基于Landsat-8和Sentinel-2时间序列合成影像的山区甘蔗种植区提取

山区耕地破碎化现象严重,种植结构复杂,加之山区多云雨天气使得遥感影像质量难以保证,给基于遥感的山区甘蔗种植区提取带来困难。为探究适用于山区甘蔗种植区提取的方法,本研究以典型山区甘蔗种植区云南省玉溪市新平县为研究区,以2019年10月1日至2021年7月1日过境新平县的Landsat-8和Sentinel-2光学影像为数据源,结合DEM数据和野外调查数据,基于谷歌地球引擎(google earth engine,GEE)云计算平台构建高空间、高时间分辨率的时间序列合成影像,借助甘蔗与常绿植被、水体、不透水层、其他农作物在光谱指数特征、物候特征、地形特征上的差异,采用上升时间、下降时间、上积分、下积分4个物候参数以及海拔、坡度因子确定提取甘蔗的最佳阈值,对研究区2020年甘蔗种植区进行提取并绘制2020年新平县甘蔗种植区分布图,最后对提取结果进行精度验证与甘蔗空间分布规律分析。结果表明:基于Landsat-8和Sentinel-2合成的时间序列影像可以增加研究区内像元的良好观测次数并提高影像的空间分辨率,克服了山区遥感影像质量不高的问题,可更好地监测植被物候特征与季节变化;本研究甘蔗种植区提取总体精度为97.07%,Kappa系数为0.83,其中甘蔗的用户精度为88.85%,制图精度为80.57%;新平县2020年甘蔗种植区面积为7705 hm^(2),甘蔗种植区的空间分布随新平县西北高东南低的地势呈现出东南多于西北的现象,且乡镇间甘蔗种植区面积差异显著,甘蔗种植面积最大的乡镇为漠沙镇(2786 hm^(2)),面积最小的乡镇为古城街道(0.87 hm^(2)),与实际调研情况一致。通过对物候参数进行敏感性分析发现,同时使用上升时间、下降时间、上积分、下积分4个物候参数进行甘蔗提取,可提高用户精度,减少错分误差。该研究提出的甘蔗种植区提取算法可为山区复杂地形下甘蔗种植区提取提供参考。

基于特征指数合成影像的不透水面提取和分析

不透水面作为表征一个地区城市化水平的关键性指标,其时空变化特征与城市建设密切相关。以济南市重要的泉水补给区南部山区为研究对象,根据植被-不透水面-土壤(V-I-S)城市地表组分模型选取了NDVI、BCI、SBAI、MNDWI和NDUI 5种遥感特征指数构成合成影像,利用最大似然法对特征指数合成影像进行分类获取不透水面信息,并采用扩展强度与扩展速率分析、土地利用类型转移分析和不透水面重心迁移路径分析等方法研究南部山区1990—2020年间不透水面的时空变化特征,结果表明近30 a间南部山区不透水面呈现出增长速率趋于平缓的持续增长趋势,在空间上呈现出以市中区和历下区为中心的均匀增长态势,且增长重心逐渐由市中区向历下区倾斜。

基于三指数合成影像的西北地区城市建筑用地遥感信息提取研究

随着西部大开发战略的实施以及"一带一路"倡议的影响,西北地区的城市发展也发生着巨大变化,利用遥感影像更加准确地提取西北地区城市建筑用地信息对分析城市扩张趋势、规划城市建设具有重要意义。本文以2000年兰州市主城区和2003年西宁市主城区的Landsat 7 ETM+影像为数据源,结合压缩数据维的方法,通过构建三指数合成影像并利用该影像来提取城市建筑用地信息。实验首先根据兰州市主城区的影像光谱特征,创建了归一化差值裸地指数(NDBLI)。然后将该指数与比值居民地指数(RRI)、修正型归一化水体指数(MNDWI)合成为一个包含3个波段的新型三指数合成影像NRM(NDBLI、RRI、MNDWI);同时,根据集成学习思想,为增强城市建筑用地信息,将主成分分析的第一波段(PC1)、归一化差值建筑用地指数(NDBI)和比值居民地指数(RRI)合成为一个包含3个波段的新型三指数合成影像PNR(PC1、NDBI、RRI);最后分别将三指数合成影像NRM和三指数合成影像PNR作最大似然分类提取城市建筑用地信息,将其提取结果与由归一化差值建筑用地指数(NDBI)、修正型归一化水体指数(MNDWI)和土壤调节植被指数(SAVI)所创建的NMS(NDBI、MNDWI、SAVI)影像得到的最大似然分类结果作精度比较,并利用西宁市主城区影像对本文方法进行了相应验证。结果表明,利用三指数合成影像PNR提取城市建筑用地的总精度和Kappa系数最高,其总精度达到了90%以上,适合于提取西北地区含裸地较多的城市建筑用地。

MODIS影像合成算法研究和实现

在探讨遥感影像合成算法的基础上,采用热红外云检测CV-MVC算法对MODIS影像进行合成,改进了影响合成效果的阈值因子。结果表明,该合成算法在不同尺度区域的影像合成中均取得了较好的效果。

“高分一号”卫星多光谱宽幅相机影像合成

云对光学遥感卫星影像影响较大,影像上的云及其阴影均会不同程度遮掩地物,降低影像的使用价值。“高分一号”(GF-1)卫星多光谱宽幅相机(WFV)影像相较于美国的陆地卫星系列和欧空局的“哨兵2号”卫星影像,空间分辨率适中,时间分辨率较高,更有利于进行无云影像合成。利用WFV影像的高频时间序列数据合成无云影像,可使GF-1卫星数据在土地利用和覆盖变化、农作物监测等领域得到更有效的应用。文章基于已有的最大植被指数和最小蓝光波段反射率影像合成方法,提出了一种新的影像合成方法,该方法既解决了最大植被指数合成影像中水体有云和耀斑的问题,也弥补了最小蓝光波段合成影像中陆地上部分云和阴影去除效果不佳的缺陷。将该方法应用于湖南省多云月份GF-1卫星WFV影像的合成实现,结果表明该方法可用于中分辩率、高频时间序列卫星遥感影像合成,合成影像成果中云和云阴影比例低,效果较好。

基于自适应理论的影像合成技术

提出了一种基于对偶树复小波-Contourlet变换的自适应影像合成新算法。算法将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的合成规则。对低频系数选取区域能量的加权系数自适应合成规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的合成规则,最后通过重构得到合成图像。将其他的合成算法和本算法进行了主观和客观的对比,结果表明,基于对偶树复小波-Contourlet变换区域特征自适应的影像合成算法是一种有效可行的影像合成算法。

影像合成连贯性 特效电影中图像、空间信号以及感官现实的合成

本文尝试明确当代电影制作中占有统治地位的电影合成方法:连贯性影像合成。通过研究这种方法的技术基础,以及观众的感知系统对于它真实性的评价机制,使电影制作者、理论家以及认知科学家们对一些关于照相真实性合成电影影像的美学方面进一步了解。

案例教学法在《数字影像后期合成》课程中的应用研究

案例教学法是一种以案例为基础的教学方法,最早应用于美国哈佛大学的法学专业,这种教学方法与传统的教学模式相比,更能激发学生的学习兴趣,提高学生学习的积极性和主动性,提高学生综合运用所学知识解决实际问题的能力,激发学生的创新思维。《数字影像后期合成课程》是一门比较注重学生实际动手操作能力,重视学生运用所学知识解决实际问题能力的一门课,案例教学法对《数字影像后期合成》这门课也是一种比较好的教学方法。

快速数码影像合成系统的研究与实现

文章研究并实现了一个快速数码影像合成系统。采用了基于缩略图目录窗口的界面技术,使影像的选取、替换直观快速,可对单张源影像进行色调、对比度、亮度等色彩处理,镜射、旋转、缩放、平移等图像变换操作,运用动态蒙板实现多幅源影像的快速合成,对合成后的复合影像进行智能化管理。通过在数据结构中引入“层”的概念,高保真地保存源影像和复合影像的数据信息,对复合影像的拆解修改趋于零失真。

遥感影像缺失重建方法对比与时间序列合成

遥感影像利用率低的重要原因之一是在卫星的成像过程中,传感器故障或者厚云等天气原因经常造成缺失的情况,降低了影像的利用率。对比分析三种方法(直接修复、局部线性直方图、加权线性回归方法)的重建效果,并针对以上方法仅利用单幅影像重建,没有综合利用多时相信息、无法同时实现去云和条带的不足,提出了利用时间序列影像生成合成影像的方法,达到去云和条带的效果。结果显示,对比方法中,加权线性回归方法修复效果最佳,其重建结果与真值相关系数最高达0.87;所提方法可同时去除云和条带区域,相关系数最高达0.76,因此对于改造时间序列影像数量和质量具有较好作用。

基于ADS40数据的彩色影像合成

ADS40是线阵数码航空摄影机的典型代表,具有十分广阔的应用前景。ADS40的三个不同投影方向的单波段影像需要进行彩色合成,来满足提取信息的需要和更广泛的应用。本文根据ADS40单波段影像自身的特点,采用了特殊的彩色影像合成方法,合成了令人满意的真彩色影像。

顾及不确定性分析的多数投票SAR影像变化检测

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向。文章以投票法(Majority Voting,MV)为基础,提出一种全新的顾及不确定性分析的SAR影像变化检测方法(Uncertainty Analysis-based MV,UAMV)。首先选取三组典型的差分影像生成算法,生成三组互补的差分影像。然后使用模糊C均值聚类估算每组差分影像的关于变化类和未变化类的模糊隶属度函数。最后用模糊集合和信息熵理论优化MV,构建顾及不确定性分析的多数投票法,并用所构建方法融合三组差分影像的模糊隶属度函数,生成变化检测图。为验证文章方法的有效性,通过三组真实SAR影像数据进行实验分析。实验结果表明:1)通过用信息熵分析MV融合过程中的不确定性,能够显著提高MV的变化检测性能;2)与7种现有相关算法相比,UAMV方法能够取得更优的变化检测结果。该研究为SAR影像变化检测提供一种新的思路和方法。

动态跟踪捕捉技术在VR影像中的应用研究

【目的】动态跟踪捕捉技术在虚拟三维空间中有着非常重要的作用,如今动态跟踪捕捉技术作为VR领域的“钥匙”应用在诸多科学领域当中,文章的核心内容是动态跟踪捕捉技术在不同VR影像领域中的应用。【方法】文章以VR影像为出发点,讨论研究动态跟踪捕捉技术的分类及其应用的范围,通过研究分析不同动态跟踪捕捉技术所呈现的效果,对不同软件进行测试并分类评价,举例论证动态跟踪捕捉技术在VR影像中的应用效果。【结果】随着动态跟踪捕捉技术的迭代升级,人们在影像创作上有了更多发挥的空间,这使得VR影像能够更加逼真地呈现在人们的生活场景之中。【结论】通过国内外顶级动作捕捉系统的案例分析,可以看到该行业未来发展前景广阔,伴随人工智能算法算力的不断升级,动态跟踪捕捉技术在VR影像中可以产出更多丰富的应用场景。

结合风格迁移与边缘特征的SAR与光学影像匹配

针对合成孔径雷达(SAR)影像与光学影像匹配中传统算法匹配效果不佳的问题,提出一种基于风格迁移与边缘特征的归一化互相关匹配算法。首先使用循环一致对抗生成网络(CycleGAN)训练从SAR影像到光学影像的风格迁移网络,将SAR影像风格迁移生成人工光学影像,其次将SAR影像及人工光学影像进行边缘提取并融合边缘得到SAR影像边缘特征,同时提取光学影像边缘特征,随后基于二值边缘特征图进行双向一致性约束下的归一化互相关匹配,最后使用快速抽样一致性算法进行误匹配剔除。实验结果表明,本算法比合成孔径雷达尺度不变特征变换(SAR-SIFT)算法与位置尺度定向不变特征变换(PSO-SIFT)算法更适应于SAR与光学影像之间的匹配,而相对于绝对相位方向梯度直方图(HAPCG)算法与辐射不变特征变换(RIFT)算法,本文算法具有更高的匹配成功率以及更低的匹配用时。

个性化的后期影像合成：Mark的影像奇幻之旅

“摄影”最早是指使用某种专门设备进行影像记录的过程，一般我们使用机械照相机或者数码相机进行摄影。有时摄影也会被称为照相。也就是通过物体所反射的光线使感光介质曝光的过程。而当相机随着数码的脚步加快平民化的进程时，人人都可以成为摄影师的梦想变成了现实，而摄影师的能力是把日常生活中稍纵即逝的平凡事物转化为不朽的视觉图像。

影像合成师 George Logan

像大多数野生动物摄影师一样，George Logan是被那部经典电影《生而自由》带进了非洲以及非洲的野生动物世界。但与其他许多野生动物摄影师不同的是，他以把在非洲拍摄的野生动物通过Photoshop放在苏格兰大地上这种方式来表达他的迷恋。这听起来相当奇异，歪少是十足的“把戏”。但是Logan的影像合成作品非常棒，有趣、辛辣而狡黠，在挑战我们对影像真实性认知的同时，也让我们迷惑于毫无破绽的处理技巧.

栽培羊肚菌培养菌丝生长的形态特征

选取从西宁及周边地区栽培种植户采集的来源不同的10个羊肚菌栽培菌株(其中5个六妹羊肚菌Morchella sextelata、3个梯棱羊肚菌M.importuna和2个七妹羊肚菌M.eximia)进行18℃避光马铃薯葡萄糖琼脂培养基(Potato Dextrose Agar Medium)培养,并于长3 d、8 d、14 d分别进行拍照观察和统计分析。通过3D合成图像观察,将菌核(sclerotium)生长划分为五个阶段,分别为:(1)少量菌丝聚集缠绕;(2)大量菌丝聚集成菌丝团;(3)菌核边缘明显;(4)菌核密结生长;(5)菌核发育成熟。观察到菌丝融合,主要表现为:菌丝间相互接触并融合成网状、棒状;观察到厚垣孢子(Chlamydospore):前期为无色或棕黄色,后期变为红棕色覆于菌核上;孢子囊果形态:黄色肉质光滑球状体。实验表明,不同菌种在菌丝生长、菌丝融合、菌核发育以及厚垣孢子发育、生长时间上有差异,实验观察到的:3D成像图片和测量的数据,为羊肚菌全态性(Holomorph)认识提供资料积累。

影像合成123

对于从事美术工作的人来说,电脑只是实现他创意的工具。但这个工具又是先进的、融汇众多人的智慧、有创造力的工具。和以前的工具相比,它的操作技巧要多得多,也复杂得多;同时,这些技巧所带来的广阔的创作空间和无与伦比的精密性又给创作带来质的飞跃。

SAR影像几何校正

SAR影像的几何校正是阻碍其应用的瓶颈问题 ,目前所用的方法都有其局限性。介绍描述SAR构像几何的坐标系统及距离 多普勒方程 ,同时 ,介绍卫星轨道及描述卫星轨道的参数。为提高几何校正的精度 ,提出一种由几个离散点的值内插整个弧段上卫星状态向量的轨道模拟算法。在此基础上 ,给出利用DEM进行SAR影像几何校正的方法。该方法以时间参数为自变量 ,迭代解算距离 多普勒方程 ,计算DEM中点每一点对应的影像坐标 ,最后进行了实验与讨论。