遥感数据时空融合技术在农作物监测中的适应性研究

受卫星回访周期及云的影响,大范围研究区同一时期的Landsat卫星数据很难获取,因而国内外学者提出了遥感影像时空融合技术。以石河子为实验区,利用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)模型融合生成了高时空分辨率TM影像,对不同作物类型真实反射率与融合影像反射率作相关性分析,分析了遥感数据时空融合技术在新疆农作物监测中的适用性。结果表明:利用STARFM模型模拟得到的融合影像与真实影像间的相关性较高,但当地物类型发生变化时,融合影像与真实影像间将存在明显的差异。地物类型变化作物融合影像反射率与真实影像反射率间的相关性较小。     

面向对象轮廓约束GGVF Snake的建筑物边界优化方法

分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流（GGVF）Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.     

自适应的三维分形地形重建算法研究*

针对常规三维分形地形重建算法具有的速度慢、插值点分布不均匀、参数设置复杂等缺点,提出自适应的三维分形地形重建算法。该算法根据地形的起伏特征自动确定垂直压缩因子,根据子域面积进行均匀插值。实验结果表明,该方法插值效率更高,所获得的插值曲面更加真实,与常规分形插值相比具有一定的优越性。     

黑河综合遥感联合试验涡动相关通量数据处理及产品分析黑河综合遥感联合试验涡动相关通量数据处理及产品分析

涡动相关通量数据的处理及质量控制是保证各涡动观测台站数据质量的重要步骤。“黑河综合遥感联合试验”(Watershed Allied Telemetry Experimental Research,WATER)从2007年底到现在连续观测积累了大量涡动相关通量观测资料。使用经过改进的EdiRe软件对盈科站、阿柔站和关滩站3个站点的原始涡动数据进行预处理和质量控制。通过异常值及野值点剔除、倾斜修正、超声虚温修正、时间滞后校正、频率响应修正和空气密度效应修正（WPL修正）等基本处理生成Level\|1数据产品;再通过大气状态平稳性检验、总体湍流特征检验以及湍流通量统计特征分析等初步质量控制,生成Level\|2数据产品。以盈科绿洲站2009年7月份涡动相关数据为例,着重介绍涡动相关数据处理过程中各校正方法的重要性及不同校正方法对湍流通量计算的贡献。结果表明：超声虚温修正后感热通量比修正前减少约7.7%;时间滞后校正后潜热通量和CO²通量分别增加了3.9%、2.7%;频率响应修正后感热通量、潜热通量及CO2通量分别增加了2.7%、10.5%、11.6%;WPL修正后潜热通量增加了1.7%,CO²通量减少了9.8%。最后将Campbell实时处理结果与Level\|1产品及Level\|2产品进行对比分析,并对黑河流域各涡动站做了总体数据精度评价,阿柔站数据质量最好,盈科站次之,关滩站较差。
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黑河中游试验区不同分辨率LAI数据处理、分析和尺度转换

008年开展的黑河综合遥感联合试验获取了大量野外实测叶面积指数(LAI)数据以及遥感LAI产品。在利用LAI地面点观测数据对遥感影像进行验证或者不同分辨率遥感产品相互比较的过程中存在由于地表异质性引起的尺度效应,导致无法直接进行验证、比较,需要进行尺度转换。以基于泰勒级数展开的尺度转换模型为基础,研究不同源LAI之间的尺度转换方法。包括两部分内容：① 以高分辨率影像为辅助数据将地面实测点尺度的LAI转换到中、低分辨率遥感像元尺度;② 利用高分辨率影像作为亚像元信息对低分辨率LAI产品进行尺度纠正。结果表明,利用泰勒级数展开模型进行尺度转换是一种简单可行的方法,经尺度转换的地面实测点尺度LAI可用作像元尺度数据比较验证的参考。     

基于谱聚类与混合模型的SAR图像多尺度分割

针对谱聚类方法应用于合成孔径雷达（SAR）图像分割时Laplace矩阵的特征值和特征向量难以计算的问题,结合SAR图像在多个尺度的统计信息,给出了一个包含顶点凝聚、初始分割和分割细化3个步骤的SAR图像多尺度分割方法。首先,用一个顶点数不断减少的凝聚图序列来逼近从SAR图像得到的图;然后应用谱聚类方法对最粗尺度的凝聚图进行分割得到初始分割结果;最后根据SAR图像的统计性质,利用基于混合模型估计的分类后验概率将初始分割结果逐尺度进行细化得到SAR图像的最终分割。实验结果表明了方法的有效性。     

基于J2EE的秸秆火点监测系统设计

秸秆焚烧火点监测在我国受到越来越多的重视,而遥感作为秸秆焚烧火点监测的有力手段也得到越来越多的应用。本文利用J2EE技术,实现了秸秆火点监测系统设计,并详细介绍了系统的设计思想,以及开发过程中的核心算法和主要技术问题。     

基于SAIL模型的HJ-1卫星LAI反演算法研究

基于辐射传输模型和人工神经网络算法,研究出适用于环境一号卫星CCD相机数据的叶面积指数反演算法针对环境一号卫星CCD相机的波段特征,设计出一种新的植被指数HJVI,有效的避免了数据饱和现象,提高了算法的精度。     

卫星遥感数据分类不确定性的容差粗糙集处理

提出一种基于光谱特征邻域的容差粗糙集分类方法,用来处理卫星遥感数据分类中的不确定性问题。利用北京地区Landsat-5 TM数据进行分类试验,将结果与现有容差粗糙集方法分类结果进行对比和统计。结果表明,该方法具有良好的可理解性和稳定性,能够处理卫星遥感数据分类的不确定性,在具有复杂光谱特征地物分类方面具有发展潜力。     

基于神经网络算法的多极化雷达数据估算鄱阳湖生物量

神经网络的特点是分布并行处理,适用于模拟复杂的非线性模型。在野外调查的基础上,利用多极化雷达数据,通过改进MIMICS模型模拟湿地植被参数(植被高度、含水量、生物量等)和雷达后向散射系数之间的关系,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。