分布式环境下的遥感影像组织与调度

通过研究遥感影像数据特点和分析应用现状,结合细节层次技术思想与影像金字塔模型,以优化的碎片式影像划分算法对影像进行分级分块的处理。按照共享文件目录的方式组织碎片文件,建立基于Web的分布式遥感影像数据发布框架,实现对遥感影像的快速组织与实时发布,为解决当前遥感影像数据共享问题提供了较好的解决思路。     

面向Spark的遥感影像金字塔模型的并行构建方法

随着遥感技术和摄影测绘的发展,遥感影像的分辨率不断提高,数据量日益增长,这对快速、高效地处理海量遥感影像数据提出了更高的要求,如何有效、智能地存储和处理海量遥感数据成为研究的热点。在分析现有金字塔模型的并行构建的基础上,设计一种面向Spark计算框架的影像金字塔模型。模型给出了影像金字塔构建算法及影像数据的分布式存储组织结构,实现了海量遥感影像数据在Spark中的并行处理,为Spark增加了计算处理空间数据格式的能力。实验结果表明,利用该方法能够在Spark云平台上实现快速、高效的解决海量遥感影像金字塔的并行构建,特别是在面对海量遥感影像数据时,无论从金字塔构建性能上还是遥感影像的计算效率上,Spark都更具优势。     

基于遥感影像特征的自适应二维信息隐藏盲算法

为实现遥感影像中机密信息的隐藏,该文提出了一种自适应于遥感影像特征的机密信息隐藏算法。该算法首先对遥感影像中的机密信息进行分割和提取,然后对遥感影像中提取机密信息后的空白影像块进行灰度补值,制造抹去机密信息后的伪遥感影像;然后借鉴数字水印的思想,利用HVS特性,将机密影像块以不可见的方式自适应地嵌入到伪遥感影像中,从而生成隐藏了机密信息的伪遥感影像;并且该算法在提取机密信息和恢复遥感影像时,不需要原始遥感影像,是一种盲算法。对于信息隐藏算法,不可见性和信息隐藏量是最重要的,而鲁棒性则在其次。实验结果表明:该算法不仅具有较强的透明性和较大的信息隐藏量,而且对于JPEG有损压缩、中值滤波、附加噪声、伸缩、裁剪和旋转等各种影像处理攻击均具有较强的鲁棒性。此外,该算法对隐藏了机密信息后的伪遥感影像的各种应用,如边缘检测和影像分类等均没有影响。     

海量遥感影像数据存储技术研究

介绍现有海量遥感影像数据的存储管理方式及其存在的不足,研究基于分布式文件系统的海量遥感影像数据存储技术,通过研制的D—MaRISS系统,说明所采用的分布式文件系统的结构和影像数据的组织方式。实验表明,该技术能高效地实现对海量遥感影像数据的存储管理。     

基于QT、GDAL处理遥感影像GeoTIFF数据的应用

GeoTIFF图像格式可以存储各种地理信息,因此在遥感图像领域应用十分广泛.但随着遥感影像的数据量迅速增长,如何提高对海量影像数据调度及显示成为急需解决的问题.本文利用开源库GDAL实现了对海量遥感影像GeoTIFF格式文件的地理信息读取,通过建立图形金字塔的方式对影像数据进行快速索引,最后利用跨平台QT语言开发,实现GeoTIFF格式文件在各种不同操作系统下放大、缩小及全屏显示.     

全球卫星遥感影像数据组织与WEB发布

在影像数据应用需求急速增长的前提下,对日益庞大的卫星遥感影像数据进行有效管理和发布成为了迫切需要解决的问题。根据海量影像数据和Web的特点,重点探讨了全球卫星遥感影像的多分辨率金字塔模型、海量影像数据的索引设计和调度机制,构建了全球卫星遥感影像数据管理发布引擎,最后基于上述方法和手段实现了能同时满足不同访问接口的全球卫星遥感影像数据的Web高效通用发布系统。     

基于分布式的RS影像快速分发机理及应用

提出利用分布式技术来建立遥感数据个性化快速分发服务体系的整体策略,研究了Web服务构建影像处理平台的相关技术,开发了适应于遥感影像快速发布的遥感影像压缩及地理编码信息处理模块,实现了适应于当前网络环境下遥感影像个性化,实时分发方式。实验结果表明,遥感影像发布效率有很大提高,个性化需求得到满足。     

基于三维地球的海量遥感影像高效可视化管理系统的设计与实现

针对数量日益增长的多源、异构遥感影像组织与管理问题,在分析遥感影像特点的基础上,设计并实现了海量遥感影像高效可视化管理系统。研究了系统的组织架构,借助三维地球技术,提升系统的可操作性与视觉体验;采用元数据库技术,实现海量、多分辨率遥感影像的统一、快速查询、检索与定位;通过遥感影像缩略图、金字塔模型和线程池机制,提高遥感影像读取及可视化显示的效率。最后,完成了基于三维地球的遥感影像可视化管理系统的功能集成,实现遥感影像的多种管理模式和多层次需求。在此基础上,在实际工程应用中为海量遥感影像的分发服务提供有力的技术保障。     

在VB利用内存映射文件读取大数据量原始遥感影像图

原始遥感影像数据一般是经过粗处理后以二进制格式提供给用户。这些影像数据同一般的图像数据相比数据量较大,通常采用专业遥感软件进行读取和处理。但当前应用中对遥感数据处理和分析的方法大多都要和GIS相结合,而当前国际流行的商业GIS一般都不具有图像处理功能,同样在商业遥感影像处理软件方面也很难发现较强的GIS功能。如何把GIS和RS有效地结合起来,是目前实际应用中面临的一个问题。论文在分析GIS和遥感影像处理功能集成的方法和意义的基础上,对比了传统文件读取方法和内存映射文件处理方法之间的差异,并给出了利用内存映射文件的方式显示和处理大数据量原始影像文件的具体实现思路。     

遥感影像高逼真度二维信息隐藏盲算法

为实现遥感影像中的机密信息的隐藏,在文后提出了一种高逼真度的遥感影像二维机密信息隐藏盲算法。该算法首先对遥感影像中的机密信息进行分割和提取,然后对遥感影像中提取机密信息后的空白影像块进行灰度补值,制造抹去机密信息后的伪遥感影像;然后借鉴信息隐藏的思想,利用LSB(LeastSignificantBit)算法,将机密影像块加密后以不可见的方式嵌入到伪遥感影像中,从而生成隐藏了机密信息的伪遥感影像;并且该算法在提取机密信息和恢复遥感影像时,不需要原始遥感影像,是一种盲算法。实验结果表明:该算法具有较强的透明性和较大的信息隐藏量,能得到高逼真度的机密信息隐藏伪遥感影像。此外,该算法对隐藏了机密信息后的伪遥感影像的各种应用,如:边缘监测和影像分类等均没有影响。     

遥感在水面薄层研究中应用的可行性分析及其验证

从遥感测温的基本原理出发，结合发生在水面热力薄层内热结构变化的物理特征，分析了遥感技术用于监测水面薄层热结构垂直温度廊线与变化的可行性。据此，在气一水热力薄层的实验室模拟研究中得到了应用与验证，经实验证实这种新技术与常规手段结合可为水面热力边界层研究提供可靠的数据来源。由此认为，这一方法的研究将在微尺度海面过程、全球气候变化和水一气间能量通量研究中有着广阔的推广应用前景。     

基于多源遥感数据的区域景观格局尺度效应

无论在景观生态学还是在遥感领域,尺度问题都是非常重要的问题,目前已有的研究主要考虑景观的粒度效应,很少涉及遥感影像空间分辨率对景观格局的影响。在遥感和地理信息系统软件的支持下,利用多源遥感影像,结合研究区的特点进行了景观分类,并从不同遥感数据的空间分辨率角度进行空间粒度放大试验,探讨景观格局的尺度效应。研究结果表明：基于不同空间分辨率遥感影像的土地利用空间数据具有尺度效应,其所反映的区域土地利用景观格局在宏观上是一致的,但类型的边界、形状和数量均产生较大的差异;景观格局指数能反映不同遥感影像所记录的地表信息,从不同遥感数据源、不同空间分辨率的角度定量化判断尺度放大过程中区域土地利用景观特征信息的尺度效应。     

遥感影像中多个机密信息的授权使用技术

一般的图像域信息隐藏算法并不适用于遥感影像,将信息隐藏的涵义加以拓广,提出了遥感影像中多个机密信息的授权使用技术,即根据用户的不同权限对遥感影像中的多个机密信息进行不同程度的隐藏,并提出了适用于遥感影像的信息隐藏小波域算法,该算法是盲算法,且基于HVS(human visual system)特性,并自适应于遥感影像特征。能很好地保存机密地物的纹理与光谱特性,复原遥感影像逼真,对遥感影像的应用价值没有影响,且对影像添噪与JPEG有损压缩具有较强的鲁棒性。     

遥感波段与样本组合及贝叶斯网络结构变化分析

贝叶斯网络表达了输入数据与分类结果之间的依赖关系,网络结构则表达了节点之间的条件概率状态。遥感数据的贝叶斯网络结构训练涉及先验知识和样本数量两个方面,是贝叶斯网络结构分类的重要环节。该文以应用目标和遥感数据波段的物理意义为先验知识指导,进行了贝叶斯网络结构建立中的遥感数据波段数和样本数的优化组合实验,为贝叶斯网络在遥感数据分类方面提供了基础性实验结果。     

纹理合成技术在遥感影像缺失信息恢复中的应用

纹理合成技术是目前计算机图形图像领域研究的一个热点,特别是基于样本的纹理合成,可以根据用户给定的纹理样本,生成具有相同视觉效果的大面积纹理图像,在图像缺失信息修复、目标物去除等方面具有很大的应用价值。本文采用基于马尔可夫随机场原理的样本纹理合成方法,对遥感影像上可能出现的遮挡区域进行恢复弥补,并针对遥感影像的特点,引入相应的GIS辅助数据,提高算法处理的可靠性和视觉质量。通过实验表明,该方法取得了较好的恢复效果,在遥感应用中具有一定的实用价值。     

多源遥感影像数据的尺度整合方法

遥感影像数据越来越多源化,对不同尺度的遥感数据进行整合是遥感影像数据管理的基础性工作。本文提出了两种数据整合的方式:“紧”整合和“松”整合,实现了不同尺度数据的关联,可以为不同尺度的遥感数据的尺度整合、数据融合提供依据,也可为遥感建模提供数据支持,并以北京市区的遥感影像为例,为多源数据的尺度整合提供了范例。     

遥感影像融合及高保真算法比较分析研究

随着传感器性能的提高,现代遥感技术提供了各种光谱分辨率、空间分辨率的遥感数据,如何充分、有效的利用多源、多尺度遥感影像数据成为遥感应用技术的一个挑战。本文系统阐述了遥感影像融合的理论和方法,详细分析了像素级、特征级、决策级遥感影像融合的方法和优缺点,深入探讨了Gram-Schmidt和SFIM两种高保真的融合方法,给出了融合结果的评价体系,结果表明SFIM融合方法是最优方法。     

水质监测与评价中的遥感应用

不同含量和类别的水质参数的水体光谱特征不同,这使得遥感影像能用于水体水质的监测。本文简要介绍了遥感监测水质的原理,监测的几类水质参数,常用的方法和几种典型水质参数的光谱特征及其遥感研究方法和目前研究的进展情况,最后讨论了这一领域目前仍然存在的一些问题。     

高光谱数据特征选择与特征提取研究

高光谱遥感数据的最主要特点是: 传统图像维与光谱维信息融合为一体, 即“图谱合一”。针对高光谱数据波段多、数据量大、冗余度大等特点, 论述了特征选择和特征提取的若干算法, 分析了各自的优缺点。重点研究了导数光谱算法, 并针对二值编码的不足研究了其改进算法-- 四值编码算法。最后用编码技术和导数光谱技术提取了地物的光谱特征参数; 试验表明: 四值编码算法比二值编码算法效果更佳; 光谱导数阶数越高, 对地物特征的表达越有效。     

遥感数据异地归档方法研究与实现

遥感数据异地备份是在数据中心和备份端各自保存一份遥感数据,并提供数据恢复手段的容灾技术.遥感数据异地归档是遥感数据异地备份的基本组成部分,是实现遥感数据异地备份的关键.为实现遥感数据异地备份中异地归档功能,本文针对异地归档过程中的难点和问题,提出了遥感数据异地归档方法,并从技术角度出发提出解决方案.