遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

基于移动窗口法的城市遥感生态质量评价研究

为进一步提高城市生态监测的精确度，在前人开展的城市生态遥感监测研究的基础上引入“区域尺度”的概念，充分考虑小区域范围内不同地物间的交互作用，并利用移动窗口模型(Moving Window-Remote Sensing Ecology Index, MW-RSEI)对沈阳市浑南区的遥感影像进行逐像元分析。实验结果表明，MW-RSEI模型和生态遥感监测模型（Remote Sensing Ecology Index, RSEI)在整体生态评价趋势上表现出一致性。但MW-RSEI模型对城市生态中的细节区域表征更明显。考虑到建筑及裸地周围植被的影响，其较差生态区域的占比仅为6%，生态评价为优的区域占比为11%。研究区生态评价结果表现得较为连续，并未出现明显的断层现象。该结果具有现实意义且与实际生态分布更为符合。MW-RSEI模型在城市生态监测中更为适用，可为相关部门提供一定的技术参考。     

机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩

针对一般超光谱遥感图像的压缩方法无法同时实现图像信息缩减和图像完整性的问题，提出一种机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩方法。利用机器学习中的聚类算法进行第一次压缩，减少超光谱遥感图像中的冗余波段光谱，并降低图像维度；再利用机器学习中的人工神经网络进行第二次压缩，将不同图像子块送入不同压缩率的神经元当中，通过隐含层自主完成图像压缩编码。通过与四种一般压缩方法的对比验证，本方法图像压缩后，图像压缩率更小，图像分辨率和信息熵更高，既有效地减少了图像信息量，能够保留有效关键信息，达到了图像信息缩减和图像完整性的双重目标。     

基于归一化水体指数及其阈值自适应算法的水体遥感反演效果分析

归一化水体指数（NDWI）是水体遥感反演的一种重要指标，其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像，使用归一化水体指数法阈值0（TH₀）、最大类间方差法（OTSU）自适应阈值（TH_otsu）与均值漂移聚类算法（Mean-Shift）自适应阈值（TH_MS）分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析，结果表明：正常水体以TH₀为阈值提取精度最高，THMS提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高，尤其少量云雾覆盖下的水体，TH_MS具有更明显的优势，TH₀提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；对于不同的阈值，Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势，对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。     

新疆清白山铅锌矿遥感找矿信息提取及遥感找矿模型探讨

层控碳酸盐岩型铅锌矿是我国主要的铅锌矿类型~([1]),因其分布范围广泛且地质演化过程复杂,在西北地区一直以来比较难开展大范围的相关地面调查工作,对西北地区铅锌矿找矿工作造成较大的阻挠。随着多光谱遥感找矿技术的不断发展,其在矿产勘查已取得良好的成效。鉴于此,本论文以新疆清白山地区铅锌矿床为研究区,研究矿区找矿信息提取,利用LANDSAT7数据重点对研究区内主要岩性组合、构造形迹进行解译,提高原填图精度,利用LANDSAT8(OLI)数据提取蚀变信息异常结合以往基础地质资料进行综合分析,总结遥感找矿模型,为今后寻找同类型的矿床提供借鉴和参考。     

基于高分辨率遥感影像的裸露山体监测

文章基于高分辨率遥感影像,研究裸露山体遥感监测方法,给出了遥感数据源及时相选择的建议,建立了遥感监测流程,以大连市为例进行了裸露山体现状及变化监测,掌握了各辖区裸露山体空间分布及变化情况。该方法全面、快速、准确,可弥补常规地面调查的不足,是提升生态环境管理精细化、信息化水平的有效手段。     

遥感技术在水电站地址勘察中的应用

基于降雨径流模型确定水电站地址勘察已成为水资源评价中的一个重要课题。随着卫星技术的发展，遥感、地理信息系统能够快速地确定水电站地址勘察。选取位于云南省中部滇中盆地地区澜沧江流域作为研究区，利用遥感和地理信息系统技术，从数字高程模型角度出发，确定了流域尺度、流域边界和最小面积、平均高程、流域平均坡度等水文信息。运用分辨率为2.5 m的IRS-P5立体卫星数据导出数字高程模型。该数字高程模型用于生成盆地的流向和流量累积图。通过对这些图像的分析得出了综合排水网；利用地形资料，包括流域面积、平均流域高程和降雨资料的有限点观测值，推导出整个流域的回归模型，使用平均面雨量计算其雨量分布图，结合Kriging统计方法生成子流域验证这个回归模型，并给出了水电站地址勘察建设地点。