一种基于本体的多源遥感数据集成系统

文章针对多源遥感数据集成共享的需求,分析了遥感数据源存在的数据冲突,提出了一种基于本体的遥感数据集成模型。通过OWL表示本体和映射关系,实现全局遥感数据本体与局部数据本体的冲突消解。     

基于多源遥感数据融合的土壤水分反演研究

土壤含水量作为地表的重要参量之一,对地球能量循环、水循环、碳循环及生态环境都有十分重要的意义。以南京市金川河流域为研究区,融合哨兵 2 号 L2A 数据和 Landsat 8 遥感数据 2 种数据源,分别采用偏最小二乘法(PLSR)、最小二乘-支持向量机(LS-SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和随机森林(RF)4 种建模方法,建立遥感数据与土壤含水量之间的关系,并进行模型的验证与评价。结果表明：1)土壤含水量与哨兵 2 号和 Landsat 8 各波段反射率均呈负相关关系,和海岸带监测波段(波长为 430~450 nm)和近红外波段(波长为 2 100~2 300 nm)相关性最佳;2)融合后的遥感数据相较于单一遥感数据源,预测土壤含水量的能力更佳, 最优模型 R2 达 0.996,均方根误差仅为 0.003 g/g;3)4 种建模方法中,建模效果从好到差依次为 PLSR,RF, LS-SVM,BPNN。融合哨兵 2 号 L2A 和 Landsat 8 数据,结合 PLSR 建模方法可进行土壤含水量的精准反演, 相较于现有研究反演精度大大提升,对研究该地区地表与地下水循环和生态环境治理有一定参考价值。     

多源遥感数据挖掘系统技术框架

陆地资源卫星源源不断地把遥感数据传输至地面，卫星地面接收站积累了海量的卫星遥感数据。遗憾的是，由于缺乏针对遥感数据的有效的数据挖掘和知识发现技术，致使遥感数据中的绝大部分信息没有得到充分的利用。对传统的数据挖掘和知识发现技术进行技术革新和改造，研究针对多源遥感图像的数据挖掘和知识发现技术，不仅可以提高遥感解译的自动化和智能化水平，而且可最大限度地开发和利用遥感信息。为了能允分利用遥感数据，在传统数据挖掘和知识发现技术的基础上，首先探讨了遥感数据挖掘和知识发现的技术流程，然后设计了多源遥感图像数据挖掘系统框架，最后提出了多源遥感图像数据挖掘系统的原型，从而为进一步开发和研制多源遥感数据挖掘系统奠定了技术基础。     

多源海洋遥感叶绿素数据融合

叶绿素α(chlorophyll-α)是一个关键的水色要素,掌握叶绿素α的含量及变化情况对保护水体及维护生态环境质量具有重要意义。针对国内外相关科研机构生产的海洋叶绿素α融合产品存在精度低、覆盖率低、时间跨度短等问题,收集整理了1998—2017年的MODIS-Aqua、MODIS-Terra、MERIS、SeaWIFS、VIIRS共5个传感器的叶绿素α浓度数据,构建了小波变换与Kalman滤波技术相结合的多源遥感数据融合算法,完成了全球叶绿素α数据的融合,开展了融合产品的均值、方差和信息量的分析,并进行了融合产品与实测数据、欧空局(European Space Agency,ESA)的GSM(Garver-Siegel-Maritorena)产品的对比分析。结果显示,本文的融合产品与实测数据相关性达到60%;与实测值和欧空局的GSM产品对比分析中,融合产品的数据可利用率为60%,而欧空局的GSM产品的数据可利用率为30%左右,融合产品与实测值的相关性为0.792 2,而GSM与实测值的相关性为0.349 4,均低于本文的融合产品。     

基于多源遥感数据融合的地表覆盖分类方法

针对当前地表覆盖分类结果精度低的问题,提出基于多源遥感数据融合的地表覆盖分类方法。首先,将红-绿-蓝（Red Green Blue,RBG）、数字表面模型（Digital Surface Model,DSM）和归一化植被指数（Normalized Differential Vegetation Index,NDVI）作为编码器的3个分支,生成地表覆盖遥感影像语义分割网络;其次,利用多源遥感数据融合技术构建地表覆盖分类模型;最后,通过对模型的训练和优化,输出空白域自适应与影像地表覆盖分类结果。实验结果表明,该方法可以实现对多种地表覆盖类型的高精度划分,具有一定的应用价值。     

基于多源遥感数据的矿区地质灾害变化态势预测系统

地质灾害变化态势预测有利于矿区防灾部署,为此设计了基于多源遥感数据的矿区地质灾害变化态势预测系统。设计了矿区地质灾害变化态势预测系统框架结构;对多源遥感数据进行几何校正、辐射定标,采用SREM算法进行多源遥感数据融合;采用BP神经网络建立到地质灾害变化态势预测模型,实现矿区地质灾害变化态势预测。实验结果表明：系统的预测结果与实际结果基本相符,可用于实际的矿区灾害变化态势预警,具有较高的实用价值。     

基于多源遥感数据的城市交错带约束布局优化

目前城市布局优化方法没有分析交错带空间结构,以及功能与结构之间的关系,导致总体精度、Kappa系数和优化效率低.提出基于多源遥感数据的城市交错带约束布局优化方法,对采集的多源遥感数据进行几何校正、辐射定标处理,根据多源遥感数据选取并计算景观格局指数,分析交错带空间结构,以及功能与结构之间的关系.根据分析结果将用水目标、...     

基于图的多源数据融合框架研究

在给定的任务中分析各种数据时,目前大多数研究只针对单源数据进行分析,缺乏应用于多源数据的方法.但如今数据日益丰富,因此提出一种多源数据融合框架,用于融合多种网络平台数据.同一平台数据中包含文本与各种属性,同时不同平台的数据在内容与形式方面也存在很大差异.然而现有的网络信息挖掘方法大多仅使用同一平台中的部分数据进行分析,忽略了不同平台的数据之间存在的相互作用.因此文中提出一种数据融合框架,一方面,能基于图的强大表示能力融合同一平台不同类型的特征,从而提升单个平台的任务性能;另一方面能够利用不同平台的数据特征,使其相互补充,从而提升多个平台的任务性能.文中讨论的融合数据类型包括文本、时间、作者信息,这些特征涉及连续特征、离散特征以及非结构化特征.所提框架在事件分类任务上提升了 F1值,验证了提出的多源数据框架的有效性.     

基于城市信息单元的多源时空数据融合框架

建设智慧城市可有效提升城市治理与运行能力、打破城市发展困境。为探索如何基于物理-数字空间交融中的时空大数据提供面向城市管理的智能服务,该文在解析多源、多维、异构时空大数据语义关系的基础上,提出多源时空大数据透明融合框架。为实现这一目标,该文进一步提出“城市信息单元”的概念作为构建物理-数字空间交融的数据组织基础,首先,对多源、多维、异构时空大数据进行主动汇集、语义解析,完成地理知识时空构建,依据唯一数据编码,将数据信息映射至城市信息单元;然后,建立数据匹配模型和关联模型,搭建数据透明融合框架,结合多源异构数据要素匹配技术,构建时空数据透明融合规则库;最后,在众多融合方法的支持下,实现城市实体与时空多源时空数据的透明融合。借助城市信息单元与数据编码,实现城市实体与时空大数据动态融合方法体系,进而为用户提供智能化信息服务。     

融合多源遥感数据的城市热岛评估方法

针对地表城市热岛(surface urban heat island,SU HI)研究中高温与人类活动集中区域的空间相关性问题,提出了一种融合珞珈一号和Landsat-8等多源遥感数据的城市热岛评估方法,并使用地理加权回归(geographic weighted regression,GWR)模型与普通最小二乘法(or...     

一种基于信息融合的多源遥感图像分类方法

基于D-S证据理论提出了一种多源遥感图像分类融合的新方法。首先通过人为选择感兴趣的分类区域，提取特征获取基本概率分配函数，将待分类的多源图像进行分类融合，从而得到最终的分类结果。试验表明，相比于K-mean分类方法，这种分类融合方法可以有效地减少分类过程中的不确定性信息，提高分类精度。     

基于GDAL大于2G遥感图像的快速浏览

快速显示与浏览大的遥感图像是遥感图像处理与分析软件的一个重要的功能。利用GDAL的快速高效的文件读取功能,动态地分块从文件中读取图像块到内存,动态地建立金字塔结构,从而能快速地显示大的遥感图像。放大、缩小和漫游操作实现了渐变的效果,能给用户非常快速和平滑的感觉。     

桌面网格环境下遥感数据动态存储模式研究

基于网格体系结构节点资源能够被共享并被协同使用的概念,设计在分布式节点上实现数据存储和传递的网格数据存储系统.该系统允许网格用户在本地将数据上传到网格,网格管理节点负责对参与共享存储资源的节点进行管理,并将预定大小的数据分配到相应节点存储,同时响应网格用户的请求,使用基于Hash表的路由信息,找到对应请求网格数据的最佳路径,并激活网格线程,实现网格数据在节点间的完整传递.基于Alchemi网格中间件和.NET框架对遥感数据而进行的开发和应用表明,桌面网格动态存储是一个可行的网格计算应用.     

基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法研究

航空物探遥感数据的采集过程中受到电磁波辐射等外界因素的影响,导致航空物探遥感数据分类准确率较低,为此提出基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法;根据航空物探对象的基本特征,设置遥感数据的分类标准;通过辐射校正、几何纠正、噪声消除等步骤,完成航空物探遥感数据的预处理;构建自编码神经网络,利用自编码神经网络算法,从光谱、形状、纹理等方面提取遥感数据特征,通过特征匹配确定航空物探遥感数据的所属类型;通过分类性能测试实验得出结论：所提方法的全局遥感数据分类成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.6%,局部遥感数据分类的成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.3%,即所提方法在分类性能方面具有明显优势。     

航空遥感数据同化算法集成计算与可视化

遥感数据同化技术在动力模型框架内,使用数据同化算法对动力模型输出的定量(物理、化学量)数据与观测数据进行一致性处理与结果误差分析。将多源遥感数据同化到动力模型预测与参数估计中,可帮助改善地表、大气和海洋变化的分析和预测精度。以国家发改委"十二五"建设的国家航空遥感系统项目为依托,针对航空遥感系统10种传感器设计开发数据同化系统。因无法找到适用于该系统的3DVAR和EnKF算法程序,必须自主开发核心算法程序。介绍了研究开发的航空遥感数据同化算法集成计算与可视化系统及其核心算法的关键技术流程。实验结果证实,该系统可以有效地对航空遥感数据进行同化。     

容差粗糙集卫星遥感数据分类

结合粗糙集理论和遥感数据中地物光谱特征空间分布信息,提出了一种基于光谱特征邻域的容差粗糙集分类方法,用来处理卫星遥感数据分类中的不确定性问题。利用北京地区Landsat-5 TM数据进行分类试验,对算法分类过程进行讨论及其分类结果进行验证分析;结果表明：文中方法在可理解性和稳定性上体现出比较好的性质,能够有效处理卫星遥感数据分类中存在的不确定性因素,在具有复杂光谱特征地物分类方面具有发展潜力。     

Research and application of flood detention modeling for ponds and small reservoirs based on remote sensing data

This paper proposes a method of small reservoir flood detention modeling that utilizes data from the American land resources satellite Landsat TM/ETM+. Precipitation and potential evapotranspiration are taken as the control conditions in this method on the basis of basin terrain classification. The objective of this method is to solve the question of a small-scale water conservancy project’s influence on flood forecasting precision, which can be used in the basin with multitudinous small reservoirs in the u...     

基于微波和可见光遥感的冬小麦土壤墒情反演

土壤墒情是水文学、气象学及农业科学研究领域中的一个重要指标参数,对气候、农业、旱情监测都具有极为重要的意义。以河南省广利灌区冬小麦为研究对象,以水云模型为基础,利用Landsat-8和Sentinel-1 A数据计算双层衰减因子、植被和土壤的后向散射系数。采用RBF神经网络拟合土壤的后向散射系数与土壤含水量的关系,通过实测监测点对反演的结果进行精度验证,结果表明:相关系数的平方为0.754 5,均方根误差为0.022,结果良好,可为灌区冬小麦土壤墒情的评估提供参考。     

基于HBase的遥感数据分布式存储与查询方法研究

遥感影像的存储与查询是地理信息处理中重要的内容,在海量遥感影像的实时处理中发挥着重要作用。针对传统的遥感影像处理中存在单节点故障、扩展性低和处理效率低等问题,提出了一种基于HBase的遥感数据分布式存储与查询方案。该方法首先采用均匀网格对遥感影像进行划分,并根据划分结果设计了一种基于网格ID和Hilbert曲线相结合的索引方案。然后,通过利用HBase的过滤机制设计了过滤列族,达到了在查询时筛选数据的目的。另外,采用MapReduce的并行处理方法对影像数据进行并行写入和查询。实验结果表明,与MySQL和MapFile相比,该方法可以有效地提高数据的写入和查询速度,且具有较好的可扩展性。