遥感影像空间格局变异函数分析研究进展

随着多光谱传感器的广泛运用,利用地物光谱响应特征提取地表信息的技术日益成熟,但是由于地表状况的复杂性和光谱响应的局限性,光谱方法在指示平均大小、空间异向性、空间分布、空间异质性等格局信息方面存在不足,因此挖掘遥感影像的空间格局特征日益受到研究者的重视。已有研究发现,变异参数与地表场景参数存在一定的对应关系,通过变异参数可以实现地表场景参数的提取,因此变异函数分析方法被广泛应用于真实遥感影像格局分析中,具体包括平均尺度提取、周期性格局探测、空间异质性表征与空间异向性描述等地表格局参数量化方面、最佳尺度选择与影像纹理分析等遥感影像信息提取方面。尽管变异函数分析方法在上述应用领域中都发挥了重要作用,但是当前利用变异函数进行遥感影像空间格局分析大多局限于定性描述层面,缺乏精确化的量化描述与分析,限制了变异函数分析方法应用的进一步拓展,究其原因在于对遥感影像格局变异函数分析的内在机制缺乏深入了解。本文回顾了近20年来变异函数分析方法在遥感格局分析领域的主要应用,并对该方法本身的优势和存在的不足进行了总结,可为变异函数这一工具在遥感影像格局分析方面的有效应用提供参考。

遥感影像空间分治快速匹配

目的图像匹配是遥感图像镶嵌拼接的重要环节,图像匹配技术通常采用两步法,首先利用高维描述子的最近和次近距离比建立初始匹配,然后通过迭代拟合几何模型消除错误匹配。尽管外点过滤算法大幅提高了时间效率,但其采用传统的两步法,构建初始匹配的方法仍然非常耗时,导致整个遥感图像拼接的速度提升仍然有限。为了提高遥感图像匹配的效率,本文提出了一种基于空间分治思想的快速匹配方法。方法首先,通过提取图像的大尺度特征生成少量的初始匹配,并基于初始匹配在两幅图像之间构建成对的分治空间中心点;然后,基于范围树搜索分治空间中心点一定范围内的相邻特征点,构造成对分治空间点集;最后,在各个分治空间点集内分别进行遥感图像特征的匹配。结果通过大量不同图像尺寸和相对旋转的遥感图像的实验表明,与传统的和其他先进方法相比,本文方法在保证较高精度的同时将匹配时间缩短到1/1001/10。结论利用初始种子匹配构建分治匹配中心以将图像匹配分解在多个子区间进行的方法有助于提高遥感影像匹配的效率,该算法良好的时间性能对实时遥感应用具有实际价值。