised classification and limited manual editing provides the best performance.     

A global risk approach to assessing groundwater vulnerability

This research provides a new approach to assess groundwater vulnerability to contamination from anthropogenic activities and sea water intrusion. The DRASTIC and GALDIT parametric methods were then linked to a novel land use index to create a more robust “global risk index”, useful for assessing aquifer vulnerability to pollution and seawater intrusion risk.In addition, sensitivity analysis was used to evaluate the effect of each individual parameter on the final models.The vulnerability to pollution and the seawater intrusion contamination maps show three classes of water resources degradation: low, moderate and high, relating to the intrinsic properties. In addition, the global risk map shows three risk classes': low (25%), moderate (64%) and high (11%) depending on the hydrogeological characteristics, land use, distance from the coast and human impacts in most of the study area. The modified models were statistically compared with the nitrate concentration and the water resistivity values for validation.These maps are considered indispensable for sustainable land use planning and groundwater management of the shallow aquifer.     

Segmentation and morphology of open water bodies from multispectral images

A number of problems in remote sensing require the segmentation of specific spectral classes such as water bodies, clouds or forested areas. Further analysis of these classes may include the calculation of optical reflectance values such as chlorophyll concentration, absolute reflectivity or vegetation indices. To derive reliable measurements of these variables, a precise segmentation ? from the rest of the image ? of the spectral classes is needed. In this work, we propose a new methodology to segment open water bodies based on a variant of principal component analysis (PCA). In this variant, information about the spectral class model of the water bodies to be separated in the feature space is required. This information is input by means of a training field encircling a set of pixels representative of this spectral model. A training field for land cover is also defined. This PCA variant produces two sets of multispectral bands, one for water bodies and one for land cover types. The first two bands of each set are input into a fuzzy clustering procedure. By using a merging process, the clusters are merged into two classes: water bodies and the rest of the image. From this, a logic bitmap image is obtained. The pixels of the bitmap consist of ON for water bodies and OFF for the rest of the image. The bitmap is then used to obtain morphological parameters of the water bodies.     

基于RS和GIS的洪涝灾害监测与评估研究

以鄱阳湖区为例,对洪灾的快速监测与评估进行研究。首先探讨了洪灾监测与评估所需的基础背景数据,包括数字地面高程模型(DEM)、本底水体数据及土地利用数据;然后介绍了以RS和GIS为支撑,对洪涝灾害进行监测评估,实现了对遥感获取的灾情信息与地面实况信息进行各种空间分析与专题分析,从而提取出洪涝淹没的范围和面积,及时地反映出淹没的程度及地理位置,快速地对洪涝灾情进行评估。最后结果显示:该方法快速、有效,能够为相关决策部门了解灾情、制定救灾方案以及灾后规划等提供决策支持。     

卫星雷达测高水位数据产品在中国区河流的监测精度评价

河流水位监测对于淡水资源供应、灾害预防至关重要,同时关系到气候变化及其对水循环影响的理解和应对.随着卫星遥感技术的发展,基于卫星平台的河流水位观测提供了一种新型的自动化、长时序、低成本的河流监测方案.对于卫星雷达河流观测数据的原理、特征和精度的把握是产品应用的首要条件.研究总结了目前国际上3种主要的卫星雷达河流观测数据...