针对MODIS影像的劈窗算法研究

在分析热红外遥感和现有的劈窗算法的理论基础上,针对MODIS数据对劈窗算法进行了推导。通过对热辐射强度和温度之间的关系计算,对Planck函数进行了线性简化,同时分析了MODIS的波段设置特点。MODIS的近红外波段适宜于反演大气水汽含量,而大气透过率主要从MODIS的近红外波段数据反演得到大气水汽含量,并进而根据水汽含量与大气透过率的关系来进行估算。通过MODIS的可见光波段、近红外和中红外波段数据,完全可以获得地表温度反演所需要的基本参数,从而形成了针对MODIS数据的地表温度反演的劈窗算法。最后以环渤海地区为实验区,对本文提出的方法进行了实际应用分析。

光学遥感影像的自动匀光处理及应用

针对光学遥感获取的影像存在一幅影像内部以及区域范围内多幅影像之间的色彩不平衡现象,提出了自动匀光处理方法和处理流程,通过影像匀光软件GeoDodging 4.0对原理和流程进行了实现,并结合实际工程应用取得了良好的效果。

基于Landsat TM数据的北京城市热岛研究

利用Landsat TM热红外波段数据,根据辐射传输方程反演得到北京地区地表温度,讨论了北京城市热岛现象及其与土地覆盖类型和植被指数的关系。结果显示,北京城区地表温度明显比郊区地表温度高。通过地表温度对比分析发现,城区平均地表温度比近郊区和远郊区地表温度分别高出4.5℃和9℃,城市热岛效应明显。城区不同地表覆盖类型的地表温度也有显著差异,城市地表温度与NDVI具有明显的负相关关系,城市地表植被覆盖度低是城市热岛出现的主要原因。

基于光谱分析的MODIS云检测算法研究

总结了云、雪、植被、沙漠、水体等目标的光谱特性以及云和不同目标间的光谱差异,结合MODIS影像的波段范围,提出了一种对不同下垫面通用的多光谱云检测算法,试验证明了算法的有效性。

基于CART集成学习的城市不透水层百分比遥感估算

利用Landsat ETM+遥感数据,提出了一种基于CART集成学习的ISP遥感亚像元估算方法,将Boosting重采样技术引入CART分析中,用于提高ISP估算的精度。实验结果表明,该方法的ISP估算性能优于传统的单一CART学习算法,从ETM+影像中估算的ISP值与真实值之间的相关系数达到0.91,平均偏差为11.16%。

EO-1 Hyperion高光谱数据的预处理

针对EO-1 Hyperion高光谱遥感数据的特点,在图像质量检查的基础上,对Hyperion图像进行了未定标和受水汽影响波段的去除、坏线修复、条纹去除、Smile效应降低、大气纠正等预处理,获得了较好质量的图像,为图像的进一步分析和实际应用提供了保障。结果表明图像大气纠正后光谱优化处理能进一步提高图像的质量。

局部单应约束的高精度图像自动配准方法

提出一种基于SIFT特征的抗差图像匹配算法。算法分为两个阶段:①初始匹配,综合利用SIFT特征匹配方法和基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)方法建立初始相关,并基于几何关系一致性检测剔除误匹配;②匹配传播,在初始相关的基础上,利用自适应NCC和局部单应约束进行匹配传播,迭代产生更多的匹配点并采用几何关系一致性检测剔除可能的误匹配。初始单应采用最小二乘匹配方法估计得到,并采用自适应NCC为其提供良好的初始值。与现有的基于SIFT特征的图像配准方法相比,算法在抗几何变形和配准精度等方面具有优越性。

无人机多光谱影像辐射一致性自动校正

针对一个架次内无人机影像由于光照度变化、拍摄角度等原因引起的相同地物点在不同影像上的辐射信息不一致的问题,验证了利用SIFT(scale invariant feature transform)算法匹配同名点,然后利用同名点灰度值的相关关系建立校正模型,再用该校正模型校正整幅影像的辐射一致性校正方法。对比评价了基于直方图匹配的色彩一致性校正方法、原始色彩空间辐射一致性校正、针对三波段影像的HSV(hue,saturation,value)色彩空间亮度一致性校正以及双边滤波去噪的效果。试验结果表明:基于直方图匹配的色彩一致性校正能在视觉上达到很好的效果,但是会造成校正后影像的灰度级严重缺失;基于同名点灰度值相关关系的校正模型能够很好地恢复待校正影像与基准影像的辐射一致性;HSV色彩空间亮度一致性校正能够在色彩上和辐射信息上与基准影像均达到很好的一致性,但只适用于三波段影像;双边滤波在去除噪声的同时,能够保持甚至提高校正后影像与基准影像的辐射一致性。

基于NOAA时间序列数据分析的中国西部荒漠化监测

利用1982～2000年的NOAAAVHRR10日合成时间序列数据,对中国西部干旱半干旱区的沙漠边缘及荒漠化多年动态变化进行了分析。

基于无人机影像的可见光波段植被信息识别

该文通过对6种典型地物在无人机影像可见光波段的光谱特性分析,提出一种基于红、绿、蓝波段的可见光植被指数—超绿红蓝差分指数EGRBDI(excess green-red-blue difference index),并运用该植被指数与18种基于可见光波段的植被指数进行精度比较研究。研究表明,在利用均值和1倍标准差获得的区间范围内,EGRBDI各地类之间的信息无重叠交叉现象;该指数能对植被覆盖相对稀疏区域进行植被信息识别,其总体精度为97.67%,Kappa系数为0.9415,较其他18种指数具有更好的植被信息识别能力。利用不同地物覆盖情况的3幅无人机影像作为数据源,对EGRBDI适用性和稳定性进行研究,结果表明,在3个研究区中,基于EGRBDI的植被信息识别总精度均高于93%,Kappa系数均大于0.85,提取精度受地物类型差异影响的波动性较小,能较好地削弱影像中阴影等因素的影响,具有较好的适用性、可靠性和提取精度。

基于蚁群优化的特征选择新方法

利用蚁群优化算法解决特征选择问题,以获得能代表问题空间的较优特征子集,并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例,利用主分量变换和蚁群优化算法分别对原始纹理影像特征集合进行特征提取、选择和分类。结果表明,本文方法不仅能够降低图像特征空间维数,减少图像分类的工作量,而且还可以提高分类识别的正确率。

基于MODIS卫星数据的平流雾检测研究

利用MODIS卫星数据,对雾与目标物(水、云、雪、地物)分别进行采样,得到光谱曲线并进行光谱分 析,提出了有利于白天和夜间平流雾检测的波段,利用该波段选择结果,采用阈值法对平流雾进行检测并得到 地面数据验证。结果表明,MODIS数据在雾检测方面具有很大的潜力。

基于遥感的新疆北疆积雪盖度及雪深监测

新疆北疆为雪灾多发区,准确地监测积雪分布及雪深具有十分重要的意义,可为雪灾多发区在冬季做好防灾减灾工作提供依据。目前MODIS数据主要运用归一化差分雪盖指数(NDSI)对积雪进行提取。NDSI是基于雪对可见光与近红外波段的反射特性和反射差相对大小的一种测量方法,然而它只能将像元辨别为积雪或非积雪,满足不了高精度的流域制图及雪盖提取要求。以新疆北疆为研究对象,应用MODIS数据和线性光谱混合模型提取像元内积雪所占比例(积雪盖度),并与NDSI建立关系,讨论了NDSI是否可以作为估算积雪盖度的标准,进而提高NDSI在积雪监测中的应用精度。结果表明,二者具有较好的线性关系,经过野外实测点的验证,25个点的平均绝对误差是0.06。此外,以MODIS数据与地面实测雪深资料为基础,通过分析和研究MODIS窗区通道的光谱特点,探讨了适合于积雪雪深监测最佳的MODIS通道,初步建立起应用MODIS资料监测北疆地区积雪深度的反演模型。

机载激光雷达点云数据的实时渲染

提出了一种实时绘制大规模LIDAR点云数据的方法。该方法通过构建一棵顺序四叉树使点云均匀分布在四叉树节点上,来实现快速的数据筛选。阐述了顺序四叉树的快速建立,并通过一个试验系统验证了文中所提方法的有效性。试验表明,使用目前普通配置的计算机,通过自适应控制绘制的数据量,可以实时绘制约1GB的原始点云数据。

基于多项式正射纠正模型的机载SAR影像区域网平差

在SAR影像多项式正射纠正模型基础上,分别对平高点、平面点、高程点、加密点列出了误差方程,从而建立了基于多项式正射纠正模型的机载SAR影像区域网平差模型,并设计了相应的软件。利用成都测区的机载SAR影像进行了实验,取得了比较满意的结果。

激光雷达点云平面拟合过滤算法

在分析激光雷达点云空间分布特征的基础上,提出了基于斜率的激光点云平面拟合过滤算法,并利用该算法对机载激光雷达点云的特征提取进行了实验研究。结果表明,此算法能有效地拟合激光点云的连续平滑的水平平面、倾斜平面和垂直平面,在DTM、建筑屋顶和垂直墙壁等特征提取中具有较好的效果。

基于MODIS数据的上海市热岛效应研究

采用2003～2005年EOS／MODIS数据，运用分裂窗算法定量反演了上海市地表温度，以间接反映城市热岛的变化规律。研究表明，上海市冬季地表平均最高温度为13．9℃，春季、夏季和秋季分别为32．5℃、45．7℃和29．0℃；地表相对高温区的分布具有明显的季节变化特征，冬季地表相对高温区分布在市区东南方向，春季、夏季地表相对高温区向西北方向移动，秋季地表相对高温区开始向东南方向收缩；冬季市区表现为弱冷岛中心，春季、夏季和秋季均为热岛中心，其中夏季的热岛效应最为显著；冬季弱冷岛中心的地面温度低于郊区温度2．6℃，春季、夏季和秋季的平均热岛强度分别为5．7℃、10．4℃和4．2℃。

高分辨率遥感影像上基于形状特征的船舶提取

由于高分辨率遥感影像上靠岸船舶的灰度、纹理特征往往和港口地面接近,与离岸船舶相比,其自动提取与识别相对更为困难,为此,为离岸、靠岸船舶的提取设计了不同方案。实验证明了方法的有效性。

基于分形及纹理分析的城市遥感影像阴影去除

为有效去除城市遥感影像中阴影效应所产生的影响,实现阴影区域的自动检测及区域内景物重建,利用纹理分析的方法,通过计算共生矩阵及其相关指数来确定阴影区域,以实现阴影区域的自动检测;同时利用分形插值中的随机中点替代法对阴影区域内景物进行了复原,真实再现了阴影区域内的景物特征.对实际航空遥感影像的处理结果表明,该方法能有效实现遥感影像阴影区域的自动检测及区域内的景物重建.

无地面控制点的星载SAR影像直接对地定位研究

针对星载合成孔径雷达(SAR)对地面目标的定位问题,分析了在无地面控制点的情况下,利用距离-多普勒(R-D)模型和地球模型进行对地定位的理论与方法,给出了在无地面控制点(GCP)而有数字高程模型的情况下利用R-D模型进行对地定位的求解方法。用天津地区ERS-1数据进行实验,其结果与当地地形图进行比较,精度在50 m以内,表明该文提出的方法是正确、可行的。