地物光谱数值分析在彩红外图像解译中的应用

色调(颜色)是识别遥感图像上地物的直接解译标志之一,尤其当地物的几何信息丧失以后,色调就成为判断地物属性的关键。彩红外图像具有独特的成像机制和再现规律。实践证明,根据彩红外航片的成像机理和色度学的基本理论,使用地物     

南极长城站地区地物光谱特性分析

遥感技术应用于南极环境科学的调查与研究,不仅能促进对南极环境整体认识的深化,而且具有重大的经济效益和社会效益。目前在南极科学考察中遥感技术的应用尚处于初级阶段,但发展较快,并且在南极气象、冰雪、生物调     

一种基于光谱知识库的TM影像地物识别方法

地物的波谱特征是识别地物的主要标志之一,在实际应用中发现,由于遥感过程中存在着复杂的大气辐射影响,常常造成光谱知识库中的地物光谱曲线同由遥感图像上获得的光谱曲线不相匹配,进而引起地物识别误差。针对这一问题,从曲线形状分析入手,定义了曲线的形状因子,提出对形状因子构成的曲线进行匹配分析的算法。将该方法应用于TM影像的地物识别,由于形状因子曲线较好地反映了地物的特征信息,它能自动地挖掘遥感图像的细节信息,对地物有较高的识别精度,试验区内总体识别精度达到88.96%。     

纹理分析方法在TM图像信息提取中的应用

最大似然分类法是基于地物光谱信息的，因此无法正确区分光谱特征混淆的地物。本以北京丰台区为实验区，采用纹理分析方法对高分辨率图像的纹理信息进行分析，选取统计指标熵，通过确定熵的最佳阈值，进行边界匹配勾图像的分割，将光谱易混淆地物如菜地和耕地分割开来，并将此分割结果与TM图像分类结果进行叠合，得到最终的分类结果。实验结果表明：将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混合的地类，得到较好的分类结果。     

典型地物的光谱空间结构特征研究

地物光谱是遥感技术应用与研究的物理基础。本文提出将地物在光谱特征空间的几何点阵结构特征作为研究重点,着重分析植被、土壤、岩石的野外实测光谱数据的光谱空间结构特征,并对所测得地物的光谱数据进行光谱线性混合模拟,进而分析线性混合地物的光谱空间结构特征。对实测地物光谱数据空间结构特征的分析不仅可以指导遥感影像数据的分析与应用,而且也为遥感影像地物目标识别和矿化蚀变信息提取技术的研究提供更多的科学理论依据和新的研究思路。     

3D密集全卷积的高光谱地物分类算法研究

针对高光谱遥感图像训练样本较少、光谱维度较高、空间特征与频谱特征存在差异性而导致高光谱地物分类的特征提取不合理、分类精度不稳定和训练时间长等问题,提出了基于3D密集全卷积（3D-DSFCN）的高光谱图像（HSI）分类算法。算法通过密集模块中的3D卷积核分别提取光谱特征和空间特征,采用特征映射模块替换传统网络中的池化层和全连接层,最后通过softmax分类器进行分类。实验结果表明,基于3D-DSFCN的HSI分类方法提高了地物分类的准确率、增强了低频标签的分类稳定性。     

基于Landsat-TM图像自身的反射率反演方法

针对Landsat-TM图像,设计了一种简单的反射率反演方法。该方法的一个显著特点是不依赖于任何外部信息,运算速度快。大气路径辐射度的确定是本方法的关键,为此,对通常的暗目标法进行了改进。程序设计中采用了参数固化技术和半经验解析数值处理算法,避免了复杂的传输方程求解问题,并保证了反演结果的精确性。应用该方法,对1992年9月25日敦煌市西戈壁的一幅Landsat-5 TM图像进行了大气订正,并将反演结果与1994年6月和1996年9月在该地区的地面测量数据进行了比较。     

MODIS数据库在测量地物辐射亮度和反射率特性中的应用

以往用户利用MODIS数据研究最多的领域是区域以至全球尺度的环境变化，而利用MODIS数据来定量测量地物参数（如辐射亮度和反射率）的研究却很少，这主要是因为MODIS数据的空间分辨率低，容易造成像元不纯从而影响到数据的精度。但是由于MODIS数据作为目前光谱辐射精度最高的遥感数据源，对于探索遥感定标以及定量遥感具有重要意义。如果所研究地物面积匹配于MOIDS数据的空间分辨率时，那么MODIS无疑是最好的数据源之一。本文详细讨论了MODIS数据参数定标原理和在测量地物辐射亮度和反射率中的应用，并用Landsat-7数据作为参考，验证了MODIS用来测量地物参数的可行性。     

多门限二进制编码方法在TM 图像处理中的应用

不同类型的地物具有不同的反射光谱, 在多维光谱空间中构成不同的特征向量, 这便是遥感多光谱图像分析与识别的物理依据。传统方法中有基于单个像元波段亮度的、空间纹理的、变换空间的多光谱图像特征提取与分析方法, 但这些方法并没有直接描述地物的最本质特征-反射光谱曲线。从20 世纪80 年代开始, 当二进制编码的方法提出并在多光谱匹配识别中获得成功应用后,多光谱图像分析处理便可以在这种特征提取的基础上, 研究新的方法。提出一种基于多门限二进制编码的光谱形状描述方法, 这种方法的核心就是将多光谱的亮度范围细分成若干个灰度区间, 也称为多门限, 分别将各波段光谱亮度与多门限进行比较, 从而建立一列能够较详细描述光谱形状的二进制编码, 我们将这种新的特征描述方法应用于多光谱图像的分类、信息提取和变化检测。遥感图像处理实验的结果表明, 这种方法是有效的。     

利用TM图像进行干旱荒漠带牧区土地资源调查

选用TM卫片作为调查基础资料,结合地形图和局部地区大比例尺航片,完成了甘肃河西地域三个牧业县的土地利用现状调查,为遥感技术在干旱荒漠地带牧区进行土地资源调查找出了效果好、经济的方法。     

基于遥感图像的人造地物目标信息管理系统

将遥感技术与GIS技术相结合,建立一种用于人造地物目标管理的地理信息系统。该系统以遥感图像作为主要数据泊,以变化相对较缓慢的行政区划,水系分布,地形地势等GIS8矢量地图为基础底图,借助现有的GIS工具软件和关系型数据库管理系统,来统一管理地物目标的空间数据和属性数据。重点就地物目标拓扑构造和GIS矢量地图与遥感图像互操作问题进行了讨论。     

海面溢油的可见光波段地物光谱特征研究

通过对试验获得的原油、柴油和润滑油的可见光近红外波段地物光谱特征曲线进行处理、对 比、分析,揭示和总结了3种油随厚度变化的光谱特征、油水反差规律及吸收特征参数:3种油反射 总体趋势是柴油随厚度增加而增大,润滑油和原油随厚度增加而减小。柴油的反射率远高于海水, 润滑油在蓝绿光波段反射率高于海水,而原油与海水反差在蓝绿光波段最低等,可为识别油膜厚 度、区分油膜与海水和鉴别油种提供帮助,从而使通过卫星遥感手段实时监测海面溢油成为可能。     

以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘

高光谱信息挖掘技术是高光谱数据应用延拓与深入的重要环节,其核心在于光谱信息的挖掘,基于高光谱遥感信息的特点,探讨分析以地物识别与分类目标的高光谱数据挖掘技术,包括基于模式识别的高光说诺于光谱波形特征的挖掘技术,以及亚象元光谱挖掘。     

基于TM和LISS 3数据的地表反射率反演比较研究

为定量比较TM和LISS 3数据的反射率反演结果差异,以北京市2005年5月6日的TM数据和2005年5月2日的LISS 3数据为信息源分别进行了地表反射率反演,首先对图像进行了基于图像特征的大气校正,然后对地表反射率进行了反演,并对反演结果进行了比较。结果表明各波段的rmsd值分别为0.030、0.071、0.072和0.078。各个类别的rmsd值分别为0.008、0.087、0.066、0.079和0.056。     

基于多尺度空谱鉴别特征的高光谱图像分类

为了应对高光谱图像同质区域面积分布不均的问题,同时更充分地挖掘空间和光谱信息之间的内在联系,提出了一种基于多尺度空谱鉴别特征的高光谱图像分类方法。该算法首先对图像进行不同尺度的滤波操作,接着分别从得到的多幅图像中提取鉴别的空谱特征,并使用支持向量机(SVM)进行分类。最后,该算法采取“决策级融合”的策略,来综合不同滤波尺度图像的分类结果。在Indian Pines,Kennedy Space Center和University of Pavia数据集上的实验表明,该算法能够提取较为有效的空间信息,当随机选取10%的像素作为训练样本时,该算法的总体分类准确率均能达到96%以上,其分类精度和Kappa系数均优于其他分类算法。     

基于光谱特征的城市人工地物分级分类方法研究

１９９７年６月利用ＰＨＩ推帚式成像光谱仪在北京市沙河镇进行了飞行实验,其主要目的是成像光谱技术应用于城市用地和建筑和分类中关键技术研究。对所获取的１５个波段的可见光－近红外数据进行了分析与处理,试图通过对地面覆盖物质的光谱响应特征的分析来进行城市人工目标的识别与分类。由于城市地物的光谱特征异常复杂,难于应用一般的模式分类算法分离出所有类型,本文在对地面覆盖类型光谱响应分析的基础上,采用分层复合分类