高分辨率卫星遥感影像严格几何定位模型发展综述

成像几何模型是遥感影像几何处理和地球空间信息提取的理论基础。在不同类型的几何定位模型中,严格几何定位模型具有高精度、高可靠性的优点,因此对严格几何定位模型的研究有非常重要的意义。综述了近年来国内外新出现的高分辨率卫星遥感影像严格几何定位模型,分析了典型的3种模型:SISAR软件实现的严格几何定位模型、基于单位四元数的严格几何定位模型和基于对偶四元数的严格几何定位模型,阐述了其理论基础和优缺点。由于基于对偶四元数理论所建立的几何模型可将光线束的位置和姿态统一用对偶四元数表示,因此对该模型的研究是一个新的具有内在潜力的发展方向。     

基于高分辨率卫星遥感影像滑坡提取方法研究现状

滑坡具有强大的爆发力和破坏性,是世界上发生频率较高的自然灾害之一,给人们的生命财产造成了严重的损害。灾后准确快速的提取滑坡,获取滑坡的分布范围,对滑坡灾害调查及危险性评估极为重要。围绕基于高分辨率卫星遥感影像监测滑坡的方法进行了调研,首先介绍了滑坡在高分辨率卫星遥感影像上的解译特征,而后论述了滑坡提取方法和精度评价分析方法的研究进展,最后总结了当前方法的优势与不足,以及未来研究的发展方向。结果表明：深度学习方法具有较大的潜力,未来应加强深度学习与其他自动化解译方法的结合在滑坡监测中的应用,解决样本规模对模型结果的影响,实现模型的可迁移性,提高其自动化程度。     

大亚湾藻类TM卫星遥感影像分布图的制作

一、前言大亚湾是我国南海最优良的海湾之一,位于深圳市东面大鹏湾与红海湾之间,距香港约40海浬。大亚湾核电站是我国目前在建的第一大核电站,装机容量为180万瓩。按照设计要求,建成后的核电站每天都要向大亚湾内排出大量的热水,同时也需要补充大量的冷却水,因此核电站进出水口的畅通与否,直接影响着核电站的安全运行。而大亚湾海域生长了许多大型海藻(主要是马尾藻),这种海藻每年秋冬季     

应用前景广阔的高分辨率遥感卫星QuickBird(快鸟)影像数据

Quick Bird高分辨率遥感卫星是由美国 Digital Globe /Earth Watch公司于 2 0 0 1年 1 0月 1 8日发射成功的目前全世界最高分辨率的商用遥感卫星。 Quick Bird遥感卫星影像在空间分辨率 ( 0 .61 m)、多光谱成像( 1个全色通道、4个多光谱通道 )、成像幅宽 ( 1 6.5 km X1 6.5 km)、成像摆角 ( 0 - 2 5°)等方面具有显著的优势 ,能够满足更专业、更广泛应用领域的遥感应用需求 ,能提供更好、更快的遥感信息源服务。Quick Bird影像产品分基本影像、标准影像、正射影像、立体像对等不同类型 ,从波段组成上影像产品分全色波段影像数据、多光…     

遥感影像解译精度的分析

遥感影像的解译精度是指遥感解译图的判对率或错判率。解译精度的分析是遥感影像解译工作中一项不可缺少的过程,它对于解译成果的评价和使用都具有十分重要的意。遥感影像解译精度分析的基本方法是在解译图上选取一定数量的样本进行检验。根据检验样本的判对率得出解译图的解译精度。为了使得到的解译精度可靠,样本的选取应按照抽样理论的方法来进行。但是,从目前的遥感影像解译工作来看,解译精度的分析还没有系统规范的方法,样本的选取大多数还是按照人为的主观选择来进行。抽样的方式和样本的大小缺少科学依据,使得得到的解译精度可     

一种改进的卫星影像地形校正算法

地形校正的目的主要是补偿由于不规则的地形起伏而造成的地物亮度的变化。由于这种变化会导致相似或同种植被的反射率不一致而影响遥感影像的分类精度,因此,精确的地形校正不仅能提高影像分类的精度,而且还是遥感应用的前提。C校正方法是常用的一种基于影像像素值和太阳入射角余弦值之间线性关系的经验校正方法,但它必须对遥感影像的每一波段都进行像素值和入射角余弦值的线性拟合,这是一个复杂费时的过程。为了改善校正效果和节省校正时间,提出了一种改进的C校正算法,即在不进行线性拟合的情况下也可以达到良好的校正效果。利用三峡地区的TM影像和DEM数据所做的实验证明,该改进方法对影像进行地形辐射校正的结果比原始的C校正算法以及余弦校正都有较大的提高,且优于C校正模型。     

基于卫星遥感影像的基础地理信息变化提取研究

以不同时期ALOS卫星遥感影像为例,通过影像预处理,结合基于多光谱的向量变化分析法、差值主成分分析法、全色影像差值法等多种变化检测方法,对基于变化影像实现居民地、道路和水系自动与半自动发现和提取进行了深入研究,并对各检测方法进行优缺点分析。     

卫星遥感计划精度的定量分析方法研究

从分析影响卫星遥感计划精度的相关因子入手，应用GIS分析方法研究建立了卫星遥感计划精度分析模型，并利用实验区域数据对分析模型进行了应用验证，应用结果表明该模型可应用于卫星遥感计划精度的定量分析。     

一种可靠的高分辨率光学卫星遥感影像匹配方法

提出一种基于虚拟交点的高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法。具体流程包括:(1)初始获取同名点,建立影像局部粗匹配模型;(2)利用同名点构建同名虚拟直线,通过同名虚拟直线形成同名虚拟交点集,并采用局部粗匹配模型进行约束;(3)对候选点集进行特征描述;(4)对特征点利用最小欧式距离准则提取初始同名点;(5)采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。实验结果表明了本文通过虚拟交点提取同名点的算法,获取了更好的匹配效率和精度。     

卫星遥感影像数据的地形影响校正

地形影响校正是遥感影像辐射校正的主要内容，是获得地表真实反射率的必不可少的一步。本文提出的方法中，将6S大气校正模型与数字高程模型（DEM）结合起来，计算出水平地面上接收到的直接辐射与漫射辐射，并采用一个简单公式将其转化到地形坡面上，从而实现了对地面的辐射能量校正，同时，6S模型对卫片还进行了大气改正，可输出卫片在大气层底部的辐射亮度与反射率；然后将基于坡面的反射率换算到其在水平面上的对应值，即实现了对反射率的地形影响校正。在我们所实施的“滇金丝猴保护项目”的植被研究中，应用本方法对梅里雪山区域的ETM＋影像进行了校正，大大减小了地形对遥感数据的附加影响。     

基于环境一号卫星CCD影像的磷石膏识别

磷石膏是在磷酸生产中用硫酸处理磷矿时产生的固体废渣。磷石膏产量大,综合利用率低,大量的磷石膏露天堆放对周边环境造成严重污染。以贵州福泉市为研究区,利用环境一号卫星CCD影像,采用面向对象的方法识别磷石膏。首先,采用多尺度分割方法对遥感影像进行分割,生成影像对象层。然后,通过分析不同地物类的特征差异,建立面向对象的决策树规则集,并按照该规则集对磷石膏进行自动识别,提取磷石膏基本信息。研究结果表明:磷石膏的识别生产者精度和用户精度分别达到88.89%和84.21%。分类的总精度和总Kappa值分别达到了91.75%和0.817。因此,基于环境一号CCD影像的面向对象的磷石膏识别方法是可行有效的。     

基于小波变换的卫星云图压缩方法

本文使用改进后的小波变换零树编码压缩算法压缩卫星云图资料,在压缩比为30：1以上、PSNR大于33的条件下,将发送云图的延迟时间从约16分钟缩短到约40秒钟。     

月球卫星CE-1三线阵影像数据的解算试验

利用"嫦娥一号"卫星上搭载的CCD立体相机获取的月面三线阵影像数据,再配合激光高度计(LAM)数据,经过摄影测量解算可以制作月面数字高程模型(DEM)和数字正射影像图(DOM)。本文采用两种方法对月球卫星CE-1三线阵影像数据进行了月面点坐标的解算试验,方法一是根据测控给出的外方位元素直接解算,方法二是对影像上提取的像点进行区域网平差解算,根据两种方法的解算结果,比较了各方法的精度,达到了预期目的。     

旋转目标检测算法在卫星影像中的应用

近年来,深度学习在卫星影像目标检测领域得到了快速的发展,如何精准高效定位目标物体是卫星影像目标检测研究中的主要难点.提出了一种基于旋转矩形空间的YOLOv3改进算法来精准定位卫星影像目标,对原有网络进行改进,增加角度变换的数据预处理过程,防止实例角度变化对网络训练造成影响.使用双旋转坐标进行回归训练,增加了角度锚点,提...     

基于活动轮廓模型的高分辨率影像河道边界提取算法研究

河( 航) 道边界定位是河( 航) 道测量的重要内容, 对于内河航运交通、水利工程建设以及水资源开发利用等有着非常重要的意义。在目前遥感影像水体信息提取的研究基础上, 结合计算机视觉领域中的可变形模板轮廓匹配技术的优点, 同时考虑高分辨率影像上河道边界的光谱特征, 提出了一种基于活动轮廓模型的高分辨率影像河道边界提取算法。数据源选用四川宜宾地区的QuickBird影像, 采用本算法对初始轮廓进行变形, 匹配河道边界的真实位置。对于位于真实边界附近的初始轮廓, 拟合的边界线上落在距离真实边界两个像素内的点数达到70% , 5 个像素以内的点数达到90%以上。结果说明引入计算机视觉领域中比较成熟的技术将给高分辨率遥感影像的信息提取开辟新的途径。     

可见光云图日食阴影订正方法的改进和应用

日食发生时,卫星可见光云图上受其影响区域会出现明显的阴影,使该区域的信息无法得到分析和利用。提出并应用改进的几何模型法对可见光云图日食阴影做订正处理,并计算出指定区域处理前、后的灰度共生矩阵;然后抽取云图纹理特征量对订正效果做进一步分析比较,结果表明,改进后的几何模型法基本消除了日食对云图的影响。     

Unix和Windows NT之间实现远程过程调用

介绍了利用Ｓｏｃｋ机制,实现跨Ｕｎｉｘ和ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ系统的远程过程调用方法,实现机制,并简介编程要点。     

基于张量分解的运动想象脑电分类算法

论文结合短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)和平行因子分解(parallel factor,PARAFAC)模型,对运动想象脑电(EEG)进行分类。首先,通过短时傅里叶变换获得左、右手运动想象脑电的时频分布,然后平行因子分解方法从构建的张量数据中提取时域特征,最后采用贝叶斯分类器对特征进行分类。在短时傅里叶变换中,选择合理的窗函数长度和相邻片段重叠程度很重要,对分类结果有较大的影响,通过调整这两个参数,论文提出的方法获得了较好的分类结果。