小波在遥感图像分析中的应用与发展

介绍了小波变换在影像压缩、多源遥感影像融合、影像去噪、影像边缘检测与纹理信息提取等方面的应用特点与效果,并对小波在遥感影像分析中的应用趋势,以及一些尚待解决和进一步研究的问题进行了探讨。     

穷举法在高光谱遥感图像地物识别中的应用

为了避免地物识别与分类中,由于不同阀值所引起的不同结果的情况,提出了一种基于穷举法的高光谱遥感图像地物识别方法。从所有与研究区有关的可能参考光谱中,使用夹角余弦或相关系数的最大值,识别出图像上每个像元的最佳匹配地物,绘成彩色的识别结果图及能表达匹配程度的灰度图。在云南省中甸普朗地区高光谱遥感图像的应用表明,该方法有较高的准确性,识别中包络线消除法归一化处理方法能减弱一些野外环境因素的影响。突出微弱地物的光谱吸收特征,对提高识别结果精度起着关键作用。同时得到了与研究区高光谱影像上像元相关性程度的地物类顺序,便于研究各类地物存在的可能性。     

铁帽的遥感影像信息提取及其在遥感找矿中的意义

本文就铁帽这一重要找矿标志所包含的矿化信息在遥感影像上的反进行了研究,通过对其地质特征及波谱特征的综合分析,进而选择合理的影像信息提取方法,以铁帽展布形态、空间展布特征,以达到指导找矿之目的。     

遥感影像信息提取技术的研究与实现

随着遥感技术的发展和遥感应用的深入,遥感影像信息提取方法的研究成为关注的焦点.一般来说遥感影像信息提取包括分类、识别和特征提取.文中主要研究利用MATLAB实现影像中的光谱特征和纹理特征的提取和分类,并结合ERDAS软件对影像进行预处理和分类后处理以及精度评定,最终从精度评定结果来看,两种特征分类的总体精度较高,另外,图像的结构信息有助于提高遥感影像信息提取的精度.     

遥感影像数据监控系统在遥感产品生产中的应用

针对遥感产品生产系统中遥感影像数据入库后动态变化的监控问题,提出一种数据监控设计方案.该方案能够确保系统实时掌握库中遥感影像数据的动态信息,为遥感产品生产提供原始数据,实现对遥感影像数据的加工处理,保证了遥感影像产品的有效性.     

一种新的高光谱遥感图像纹理特征提取方法研究

提出了一种新的基于自相关的高光谱遥感图像纹理特征提取算法,该算法通过引入核函数技术,将单波段纹理窗口的空间自相关函数,扩展到多波段遥感图像的纹理描述.然后对特征矢量进行无监督C均值聚类实验和有监督RBF神经网络分类实验,在分类实验中确定了最佳窗口尺寸.实验结果表明,该文提出的自相关特征可以有效地描述高光谱遥感图像的纹理.     

基于内容的遥感影像检索若干问题的研究

为了从海量遥感影像库中提取需要的图象，必须应用影像本身具有的特征实施基于内容的遥感影像检索．在分析基于内容的遥感影像检索系统的框架体系、处理流程的基础上，探讨了遥感影像检索中可使用的影像特征，除与常规图象类似的颜色、形状、纹理等特征外，更应该强调体现遥感影像特点的光谱特征、空间特征、影像元数据和规则与知识等．探讨了光谱特征和光谱相似性度量、空间关系和空间谓词、元数据的应用．最后给出了一个原型系统的实例．     

遥感图像在地质灾害调查中的应用

地质灾害是目前威胁经济建设和人类生存环境，并造成巨大损失的一种重大自然灾害．＿本文讨论地震、滑坡、崩塌和泥石流等地质灾害调查中的遥感地质应用．＿遥感技术是地质灾害用调查、监测和预测的有效手段，近年来已为世界各国所重视．＿利用包括遥感技术在内的各种先进科学技术对地质灾害进行调查、监测和预测已成为全人类共同的任务．     

稀疏表达模型在高光谱遥感影像目标探测中的应用

为了更好地利用高光谱影像的空间和光谱信息,提出了一种基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测方法.首先通过对影像训练样本进行训练提取过完备字典,利用稀疏表达模型对遥感影像稀疏表达既达到降维的目的,又可以表示出遥感影像的主要信息;然后利用传统的目标探测器结合目标已知光谱信息对高光谱遥感影像进行目标探测,即基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测(SRM-TD).3种影像数据的实验结果表明:在确定的迭代次数下,通过设置稀疏度L可以得到最优的探测结果.提出的探测方法在参数设置、选择和运行结果上优于传统的高光谱遥感影像目标探测方法.     

P-树在遥感图像数据中的应用

结合遥感数据的特点,利用P-树数据结构实现遥感图像数据的存储和运算,对关联数据库和事务数据库的挖掘算法进行适当修正,通过把对数据库的运算转换成对P-树的运算,使之适用于遥感图像的数据挖掘,提高数据挖掘的速度。     

高噪声遥感图像稀疏去噪重建

高噪声遥感图像去噪一直是遥感领域研究的一个重要难题,为进一步提高高噪声遥感图像的重建质量,在经典的压缩感知迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种改进迭代小波阈值算法.首先,提出一种自适应小波滤波算子在图像稀疏变换过程中对获取的遥感图像小波系数进行筛选,去除图像中的部分噪声信息;其次,使用提出的下降BayesShrink阈值在每次迭代过程中对获取的小波系数进行二次筛选过程;最后,使用改进的块稀疏全变差方法对获得的重建图像进行调整以进一步提高重建遥感图像的质量.试验结果表明,该算法的去噪重建性能优于经典的压缩感知迭代小波阈值算法,可以从高噪声图像中重建一幅高质量的遥感图像,验证了该算法的有效性.此外,该算法能够有效地保护遥感图像的边缘和纹理等重要特征信息.在低压缩采样比情况下,该算法也能够获得相对较高的峰值信噪比和视觉质量.在卫星地面接收站,该算法可直接使用获取的少量含噪遥感图像数据重建一幅清晰的遥感图像.     

超谱遥感图像的模糊最大似然分类研究

分类识别是超谱遥感图像的重要研究领域.由于超谱图像空间分辨率低,像元混合的概率大,因此采用单纯的聚类或者监督分类都不能取得好的效果.为了提高超谱图像分类的精度,提出了模糊最大似然分类算法.先用模糊C-均值法对图像进行聚类,再在聚类结果的基础上,参考真实地物图,选择训练样本,用最大似然法进行最终的分类.实验结果表明,提出的算法由于在聚类的基础上选择监督分类的样本,因而获得了关于图像的更准确的信息,最终分类结果比模糊C均值聚类高出34.38%,比最大似然分类高出10.46%.     

基于图像混合特征的城市绿地遥感图像配准

为了解决同一场景城市绿地遥感图像因视角变化等原因不在同一坐标系,以致于不能对其进行变化检测的问题,提出一种基于图像混合特征的遥感图像配准方法. 1）提取SIFT特征点:从待配准图像和参考图像提取足够的SIFT特征点;2）基于混合特征的SIFT特征点配准：首先在特征点集Y和X之间进行对应关系评估,然后利用对应关系建立空间映射函数不断更新形变后源点集的位置;3）图像配准：基于源点集和形变后的源点集来构造一个映射函数,从而对图像进行配准. 在与当前流行的4种算法（SIFT、CPD、RSOC、GLMDTPS）的对比实验中,提出的算法均给出了精确的配准结果,在大部分实验中其性能超过了其他算法.     

基于提升格式的高光谱遥感图像压缩算法

高光谱遥感的特点是谱分辨力的提高,但其高数据维给图像进一步处理带来了困难,因此有必要对其进行有效压缩处理.该文以提升格式为基础对高光谱图像压缩算法进行了研究,充分考虑了高光谱图像的空间相关性和谱间相关性,采用自适应波段选择的谱间压缩方法,通过自适应选择信息量大并且与其他波段相关性小的波段来降低高光谱数据量,然后采用梅花形网格分解方法构造出第二代小波变换,从而对二维图像进行空间压缩,可实现提升格式的分解和完全重构.实验结果表明,谱间压缩能够保留信息丰富的波段,同时计算复杂度大大降低,以提升格式为基础的第二代小波变换比第一代小波变换取得更好的空间压缩效果.     

一种快速有效的遥感图像场景分类特征

针对在遥感大数据中如何进行快速有效的场景分类,提出一种图像特征的构建方法.基于非监督学习进行快速二值编码,首先对图像局部训练样本利用非监督学习获取相应滤波器组,然后再使用二值化哈希编码方法对场景单元特征图进行量化,最后统计得到场景全局特征.实验结果表明,该特征描述结合了滤波器组和二进制特征描述子的优点,在保证较高分类精度的前提下,能够大幅度提升计算效率,具有较好的鲁棒性.     

基于改进2DCNN的高光谱遥感图像处理研究

针对传统遥感图像处理中的时间成本和人工成本高、效率低等问题,以提高遥感高光谱图像分类中的处理速度、精度,降低参数量为目标,提出改进的2DCNN模型En-De-2CP-2DCNN.首先,使用1DCNN、2DCNN与3DCNN在Pavia University HSI数据集上分别进行分类实验,对比分析各自优缺点.其次,在保持较快的处理速度和不增加模型参数量的前提下,选择2DCNN为基础模型,参考SegNet的Encoder-Decoder结构,融入双卷积池化思想进行基础模型改进,同时优化学习策略.结果表明:En-De-2CP-2DCNN模型F1为99.96％,达到3DCNN的同等水平(99.36％),较改进前(97.28％)提高2.68个百分点;处理速度(5 s／epoch)和1DCNN位于同一量级,快于3DCNN(96 s／epoch);参数量(2.01 MB)较改进前降低了1.54 MB,虽高于3DCNN(316 KB),但远低于1DCNN(19.21 MB).En-De-2CP-2DCNN模型在处理速度和参数量方面的改进,有利于进一步实现移动端的轻量化部署.     

基于小波变换的遥感图像增强方法

为了有效地提高遥感图像的整体对比度,提出一种基于小波变换的图像增强方法来增强遥感图像。在小波域中通过对主要亮度层的图像进行分解,得到低亮度层、中亮度层、高亮度层,对三个亮度层分别进行对比度加强,将加强后的亮度层通过逆离散小波变换得到增强图像。实验结果表明,新方法提高了遥感图像的整体对比度,使图像的局部细节有更好的可视性。     

遥感图像中基于视觉显著性的分层目标检测

针对遥感图像自动判读的应用场景,提出了一种基于视觉显著性的分层目标检测方法。该方法对于每一个特征定义一个偏好函数,并定义一个将各偏好函数计算的多个视觉显著性图像合成为一个视觉显著性图像的合成偏好函数。首先对低分辨率目标图像分别使用各偏好函数计算对应特征的视觉显著性图像;然后使用合成偏好函数计算合成的视觉显著性图像;最后定位出合成偏好函数取得最大值的区域,并将其作为最有可能包含目标的候选区域。这三个步骤在定位出的候选区域对应更高分辨率的图像上反复进行,直到待检测目标被发现或者被确定不存在为止。实验结果证明,该方法能够尽早地略过那些不包含目标的区域,与传统的目标检测方法相比,具有更好的检测效果和更少的计算量。     

一种基于矢量量化的高光谱遥感图像压缩算法

压缩是高光谱遥感(hyperspectral remote sensing)图像的一个重要研究领域.文中充分考虑了高光谱遥感图像的谱间相关性较强而空间相关性相对较弱的特点,采用了自适应波段选择降维方法与基于神经网络的矢量量化方法相结合的方法对高光谱遥感图像进行压缩.首先采用自适应波段选择(Adaptive band selection)的谱间压缩方法,通过自适应地选择信息量大并且与其他波段相关性小的波段来降低高光谱数据量.然后对降维后图像在空间进行小波变换并进行矢量量化,最后对量化后数据进行自适应算术编码.实验结果表明,谱间压缩能够保留信息丰富的波段,同时计算复杂度大大降低;基于神经网络的SOFM算法及其改进算法取得较好的空间压缩效果,实现了对高光谱遥感图像的有效压缩.