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。     

卫星遥感数据分类不确定性的容差粗糙集处理

提出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,将结果与现有容差粗糙集方法分类结果进行对比和统计。结果表明,该方法具有良好的可理解性和稳定性,能够处理卫星遥感数据分类的不确定性,在具有复杂光谱特征地物分类方面具有发展潜力。     

IRS-P6 LISS-3和Landsat-5 TM两种多光谱传感器影像数据的对比分析

随着载有各种新型传感器的卫星相继发射升空,不同传感器之间的相互比较成了一个研究热点。首先从传感器的轨道特征、光谱范围等方面对IRS-P6 LISS-3和Landsat-5 TM进行了机理方面的对比分析,选取3对同日过空的遥感影像,研究了IRS-P6 LISS-3和Landsat-5 TM遥感数据在可见光-近红外、短红外各对应光谱波段之间的关系,建立TM和LISS-3各波段之间的相互转换公式,与Chander等提出的转换公式进行对比分析。结果表明:实际TM和模拟TM多光谱数据之间具有较强的相关关系,决定系数R²均大于0.97;模拟TM与实际TM的水体指数(MNDWI)和归一化植被指数(NDVI)空间散点分布和实际LISS-3与实际TM的空间散点分布相比,具有更强的相关关系,其决定系数R²有一定提高,散点分布趋于对称。因此,所求的关系转换方程具有较高的精度和有效性,效果优于Chander等提出的转换公式。     

基于MODIS NDVI的LandsatTM影像地形阴影区光谱信息恢复方法研究

遥感为获取山区生态环境与资源信息提供了重要的观测手段。然而受地形遮蔽影响,山区光学影像大量的地形阴影给山区土地覆被解译以及生态参量的遥感反演带来了巨大困难。针对地形阴影光谱信息的恢复,提出了一种基于MODIS NDVI的Landsat TM影像地形阴影区光谱信息恢复方法。该方法首先利用MODIS上午、下午星(Terra和Aqua)不同时间过境能够对地形阴影区信息实现互补的特点,采用最大值合成法合成MODIS上、下午星16dNDVI产品(MOD13Q1和MYD13Q1),获得低空间分辨率影像上的阴影区光谱信息;在此基础上,考虑MODIS与Landsat的观测角度、光谱差异,设置滑动窗口及筛选规则提取MODIS与TM影像相匹配的同质纯像元;基于中、低空间分辨率影像中均匀同质像元存在一定统计关系的假设,进一步建立同质区域中TM影像光照区域与对应MODIS NDVI的回归树模型,利用该统计关系和阴影区MODIS的NDVI信息推导得出地形阴影区的光谱信息。将阴影光谱信息恢复后的影像与SCS+C校正后的影像进行比较和分析,结果表明该方法恢复得到的地形阴影的光谱信息能够更好地反映阴影区信息,同时光谱保真程度较好。随着越来越多的中高空间分辨率卫星影像的发展,采用多源卫星数据进行山地地形阴影区信息恢复将成为一个新的发展趋势,该方法以期为同类影像处理提供参考。     

土壤遥感自动识别分类专家系统的设计与实现

一、前言自1992年美国NASA成功地发射第一颗陆地资源卫星以来,多光谱扫描图像(MSS图像)将过去惯用的土壤航测制图技术大大向前推进了一步。不仅能使判读的土壤属性增加,有利于识别土壤类型,而且磁带记录的数字图像(CCT)可以送入计算机进行处理,为土壤遥感自动识别分类,提供了可能。特别是1982年第四颗陆地资源卫星携带的专题制图仪获得的TM图     

基于多时相NDVI及特征波段的作物分类研究

时相和光谱特征信息在农作物种植分类提取方面具有十分重要的应用价值。以黑龙江大型农场--友谊农场为研究区域,利用4景不同时相的TM和SPOT卫星遥感影像,提取相应时相的NDVI时间谱图像数据作为新波段信息,在分析地物目标在相应影像各波段上光谱和时间特征的基础上,设计了决策树分类算法,通过对待分类影像进行系列阈值分割和掩膜处理,成功提取黑龙江友谊农场的大豆、玉米和水稻的种植信息,分类总体精度达到98.67%。     

TM多光谱与SPOT 全色遥感图像融合算法对比

融合技术是遥感数据处理中一种重要的方法。而TM多光谱与SPOT全色图像是遥感融合最为普遍的选择。为了对比分析不同方法在融合TM多光谱与SPOT全色图像上的效果,提出基于色彩空间的HSV变换、基于算数技术的Brovey变换和Gram—Schmidt波谱锐化3种融合方法相结合,实现了对同一传感器的全色和多光谱数据融合。试验表明:就空间信息量而言,经过HSV变换的图像具有最大的空间信息,但其光谱保真能力最差;Brovey变换最大限度保持了原始图像的光谱信息,而空间信息的详细程度较差;Gram-Schmidt波谱锐化后的影像不仅保持了多光谱影像的光谱信息,同时又保持了高光谱全色影像的空间细节信息,是一种较好的图像融合方法。     

利用卫星遥感数据提取生态干扰信息的方法研究

利用卫星遥感数据获取具有高时空分辨率的生态干扰信息,是生态保护规划与自然资源管理的重要需求。本文通过系统研究国内外相关进展,总结提出了利用卫星遥感数据提取生态干扰信息的三种方法。详细阐述了基于高分一号、Landsat 和 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 等三种遥感影像的生态干扰信息提取方法,并讨论了不同方法的适用性和局限性。     

中法卫星遥感学术讨论会论文选集简介

本书选辑了1986年11月北京中法卫星遥感学术讨论会的论文12篇,中方论文摘要9篇,反映了新一代资源卫星 SPOT 和 Landsat TM 图象应用研究取得的初步成果与前景。内容涉及我国遥感卫星地面站现状与功能扩充;SPOT,Landsat TM 图像信息特征及其在制图、地质矿产、农林、城市、土地等领域中的应用;TM,SPOT 图像复合分析等。书本附有扼要介绍 TM、SPOT 图像技术特点与产品种类的资料2篇。本书可供测绘、地质、农、林、水、城市、环境等多领域从事遥感应用的科技工作者与高等院校有关师生参考。     

基于子空间-粗集法的高光谱数据光谱与纹理特征优选

为提高光谱数据光谱信息和纹理信息利用率,提出基于自动子空间划分和粗集理论的光谱与纹理特征优选方法。该方法在传统子空间划分法的基础上,利用粗集约简思想对不同类别地物光谱特征进行约简,得到基于光谱的初选波段,再利用灰度共生矩阵法计算出初选光谱波段的纹理信息,并约简优选,得到基于光谱和纹理信息的终选波段。利用黑河生态水文遥感试验中所获取的机载高光谱数据CASI,开展该方法的实证研究。对原始光谱波段、初选光谱波段和终选波段进行SVM(Support Vector Machine)分类,结果表明:与原始光谱数据相比,经过光谱初选得到的初选波段和增加纹理优选的终选波段,总体分类精度分别提高了0.84%和2.78%,Kappa系数分别提高了0.01和0.035;对地物纹理信息进行深度挖掘可以进一步提高遥感影像分类精度。     

遥感融合图像分类精度的研究

把不同空间分辨率的TM和IRS遥感图像进行融合,综合了不同传感器数据所提供的信息,增强了图像的清晰度,改善了解译效果。对遥感融合图像进行分类,分类精度达97.90%,效果优于TM图像(分类精度为89.39%)。     

天津市扬尘污染源中高分辨率遥感监测

针对目前城市扬尘污染源以人工实地调查的方式不够系统全面的问题,提出以中分辨率卫星数据与高分辨率卫星数据相结合的方式开展城市扬尘污染源监测。以天津市扬尘源遥感监测为例开展技术方法研究,通过中分辨率卫星数据光谱运算可以很好地进行裸土指数计算,高分辨率卫星数据则可以具体识别扬尘堆场及分布,并综合计算扬尘指数。结果表明,中高分辨率遥感数据可准确全面监测区域扬尘污染源分布,为扬尘源的空间管理与调控提供信息支撑。     

基于函数近似原理的遥感数据分类算法

将人不可及的观测通称为遥感。高光谱卫星遥感数据是由人造卫星获得的一系列地表物体电磁波信号反射值。高光谱数据信息含量大,其各电磁波波段波长间隔最小可在10nm左右[6]。文章所介绍的聚类算法是一种专门用于处理高光谱卫星遥感数据的数据挖掘新算法。该算法以函数近似原理为理论基础,考虑了温度变化对于遥感数据的干扰影响。将该算法与ENVI软件提供的督导类分类算法进行比较,实验结果表明在样本数据较少情况下该算法的性能和可靠性都具有相当的优势。为了表述方便将文章提到的聚类算法简称为＂函数聚类＂算法。     

基于国产卫星数据的遥感找矿预测———以青海省柴北缘地区为例

针对国产卫星数据进行遥感蚀变矿物信息提取存在较大困难这一问题,以青海省柴北缘地区为例,对基于国产卫星数据的铁染蚀变信息提取及其在找矿预测中的应用进行了研究。在了解青海省柴北缘地区地质背景和主要控矿因素的基础上,开展了国产卫星数据在地质矿产信息提取过程中的应用研究。通过各类地质体的影像特征分析,实现了由宏观解译到微观解释,表明国产卫星数据不仅能够细分岩性-构造层,并具有识别细微的与成矿作用相关的岩性、破碎蚀变带、小的岩体或岩脉的能力。根据国产卫星的多光谱波段设置,利用比值法和主成分分析方法提取了铁质矿物异常信息。在岩性、构造、成控矿要素解译的基础上,结合同步提取的遥感异常进行成矿与控矿信息筛选,并叠加多种地学信息进行成矿预测。经实地验证,发现基于国产卫星数据获取的遥感示矿信息与区内矿化现象十分吻合,表明所圈定的遥感找矿远景区具有重要的找矿应用价值。     

基于国产卫星数据的遥感找矿预测——以青海省柴北缘地区为例

针对国产卫星数据进行遥感蚀变矿物信息提取存在较大困难这一问题,以青海省柴北缘地区为例,对基于国产卫星数据的铁染蚀变信息提取及其在找矿预测中的应用进行了研究。在了解青海省柴北缘地区地质背景和主要控矿因素的基础上,开展了国产卫星数据在地质矿产信息提取过程中的应用研究。通过各类地质体的影像特征分析,实现了由宏观解译到微观解释,表明国产卫星数据不仅能够细分岩性-构造层,并具有识别细微的与成矿作用相关的岩性、破碎蚀变带、小的岩体或岩脉的能力。根据国产卫星的多光谱波段设置,利用比值法和主成分分析方法提取了铁质矿物异常信息。在岩性、构造、成控矿要素解译的基础上,结合同步提取的遥感异常进行成矿与控矿信息筛选,并叠加多种地学信息进行成矿预测。经实地验证,发现基于国产卫星数据获取的遥感示矿信息与区内矿化现象十分吻合,表明所圈定的遥感找矿远景区具有重要的找矿应用价值。     

基于模糊证据理论分类的多源遥感信息融合

运用模糊理论和证据理论相结合的方法融合来自遥感领域中不同数据源的证据,以实现各种数据所含互补信息的融合,同时减少不同数据间的信息冗余.通过模糊理论的引入,基于模糊证据理论对多源数据的融合可以更好地处理分类中的不确定性.最后以中巴地球资源一号卫星(CBERS-1)的CCD与Landsat5的TM图像进行决策层融合分析,试验结果表明该方法在多源信息融合的遥感图像小目标自动分类中具有可行性和有效性,并有很好的应用前景.     

不同含水量黄棕壤反射光谱特征研究

采用多光谱辐射仪(MSR～16R)对自然条件下不同水分含量黄棕壤光谱特征进行了研究，试验结果表明在可见光部分(460～710nm)，土壤含水量与光谱反射率相关性差，而在红外部分(760～1650nm）土壤含水量与光谱反射率达到极显著负相关，模式方程拟合度都在0．86以上，因此通过测定土壤光谱反射率来推算土壤含水量是可行的。应用地面光谱测量试验的结果，本文讨论了由地面光谱测量来推算土壤含水量向由卫星遥感影像反演土壤含水量过渡的可能性，进而对采用TM遥感影像对黄棕壤分布区土壤水分状况实施遥感监测的可行性作了一些探访。     

资源一号ZY-1 02C卫星图像在区域地质调查中的应用前景

资源一号02C卫星已于2011年年底成功发射,该星搭载有全色多光谱相机和全色高分辨率相机,可同时获取全色和多光谱图像数据,在区域地质调查方面具有很大的应用空间。该文以新疆哈密地区为例,采用资源一号02C卫星数据开展遥感地质解译应用示范研究,从数据处理、构造信息提取、岩性识别等方面进行研究,并将结果与ETM+数据进行对比,对存在的问题进行了初步分析。结果表明,资源一号02C卫星在我国尤其是西部干旱-半干旱地区开展区域地质调查和资源勘查方面具有很大的应用前景。     

利用多时相NDVI 监测京郊冬小麦种植信息

物候和时相信息在农作物种植信息提取方面有十分重要的应用价值, 利用多时相L andsat TM 数据, 结合冬小麦的波谱和时相信息, 成功提取了北京地区的冬小麦种植信息。首先, 选用了2003 年4 月7 日、5 月1 日、5 月25 日、6 月18 日不同时相的4 景TM 卫星影像, 计算了不同时相的NDV I 时间谱图像数据; 其次, 结合北京地区农作物种植的实际情况, 提取并分析了北京春夏季主要植被地物(冬小麦、苜蓿、苗圃、春玉米、树林等) 的NDV I 时间谱特征; 第三, 利用不同时相的NDV I 图像数据, 通过NDV I 图像通道间的逻辑运算算法, 成功提取了2003 年北京地区的冬小麦种植信息, 提取精度达到96. 92%; 最后, 与2002 年收割小麦的统计数据相对比, 监测了北京各郊区县的冬小麦种植结构调整情况。结果表明, 多时相、多光谱遥感数据在作物种植信息的监测中有十分明显的技术优势和重要的应用潜力。     

HJ-1A/B星CCD多光谱遥感数据特征评价及应用研究

我国现有的风云系列卫星、资源卫星及海洋卫星都可实现多种性能的对地观测,在灾害与环境监测方面发挥了很好的作用。然而,面对复杂多样的自然灾害及环境问题,这些卫星却都难以完全满足灾害和环境监测与预报所需的空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率以及全天候的要求。主要对环境与灾害监测预报小卫星A、B(HJ-1A/B)星多光谱遥感数据进行了质量评价,提取数据特征,以便为该数据的推广应用提供参考。