地球影像浏览技术在卫星数据服务中的应用

给出了基于3维地球模型的卫星影像交互式浏览与显示系统的架构以及关键技术的实现;创新性地将地球影像浏览技术应用于对地观测卫星的编程数据服务系统中,并针对服务流程需求实现相关信息的显示与处理功能。

地球影像在铁路用地管理中的应用

地球影像在经济文化建设中的重要性日益突出。可以采用的方式是使用Google Earth提供的API,结合应用实际,显示、编辑用地的详细信息。该文详细介绍了基于Google Earth API开发的铁路用地管理软件,特别对重要API的使用、权限的管理进行了详细的描述。

谷歌地球影像的纠偏和使用

通过分析谷歌地球影像的偏移问题,提出两种纠偏方法,一是通过"约束"配准将偏移量强行纠正;二是通过"迭代"方式,逐次用新值代替旧值,这样辗转递推、重复操作,一次一次逼近所希望的精度。为避免高清影像整体消隐、局部可用的缺陷,可以通过叠加图层的方法,实现不同层次窗口的读图目的。高清影像技术在质量保证体系中愈发显示出其优势,同时对促使HSE体系稳健运行发挥出显著的作用。

朝鲜半岛构造系统地质环境演化及动力学机制的地球卫星遥感影像解译研究

采用将东亚地区综合资料分析成果与地球卫星遥感影像解译相结合的方法,深入研究了全球构造域中典型的构造地段朝鲜地块。详细识别出朝鲜半岛地区的基本构造形式,其基本类型主要有环形构造(及辐射构造)、追踪构造、共轭构造、菱形构造、多米诺构造等;对其构造地质环境演化过程及地球动力学机制进行了宏观阐述,晚古生代之前朝鲜半岛是由中国东部三个不同板块(华北板块、扬子板块、华南板块)贴拼焊接而成,中生代隆起成陆以后遭受了三期构造运动的影响(松林运动、大宝运动、佛国寺运动),新生代发生了玉岭运动。朝鲜地块基本构造形式的形成受中国边缘海盆地与日本海盆地的侧向水平运动的影响,其构造主应力轨迹线方向为北东—南西向延伸,近代主应力轨迹线方向表现为北西西—南东东向展布,对其引起的现代地质作用及环境效应得到有关部门的充分注意。

中巴地球资源卫星CCD影像几何纠正方法比较

由于缺少轨道星历参数和传感器参数,无法利用共线方程模型完成中巴地球资源卫星影像的精确纠正,我们在项目中采用多项式纠正、局部区域纠正模型、有理函数模型等近似纠正模型进行中巴地球资源卫星影像纠正对比实验,对这3种纠正方法的原理、算法效率、纠正精度等方面进行对比,通过实验数据分析获得以下结论:有理函数模型是唯一支持DEM数据完成中巴地球资源卫星CCD影像正射纠正的近似纠正数学模型;多项式纠正模型效率最高;局部区域纠正模型可以达到很高的纠正精度但不适用于整景影像的纠正。

基于谷歌影像的新疆典型黄土区滑坡分布分析

近年来,受自然气候条件变化影响,尤其在冰雪融水和降雨作用下,新疆的黄土区域极易发生滑坡灾害。选取新疆伊宁县某滑坡集中区域作为研究区,开展了一个滑坡的编录制图和滑坡空间分布分析工作。基于谷歌地球影像,在谷歌地球平台上采用人工目视进行滑坡解译,把解译的滑坡导入ArcGIS,根据DEM和地质图在ArcGIS上选择高程、坡度、坡向3个影响因子进行统计分析。研究结果表明:(1)在234.4 km 2的范围内,解译滑坡4498个,滑坡总面积3.907 km 2;(2)在高程1300~2100 m区间内、坡度10°~30°区间内、坡向60°~90°和90°~120°区间内滑坡分布数量最多,面积最大。研究结论可为新疆黄土滑坡防灾减灾提供参考,为进一步研究新疆黄土滑坡的空间分布规律和机理、危险性评价及预测提供基础。

影像融合方法应用于西部地区地物提取优选分析

针对西北地区地物地区实际需求,首先,对Landsat-8 OLI影像数据进行彩色合成生成彩色合成影像,与Landsat-8 OLI全色波段影像分别利用HSV变换、PCA替换法、Brovey变换、Gram-Schmidt、Color Normalized(CN)变换等方法进行融合实验分析;其次,利用融合影像与高分辨率Google影像中在不同波段上进行二次融合实验分析,并采用定量客观评价法对融合结果进行评价,分析筛选适合该地区最优的影像融合方法。

三維衛星遙測影像處理技術應用於活動斷層調查

以車籠埔斷層與新城斷層之衛星遙測影像處理與判釋為例,利用經三維影像線型強化技術處理後之衛星影像,可準確研判斷層位置與活動性,並提供可為各方接受之影像證據。其中,車籠埔斷層活動性研究結果在921集集大地震中獲得證實,其地表錯斷位置與遙測判釋位置幾近一致,準確度可見一斑。

Google Earth在铁路前期规划设计中的应用

在简要介绍Google Earth软件和基于Google Earth开发的选线设计软件GERail的基础上,阐述上述软件应用于铁路前期规划中线路方案设计、比选和方案汇报演示中的优势,为研究线路方案、弥补地调资料缺陷、判识地质情况、绕避不良地质区域、提取地形数据、建立数字地面模型以及为线路设计评审和决策提供了一个直观平台。同时还总结了座标系转换、局部区域的地形高程失真等软件应用中应注意的问题。

利用直方图实现色谱文件的自动生成

色谱文件是决定地球物理影像质量与分辨率的重要因素。作者在本文中借鉴了图像直方图平滑化方法的思想 ,给出了一种在 SURFER软件中自动确定基于直方图分析的色谱文件的方法。该方法能克服常用确定方法的局限性 ,应用该方法生成的色谱文件使得影像具有色彩层次感强。

林业制图工作中有关问题的讨论

在林业工作中,如征占林地、植被恢复、可研报告、成果展示等很多环节都要用到图。林业制图一般有比例尺的限制,对分辨率没有相关要求,但对制图工作而言,图像的分辨率是非常重要的。如果在林业制图工作中,充分考虑图像的分辨率,对林业制图工作是一种进步。

使用深度学习方法实现黄土滑坡自动识别

区域性滑坡识别是滑坡灾害风险管理的基础,传统的识别工作主要依靠人力完成。在已有的滑坡自动识别研究中,方法上以机器学习为主,数据源上对谷歌地球影像应用较少,识别对象上多以与环境差异较大的新滑坡为主。结合深度学习方法和谷歌地球影像数据对中国典型黄土地区历史滑坡进行自动识别。首先,基于开源谷歌地球影像建立了历史黄土滑坡样本数据库,包含黄土滑坡2498处;然后,利用掩膜区域卷积神经网络(mask region-based convolutional networks,Mask R-CNN)目标检测模块进行黄土滑坡自动识别。识别的准确率为0.56,召回率为0.72,F1值为0.63。结果表明,Mask R-CNN是一种稳健性较好的方法,可以用于以谷歌地球影像为数据源的黄土滑坡自动识别,为快速准确地进行区域滑坡灾害调查提供了可能。