铁道部对遥感科研课题组织部级评审

铁道部科研项目《多种遥感手殴在铁路勘测中应用范围和效果的研究》1986年3月27日～29日在北京通过部级评审。本研究项目的目的是探讨各种遥感手段在铁路勘测中应用的范围和效果。研究内容包括多种遥感手段在铁路勘测中应用的效果,各种遥感片种的特征及其适用性、遥感图像处理方法及应用效果、红外彩色航空像片信息特征与应用模式等。选题密切结合生产,包括新线勘测、既有线路工程病害分析、隧道工程、水源点等的研究。测试地区包括各种自然景观和地质条件。研究的遥感片种较齐全,包括陆地卫星像片、全色黑白航片、红外黑白航片、热红外航空扫描片、天然彩色航片、红外彩色航片、多光谱航片、多光谱航空扫描片、机载侧视雷达片等。     

李琰博士在南京林业大学讲学

应南京林业大学的邀请,加拿大林业遥感专家李琰博士于1987年6月17日至30日来华讲学。藉此机会,南京林业大学邀请南方从事林业遥感的有关教学、科技人员30多人.举办了林业遥感讲习班。讲习班邀请李琰博士作主讲,内容包括实用遥感技术简介,卫星数字图像分析,陆地卫星MSS和TM数据,以及微波雷达、热红外图像在林业中的应用;数字化航片在林业及其他领域中的应用,多检测器件光电成像扫描仪(MEIS)在林业中的应用,专家系统、计     

红外遥感穿云破雾探火情

1987年5月17日地质矿产部派出装有红外扫描仪的遥感飞机,飞往大兴安岭火灾前线进行红外探测。当时火场一片烟雾,能见度极差,航空目视观察火情困难很大。红外扫描,能穿透烟雾、洞察秋毫,准确测出火情。当时火区上空热浪翻滚,充满着木焦味。为了保护国家资源和人民的生命财产,必须迅速、准确地获取火情资料,大家不顾疲劳和飞机的异常巅簸,连续战斗在火区上空。从5月18日至30日,共飞行24架     

基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别

遥感图像的识别技术一直被广泛运用于民用和军事领域。针对采集到的遥感飞机图像存在大量干扰,如遮挡、噪声、视角变化等因素,提出一种改进的基于卷积神经网络的遥感图像目标识别算法。在复杂环境下,运用卷积神经网络对飞机目标进行识别,避免了在特征提取过程中信息的丢失,提高了识别率。实验结果证明了该算法在遥感图像飞机目标识别中的可行性,能克服尺度变化及目标姿态变化等因素的影响。同时提出的算法较传统CNN、BP神经网络和支持向量机(SVM)方法具有更好的识别效果,鲁棒性更强。     

基于改进YOLOv8的遥感图像飞机目标检测研究

为解决遥感图像飞机目标检测时易出现检测精度低与漏检误检等问题,提出了一种基于YOLOv8算法的遥感图像飞机目标检测改进算法。首先,将坐标注意力机制模块嵌入卷积模块中,使其能提取复杂背景下的飞机小目标;然后,优化了检测头,去除了大的目标检测头,在提升小目标检测能力的同时减少算法的计算量;最后,使用WIoU作为改进的损失函数,以提高检测精度。实验表明,改进的YOLOv8算法能够有效提高飞机检测精度,可适用于遥感图像的飞机目标检测。     

地物光谱数值分析在彩红外图像解译中的应用

色调(颜色)是识别遥感图像上地物的直接解译标志之一,尤其当地物的几何信息丧失以后,色调就成为判断地物属性的关键。彩红外图像具有独特的成像机制和再现规律。实践证明,根据彩红外航片的成像机理和色度学的基本理论,使用地物     

第六届蒙古国际矿业机械展览会会讯

<正>由蒙古国家矿业协会主办的"第六届蒙古国际矿山机械展览会"将于2013-03-28—30在乌兰巴托米歇尔会展中心举行。该展会展览范围:(1)矿业评估服务机构:矿权交易机构,矿业贸易公司,地质勘探机构,机械和设备公司;(2)地质勘探设备:物探仪器,化探仪器,航测遥感设备,测绘设备,地质数据处理设备;(3)采矿设备:采     

天空地一体化热红外遥感图像仿真算法研究

遥感图像仿真对航天传感器前期技术论证以及遥感应用模型算法开发起到了重要作用。针对国内外热红外对地观测计划蓬勃发展的同时对热红外遥感模拟图像提出了迫切需求,提出了天空地一体化热红外遥感图像仿真算法。采用集地面场景模拟、大气辐射模拟、遥感器模拟于一体的全链路热红外遥感图像仿真模拟方法,实现了星载推扫式热红外遥感图像仿真;设计并开发了天地一体化热红外遥感图像仿真系统,同时对模拟出的热红外遥感图像进行了几何和辐射方面的评价和分析。实验效果表明,该算法可为热红外遥感器的性能评价与数据预处理算法预研究提供强大模拟数据支撑。     

国外遥感地质技术若干新进展：第八届国际遥感地质专题会议概况介绍

第八届国际遥感地质专题会议于1991年4月29日至5月2日在美国科罗拉多州丹佛市召开,会议代表来自30个国家,共480余人。中国在全国遥感地质协调小组的支持和有关部门的大力协助下,共派出7名代表参加会议。其中冶金部代表3名,核工业总公司代表2名,地矿部和中科院代表各1名。大会共四天,分9个学术单元进行。它们分别是地质光谱学、热红外及雷达遥感、遥感图像处理、地植物遥感、海洋及环境遥感、数据综合技术、石油天然气勘测、矿物原料勘测、水文及工程地质勘测。其     

遥感技术在测绘中应用学术讨论会在屯溪召开

中国测绘学会摄影测量与遥感专业委员会召开的《遥感技术在测绘中应用》学术讨论会,1985年9月16日至21日在安徽省屯溪市举行。出席会议的代表62人,来自全国各地的测绘部门和其他生产、科研与教学单位。会议宣读论文25篇,交流论文16篇。主要内容包括:1.遥感图像的几何校正、自动配准和镶嵌拼接技术;2.遥感图像的彩色合成、彩色编码和增强技术;3.遥感图像的数字化处理和计算机分类技术;4.数字地面模型在遥感中的应用;5.利用遥感图像编制各种专题图件;6.遥感图像在资源调查和环境监测以及国民经济其他领域中的应用。在学术交流的基础上,代表们就如何在测     

计算机红外成像仿真

利用计算机生成的景物红外图像广泛地应用于红外成像系统评估、算法改进、人员训练、任务制定、飞机设计、遥感测量以及多传感器的景物表示等方面，因此它具有重要的研究价值。本文概述了当今国内外计算机红外成像仿真的研究方法及现状，并对其未来的发展趋势进行展望。     

滑坡及泥石流调查与彩色红外航空像片

滑坡及泥石流调查与彩色红外航空像片程玉章（铁路航测遥感中心）随着遥感技术的不断发展，越来越多的新型遥感图像相继投入使用。它们为各行各业的科技人员增添了更多的调查研究手段。与此同时，也向他们提出了恰当选用信息源的新要求。于是，遥感图像的选择与组合已经成...     

自然资源遥感研究

近些年来,遥感方法在国民经济中得到更加广泛的应用。在苏联从事遥感资料处理的单位有500多个;申请获取遥感信息的科研、生产和管理机构均不下2000个。在所有的国立大学和许多专科学校陆续开设利用遥感资料研究自然资源和周围环境保护方面的课程。从发射宇宙飞船获取第一批象片起迄今总共才有25年的时间。这是以新的方法观察地球     

采用独立分量分析Zernike矩的遥感图像飞机目标识别

为了提高遥感图像目标自动识别系统的准确性,提出了一种新的采用独立分量分析(ICA)Zern ike矩的飞机目标识别方法.首先对分割后的目标区域进行独立分量分析处理,将待识别目标形状转换到标准形式,然后对标准化后的图像目标提取Zern ike矩作为特征向量进行识别.通过实验表明此方法具有鲁棒性,能有效地消除遥感图像目标尺度、旋转、平移、反转和扭曲影响,能够有效地识别遥感图像飞机目标.     

飞机红外辐射图像仿真研究

为研制火控雷达红外子系统训练模拟器,必须对飞机的红外辐射现象进行仿真研究,创建飞机与雷达的对抗环境,从而实现对抗训练.文章阐述了红外仿真的思想,采用3DSMax软件对飞机几何建模,以飞机典型部位的红外辐射特征为对象,通过输入飞机及大气的相关参数,对飞机的零视距离红外辐射出射度、大气透射率以及灰度值进行计算;以面向对象技术设计了仿真对象、类和人机接口,编程生成了飞机的红外仿真图像;通过对飞机三维可见光模型和典型频段的红外仿真图像进行分析,结果表明飞机红外辐射仿真图像能够满足某火控雷达训练模拟器研制的需要,对装备训练模拟器开发有一定参考价值.     

三江平原农业自然资源遥感复查成果通过鉴定

中国科学院三江平原农业自然资源复查成果鉴定会,于1985年11月底在长春召开。这次资源遥感复查,主要利用多时态(1975～1984)、多片种(MSS,RBV,TM)、多谱段和准同步的遥感信息,加强了图像处理工作。对典型地区(宝清县)进行了彩红外航空遥感试验。复查区总面积为108,900平方公里,包括22个市     

遥感图像中的飞机快速定位方法

针对目前遥感图像中飞机的快速定位问题,提出了一种利用分布估计法处理边缘轮廓特征的飞机快速定位方法.首先融合不同精度的多边形近似结果,将复杂的几何轮廓转换为网状结构;再通过期望最大化(EM)算法对局部灰度纹理特征值进行分布估计,定位分割出飞机区域.对几幅机场图像的试验结果表明基于复杂边缘轮廓的方法不受图像各种灰度信息的干扰,突出了飞机同其他图像内容的区别,同时EM算法能够根据强化结果的纹理特征快速准确的定位出大幅遥感图像上各种型号的飞机目标,具有较好的鲁棒性和实用性.     

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

热红外与多光谱遥感图像的神经网络回归融合方法研究

为验证神经网络方法用于遥感图像融合的有效性,归纳了利用神经网络对遥感数据进行回归来实现融合的3种途径,并提出了一种结合图像数据回归和多光谱遥感图像锐化技术来实现热红外图像的全色锐化新方法。这种热红外图像的全色锐化方法,利用了极限学习机（ELM）这种新型神经网络算法,快速高效地由训练样本得到遥感图像数据间的回归关系;同时,方法注重图像数据本身的物理含义,以提高热红外图像数据的真实质量为目标,是一种定量化的图像融合方法。经这种方法融合得到的热红外数据也能很好地用于定量遥感的物理模型,为遥感的实际应用提供方便。该方法的有效性通过对ETM+图像进行实验得到了证明,而直接对热红外图像数据和全色图像数据进行回归的融合模式,在实验中则无法得到满意的结果。     

Spot5影像统计分析及最佳组合波段选择

遥感影像特征分析是影像融合和解译的基础,而对遥感数据源各个波段进行定量分析是图像融合的前提。本文以SPOT5为遥感数据信息源,在湖南省资兴市天鹅山林场进行了图像特性和波段组合的实验研究。研究主要采用了典型地物的光谱数据采集分析和遥感数据定量分析相结合的方法,计算出各波段之间的熵、相关系数和协方差。研究结果表明:SPOT5各波段的标准差大小顺序为:波段3>波段4>波段2>波段1,熵值的大小顺序则为:波段4>波段1>波段2>波段3;波段3与波段4的协方差最大,而且两波段又处在红外区域,说明红外波段之间独立性较强;从光谱辐射仪采集的数据来看,水体、草地、裸土地的光谱反射率就有很大的差异性。乔木树种的光谱反射率在可见光区域内非常接近,在红外———近红外区域内具有一定的差异,红外———近红外区域波谱对林业遥感研究具有极其重要的意义;利用联合熵和最佳指数方法确定了最佳波段组合为1(R)4(G)3(B)波段。