基于遥感数据光谱和空间特征的边缘提取方法

传统的边缘检测算子(Sobel、Robert、Prewitt、Kirsch、Gauss—Laplac等算子)主要是通过图像空域特征微分，建立不同结构的模板完成高分辨率遥感图像的边缘提取。而高分辨率遥感数字图像包括了空间域和光谱域两种信息，借助这两种特征信息提高提取城市边缘的信息精度已经成为当前算法开发的基本思路。本研究采用了“象元替换”的思想设计光谱分解和边缘检测的算子模板步骤，综合了图像的光谱特征和空间特征信息。研究结果表明，这种方法有效地提高了城市遥感数据边缘信息的提取精度，同时还具有方法简便、计算速度快的特点。     

黄河三角洲地区典型地块地下水特征的空间变异性研究

以黄河三角洲地区典型地块为研究区,运用经典统计学和地统计学相结合的方法研究了包括埋深和含盐量的地下水性质空间变异特征,绘制了各地下水特征的随机性和结构性的半方差图和空间分布图。结果表明:受不同尺度的结构性因素和随机性因素的共同作用,地下水埋深和含盐量均具有中等的变异强度和空间自相关性,地下水埋深的自相关距大于含盐量。对Kriging插值结果分析表明:地下水埋深的空间变异性受微地形因素及农田工程措施影响较大,长期的农业生产措施会影响地下水含盐量的空间分布,地下水含盐量空间变异性与埋深有一定的关联。地下水特征的空间结构性和定量化研究对黄河三角洲地区地下水资源评价、土壤的次生盐碱化防治及区域水盐运动调控有着直接的现实意义。     

基于多特征空间及其优化的城市遥感图像目标识别

城市遥感图像目标识别能够监测城市地物类型,是近年来的热点研究话题,然而,基于像元的传统方法不能充分利用高分辨率遥感图像的特征信息,基于对象的传统方法无法精确提取到对象.针对传统方法的不足,本文提出一种基于多特征空间及其优化的城市遥感图像目标识别方法,该方法以两种传统方法为前提,在联合像元特征与对象特征的基础上,补充VG...     

基于遥感数据特征和像元替换技术的边缘提取方法

随着城市化的发展,城市遥感领域在中国发展迅速。高分辨遥感图像的边缘提取是当前城市遥感的重要研究领域。实践中,传统的边缘检测算子主要是通过图像空城特征微分,建立不同结构的模板完成。高分辨率遥感数字图像包括了空间域和光谱域两种信息,因此,借助于图像的光谱和空间域两种特征信息提高提取城市边缘信息精度已经成为当前算法开发的基本思路。该研究通过设计光谱分解和边缘检测的算子模板,综合利用了图像的光谱、空间特征信息。研究结果表明,这种方法有效地提高了城市遥感数据边缘信息的提取精度,同时还具有方法简便、计算速度怏的特点。     

空间特征在遥感影像分析中的应用

本文基于神经系统科学有关“特征”的研究成果,对“空间特征”的定义及其在高空间分辨率遥感影像目标识别与分类中的应用进行了研究。研究表明,空间特征包括空间原始特征、空间功能特征两种类型,其中,空间原始特征是对空间实体组成要素特性的反映,是有关空间实体的识别特征(说明“是什么”),而空间功能特征则是空间实体的功能性分类标志,是有关空间实体的分类特征(说明“干什么”)。文章还具体结合一个基于高空间分辨率遥感影像对机场目标进行识别与分类的实验,对有关结论做进一步的阐释。     

基于遥感监测的黄河三角洲湿地演变分析研究

为保护黄河三角洲湿地生态系统,掌握湿地变化趋势,以 1986—2018 年间 15 a 卫星遥感影像为数据源,通过 ERDAS 9.0 和 ArcGIS 10.3 平台开展黄河三角洲湿地遥感解译,建立土地利用转移矩阵,分析黄河三角洲湿地面积和分布格局及变化特征。结果显示：湿地是黄河三角洲主要生态系统类型,主要分布在沿海区域, 与 20 世纪 80 年代相比,黄河三角洲湿地面积整体下降,其中自然湿地萎缩严重,人工湿地增长迅速,湿地面积和结构均发生较显著变化,而区域土地资源开发是湿地结构变化的主要因素。研究成果表明：基于遥感解译,采用 ERDAS 9.0 和 ArcGIS 10.3 平台能快速获取较多湿地类型信息,提高提取精度,可为大范围土地利用分类研究提供方法参考。     

现代黄河三角洲类圆形植被斑块时空动态遥感分析

斑状植被在世界范围内的干旱半干旱区、海岸滩涂均有分布。近年来,有关斑状植被形成、时空格局演替的研究受到了越来越多的关注。斑状植被分布及其时空动态是其中重要的研究方向之一,它是植被演替机制研究的基础,也是表征生态系统中植被长期变化的关键指标之一。以现代黄河三角洲类圆形植被斑块为研究对象,将其分为裸斑区、明显类圆形植被斑块区和隐性类圆形植被斑块区等三大类,通过1996、2005、2007、2010和2012年5个时相多源遥感影像的人机交互目视解译,首次给出了现代黄河三角洲这三大类区域的分布范围,在此基础上分析了其时空动态。结果表明:现代黄河三角洲类圆形植被斑块在空间分布上存在明显的梯度分布和动态演替规律,具有海域—光滩—裸斑区—明显类圆形植被斑块区—隐性类圆形植被斑块区高程梯度分布的普遍特征;类圆形植被斑块的直径、植被覆盖度、植被平均高度以及土壤全盐量可作为判别新老斑块的直观标志;10m、5~6m分辨率的多光谱图像能够较好划分3种类圆形植被斑块区,但对于斑块面积变化的测量精度仍显不足,1m甚至更高分辨率图像的运用将会弥补这一缺陷。研究结果可为将来现代黄河三角洲斑状植被格局及演替机制的深入研究提供参考。     

基于遥感的黄河三角洲地区盐碱地分布监测

借助遥感技术可以快速准确提取盐碱地分布信息,本文使用TM遥感影像,利用光谱分析和图像处理相结合的方法,参考地理数据,对黄河三角洲地区盐碱地的分布状况进行了遥感分析。通过最大似然分类及神经网络亚像元分类两种监督分类方法的分类精度比较后发现,后者分类精度得到有效提高,总体分类精度从80.8%上升到85.6%,对于盐碱地地类的分类精度提高到85.45%。最后,在此基础上给出了该地区盐碱地分布图。     

卫星遥感反演土壤有机质研究进展

土壤有机质是评价土壤质量的关键指标,了解土壤有机质含量及其空间分布,对实现土壤养分精准管理、促进农业可持续发展具有重要意义。近年来,遥感技术的迅猛发展为土壤属性定量化研究提供了丰富的数据源,卫星遥感反演土壤有机质逐渐吸引了更多的关注。文章针对土壤有机质反演的相关研究,阐述了土壤遥感及传感器发展历程、土壤有机质遥感反演机理;系统归纳了直接法、间接法以及实测高光谱与卫星遥感相结合3种反演方法的发展现状;将不同研究方法的优势及不足进行对比,并详细分析制约土壤有机质反演精度的关键因素,最后对卫星遥感反演土壤有机质的发展趋势进行展望。     

基于空间特征重标定网络的遥感图像场景分类

为充分利用遥感图像的场景信息,提高场景分类的正确率,提出一种基于空间特征重标定网络的场景分类方法。采用多尺度全向高斯导数滤波器获取遥感图像的空间特征,通过引入可分离卷积与附加动量法构建特征重标定网络,利用全连接层形成的瓶颈结构学习特征通道间的相关性,对多尺度空间特征进行权重筛选以实现特征重标定,并结合卷积神经网络训练得到最终的分类结果。实验结果表明,该方法在UCM_LandUse与机载SAR图像数据上的分类正确率分别达到94.76%和95.38%,与MNCC、MS-DCNN、PCA-CNN等算法相比,其遥感图像分类精度与泛化能力显著提升。     

Remote Sensing Extraction of Soil Salinity in Yellow River Delta Kenli County based on Feature Space

Soil salinization is an important challenge to achieve sustainable use of land resources. The appropriate method for remote sensing quantitative inversion in the coastal Yellow River Delta region of China can provide technical reference for regional salinization monitoring and prevention. Utilizing Landsat 8 OLI image and field measured data, we extracted key surface characteristic parameters, quantitatively discussed the law and relationship between soil salinity and surface biophysical parameters and established a soil salinity inversion model. The results show that the inversion precisions of Albedo-MSAVI, SI-Albedo and SI-NDVI feature space are 83.4%, 88.8% and 80.6% respectively. The analysis shows the SI-Albedo model is suitable for the inversion of salinization level in Binhai areas. For Albedo-MSAVI and SI-NDVI models, they have certain reference significance for salinization information extraction in inland arid and semi-arid areas. Based on the inversion of the SI-Albedo feature space with the highest accuracy, the level of salinization in Kenli County is generally high-low-high trends from the east to the west, which is consistent with the formation mechanism of salt accumulation in this area.     

遥感图像特征提取算法仿真

研究遥感图像特征准确提取问题.遥感图像采集过程中,经常受到天空不定项云层干扰,云层会大幅反射遥感射线,导致遥感成像中存在碎云杂波,造成遥感图像中关键特征模糊、丢失等问题.传统的图像分割算法根据单一阀值设定滤波值,很难对这种随机性的碎云杂波干扰建立有效的过滤模型,造成特征分割结果偏差较大.为解决上述问题,提出了一种抗碎云杂波干扰的遥感图像特征提取算法.建立灰度增强模型,对遥感图像进行增强处理,提高图像的对比度,为特征提取提供准确的数据基础.利用最小二乘法,实现碎云杂波干扰环境下的遥感图像特征提取.实验结果表明,这种算法能够有效提高遥感图像特征提取的准确性.     

基于RS的黄河三角洲地区土地利用分类监测研究

运用遥感图像处理中的缨帽变换、非监督分类、监督分类以及分类后处理等综合分类的方法,将黄河三角洲的土地利用类型划分成9类,并将盐碱地分成轻度盐碱地、中度盐碱地、重度盐碱地、光板地4个级别,经过精度评价,这种综合分类法在精度上有了较大的提高。     

土壤盐碱化遥感应用研究进展

对近年来国内外遥感监测土壤盐碱化的研究进展作了介绍,并从土壤盐碱化遥感信息特性和影响因素、各种遥感数据源、数据处理方法和研究热点等方面做了总结。土壤盐碱化的遥感方法和传统方法可获取多源的数据,包括来自多平台遥感的光谱数据、地面实测和实验室分析数据、其它研究手段得到的地理相关数据以及历史资料等。在GIS技术支持下的多源数据集成方法可对土壤盐碱化进行定量探测,在土壤盐碱化遥感应用中取得了较好的效果。     

黄河三角洲滨海盐渍土饱和导水率的研究

通过对黄河三角洲滨海盐渍土饱和导水率的研究, 结果表明: 原状土的饱和导水率随着土壤剖面深度的增加呈现出表土层高、中间土层低、底土层又升高的趋势; 扰动土与原状土的饱和导水率差异较大, 土壤饱和导水率与土壤容重呈负相关、而与孔隙度、结构系数、团聚度等均呈正相关。原状土的饱和导水率能反映田间水分运动以及孔隙状况, 对研究土壤水量平衡和水土保持有重要的意义。扰动土的饱和导水率对于土壤理化性质的理论研究有一定参考价值。     

作者简介: 孙小芳(1973- ) , 女, 博士生, 现主要从事遥感图像处理及应用方面的研究。 Extraction of Green Space in Urban High Resolution Remote Sensing Image

探讨应用高分辨率遥感影像提取城市地区绿地信息。利用自相关函数计算30 个绿地样区, 结果表明在影像位移2 像元时, 自相关系数还能达到0. 95, 从而确定纹理窗口大小为53 5。纹理值计算是在全色影像灰度共生矩阵的基础上, 方向取45°、135°、225°、315°4 个方向的平均值, 计算5 个纹理参数:Mean、variance、homogeneity、contrast、secondmomen t。对全色影像和5 个纹理影像进行多分辨率分割, 对分割所形成的目标根据绿地5 个纹理特征设定阈值, 提取出绿地信息, 通过精度评定正确率达92. 8%。结果表明所采取的方法在高分辨率遥感影像的城市绿地信息的提取上具有很好的应用性。     

基于遥感光谱和空间变量随机森林的黄河三角洲刺槐林健康等级分类

对刺槐林健康状况进行准确分类制图,是进行刺槐林健康状况评估与生态修复的前提。以高分辨率IKONOS影像、基于影像提取的不同窗口、不同灰度共生矩阵纹理信息以及反映局部空间自相关的Local Getis-Ord Gi(Getis统计量)为数据源,结合实测生态样方数据,利用多决策树的组合分类模型随机森林(RF)对刺槐林健康进行分级,对6种方法的分类精度进行了比较且对分类变量的重要性进行了排序。结果显示:19m×19m是最佳纹理计算窗口;灰度共生矩阵均值是最优纹理变量;基于波段4计算的Getis统计量对RF分类具有最重要的作用;较之利用全部光谱、纹理和Getis统计量的80个波段/变量,利用前向选择得到的前16个重要性变量进行RF分类,获得了最高的分类精度(总精度为93.14%,Kappa系数为0.894)。研究证实了从高分影像提取的空间特征信息有助于提高对具有规则分布格局的人工刺槐林健康等级的分类精度;前向选择方法可以利用较少的预测变量获得较高的分类精度。     

黄河口海域水深分布的遥感研究

通过对陆地卫星遥感图像进行海洋专题信息的增强处理,并根据历史资料和海上典型地区实测数据,建立水深与图像灰度的相关关系以及水深解译标志,对黄河口海域的水深分布进行了遥感分析研究。结果指出:黄河口外海域,由于水下存在着高隆的三维立体沙堆,故促使这一海域等深线呈两深一浅的马鞍型式分布。