An empirical InSAR-optical fusion approach to mapping vegetation canopy height

Exploiting synergies afforded by a host of recently available national-scale data sets derived from interferometric synthetic aperture radar (InSAR) and passive optical remote sensing, this paper describes the development of a novel empirical approach for the provision of regional- to continental-scale estimates of vegetation canopy height. Supported by data from the 2000 Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), the National Elevation Dataset (NED), the LANDFIRE project, and the National Land Cover Database (NLCD) 2001, this paper describes a data fusion and modeling strategy for developing the first-ever high-resolution map of canopy height for the conterminous U.S. The approach was tested as part of a prototype study spanning some 62,000 km² in central Utah (NLCD mapping zone 16). A mapping strategy based on object-oriented image analysis and tree-based regression techniques is employed. Empirical model development is driven by a database of height metrics obtained from an extensive field plot network administered by the USDA Forest Service-Forest Inventory and Analysis (FIA) program. Based on data from 508 FIA field plots, an average absolute height error of 2.1 m (r = 0.88) was achieved for the prototype mapping zone.     

一种基于分段偏最小二乘模型的土壤重金属遥感反演方法

土壤中重金属由于其毒性而成为最有害的环境污染物之一,利用遥感进行土壤重金属检测和分布制图是目前最为高效的手段。采用哨兵二号（Sentinel-2）多光谱影像与实测样品光谱数据,对山西省铜矿峪铜矿尾矿库及其周边农田土壤的铜（Cu）含量进行估算,利用68个土壤样品的反射光谱,优选出适合土壤铜含量预测的波段,结合分段偏最小二乘法（Piecewise Partial Least Squares Regression,P-PLSR）,对土壤铜含量进行估算,将模型用于Sentinel-2影像获得了Cu含量的空间分布。通过P-PLSR对实测样品光谱建模反演Cu含量的决定系数（R²）为0.89,预测偏差比（RPD）为2.82;利用Sentinel-2多光谱影像获得了该区域Cu元素含量空间分布,其Cu含量的估算精度R²为0.74,RPD为1.73,Cu含量高值区空间分布与尾矿库关系密切。Sentinel-2多光谱数据具有高空间分辨率（10、20和60 m）、高时间分辨率和幅宽大（290 km）等优势,通过敏感波段选择并建立反演模型,可实现大范围土壤环境制图。     

火工烟火药剂燃烧火焰多光谱辐射测温技术研究

为了准确测量火工烟火药剂的燃烧火焰温度,根据多光谱辐射测温技术的工作原理研制了多光谱高温计;基于二次测量的数据处理方法,得到了燃烧火焰的真实温度.以黑火药为例,采用多光谱高温计对其燃烧火焰的辐射能量进行了测定,应用二次测量法对测得的数据进行迭代计算,从而得到黑火药燃烧温度.实验表明,该多光谱高温计能够很好地应用于火工烟火药剂燃烧温度的测定,且具有高稳定性.为火工烟火药剂燃烧特性的研究奠定了基础.     

面向打印的光谱色彩管理中间空间构造方法

针对光谱色彩管理中光谱空间维度高引起多光谱图像处理时间长、所需存储空间大的问题,提出构造中间空间的方法。首先通过分析色彩管理过程,引入中间空间,建立以中间空间为设备无关颜色空间的光谱色彩管理流程;然后针对多光谱图像的打印输出,采用主成分分析法对打印机特征化光谱样本进行降维,将降维后的特征空间作为中间空间;最后采用特征向量矩阵实现任意多光谱图像数据到中间空间的变换。实验表明,采用打印机特征化光谱样本生成的中间空间与光谱空间的变换效率高,变换的光谱和色度精度高,图像数据降维后能保持源图像光谱的主要信息。     

EMD方法在多光谱遥感图像融合中的应用

多光谱图像具有较高的光谱分辨率,而其空间分辨率比较低,致使融合后的多光谱图像空间细节的表现能力不足。为了克服这种融合图像空间细节表达能力差的问题,本文提出了用EMD(EmpiricalModeDecomposition)方法对多光谱图像进行分解,提取空间细节和纹理信息,并将其叠合到融合图像上的方法。实验表明:改善了视觉效果,提高融合图像的空间表达能力。     

A genetic algorithm for MRF-based segmentation of multi-spectral textured images

A segmentation approach based on a Markov random field (MRF) model is an iterative algorithm; it needs many iteration steps to approximate a near optimal solution or gets a non-suitable solution with a few iteration steps. In this paper, we use a genetic algorithm (GA) to improve an unsupervised MRF-based segmentation approach for multi-spectral textured images. The proposed hybrid approach has the advantage that combines the fast convergence of the MRF-based iterative algorithm and the powerful global exploration of the GA. In experiments, synthesized color textured images and multi-spectral remote-sensing images were processed by the proposed approach to evaluate the segmentation performance. The experimental results reveal that the proposed approach really improves the MRF-based segmentation for the multi-spectral textured images.     

基于多谱线插值法和复调制细化法的电力系统谐波分析

非同步采样时采用快速FFT会造成频谱泄露,为了降低频谱泄露的影响,提高谐波和间谐波检测精确度,本文提出了一种基于多谱线插值法和复调制细化法的组合分析方法。首先估算出基波和谐波的长范围泄露并将其消除,然后分析目标频点附近的几条谱线并利用谱线携带的信息,推导出多谱线的插值算法,并采用多项式拟合的方法得到其修正式。对于频率非常相近的电力系统信号,采用基于复解析带通滤波器的复调制细化法对其进行细化分析,得到其较精确的信号参数。仿真和实验结果验证了本文方法的有效性和高精度性。     

基于水平集方法的多源遥感数据融合及城区道路提取

该文发展了一种将多光谱遥感图像和雷达遥感图像进行特征融合,实现城区道路半自动提取的方法。通过水平集(Level Set, LS)快速行进 (Fast Marching, FM) 算法中的速度函数,将道路在多光谱图像中的光谱和纹理特征与其在雷达图像中后向散射和空间自相关尺度相结合。雷达图像中的道路信息弥补了多光谱图像中城市道路受高大建筑物、植被等地物阴影的覆盖而使图像容易断裂的缺点,而多光谱图像的道路信息则有助于降低雷达图像中噪声的干扰以及线性水体与道路的混淆。该文方法分别用于上海市不同区域、不同分辨率、不同极化方式的卫星遥感雷达图像(ERS-2, Radarsat-1 SAR)与陆地卫星多光谱图像(Landsat ETM+)的融合,进行道路信息的提取,取得了较好的效果。     

综合有向纹理特征及其在多光谱图像融合中的应用

纹理特征是多光谱图像中除光谱特征以外的一类重要的图像特征。该文通过对有向纹理特征的分析提出了综合有向纹理特征的概念,建立了求解综合有向纹理特征的方法,并在此基础之上提出了基于图像冗余小波域的综合有向纹理特征重要中心系数算法。该算法将多光谱图像的光谱信息与形态信息进行了有机的结合,在保持源图像光谱特征的同时也考虑到了纹理特征对于融合效果的影响。对模拟及真实多光谱图像融合实验结果的主观视觉评价、客观定量分析说明该算法与现有的同类多光谱图像融合算法相比,能够更有效地融合源图像信息、更好地保持源图像纹理特征。     

多光谱视觉检测系统及其在稻飞虱发生早期检测中的应用

为了研究作物病虫害发生后植株冠层多光谱图像特征值的变化规律,设计了一套室内多光谱视觉检测系统试验平台。文章介绍了该试验平台在稻飞虱发生早期水稻冠层多光谱图像特性研究中的应用。在实验室条件下对盆栽稻株进行接虫,然后分12个时段(接虫后14h、16h、20h、22h、24h、38h、44h、48h、62h、69h、73h)对受稻飞虱侵害后的稻株冠层进行多光谱图像采集,共采集到NIR、R、G、B四个通道及其组合通道(CIR、RGB)的稻株冠层图像561张,然后在Matlab中进行图像处理和数据分析,结果表明:稻飞虱迁入后,NIR通道的冠层叶片灰度值算术平均值在时间维度上光谱图像特征值变化非常显著,其次是G、R通道。因此,在稻飞虱迁入后,应着重观察NIR、G、R通道冠层叶片灰度值算术平均值在时间维度上的变化规律,从中挖掘用于稻飞虱入侵检测和危害程度分级的相关模型。