光谱异质性参数优化方法及其在QuickBird影像中的应用

提出了一种光谱异质性参数优化方法,与现有方法相比,新方法的改进主要有:①在设置参与分割的波段数据时,通过引入派生波段数据来增强分割判据的数据支撑;②在设置各波段数据层的权值时,综合考虑了各波段数据层包含的信息量和相互间的信息相关度,以抑制波段数据层间的信息冗余对分割过程的不利影响。最后,通过分割对比实验证明:采用新方法设置的光谱异质性参数执行影像分割,"欠分割"现象有了较大幅度地减少,对象间的差异程度和对象内部的均质程度都得到了提高,分割质量有了明显地改善。

应用OB-HMAD算法与光谱特性的遥感图像动态变化检测

在对图像动态变化情况进行检测的过程中,对原始图像的分割精度较低,导致检测结果存在较大误差。为此,应用OB-HMAD算法与光谱特性,进行自然资源遥感图像动态变化检测。在计算了影像各波段的光谱异质性和形状异质性特征值参量后,结合各波段对应的权重系数,考虑自然资源遥感图像的光谱异质性和形状紧凑度、形状平滑度,利用OB-HMAD算法对自然资源遥感图像进行多尺度分割处理。在图像动态变化检测阶段,根据自然资源遥感图像变化与光谱特征参数之间的关系,计算了各分割图像的曲率参数,通过计算曲率参数之差完成对目标图像参数动态变化的计算。实验结果表明,该方法应用下,图像NDVI、RVI和SAVI变化量的检测结果与实际值的误差分别仅为0.0009,0.0057和0.0048。以上数据证明该方法完成了遥感图像动态变化检测,且检测效果较佳。

基于高斯混合模型的建筑物QuickBird多光谱影像数据分类研究

针对任何一种遥感影像数据的信息提取都有其无法逾越的理论极限,正确认识这种极限有利于明确相关算法研究的方向,降低工程应用成本。制约影像信息提取精度的"同物异谱"现象以及与之相关的影像对象"光谱异质性"问题正是科学认识这种极限的关键和切入点。城市下垫面中的建筑物屋顶材料不同,光谱反射率也不同,"同物异谱"现象严重。基于高斯混合模型的期望最大(Expectation Maximization,EM)估计算法,能为分析建筑物类内以及同一建筑物对象内部光谱异质性程度提供科学依据,进而提高分类精度。本文以QuickBird多光谱影像为实证研究数据,利用高斯混合模型及其EM估计算法拟合出不同材料屋顶的密度分布,实现建筑物影像对象分类,得到优于传统监督、非监督分类的结果。

生物多样性指数遥感制图方法研究

生物多样性指数对生物多样性评估具有重要意义。但是目前利用遥感技术进行生物多样性评估的研究大多停留在基于遥感影像得到的物种分类图上,仅仅获得了物种数及物种分布信息,缺乏对生物多样性指数(如Shannon指数等)的遥感制图。而指数通常包含了更多关于生物多样性的信息,在生物多样性评估方面可发挥更重要的作用。因此,文中要解决的问题是如何在已有物种分类图的基础上,进一步获得生物多样性指数图。文中以内蒙古宝日希勒草原为研究区,基于航空高光谱遥感影像及野外实测的植物波谱库得到物种分类图,在此基础上提出了一种生物多样性指数的遥感制图方法,并利用地面实测值验证且与光谱异质性假说对比。结果显示,该方法具有较高的可靠性,且具有在多种生态类型推广使用的潜力。因此,若有较好的物种分类结果,则可利用文中提出的方法进行生物多样性指数的遥感制图。研究可为生物多样性评估提供一定的技术支持。