不断发展的ERDAS IMAGINE(一)──遥感领域专业分析软件的排头兵

１ＥＲＤＡＳ公司及产品ＥＲＤＡＳＩＭＡＧＩＮＥ是美国ＥＲＤＡＳ公司开发的遥感图像处理系统,它以其先进的图像处理技术,友好、灵活的用户界面和操作方式,面向广阔应用领域的产品模块,服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的ＲＳ／ＧＩＳ（遥感图像处理和地理...     

一种多光谱和SAR遥感图象的配准方法

针对现有配准方法在用于多光谱图象与ＳＡＲ遥感图象配准时,存在受ＳＡＲ图象斑纹噪声影响大,手工选取配准控制点（ＲＣＰ）精度低,利用图象景物特征配准时获取区域和边沿困难等缺点,以Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ图象与ＪＥＲＳ－１ ＳＡＲ图象配准为例,提出了一种利用分类图象形成的二值图象相关寻求配准控制点,并应用表面样条插值以提高ＲＣＰ精度的多光谱与ＳＡＲ感图象配准方法。由于在ＳＡＲ图象分类中利用了斑纹噪声的纹理特     

遥感图象分类的统计融合方法及性能分析

基于数据层的统计数据融合方法,以提高遥感图象的分类性能为目的,实现了一种新的可调参数的图象分类方法。用这种方法对ＴＭ图象和ＳＡＲ图象进行了一系列的实验,并对实验的结果进行了分析,从而得出关于数据层统计信息融合方法的有益的结论。     

基于特征的遥感影像数据融合方法

基于小波的多分辩率分析理论提出了一种新的遥感数据融合它利用区域方差最大和一致性准则对不同尺度下的子带数据进行融合，采用加权运算对相应带数据进行复合。文中给出了黑白航空影像与ＴＭ影像，ＳＡＲ影像的融合结果。     

利用卫星SAR监测海上航行船舶

星载合成孔径雷达能够得到高分辨率的遥感图像。船舶目标以及船舶航迹在一些卫星ＳＡＲ海洋图像中清晰可见。文中就利用卫星ＳＡＲ对船舶目标和船舶航迹的监测问题进行了论述。首先简要介绍了船舶目标及其航迹的ＳＡＲ成像原理,然后对不同成像条件得到的航迹图像进行了分类,最后分析了船舶目标的检测、船舶航迹特征的检测以及船舶的相应参数的估计问题。通过对上述问题的讨论,认为利用卫星ＳＡＲ监测海上航行的船舶是可行的,而且是一项很有意义的工作。     

ERDAS IMAGINE─遥感业界的先驱

ＥＲＤＡＳＩＭＡＧＩＮＥ─遥感业界的先驱戎兵，王彻（富融科技有限公司）１９７８年在美国佐治亚州的亚特兰大市创办的ＥＲ－ＤＡＳ公司，如今已成为全球最大的专业遥感图像处理软件公司。近２０年来，ＥＲＤＡＳ公司一直致力于遥感图像处理系统技术的开发应用和服务，...     

ERS－1SAR图像森林类型分类专家系统研制探讨

通过ＥＲＳ－１ＳＡＲ图像森林类型分类专家系统雏形的研制过程，探讨了建立该系统的方法以及进一步提高ＳＡＲ图像森林类型分类精度的有效途径。给出了系统的概述，对初步运行结果进行了分析，提出了今后的研究方向和研制方法。     

求多总线系统容错度的多项式时间算法

求多总线系统容错度的多项式时间算法陈四清，周六丁（重庆大学计算机科学系重庆６３００４４）ＰＯＬＹＮＯＭＩＡＬ－ＴＩＭＥＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳＦＯＲＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＮＧＴＨＥＦＡＵＬＴ－ＴＯＬＥＲＡＮＣＥＤＥＧＲＥＥＯＦＭＵＬＴＩＢＵＳＳＹＳＴＥＭ...     

沉积岩石信息的热红外多光谱遥感探测及有效性评价

在对热红外多光谱（ＴＩＭＳ）遥感的探测机理及其图像专题信息提取方法的综合分析基础上，以不同沉积岩石的化学成分，矿物组成，结构，反射和发射光谱特征的实验室分析温度测试结果为依据，对不同沉积岩石的热红外多光谱遥感成像机制进行了探讨，并对比分析了不同沉积岩石ＴＩＭＳ图像和ＴＭ图像的识别效果。     

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%)。     

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。     

影像融合在三维地形仿真中的应用

在同一地区，不同时期、不同传感器平台的遥感影像数据具有不同的空间分辩率、波谱分辩率和时相分辨率，如果能将它们各自的优势综合起来，可经弥补单一影像上信息的足，扩大各自信息的应用范围。首先将同一地区的TM影像与IKONOS影像进行精确配准后，使用基于HIS变换的融合方法，将两种影像进行融合，融合结果在保持TM影像丰富光谱信息的基础上，引入了IKONOS影像的几何特征，从面弥补了TM影像分辩率低和IKONOS影像光谱信息缺乏的缺点，并生成具有1m分辩率的彩色影像；最后将融合结果与相应地区的DEM数据进行复合，生成了具有高度真实感的三维影像图。     

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。     

异源、同源传感器影像融合的比较研究

遥感影像的融合是遥感界的一个研究热点。根据数据源的不同,影像融合可分为异源传感器影像融合和同源传感器影像融合。以TM与SPOT作为异源影像融合的例子,以IKONOS的MS与Pan作为同源影像融合的例子,用5种算法对两种融合类型进行实验与比较。结果表明,同源传感器影像的融合效果好于异源传感器影像的融合效果;不同的融合算法在异源和同源传感器影像融合中的表现不尽相同。SVR变换可同时应用于异源及同源传感器影像的融合,且在提高影像空间分辨率、信息量和清晰度的同时能很好地保持原始多光谱影像的光谱特征。SFIM虽然也可以在两种数据源的融合实验中获得较好的融合效果,但其高频信息融入度最差。MB虽然提高了融合影像的高频信息融入程度,但光谱保真度、信息量和清晰度却不理想。Ehlers适用于异源传感器影像间的融合,而WT则适用于同源传感器影像的融合。     

一种安全的多帧遥感图像的外包融合去噪方案

遥感图像去噪是图像处理领域的热门研究课题.伴随着采集设备改进和技术提升, 同一场景下的多帧图像的融合去噪已经成为可能.然而海量遥感图像去噪在单机上暴露出处理速度慢、并发性差等问题,利用云计算平台进行海量数据的存储和处理是大势所趋.为保护外包计算的遥感图像的安全性,提出了一种针对多帧遥感图像的安全外包融合去噪方案.方案利用Paillier加密算法的密文加法同态性和Johnson-Lindenstrauss转换近似保留欧氏距离的特性,对平均图像进行基于动态滤波参数的融合去噪.选用从多幅Landsat 8遥感图像中截取多个512×512像素的图像作为实验对象,搭建了Spark单机环境来模拟云环境.实验数据表明:提出的外包方案可以有效地保证遥感图像的安全性;同时,融合去噪方案的效果明显优于已有的密文去噪方案和单帧密文去噪方案,且对不同图像、不同大小的噪声均有很好的去噪效果.     

多源遥感图像融合效果评价方法研究

在多源遥感图像融合中,针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果,即可以得到不同的融合图像。如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。该文系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标,在对已有的评价指标进行了总结和分析的同时,还提出了一些新的评价指标,并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行了分类。最后通过实验进行了验证。     

遥感图像融合评价方法研究

如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。在遥感图像的融合研究中,对同一对象,不同的融合方法可以得到不同的融合效果,即可以得到不同的融合图像。系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标,在对已有的评价指标进行总结和分析时,还提出一些新的评价指标,并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行分类。     

基于遥感分类图的机助制图研究

实现遥感信息机助制图是加速遥感应用的重要技术手段。以ＴＭ图像的初级分类图为依据，根据分类图像的特点，结合专题地图的制图原则，介绍了用分层滤波法进行图像的综合取舍，并与ＧＩＳ相结合，实现快速自动成图的过程和方法。对于提高图像专题分析的技术水平，快速及时地提供资料，以及促进遥感与地理信息系统的结合进行了探索。     

遥感图像时空融合综述

高时空分辨率的遥感图像大数据在遥感领域发挥着重要作用.然而,由于技术上和预算上的限制等原因,目前单一的卫星传感器无法获取同时具有高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像.因此遥感图像时空融合技术被认为是解决时间分辨率和空间分辨率折衷问题的有效途径之一.随着深度学习在各领域的广泛应用,深度学习技术已经被证实是解决图像问题非常...