利用ASTER影像识别和提取矿化蚀变信息

利用USGS波谱数据库中ASTER影像,对西藏中南部某研究区反射率数据进行蚀变遥感异常提取。整景ASTER遥感蚀变信息提取以光谱角识别法为主,辅以主成分分析法和比值法进行异常的筛选;采用1、2、3、4波段组合,1、3、4、5波段组合,1、3、4、6波段组合和1、3、4、8波段组合,可以分别提取Fe3+、Al-OH基团、CO2-3离子团和Mg-OH基团信息。将提取的蚀变信息成果与已知矿点和区域地质资料对比,结果与实际分布吻合性好。     

大同矿区忻州窑矿(井工矿)土地利用分类最佳波段组合研究

选择具有历史悠久的井工矿大同矿区忻州窑矿为研究区域,根据矿区的开采状况,基于多光谱Landsat系列遥感数据,选择2004和2017年2期的遥感影像,采用OIF指数法确定遥感数据的最佳波段组合.结果表明:2004年波段7-3-1是最佳波段组合,且监督分类精度较高,2017年波段7-2-3是最佳波段组合,且精度最高.     

基于人工蜂群算法高光谱图像波段选择

为减少高光谱遥感图像光谱空间冗余、降低计算复杂度,提出一种基于人工蜂群算法的高光谱图像波段选择方法.首先,根据波段相关性矩阵对全波段进行预处理,获得相关性较小的波段子空间;然后,利用人工蜂群算法以最佳指数与JM距离的加权和为适应度函数在各子空间进行邻域搜索,不断更新至收敛为止,从而获得最优波段组合.最后,利用AVIRIS数据和ROSIS数据对提出的算法与基于蚁群,粒子群,拟态物理学算法的波段选择方法进行实验.仿真结果表明:基于人工蜂群算法的波段选择能够在保证良好收敛性的同时,大大降低计算花费,所获得的波段组合用于高光谱图像分类时,可以得到较好的分类精度.     

基于无人机多光谱和SOLO模型的防护林枯树提取方法

针对三北防护林树种混交比例低、灌水不足、空间分布不均匀、病虫害时发造成的防护林衰退问题,提出了一种小样本下基于无人机多光谱波段生成的SOLO(segmenting objects by locations)实例分割提取枯树的方法. 通过无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机获取高空间分辨率影像,将多光谱可见光波段(波段5、波段3、波段1)导出并标注样本,基于最佳指数因子选出排名前10的波段组合进行数据集的扩充,最后基于实例分割SOLO模型进行防护林枯树的提取. 实验结果表明,加入健康树样本,基于ResNet-101+FPN的SOLO模型AP从61.3%提升到63.8%,ResNet-50+FPN组合AP从60.7%提升到63.6%,同时进一步验证了这种样本增强方式的有效性.     

基于影像协同的蚀变信息提取研究

过去十余年遥感找矿被广泛应用,在开发矿产资源方面展现出很大的优势。将不同光谱分辨率和空间分辨率的遥感影像进行协同能提取更为精确的蚀变信息,对于遥感找矿有着重要的意义。利用Landast8数据(0.433～2.300μm)和WorldView-2数据(0.400～1.040μm)进行影像协同,生成新的协同数据(0.400～2.300μm)集成Landast8数据光谱波段范围较宽和WorldView-2数据分辨率较高的优势。分别利用3种数据,采用主成分分析法和光谱角匹配法对浙江漓渚地区进行铁染矿物蚀变信息的提取。研究结果表明:协同影像提取的蚀变信息相对于单一影像更为准确。     

融合低秩和形态学的高光谱影像特征提取

高光谱遥感影像具有较高的光谱分辨率,能够精细刻画地物的反射光谱,具有很高的地物分类与识别能力. 但高维波段之间通常具有较高的相关性,冗余度高,为影像处理和分析带来负担. 针对高光谱影像特点的特征提取和选择为有效提取信息提供了保障. 提出一种融合低秩和形态学的特征提取方法(MSEMP),利用低秩来精简高光谱影像中的冗余信息,获取秩最小的光谱紧致表达,并在此基础上利用多形态多尺度结构元素提取形态学剖面,获取影像空间特征. 实验对AVIRIS和ROSIS传感器的两组数据进行测试,通过MSEMP提取特征后进行分类实验,可以获得较高的分类结果,证明了低秩和形态学相结合的特征提取方法的有效性.     

基于SAM和多源信息的土地利用/覆盖自动分类

将多源信息与光谱角制图（SAM）自动分类相结合,探求多源信息在TM图像自动分类中的作用.以具有代表性的浙江富阳市和义乌市为研究区,进行试验验证.结果表明,与其他多源信息如海拔高程、坡向、归一化植被指数（NDVI）、归一化水体指数（NDWI）、归一化建筑指数（NDBI）和归一化裸土指数（NDBaI）相比,坡度信息的辅助作用最为突出.复合坡度信息后的TM图像SAM分类总精度比单独TM图像SAM分类提高10%左右.融合坡度辅助信息运用SAM方法,适用于地形地貌复杂、土地利用细碎地区的TM图像土地利用/覆盖自动分类.     

基于TM/ETM+光谱特征空间的土壤湿度遥感监测

基于神东矿区TM/ETM+影像波段3、波段4、波段5和波段7反射率数据,建立二维光谱特征空间,根据土壤湿度在此空间中的分布规律,利用特征空间中任意一点到原点的距离大小表征土壤水分变化状况,提出了不依赖土壤背景线而变化的TM/ETM+土壤湿度监测指数(SMMI),并与实测土壤湿度数据进行相关性分析.结果表明:SMMI能更好地反映地表0～5cm深度土壤湿度,且基于SWIR(波段7)-Nir(波段4)特征空间的SMMI(7,4)(R2=0.541 0)是最优的,而在监测10cm深度土壤湿度方面,基于SWIR(波段7)-SWIR(波段5)特征空间的SMMI(7,5)更有优势.以SMMI(7,4)作为土壤湿度监测指标,评估了神东矿区20a来土壤湿度时空变化特点,结果表明土壤湿度20a来呈上升趋势,这与矿区植被环境改善紧密相关.     

连云港海岸带生态环境遥感分析与评价

探讨了基于遥感技术的连云港海岸带生态环境质量及其动态变化的评价。采用TM,SPOT多光谱扫描仪图像波段,通过各类遥感数据图像处理分析,直接从遥感图像信息中提取水质信息、植物绿色素信息和海岸带污染信息动态变化因子,在试验采样值的对比下,测量海岸带生态环境时空分布动态变化。评价了连云港海岸带环境,提出了水体污染主要来源是灌河河流入海排污、植被总面积增加的时空变化信息。     

基于Landsat7 ETM+图像提取蛤蟆沟林场浅覆盖区蚀变遥感异常

受植被、地形、阴影、第四系等干扰因素影响,覆盖区的遥感蚀变异常提取是一项具有探索性的研究课题。以内蒙古自治区阿尔山市蛤蟆沟林场为研究区,根据蚀变岩光谱特征,利用Landsat7 ETM+多光谱图像,在剔除多种干扰因素的基础上,运用主成分分析法提取了浅覆盖区蚀变遥感异常,分析了蚀变分布特征与影响因素,指出下一步应加强植被抑制和消除地形阴影效应研究。     

植被覆盖茂密区碳酸盐岩岩性的遥感识别——以灌江流域为例

由于茂密的植被覆盖,西南岩溶区在遥感图像上反映的大部分是植被覆盖层的光谱信息,而直接的岩性光谱信息很弱,因而利用遥感图像识别岩性,尤其是碳酸盐岩岩性的难度很大。以广西灌江流域为例,在植被茂密的南方岩溶区利用多源遥感数据,如ETM、SPOT、ASTER数据进行碳酸盐岩的计算机自动岩性识别。结果表明：多源遥感数据的岩性识别效果远大于单一类型的遥感数据;未进行融合的遥感数据的分类效果好于融合后的数据;利用高分辨率遥感数据的纹理图像参与分类,有助于提高分类的精度。最终,采用SPOT的4个多光谱波段、ASTER的14个波段、TM的6个波段3种遥感数据共24个波段加上4个SPOT纹理图像和3个ASTER可见光波段的纹理图像共31个波段组合进行岩性的自动识别分类,取得了82.01%的自动识别总精度。     

稀疏表达模型在高光谱遥感影像目标探测中的应用

为了更好地利用高光谱影像的空间和光谱信息,提出了一种基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测方法.首先通过对影像训练样本进行训练提取过完备字典,利用稀疏表达模型对遥感影像稀疏表达既达到降维的目的,又可以表示出遥感影像的主要信息;然后利用传统的目标探测器结合目标已知光谱信息对高光谱遥感影像进行目标探测,即基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测(SRM-TD).3种影像数据的实验结果表明:在确定的迭代次数下,通过设置稀疏度L可以得到最优的探测结果.提出的探测方法在参数设置、选择和运行结果上优于传统的高光谱遥感影像目标探测方法.     

A Feasible Atmospheric Correction Method to TM Image

In this paper, an atmospheric correction method to TM image is presented, which can simulate the atmospheric correction parameters, such as optical depth, sky radiance and path radiance at the time the satellite passes,by using interpolation among local meteorological records, parameterization models and dark pixels. The TM image of the Nanjing area in China was corrected by this method. For analyzing the accuracy of this method, the calculated reflectance, apparent reflectance and ground measured reflectance were compared. NDVI before and after atmospheric correction were also compared. The results show that the method is applicable and efficient in the visible to near infrared band of TM image. In order to improve the accuracy of the method, the infrared spectrum measured data for the two other bands of TM image are required in future field investigations. The method is suitable to many other satellite optical remote sensing images with the same or similar spectral characteristics of TM images.     

基于PCA变换的多元遥感影像融合方法研究

基于PCA变换的融合方法是用于多波段遥感图像的第一主分量具有相同均值和方差的高分辨率遥感图像直接代替多波段遥感图像的第一主分量,这样会损失部分多波段遥感图像第一主分量中反映光谱特性的有用信息,使得融合结果图像的光谱分辨率受到较大影响。因此,在PCA变换融合算法基础上引入小波包变换融合算法,保留多波段遥感图像第一主分量中一些反映光谱特性的有用信息,提高融合后遥感图像的效果。     

高光谱遥感数据光谱曲线分形特征研究

提出一种基于分形分析的高光谱遥感数据处理方法．从反射光谱的产生机理、全色影像与单色影像表现出来的自相似现象以及用不同尺度量尺测量曲线所表现出来的幂指数关系三个方面,说明高光谱遥感数据中像元中光谱曲线具有分形的特征,简述了研究光谱曲线分形特征在高光谱遥感数据处理中的意义．     

Spectrum spatial structure characteristic analysis of remote sensing alteration information and interference factors

Based on the statistical characteristics of remote sensing data, the spatial geometric structure characteristics of spectral data and distribution of background, interference and alteration information in characteristic space were researched through the analysis of two-dimensional and three-dimensional scatter diagrams. The results indicate that the hyper-space of remote sensing multi-data aggregation belongs to low-dimensional geometric structure, i.e. hyperplane form, and anomalous point groups including alteration information usually dissociate out of hyperplane. Scatter diagrams of remote sensing data band are mainly presented as two distribution forms of single-ellipse and dual-ellipse. Clarifying the relations of three objects of background, disturbance and alteration information in remote sensing images provides an important technical thought and guidance for accurately detecting and extracting remote sensing alteration information. Foundation item: Project(2006BAB01A06) supported by the National Science and Technology Pillar Program Project during the 11th Five-Year Plan Period; Project(1212010761503) supported by Land and Resources Investigation Project     

基于蚁群算法的多光谱遥感图像分类

该文应用蚊群算法和支持向量机实现多光谱遥感图像分类.首先提取出多光谱遥感图像的光谱特征、纹理特征和形状特征,然后利用蚁群优化算法从提取出的多维特征空间中选择最优的特征子集向量,最后将特征子集作为支持向量机分类器的输入量实现分类.实验结果显示,较传统的K均值方法文章给出的方法能够提高遥感图像的分类精度.     

遥感影像的云及其阴影覆盖区光谱重构

以往遥感影像的云及其阴影去除方法侧重于受遮盖地物的几何特征恢复,不利于基于光谱特征的信息提取。为此,提出一种基于地物类别特征的光谱重构方法,采用两期相邻年份相近物候期的遥感数据,借助归一化差值和决策树分类的方法,检测厚云及其阴影,并提取相应区域地表覆盖类型信息,对两时相遥感影像各波段被遮挡区的每种地物类别做线性回归分析,获取被遮挡区的重构数据。实验结果表明,该方法在恢复受云影响地物几何信息的同时,较好地实现了遮盖区地物光谱信息模拟。     

东天山康古尔塔格地区遥感信息与矿化关系

东天山康古尔塔格地区是重要的Au成矿带，利用该区ETM遥感数据，运用HIS空间变换和主成分分析技术，进行数据融合和图像增强处理，提取了小构造和岩石蚀变信息；通过与矿床(点)、地层、地球化学异常等信息叠加，ETM 遥感图像能很好的反映韧性剪切带、岩体和蚀变特征．因此从遥感信息中解译直接找矿信息(控矿构造与蚀变信息)是有效、经济、快速的地质调查方法．     

遥感影像信息提取技术的研究与实现

随着遥感技术的发展和遥感应用的深入,遥感影像信息提取方法的研究成为关注的焦点.一般来说遥感影像信息提取包括分类、识别和特征提取.文中主要研究利用MATLAB实现影像中的光谱特征和纹理特征的提取和分类,并结合ERDAS软件对影像进行预处理和分类后处理以及精度评定,最终从精度评定结果来看,两种特征分类的总体精度较高,另外,图像的结构信息有助于提高遥感影像信息提取的精度.