乌苏里江水深遥感反演

文中在分析卫星遥感测深机理的基础上,利用SVCHR-1024高光谱成像仪确定了可见光反演水深的最佳波段,通过对HJ星CCD数据各波段反射率、波段比值组合对水体、水深的敏感性分析,建立了适合于乌苏里江的单波段对数水深反演模型,从而快速获取乌苏里江河道地形信息,并探测了河道深泓线,整体精度达到80%以上.遥感反演水深可快速探测河道深泓线的方法,为乌苏里江河势演变研究提供了新的思路.     

基于TM遥感图像的近海岸带水深反演研究

以江苏南通小洋口港外辐射沙脊群海域为研究区,在TM数据地表反射率反演的基础上,通过实测水深数据与TM4波段反射率、TM4/TM2波段反射率比值因子的相关研究,分别建立了线性、对数、指数和幂指数的水深反演模型,研究不同模型对该研究区0~5m、5~10m、10~15m不同水深的适用情况以及水深反演精度分析。研究结果表明:针对本研究区,以TM4/TM2波段反射率比值建立的线性水深反演模型的精度最好,并依据该模型对研究区进行遥感水深制图。     

基于"网格搜索+XGBoost"算法的浅海遥感水深反演

传统船载水深测量受船只吃水影响,难以在浅水区域开展,遥感水深反演作为传统方法的有益补充,其重要性日益凸显.以GF-1多光谱影像为数据源,以船载声呐实测水深点作为训练样本和检测样本,以相关系数、均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,首次将网格搜索+XGBoost模型应用于启东恒大威尼斯浅海区域水深反演.实验表明,网格搜索...     

基于模拟退火算法的植被参数遥感反演

提出了基于模拟退火( SA, Simulated Annealing ) 算法的植被参数( 叶面积指数和叶绿素含量) 反演方案。该方案以冠层反射率模型( SAIL, Scat tering by Arbit rarily Inclined Leav es) 作为正向模型, 分别以Bo ltzman 模拟退火( BSA , Bolt zman Simulated Annealing) 、快速模拟退火( FSA,Fast Simulated Annealing ) 、极快速模拟再退火( VFSA, Very Fast Simulated Anneal ing ) 算法为优化方法, 并采用模型输出的光谱反射率和观测的光谱反射率的残差平方和作为目标函数。模拟反演结果表明: ①模拟退火算法能够跳出局部最优, 得到全局最优解; ②极快速模拟再退火算法在时间效率和反演精度上都优于Bo ltzman 模拟退火和快速模拟退火;③ 在给定的光谱数据没有误差的情况下, 利用模拟退火算法反演SAIL 模型, 能够得到高精度的叶面积指数和叶绿素含量。     

渭河水质遥感反演的人工神经网络模型研究

以渭河陕西段水域为研究对象,在获取了实地监测数据和SPOT5遥感影像的基础上,对遥感数据进行预处理,建立了BP神经网络水质反演模型和RBF神经网络水质反演模型.并对水质参数CODcr、NH3-N、DO、CODmn进行反演.研究结果表明,利用神经网络模型反演水质参数是可行的,由于是非线性模型,其反演结果明显好于线性回归模型的结果.     

渭河水质遥感反演的人工神经网络模型研究

以渭河陕西段水域为研究对象,在获取了实地监测数据和SPOT5遥感影像的基础上,对遥感数据进行预处理,建立了BP神经网络水质反演模型和RBF神经网络水质反演模型。并对水质参数CODcr、NH3-N、DO、CODmn进行反演。研究结果表明,利用神经网络模型反演水质参数是可行的,由于是非线性模型,其反演结果明显好于线性回归模型的结果。     

扎龙湿地龙泡子水深的高光谱建模研究

以扎龙湿地龙泡子为研究区,用实测高光谱数据和同步测量的水深数据,建立湿地湖泊的水深反演模型。通过分析水体反射率的一阶微分与水深之间的相关性来选取水深反演因子,建立了水深反演单波段模型和多波段模型,以波长832.05、839.87、809.08和774.76 nm建立的多波段线性模型效果较好,相对误差为5.90%,均方根误差为10.869 cm。湿地内影响因素较复杂,要深入研究水中杂质和水体底质的光谱特征才能进一步提高反演模型精度。     

底质分类视角下的浅海水深遥感反演北大核心CSCD

针对水深的卫星遥感反演模型多在底质均一假设下进行,较少考虑底质类型的问题,提出了一种底质分类视角下的反演模型。以南安达曼群岛、波照间岛和久米岛作为研究区域,结合实验室测量的典型底质反射率光谱,在Landsat 8 OLI上使用多种分类方法提取研究区域底质类型信息,发现支持向量机法得到的底质分类精度最佳。基于底质分类结果,利用多种模型构建不同底质类型的水深反演模型,并进一步对比未区分底质类型的水深反演模型。研究结果表明,基于底质分类的多元线性回归模型效果最佳,平均绝对误差为1.03 m,均方根误差为1.39 m,证明了区分底质类型建模可以提升水深反演精度。     

二向反射遥感反演最优角度采样方法研究

地物具有二向反射特性,可由二向反射分布函数（Bi-directional Reflectance Distribution Function, BRDF）刻画,它是光学定量遥感反演的基础。BRDF的反演依赖于多角度观测,由于卫星、航空和地基观测的角度有限,如何设计可行的稀疏角度采样,对实现BRDF的高质量反演至关重要。研究引入角度信息量,基于模型模拟和传感器观测的多角度数据,通过计算不同角度组合用于核驱动模型BRDF反演的角度信息量与反演误差,探究了角度信息量与反演误差之间的关系,确定了BRDF反演的最优观测平面和角度数目,进而得到不同太阳天顶角对应的优选角度组合。验证结果表明：优选出的角度组合在大多数地表上可实现高质量的BRDF反演。研究成果可为多角度观测实验、多角度卫星载荷设计以及地表二向反射反演提供重要参考。     

基于ROI的压缩域多谱段遥感图像的检索

根据JPEG2000对感兴趣区域优先编码,以及感兴趣区域的形状可随意选取的特点,提出了一种在JPEG2000压缩码流不完全解码的情况下,实现多谱段遥感图像感兴趣目标的检索方法,该方法利用了遥感图像的性质,根据例子图像的谱特征对感兴趣区域的内容进行分析,并设计了一套相似性度量的方法。实验结果表明,此方法有较理想的图像检索效果和很高的检索效率,解决了应用上对实时性的高要求与遥感图像库数据海量性之间的矛盾。     

海岸带滩涂资源遥感应用研究进展

海岸带滩涂环境复杂多变,进入性、通达性差。遥感技术因宏观、快速、综合、高频、动态和经济等突出优势,在海岸带滩涂资源动态监测中应用前景广阔。回顾了近年来国内外遥感技术在海岸带滩涂应用中的研究进展,主要包括海岸线提取、潮滩冲淤分析、近岸水深调查、悬浮泥沙反演以及潮滩环境监测等领域。详细论述了航空遥感、卫星光学遥感、微波以及激光等遥感技术在这些领域应用中的技术原理与方法,对近年来最新应用成果以及存在的主要问题进行了分析。指出要进一步提升遥感技术在海岸带滩涂研究领域的应用能力,需要加强开展多源数据的融合、高光谱数据的信息挖掘、微波与激光雷达数据处理等方面的研究。     

基于GIS语义的遥感图像检索

语义图像检索为填补图像低层视觉特征和用户高层语义之间的鸿沟而产生,图像语义描述和提取是其关键。提出了一种基于G IS语义的遥感图像检索(G IS sem antics-based remote sensing im age retrieval,简称G ISSB IR)方法,主要涉及空间对象的语义表达和语义匹配两方面内容。利用面向对象G IS语义模型和概念语义网络共同表达空间对象的语义,设计了语义调解器处理用户与系统之间的语义不一致。通过对G IS原子查询结果进行布尔运算得到矢量查询结果,在此基础上得到与G IS数据具有统一坐标框架的遥感图像检索结果。实验结果表明G ISSB IR方法是有效的。     

分布式海量遥感影像编目检索机制

为了高效地组织、检索分布式海量遥感数据,研究FGDC制定的遥感元数据标准草案,提出一种具有良好可扩展性的遥感编目数据模型。基于该编目数据模型,提出一种基于编目数据的分布式影像检索算法,设计并实现一个遥感数据编目检索系统,实验结果表明,该系统是有效的。     

面向定量遥感研究的遥感模型集成平台设计与实现

介绍了遥感模型集成平台的设计思路,关键技术的实现方法。对定量遥感研究中使用的遥感模型进行集成,使用统一的框架将模型封装并发布,通过集成平台来实现多个模型的统一调用,借助集成平台内置的二次开发语言来实现模型变量的赋值,循环,判断等逻辑操作,将多个模型之间的输入输出自动关联,实现单一模型无法实现的复杂模拟,以辅助开展定量遥感研究工作。最后,在设计开发的集成平台上,开展了一组模拟实验以验证集成平台的正确性。     

基于人工免疫系统的遥感图像检索

为了提高遥感图像检索的有效性和准确性,提出了一种基于人工免疫系统的遥感图像检索算法。该算法根据相关反馈技术及免疫机理,利用克隆选择算法对用户反馈的图像特征进行泛化学习,从而提高了系统对用户语义的理解能力。实验结果表明,该算法不仅能有效理解用户的反馈信息,而且能提高检索的准确性。     

基于COM技术的遥感参数反演系统设计与实现

遥感参数反演是遥感研究和应用的前沿领域,但目前尚缺乏软件系统支持。论文在对遥感参数反演系统需求分析的基础上,把组件化程序设计方法引入到系统的设计中。在COM技术下,开发出遥感参数反演系统。该系统具有良好的扩充性,能很好地满足遥感参数反演工作的需求。     

Research Review of Remote Sensing for Atmospheric Aerosol Retrieval

Air aerosol pollution has become increasingly serious and become the focus of atmospheric research with the development of urban industrialization.Remote sensing technology is widely used in atmospheric research as a means of scientific,rapid and large-scale monitoring.The main content of remote sensing for atmospheric aerosol retrieval including Aerosol Optical Depth (AOD) of aerosol,aerosol concentration aerosol particle size distribution and air pollution are analyzed based on the atmospheric radiation transmission theory.Main progress around of the world in areas of atmospheric aerosol research by remote sensing techniques are introduced,especially the advantages and disadvantages of the different aerosol retrieval algorithms.At last,some existing problems and the trend of remote sensing for atmospheric aerosol retrieval are discussed.     

基于光谱指数的植被含水率遥感反演模型研究——以岷江上游毛尔盖地区为例

利用研究区植被样本实测含水率和实测光谱数据,基于植被光谱指数法,建立植被含水率与植被光谱指数之间的数学模型,同时利用该模型对研究区的遥感数据进行分析,反演植被含水率。结果证明:简单比值光谱指数与植被含水率有较好的相关性,线性模型更适合该研究区的植被含水率反演。1999年和2007年两年的植被含水率反演结果显示:9年间植被含水率提高,含水率高的面积增大。