一种基于LDA的高分辨率遥感影像检索方法

传统遥感影像检索存在时间和人工成本高、内容信息描述太粗略等问题,更未充分考虑语义信息,难以应对高分辨率遥感影像的海量地物类型及其复杂关系。借鉴信息检索的思想,引入计算机视觉领域的视觉特征和自然语言处理领域的概率主题模型,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的高分辨率遥感影像检索方法。通过一组多主题个数的高分辨率遥感影像检索实验证明,该方法在主题个数较少时,能达到较好的检索效果,较高的查准率,而且在主题个数继续增加时,能使查准率保持在0.9左右。     

基于MapReduce的高分辨率遥感影像特征提取方法

遥感影像的数量和数据量正在呈几何级数增长,传统遥感影像处理方法已经无法应对这一海量问题。利用新兴的高性能计算集群的超强计算、存储及吞吐能力处理海量高分辨率遥感影像是一种新的思路。在基于云计算的高分辨率遥感影像处理的研究框架下,介绍一种MapReduce遥感影像特征提取方法,实现海量高分辨率遥感影像的海量底层视觉特征的提取。通过在16个节点的Hadoop集群上进行数据量扩展和处理能力扩展实验,证明了基于MapReduce的高分辨率遥感影像底层视觉特征的高效检测与描述方法的高效率及可扩展性。     

基于深度神经网络的河流遥感图像分割方法研究

为解决河流遥感图像分割效果较差且交并比较低的问题,提出了基于深度神经网络的河流遥感图像分割方法。通过对高空间分辨率的河流遥感图像数据集的分析,预处理河流遥感图像,解决数据集中存在的弱标签问题;采用卷积编码-解码网络构建深度神经网络的特征提取模型,并运用KNN算法实现河流遥感图像的高精度分割;最后以重庆市嘉陵江2022年河流遥感图像为例进行验证。实验结果表明：所提方法能够保留分割后的图像细节特征,且图像分割交并比较高,为0.94。所提方法能够对河流遥感图像进行高精度分割,可为水资源管理和环境保护等方面提供技术支持。     

基于遥感图像的黄河口近年演变特征分析

选取1996年、2000年每年一期和2006年～2009年每年两期(汛期和非汛期)黄河口卫星图像,通过分类处理提取海岸线,求得研究区内陆地面积,对比各时段黄河口地区变化;并选取1996年～2009年利津水文站水沙资料进行分析,与岸线、面积变化进行对比。得出黄河口地区受到水沙条件变化影响较大,1996年～2000年,受黄河断流影响,滩区面积减小;小浪底水库投运后,调水调沙效果显著,2000年～2006年滩区面积明显增加,但总面积仍然小于1996年;2007年以后由于水沙量减少,面积有所减小。黄河口地区近年来呈侵蚀态势,今后对黄河口陆地蚀退的改善和治理仍需重视。     

融合光谱和几何特征的高分辨率遥感变化检测研究

针对高分辨率遥感影像城市区域地类复杂的特点,提出了一种融合光谱和几何特征的多时相高分辨率遥感变化检测方法。在获取光谱和几何差异影像的基础上,采用模糊分类的方法,进行变化类和非变化类区分,建立各类的隶属度图像。采取基于模糊集理论的融合算法,对各种检测方法获取的隶属度图像进行有效融合,以减小部分区域的模糊度,提高变化类和非变化类的检测精度。采用城区多时相高分辨率影像为实验数据,进行各种变化检测方法的对比与分析,实验结果表明,融合光谱和几何特征的方法所获取的检测结果与光谱、几何差异影像法相比,具有检测精度高、漏检率低的特点。     

基于遥感图像的河流提取方法及应用研究

通过融合监督分类和非监督分类方法,提出了基于彩色遥感图像的河流提取算法。在监督分类方法中,采用局部傅里叶变换来捕捉图像的不同颜色和纹理特征,用从样本中提取出来的LFT特征集对大间隔最近邻分类器进行训练,把图像分为河流和背景两部分;在非监督分类方法中,采用基于颜色的k-均值分类分割方法,从背景中分离出河流。对两种方法的输出结果进行融合,即可得到最终的河流提取结果。实例表明:该方法能够准确地从彩色遥感图像中进行河流提取。     

高分辨率遥感影像在水系分类中的应用

高分辨率遥感影像中水系的有效提取,对于实现快速、高效、范围广的整体水系监测是必不可少的。针对山西浑源县的遥感影像,选择最合适的分割尺度和最佳的光谱因子与形状因子(紧致度和光滑性)利用易康软件进行了多尺度分割和面向对象的分类,选取对象的光谱属性信息中的Brightness和对象的几何特征中的length/width两个特征,分别采用最邻近分类法和隶属度函数法进行分类,将遥感影像分为水系和其他地类两种情形。结果表明,面向对象的分类结果要比单纯依靠光谱信息的基于像素的分类方法的结果好,形成的分类结果图更符合人的思维方式。与第二次全国土地调查成果图对比结果和本次分类结果得出的最佳分类结果概率,均表明了最邻近分类法在水系分类中更能准确的进行分类。     

影像配准误差对高分辨率遥感影像变化检测精度影响的研究

以多时相遥感影像几何配准模型为理论基础,研究相对配准误差对高分辨率遥感影像变化检测精度的影响.首先,分析了配准误差和影像波段、地类复杂度之间的关系;其次,研究了相同配准误差条件下,每个不同波段的敏感程度以及不同地类复杂度区域的差异性.实验选取地类复杂度不同的QuickBird真彩色影像区域为实验数据,结果表明配准误差对...     

基于遥感图像的数字流域模型参数提取

针对遥感影像中广泛应用的TIFF文件格式，文中提出了一种读取图像中任意多边形区域（数字流域模型中基本计算单元）灰度信息的方法，将灰度信息转换为水文参数信息，统计得出代表整个多边形的参数信息，写入数据库供模型调用，实现了遥感数据源与数字流域模型的无缝集成。     

基于遥感图像的山地冰川识别方法对比

研究识别山地冰川面积对预测全球气候变化和洪水灾害具有重要意义。在总结国内外山地冰川识别方法的基础上,以各拉丹冬冰川及其周围冰川群作为研究对象,基于有关遥感数据对比分析了目前计算冰川面积的9种主要方法,包括比值法、雪盖指数法(NDSI)、非监督分类方法、监督分类方法、面向对象分类方法和神经网络分类方法,并基于混淆矩阵对这些分类方法进行了精度评价。结果表明:神经网络分类方法的总体分类精度为99.372%,比值法和NDSI的总体分类精度分别为99.370%和99.359%,最大似然分类方法、SVM分类方法和面向对象分类方法的总体分类精度均高于98%,最小距离分类方法的漏分率最高为34.51%,非监督分类方法的漏分率和错分率分别为11.07%和11.31%。试验结果表明:神经网络分类方法的整体冰川提取效果好,可以区分水体、积雪和冰;比值法和NDSI识别裸冰效果好,但无法区分水体和冰。最大似然分类方法、SVM和面向对象分类方法的整体冰川提取效果较好;最小距离分类方法容易将部分冰川区域漏分为非冰川区域;非监督分类方法容易错分冰川区和非冰川区。     

基于小波变换的多传感器遥感影像融合

遥感信息融合是遥感数据处理的重要研究内容之一。在给出小波分解基本模型的基础上,采用IHS融合法、小波变换法对SPOT全色卫星影像数据和LandsatTM多光谱数据进行了融合处理,同时对实验结果进行了分析和讨论。     

基于多进制小波变换的多源遥感影像融合及其评价

在给出小波分解基本模型的基础上,采用二进制小波变换法、多进制小波变换法对SPOT全色卫星影像数据和LandsatTM多光谱数据进行了融合处理,同时对实验结果进行了分析和讨论。理论和实验表明,基于多进制小波的遥感影像数据融合具有较好的效果,并可用于广泛的研究领域。     

基于遥感的区域蒸散发研究

蒸散发是极其重要的水循环要素过程,影响着地表降水和辐射能的重新分配。遥感作为一种高效的空间信息获取和处理技术,把蒸散发的研究带到了一个新的局面。综述了遥感监测蒸散发的现状,介绍了遥感研究蒸散发的理论基础及常用的几种模型,指出了存在的问题并对未来发展进行了预测。     

水利遥感数据共享平台的高性能运行机制研究

随着遥感技术在水利应用上的逐步推进,海量多源遥感数据的低处理效率和共享程度成为该技术应用瓶颈。借鉴国内外现有技术经验,结合水利信息聚合应用特点,分析了解决该问题的空间数据密集和并行计算、快速检索与传输等几个关键支撑技术。通过对现有系统集成和应用模式的剖析,在理论上提出该运行框架的初步设计,为水利遥感数据中心的建设提供参考和建议。     

基于3S技术湿地遥感信息分类方法的研究

阐述了RS、GIS、GPS分别在临川市湿地遥感信息分类过程中的应用。着重介绍了在进行遥感影像处理过程中所用到遥感影像辐射增强、计算机分类等的处理技术。在给出分类结果的同时,对湿地遥感信息分类的精度及实用性进行了评价。     

高分辨率遥感影像梯田快速提取方法研究进展

通过对常用高分辨率影像的参数、软件及特征指标等进行系统总结和整理,分析了梯田信息提取技术的特点和难点,并将目视解译法、基于象元提取法和面向对象提取法提取梯田信息的效率、精度、优缺点进行了比较。面向对象法提取效率和精度都较高,因此是目前高分辨率影像分类提取的发展趋势。     

基于遥感技术的广州市水库库区桉树林覆盖变化情况研究

以广州市白洞水库和吊钟水库作为实验样区,研究广州"禁桉令"颁布前后,水库库区桉树林覆盖变化情况。实验基于高分辨率遥感影像和遥感目视解译技术开展,研究结果表明,2007年到2013年库区整体的人工桉树林种植区面积呈现先减少后增加的趋势,桉树轮伐区大部分都被再次种植上人工桉树林。当研究区的采伐迹地不再种植桉树时,大都变化为无人维护的疏林地区,这类地表覆盖类型的植被覆盖度小于桉树林种植区,不具备良好的水土保持能力。     

遥感变化检测技术发展综述

随着系列卫星运行服务,各种影像数据不断积累,运用遥感变化检测技术进行区分地表各要素的变化是目前遥感技术应用的重要领域,是当前遥感数据处理技术的主要发展方向。从三方面介绍遥感变化检测技术与方法：①介绍国内外变化检测技术发展状况;②介绍遥感变化检测的工作流程,并着重介绍几种变化检测方法,并对各种方法作出评述;③介绍遥感变化检测平台的研制。