基于结构性字典学习的毛儿盖遥感图像去噪研究

遥感图像的噪声分析、评估和滤波作为遥感图像处理的研究重点而一直受到遥感应用领域的关注。为了进一步提高遥感图像的去噪能力,提出一种新的基于聚类的组稀疏字典学习多光谱遥感图像去噪算法,该算法能够综合利用多光谱遥感图像的空间局部性和光谱的全局性,对遥感图像像素进行聚类后划分为不同的组,然后通过字典学习获得多光谱遥感图像的空间、光谱字典和系数。经过阈值处理后,对空间相似的块进行平均处理,实现了对多光谱遥感图像的去噪。该算法用于岷江上游植被和土壤类型典型地区——毛儿盖实验区遥感图像的去噪,峰值信噪比相比band-wise K-SVD算法提高了7.6%左右,同时具有更好的视觉效果。     

神经网络在高光谱图像分类中的应用

高光谱遥感图像作为一种新型的遥感图像,鉴于传统的遥感图像识别方法对这种图像的识别精度较低,该文采用BP神经网络方法对高光谱遥感图像进行识别和分类,并使用赤铁矿等六种矿石的光谱图像对神经网络进行训练,得到很好的效果。     

神经网络在高光谱图像分类中的应用

高光谱遥感图像作为一种新型的遥感图像,鉴于传统的遥感图像识别方法对这种图像的识别精度较低,该文采用BP神经网络方法对高光谱遥感图像进行识别和分类,并使用赤铁矿等六种矿石的光谱图像对神经网络进行洲练,得到很好的效果。     

基于结构性字典学习的毛儿盖遥感图像去噪研究

遥感图像的噪声分析、评估和滤波作为遥感图像处理的研究重点而一直受到遥感应用领域的关注。为了进一步提高遥感图像的去噪能力,提出一种新的基于聚类的组稀疏字典学习多光谱遥感图像去噪算法,该算法能够综合利用多光谱遥感图像的空间局部性和光谱的全局性,对遥感图像像素进行聚类后划分为不同的组,然后通过字典学习获得多光谱遥感图像的空间、光谱字典和系数。经过阈值处理后,对空间相似的块进行平均处理,实现了对多光谱遥感图像的去噪。该算法用于岷江上游植被和土壤类型典型地区——毛儿盖实验区遥感图像的去噪,峰值信噪比相比band-wise K-SVD算法提高了7.6%左右,同时具有更好的视觉效果。     

基于结构性字典学习的毛儿盖遥感图像去噪研究

遥感图像的噪声分析、评估和滤波作为遥感图像处理的研究重点而一直受到遥感应用领域的关注。为了进一步提高遥感图像的去噪能力，提出一种新的基于聚类的组稀疏字典学习多光谱遥感图像去噪算法，该算法能够综合利用多光谱遥感图像的空间局部性和光谱的全局性，对遥感图像像素进行聚类后划分为不同的组，然后通过字典学习获得多光谱遥感图像的空间、光谱字典和系数。经过阈值处理后，对空间相似的块进行平均处理，实现了对多光谱遥感图像的去噪。该算法用于岷江上游植被和土壤类型典型地区——毛儿盖实验区遥感图像的去噪，峰值信噪比相比band-wise K-SVD算法提高了7.6%左右，同时具有更好的视觉效果。     

高光谱遥感图像分类算法中的应用研究

针对高光谱遥感图像数据量大、维数高、数据之间冗余量大的特点,提出一种基于决策边界特征提取(Decision Bounda-ry Feature Extraction,DBFE)的SVM高光谱遥感图像分类算法。首先采用DBFE对高光谱遥感图像进行特征提取,消除特征之间相关性,并降低特征维数,然后采用GA对SVM参数进行优化,找到最优分类模型参数,最后采用最优分类模型对待分类的高光谱遥感图像进行分类。仿真结果表明,高光谱遥感图像分类算法提高了高光谱遥感图像分类的效率和分类正确率,说明分类方法是有效、可行的。     

遥感影像数据挖掘研究进展

遥感影像数据挖掘是一个有着广阔应用前景的研究领域。由于遥感影像数据库的海量特征，遥感影像数据挖掘已成为空间数据挖掘的主流。依据遥感影像数据挖掘的方法和目的，从图像索引和检索、图像分类、图像聚类、空间关联规则挖掘、影像变化检测以及高光谱数据挖掘六个方面对遥感影像数据挖掘的国内外研究现状进行了综述。并指出了遥感影像数据挖掘和知识发现中应该着力解决和注意的几个问题。     

无监督纹理遥感图像分形分割仿真

针对无监督纹理遥感图像分形分割时,仅利用光谱信息,没有充分利用遥感图像中的纹理信息造成过分割或是欠分割的问题,提出结合光谱信息和纹理信息的无监督遥感图像分形分割方法。方法首先借助于双边滤波算法建立双边滤波模型,对无监督遥感图像进行平滑处理,利用边缘检测算子获取无监督遥感图像的纹理梯度和光谱梯度,保留遥感图像的纹理信息。将图像纹理梯度和光谱梯度的内积范数作为K-means算法的距离测度,针对K-means算法易陷入局部寻优问题,将遗传算法与K-means算法相结合实现全局寻优,完成无监督纹理遥感图像分形分割。通过在高分辨率遥感图像上的分割对比实验,证明上述方法能充分利用遥感图像的光谱和纹理信息,分割效果良好。     

基于多光谱海洋遥感图像的水陆分离方法

海洋遥感图像的水陆分离对于船舶导航、海洋工程及海洋安全领域的研究都有着十分重要的意义。针对遥感图像的多光谱特性进行研究,提出一种有效的多光谱遥感图像的水陆分离方法。在对IKONOS卫星遥感影像数据的蓝、绿、红和近红外4个波段进行光谱特性分析的基础上,选定各自的权值,采用LOG边缘检测算子分别对各波段做边缘提取,最后通过对各波段的边缘加权叠加实现水陆分离。该方法充分利用了遥感图像的多光谱特性,通过实验仿真验证了该方法对多光谱遥感图像水陆分离的有效性和可行性。     

基于颜色自适应字典的双相机光谱系统重建算法

通过将快照编码孔径光谱成像和普通RGB彩色成像结合,双相机光谱成像系统能够高效地获取场景的光谱信息,具有广阔的应用前景.如何高质量地从压缩采样中重建高光谱图像是该系统需要解决的重要问题.根据高光谱图像与彩色图像在空间结构和光谱响应上的相关性,本文了提出一种基于颜色自适应字典的重建算法,用以提高双相机光谱成像系统的重建质量.首先,利用RGB观测分别训练三通道非负字典.然后,以彩色相机的光谱响应曲线为指导,为每一个谱带选择光谱相关性最大的字典.最后,完成高光谱图像的稀疏重建.高光谱数据库和遥感数据库的仿真结果均表明,本文提出的算法能够大幅度提升双相机光谱成像系统的重建质量.     

IKONOS卫星遥感影像的精度分析

介绍了对目前最高分辨率的民用卫星(IKONOS)遥感影像精度分析的方法及结果,并介绍和使用了仿射变换、线性纠正、投影变换和多项式变换等常用的6种遥感图像纠正的方法,对试验区的影像进行了实例测试,并对不同方法所产生的残差进行了分析。计算结果表明,IKONOS卫星遥感影像的分辨率约为地面1.000 m±0.010 m;测试分析还表明,对IKONOS卫星遥感影像的纠正以采用仿射变换的方法为最佳,纠正后的IKONOS影像可以直接用于1∶10 000比例尺地形图的测绘。     

基于GDAL的遥感图像变化检测技术

由于GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）具有快速读取多种格式的遥感图像且能有效解析空间元数据等特点,利用它开发遥感图像处理算法具有明显的优势。结合GDAL及相应算法,开发了一套复杂地形山区植被遥感变化检测的技术,其中包括利用阴影消除植被指数（Shadow Elimination Vegetation Index,SEVI）反演植被长势;利用图像差值法及最大类间方差法（OTSU）来提取植被长势明显变化点位;利用[K]均值聚类自动分割识别变化区域。将该方法用于武夷山自然保护区和闽江源自然保护区2016-2017年Landsat8 OLI遥感图像的植被长势变化检测,结果表明,这套遥感图像变化检测技术切实可行,能够有效识别遥感图像变化区域,并在复杂地形山区的植被长势监测中具有良好的应用价值。     

遥感图像快速压缩传输系统的设计与实现

遥感图像快速压缩传输系统为用户开展海量遥感图像存储与网络共享提供技术支撑平台。系统采用客户端对客户端的设计架构,采用图像分层分块、自适应小波变换、网络链路质量探测等技术,成功研制了遥感图像快速压缩传输系统,满足了各类型遥感图像应用单位之间的遥感图像共享、浏览、压缩与传输需求。     

基于LP和DFB结构的离散Contourlet遥感影像融合算法及在QuickBird中的试验研究

针对目前最新发展的Contourlet变换能够比小波变换提供更丰富的方向和形状基,适合进行多尺度边缘增强的特点,利用Contourlet变换用于融合遥感全色和多光谱影像的算法,即利用LP（Laplacian Pyramid）捕获影像的低频分量,利用DFB（Directional Filter Bank）获得影像的高频分量,再对得到的低频近似系数和高频细节系数按照融合规则,采用算术平均和加权算子构造融合影像对应的对比度金字塔;最后,通过逆塔形变换重构融合影像。提出一种基于塔形方向滤波器组PDFB（Pyramidal Directional Filter Bank）的影像融合方法,算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到影像融合中,另一方面对目前高分辨率影像数据源QuickBird进行了融合实验。此外,利用熵、扭曲度、偏差指数、相关系数、标准差等参量,对此融合方法的融合性能进行了评价与分析。实验结果表明：提出的融合算法能在保留多光谱影像光谱信息的同时增强了融合影像的空间细节表现能力和信息量,该算法是有效可行的。     

可视化遥感影像库系统设计与实现

随着获取遥感影像的传感器与获取技术手段的日益先进,遥感影像的数据量空前巨大,这对海量遥感影像的管理与应用提出了更大的挑战。传统的遥感影像库系统在海量数据组织和数据快速检索上已经不能很好满足用户的需求。该文针对遥感影像库目前存在的缺陷提出一种影像组织和检索机制,并结合已经实现的系统验证了该方案的可行性。     

电子探针的测量与控制软件设计

为精确测量电子探针的特征X射线强度,在EMX-SM7型电子探针上,基于Windows2000操作系统采用Visual C++ 6.0开发了灵活的控制软件。该软件实现了原仪器的各项功能,还可根据分析者的需要设计测量过程和选择数据处理方式：任意设定分析位置来获取更多X射线信息,对同一组测量元素中的主次元素设定不同的测量条件来提高分析精度,对分析数据采用多种修正算法来处理分析结果。     

基于GA-BP算法的多分辨率遥感影像融合技术

由于Landsat-5唯一的热红外波段遥感影像TM6的空间分辨率不高,使得其应用与研究程度远不及其它波段广泛。为此,运用GA-BP算法来提高TM6遥感影像的空间分辨率,并进行仿真实验,结果表明:①GA-BP算法有效地避免了BP算法陷入局部最小点、收敛速度慢的问题,是一种快速、可靠的方法。它的快速算法对数据量巨大的遥感图像更具实用价值。②从提高TM6遥感影像空间分辨率的仿真结果来看,无论计算效率还是遥感影像的融合效果,GA-BP算法都优于BP算法。③GA-BP算法既保留了TM6遥感影像的基本灰度分布信息,同时也提高了其空间分辨率,可以有效地运用到提高遥感影像空间分辨率的过程中。     

基于面向对象方法的遥感土壤盐渍化信息监测——以渭干河-库车河三角洲绿洲为例

遥感技术由于具有观测范围广、实时强等特点适合用来研究土壤盐渍化现象。利用遥感手段提取盐渍土信息已经取得了一定的成效。利用面向对象方法,以TM卫星图像数据和野外实地数据为数据源进行提取盐渍地信息。首先,对遥感影像进行预处理,预处理包括几何校正和辐射校正,然后对图像进行图像分割,图像分割使用了分割方法的多尺度分割法、特征选择、面向对象分类和分类图像进行精度评价。对面向对象方法和传统的基于像元分类（最大似然法和最小距离法）结果进行对比分析。结果表明：利用面向对象方法对TM遥感图像进行分类,能有效抑制“椒盐现象”的发生,分类精度比传统的分类方法更高,为盐渍地信息的自动提取提供了广阔的前景。     

GIS支持下内蒙古草场动态变化及其环境背景分析

以遥感与GIS为技术支撑,以农牧交错带内蒙古为例,构建了内蒙古土地利用数据库,定量地分析草地这一内蒙古主要自然资源80年代中期至2000年的动态变化,以及与环境背景的关系。结果表明:内蒙古草地变化主要向耕地,草地等土地利用类型转变,耕地占用草地严重;草地变城镇农村居民点的面积少;草地的退化面积较大,尤以低覆盖度草地为重。同时草地变化发生的环境集中在条件较好区域,说明自然条件对人类活动的约束,也反映内蒙古的经济相对滞后。     

基于ENVI/IDL的多源遥感数据覆盖范围快速查询技术及实现

针对大范围遥感应用,前期工作是查询某数据源的覆盖范围以及被云雪覆盖区域或未覆盖区域是否有同尺度的数据源替代,由于各种卫星数据的查询系统一般是相互独立的,使得工作繁琐费时。介绍了在ENVI/IDL软件环境支持下,多源遥感数据覆盖范围快速查询技术及其实现。首先,根据元数据获取影像快视图4个角点的经纬度坐标,并生成矢量落图文件;然后,通过算法检测出影像快视图有效范围4个角点的像元坐标;最后,对相同数据源的一批快视图进行自动几何校正,生成带有经纬度坐标信息的GeoTiff格式图像,从而使得各种数据源的快视图都可以在GIS软件中与行政界线一起叠加显示。由于可以对大量数据进行批处理,并且在设置好初始元数据格式后,不需要任何人工干预,极大地提高了多源数据覆盖情况的查询效率,从而可以快速、准确地判断有效数据的覆盖范围是否满足应用需求。因此,该方法具有很大的实用性和推广价值。