灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述

提出了多波段影像灰度矢量纹理的概念和实施方法。以中心像元的邻近像元作为灰度矢量纹理基元 ,纹理基元的灰度矢量统计规律反映出影像纹理的特征 ,并以马尔柯夫随机场的特征参数作为其分类依据。实验分析表明 ,所提出的理论和算法是可行的。

一种基于多波段遥感影像的土地质量快速评价方法——以枞阳县耕地质量评价为例

土地是重要的自然资源,开展土地质量分析评价工作具有重要的研究价值和现实意义。传统方法一般采用土壤取样进行定量和定性分析。这种方法虽然分析结果较为准确,但人力物力耗费大、分析周期长,不适用于大范围、快速化的指征分析。本文以枞阳县为例,提出一种基于多波段遥感影像进行耕地质量快速评价的方法。该方法首先建立耕地质量评价指标体系,对各类指标进行建模分析,然后通过多光谱遥感影像解译、对照评价体系,利用GIS技术进行时空数据分析和统计,得出结果并生成质量评价专题图,最后对目标地区的耕地质量做出总体性评价并针对耕地保护与发展提出合理化建议。本文创新点主要有:一是基于多波段遥感影像实现了较大范围内多时相、高精度的土地信息获取;二是通过地学分析建立了土地质量快速评价模型;三是充分利用地理信息技术来进行数据分析挖掘并得出分析结论,指导耕地科学、可持续开发利用。

基于快速EM算法和模糊融合的多波段遥感影像变化检测

提出了一种基于快速EM(expectation maximization)算法和模糊融合的多波段遥感影像无监督变化检测方法.该方法首先对各波段差异影像采用基于直方图分析的快速EM迭代算法获取变化分类阈值和变化信息,随后对各波段的变化信息进行模糊融合和判决,生成最终的变化检测图.利用真实的多波段遥感影像进行了实验,本文方法在运行时间和检测效果两个方面都具有优越性.

多波段遥感影像锐化方法研究进展

受成像机理的限制,目前的遥感硬件技术条件尚无法获取同时具备高空间、高光谱分辨率的多波段遥感影像。多波段遥感影像作为一种反映各个不同窄波段区间信息的三维影像集合,其包含二维空间信息和一维光谱信息,空间信息反映场景中的几何特性,而光谱信息则对应地物在不同波段的电磁波特性。为弥补多波段遥感影像空间信息采集的不足,利用辅助影像增强其空间分辨率,即多波段遥感影像的锐化受到重视。多波段遥感影像锐化不仅可提升影像的视觉效果,同时可为诸如地物分类、变化检测和参数反演等后继的定性、定量化遥感应用奠定基础,因而一直是遥感影像处理领域非常重要且持续活跃的研究方向。为此,对多波段遥感影像锐化方法的研究进展进行综述:一是对多波段遥感影像锐化的内涵进行了表述;二是以多光谱(MS)影像的全色锐化为视角、以算法实现的技术为脉络,分别从基于成分替代(CS)、基于多分辨率分析(MRA)、基于最优化模型(OM)和基于深度学习(DL)四个方面对多光谱遥感影像锐化方法的研究进展和存在的问题进行分析和讨论;三是结合高光谱(HS)影像所存在的不同于MS的自身特性,对HS影像的锐化特点进行了分析,并对不同于MS的一些特有HS锐化方法进行了讨论和归纳;最后对多波段遥感影像锐化方法未来的发展进行了展望,分别从目前CS和MRA方法更受到主流认可的原因,以及未来多波段遥感影像锐化领域将呈现出多种方法的相关融合两个方面进行了讨论。

基于多波段遥感影像绘制震中分布图——以2014年新疆于田Ms7.3级地震序列为例

GMT是一款具有灵活性强、功能强大的绘图软件。以多波段的遥感影像TM为例,通过绘制2014年于田7.3级地震序列震中分布图,详细介绍了多波段遥感影像数据在GMT中加载方法和处理流程。

多波段遥感影像变化检测中差异影像构造研究

针对于多波段遥感影像变化检测中构造差异影像和确定变化阈值这2个关键问题展开研究,提出了融合法与主成分分析法结合构造差异影像的方法,实现了融合法对于多波段遥感影像的应用扩展,有效地抑制了噪声并实现了变化信息的有效集中和准确提取,再利用结合直方图的EM算法确定变化阈值,提高了流程的自动化程度,最终完成变化检测。最后利用实际遥感影像进行了实验,并通过与差值法和比值法的对比,证明了这种方法可以显著地提升变化检测的正确检测率,是一种有效的多波段遥感影像变化检测方法。

基于MODIS影像的森林火灾火线检测方法

结合归一化火灾差异指数NDBR(normalized difference burn ratio)和MODIS多波段影像梯度边缘分析手段检测火线,应用B样条函数拟合火线并确定火势蔓延方向。为对比验证,基于火线的Kriging插值实现火灾外推预测,与30min后的火灾参考数据目视对比与统计:火线的预测变化与参考影像基本保持一致,火灾外推影像的均值和熵约为参考影像的86%和81%,火迹地检测的Kappa系数达80.2%。试验表明,提出的森林火线特征自动检测方法在动态火灾监测中是可行、有效的。

基于MODIS影像梯度的林火边界提取方法

红外遥感数据是获取火灾参数的主要方法,中分辨率成像光谱仪(MODIS)因具有广泛的光谱覆盖波段和强大的动态监测能力被用于森林火灾监测。传统方法主要是基于光谱特征的火烧迹地识别及制图,而描述火灾蔓延的边缘火线对于动态火灾监测具有更重要的意义。本文基于多波段影像梯度的图像视觉分析,提出一种自动检测林火边界火线特征的方法。通过与传统边缘算子的检测结果对比,并结合火烧迹地的归一化植被指数NDVI叠置验证,本方法在融合多波段影像的火灾光谱信息的同时,增强了火线变化的空间细节表现能力,提高了边缘定位性能,在动态火灾制图和监测方面是有效可行的。

关于多光谱和高光谱影像的纹理问题

提出了一种新的纹理概念 ,指出纹理是地物目标光谱空间到二维投影空间的映射模式 ,以表述多波段影像或高光谱影像的纹理 ,并蕴含了单波段或黑白影像纹理概念。同时 ,提出了实现空间映射的几种编码方式 ,即基于光谱相似性分析的编码、基于光谱空间密度分析的编码、以影像主成份分析为基础的编码、空间相关性的编码等五种方法。

JSEG改进算法在多光谱遥感影像区域分割上的应用(英文)

图像分割是对图像进行感兴趣区域提取与识别的基础,是图像分析的关键步骤。基于区域分割的JSEG算法是一种既融合了颜色信息又融合了空间信息的图像分割方法,在普通图像和视频图像中都能得到良好的分割结果。将这一算法引入到遥感影像的分割中,并对其做出改进,使之适用于多光谱遥感影像和纹理特征复杂的遥感影像的区域分割。实验结果表明,该算法很好的解决了由于影像中复杂的地物信息而产生的不同区域边界模糊的问题。

基于最佳指数因子的自适应权值图像融合

依据现有的多波段遥感影像的融合方法和多波段图像融合效果的客观评价准则,提出了基于最佳指数因子的自适应权值图像融合算法。最后,结合互联网卫星数据,给出了实验结果。结果表明,该方法为研究人员提供一个较佳的融合后影像。

多光谱遥感技术在阿拉善盟地区找矿中的应用

为了对阿拉善盟地区进行成矿远景预测,利用遥感解译方法,对阿拉善盟地区地层、构造、已发现矿床进行分析.研究认为,区内遥感异常具有沿断裂呈带状分布的特点,在局部地区具有矿藏富集的特点.一级找矿远景区为朱拉扎嘎、巴音诺尔公、哈拉毛滩、乌兰呼都格4个地区;二级找矿远景区为希尔特克、迭布斯格2个地区.