成像雷达在生态研究方面的应用回顾

应美国国家航空与航天局(NASA)行星地球计划的要求,美国全国研究委员会(NRC)最近对星载合成孔径雷达(SAR)站提供的地学信息的现状与未来发展方向进行了评述。在监测陆地生态系统过程方面可概括成四个大的方面:(1)地物分类及其变化探测;(2)森林的生物量估算;(3)洪灾区域与持续时间的监测;(4)对随时间变化的其他动态过程进行监测,并得出如下主要结论:①多通道雷达数据以其对植被结构及其同地表含水量变化的灵敏性而可用作地物分类;②成像雷达可以监测森林生态系统的生物量变化。但监测能力随森林类型的不同而异;③同极化成像雷达(HH或VV)特别适合于探测植被掩盖下的洪水情况;④研究表明,已连续运行多年的星载雷达所提供的信息可用于监测随时间变化的动态过程。     

用递归与非递归MTI滤波器抑制地物杂波

本文对后面串接 FFT 多卜勒滤波器组的 MIT 滤波器,考虑其瞬态响应以后,计算了它对地物杂波抑制的有效性。对 MTI 滤波器,考虑了递归与非递归两种形式。这种分析方法可以扩展到使地物杂波产生折迭的高脉冲重复频率(pRE)的情况。本之给出的结果可用于选择关健的设计参数,包括 MTI 滤波器,窗孔大小、要抛弃的起始瞬态段的长短等。最后给出了数字实例。     

波谱匹配支持的遥感专题地物自适应提取

为贴合地物表现的多样性和复杂性,提出一种波谱匹配支持下的遥感影像专题地物自适应提取方法,经过专题地物端元选取、波谱匹配、影像自动分割、"整体-局部"的空间转换,以及局部针对性、精细化地迭代逼近等一系列相互衔接的算法,全面、准确地提取遥感影像上的专题地物。通过在ETM+影像上水体和裸地的提取实验,并与最大似然法和SVM分类结果比较,证明了该方法对多样性专题地物提取的有效性和普适性。     

基于3D深度胶囊网络的高光谱和LiDAR数据融合分类

针对高光谱和LiDAR成像优势,通过构建三维深度胶囊网络(3D-deep capsule network,3D-DCN)探索了这两种遥感数据源在城市地物分类上的应用.该网络通过使用两层3D-CNN结构实现融合后数据的非线性特征映射,然后紧跟胶囊网络生成代表特征的矢量并实现卷积、封装和分类;针对胶囊网络层间的非线性激活函数提出一种称为e-squash的非线性激活函数用于特征学习.在城市数据集上的分类实验表明,使用LiDAR高程特征数据极大地改善了高光谱图像分类精度,采用提出激活函数的3D-DCN在城市数据分类方面比经典分类方法和未采用e-squash的胶囊网络具有更大的应用潜力.     

基于手机传感器轨迹的路面地物检测方法

针对传统路面地物信息采集方法存在的数据采集周期长、成本高等问题,提出了一种基于手机传感器轨迹的城市路面地物检测方法.利用手机记录车辆行驶过程中各传感器数据的变化,分析经过姿态校正后的加速度数据,研究加速度变化与路况之间的联系,构建BP神经网络模型,并使用已采集数据对模型进行训练,以识别路面地物.实验结果表明,基于手机传感器轨迹的路面地物检测方法具有快速准确地检测路面地物信息的能力,且地物检测准确率大于85％,能够较为准确地检测路面地物,文中基于手机姿态传感器对手机加速度传感器姿态进行了实时矫正,利用手机垂直于路面的加速度变化检测路面地物,因此所提方法具有手机加速度传感器姿态无关性,此外,所提方法对硬件设备要求低、数据采集效率高,降低了路面地物信息采集的成本,具有广泛的应用前景.     

遥感图像分形特征提取与分割

分形理论由B.B.Mandelbrot于20世纪70年代中期创立,现已被广泛地应用于自然科学和社会科学的几乎所有领域.本文在前人研究的基础上,利用双毯法(Double Blanket Method)提取出图像的分形特征并用于图像分割,进一步证实了分形在此领域的可行性和有效性.首先,通过比较局部分形维数偏移全局分形维数的标准差来确定适合该方法的最优滑动窗口.其次,考虑到单尺度分维特征的局限性,提取出多尺度的特征值并建立分形维数谱.然后,以模拟图像为例,分析图像中各区域的分维谱,选择适当尺度的分形特征,利用最大似然法对图像进行分割.最后,将分形理论应用于遥感图像中,与传统的基于灰度值特征的图像分割方法相比,加入图像的空间分形纹理特征后分割精度明显提高.研究结果表明:分维值的大小和变化趋势可以表示不同地物的空间复杂度,结合地物的光谱以及灰度信息能有效地识别目标地物.     

县级1:1万土地利用现状调查数据库建设方法——以浙江省为例

针对土地利用现状调查数据库建库问题,自主开发了拓扑系统,该系统在空间数据拓扑处理过程中,可以保留参与拓扑折线的属性,并可以将弧段左右图斑属性赋入到该弧段中。基于系统该特点在土地利用现状调查数据库建库处理过程中可以根据弧段及面状属性从拓扑层中提取需要的数据库内容。利用该方法完成土地利用现状调查数据库建设,可以减少错误、节省建库时间、保证各数据库空间结构匹配、提高数据库质量和建库效率。     

基于改进SUSAN的遥感图像边界提取算法

图像边缘是图像的最基本的特征之一,边缘提取是分析和解译遥感图像的必要环节.本文分析了SUSAN算法进行边缘检测的原理和有效性,在此基础上对SUSAN算法进行了边缘检测精度的改进,并用于地物边界提取中,使地物边界提取更清晰,准确,层次感分明.以matlab7.0作为实验平台,将改进的SUSAN算法与传统方法进行了比较,实验结果表明,本方法用于提取地物边界具有一定优势.     

3D密集全卷积的高光谱地物分类算法研究

针对高光谱遥感图像训练样本较少、光谱维度较高、空间特征与频谱特征存在差异性而导致高光谱地物分类的特征提取不合理、分类精度不稳定和训练时间长等问题,提出了基于3D密集全卷积（3D-DSFCN）的高光谱图像（HSI）分类算法。算法通过密集模块中的3D卷积核分别提取光谱特征和空间特征,采用特征映射模块替换传统网络中的池化层和全连接层,最后通过softmax分类器进行分类。实验结果表明,基于3D-DSFCN的HSI分类方法提高了地物分类的准确率、增强了低频标签的分类稳定性。