多方向投影寻踪与高光谱遥感图像特征提取

介绍了投影寻踪算法的基本原理，构造了面向易混分类别的高光谱遥感数据投影寻踪指标，在单方向投影寻踪算法的基础上，提出了序贯多方向投影寻踪算法.在该算法提取出的特征方向上，易混分地物类别的分类精度提高6%左右，但存在压制其他地物的矛盾.     

线性混合光谱模型在植被高光谱遥感分类中的应用研究

遥感图像中普遍存在着混合像元 ,这部分像元的分解一直是遥感应用研究的热点和难点 ,该文简要介绍混合像元的概念、研究现状和广泛用于混合像元分解的线性混合光谱模型及其解算方法 ,然后以OMISⅠ高光谱遥感数据为例 ,通过大量实验对该模型在植被高光谱遥感分类中的应用做了详细地探讨和分析。     

Lensphoto系统在采石场边坡三维重建中的应用

以数码相机及全站仪为信息采集工具,采用旋转多基线摄影方式,利用Lensphoto多基线数字近景摄影测量系统这一数据处理平台,实现了徐州市凤山采石场边坡的三维景观重构。并将多基线交会数据与全站仪实测数据进行比较分析,结果表明Lensphoto系统进行采石场边坡三维重建能够获得较高的精度。     

一种顾及二次项的非线性拟稳平差法

本文在线性拟稳平差基础上，引入非线性曲率度量立体阵的概念，利用非线性最小二乘的精确正交性条件方程，提出一种顾及二阶偏导数的非线性拟稳平差的新的计算公式。最终算例分析说明该方法的有效性及实用性。     

测量方法──一种顾及二次项的非线性拟稳平差法

本文在线性拟稳平差基础上，引入非线性曲率度量立体阵的概念，利用非线性最小二乘的精确正交性条件方程，提出一种顾及二阶偏导数的非线性拟稳平差的新的计算公式。最终算例分析说明该方法的有效性及实用性。     

青海湖流域生态环境信息集成平台设计与实现

针对青海湖流域内多源异构、多部门管理的监测数据难以快速高效、综合应用等问题。以各观测站调查数据以及流域草地、土壤、水体、湖泊等生态环境中关键要素的定量反演、同化数据为基础,通过XML技术,集成并建立完整的青海湖流域生态环境数据库。在生态环境数据库的基础上,构建集成与分析应用系统,并在数据分析应用子系统中嵌入四个生态环境信息模型,研制青海湖流域生态环境信息集成平台,为政府部门和行业应用提供快速响应和可视化的决策支持平台。     

高分辨率遥感影像融合及其质量评价

随着遥感技术的发展,获取遥感数据的手段越来越丰富。如何综合各种类型的遥感影像信息,提高遥感数据的利用效益已成为遥感应用的瓶颈问题。多源遥感数据融合技术是解决这一问题的有效手段。高空间分辨率影像数据的多样性和复杂性对遥感信息融合处理技术提出了新的更高的要求。研究中引入了多种融合方法,在此基础上以QuickBird自身的多光谱和全色波段影像为实验对象,从光谱质量和空间信息的角度出发对融合方法进行了比较研究,分析出了比较适合于QuickBird卫星的高分辨率影像融合的处理方法。最后给出了关于高分辨率遥感影像融合技术的思考和展望。     

方向对比度和区域标准差相结合的图像融合

小波变换的图像融合方法已成为现今研究的一个热点。但几乎所有的算法都是在小波域不同尺度上分别对高频系数和低频系数进行融合,没有考虑到它们之间固有的相关性。为此,提出了一种基于方向对比度和区域标准差最大的融合新算法,主要特点是在低频部分采用加权因子自适应调节参数融合,以减少边缘模糊,对于高频部分采用方向对比度和局部区域窗口标准差最大值作为高频分量,突出对比度和局域细节,实验表明：融合后影像信息量丰富,地物轮廓清晰可辨,对比度大大加强,空间分辨率得到了提高,最大限度保留了原始影像的光谱信息,是一种可行有效的融合方法。     

基于高分RS和GIS的城市公共绿地应急能力分析——以徐州市为例

公共绿地是城市应急避险的重要场所。应用高空间分辨率遥感影像对城市区域的绿地进行提取,识别城市中的非居民区,得到比较准确的城市人口分布区域;基于GIS技术,利用泰森多边形和格网面积权重内插分析方法对城市人口密度进行估计,将人口密度分布和公共绿地应急避险服务区进行叠加,实现城市绿地应急避险能力的分析。结果表明,徐州市区公共绿地的服务区覆盖范围总计为109．96km2,占徐州市区面积的23．4％,还存在341．46km2服务盲区,盲区所涉及的户籍人口为93．35万。可见,徐州市区的公共绿地存在较大的服务盲区,应急避险的辐射能力有待加强。     

Edge detection of remote sensing image based on nonlinear intensity of curved surface

1　INTRODUCTIONTheedgeofremotesensing (RS)imagereflectsthedifferenceoftheobjectsontheearthsurface .IfwedescribetheRSimageasacurvedsurfaceinthree dimensionalspace ,thedifferentobjectsontheimagechangeinnon linearwayoverthroughspace .Theedgeinformationofimageisveryimportantforscien tisttounderstandtheobjectsontheimage[13] .TherearemanykindsofedgedetectorsusedinRSimageprocesssuchasGradientdetector ,Sobeldetec tor ,Laplacedetector ,CannydetectorandRobertde tector[4 ,5] .Allthesedetectorsa…