遥感尺度选择问题研究进展

尺度效应是遥感应用分析中的一个重要因素,直接影响遥感分析的效果。遥感尺度选择问题已经引起国际遥感界的高度重视。本文首先明确了遥感尺度选择问题的范畴;然后分析了当前遥感尺度选择的方法,并对已有的方法进行了评价;最后就遥感尺度选择的研究方向给出了一些建议。

多元特征提取与表征优化的遥感多尺度目标检测

遥感目标具有较大的尺度差异性,针对其在复杂背景干扰下易导致细粒度级别多尺度特征提取困难、预测部分有效表征较弱的问题,本文基于无锚框思想,提出一种多元特征提取与表征优化的遥感多尺度目标检测方法(Multivariate Feature extraction and Characterization optimization,MFC)。在特征提取部分,设计多元特征提取模块(Multivariate Fea⁃ture Extraction,MFE)挖掘细粒度级别的多尺度特征,通过分组操作及跨组连接的方式扩大感受野、增强多个特征尺度的组合效应,并联合上下文信息进一步加强对小目标的关注;采用深层聚合结构对深浅层特征进行充分融合,以获得更全面的特征表达。在预测部分,提出一种表征优化策略(Characterization Optimization Strategy,COS),利用椭圆型映射进行标签优化以适应具有较大纵横比的遥感目标,设计坐标像素注意力组合关注多尺度目标通道、位置及像素信息,减少复杂背景干扰,使有效信息得以突出表征。在DIOR,HRRSD,RSOD数据集上进行消融及对比实验,实验结果表明:MFC模型的mAP分别达到了70.9%,90.2%和96.9%,优于大多现有方法,有效改善了误检、漏检问题,适应性和鲁棒性较强。

基于信息熵的遥感分类最优空间尺度选择方法

以影像分类为例,从类别可分性的角度提出了基于信息熵的最优空间尺度选择方法。实验结果表明,基于信息熵的最优尺度选择方法的结果有很好的合理性,符合实际的分类结果,能够在一定程度上指导实际遥感分类中的空间尺度选择。

甲烷卫星遥感探测的研究进展

过去30年间,大气甲烷浓度升高明显,目前大约有25%的全球变暖效应来自于甲烷的贡献。因此,甲烷的精确探测对于治理全球气候变化非常重要。与传统地基、车载以及机载探测相比,利用卫星遥感技术可以实现大空间尺度、全排放源的甲烷探测。文章首先明晰了甲烷的气候效应,进而介绍了甲烷短波红外和热红外遥感探测原理,以及天底、临边和掩星3种卫星观测模式,之后进一步梳理了已发射和未来拟发射的甲烷卫星载荷进展,发现随着时空分辨率和反演精度不断提高,甲烷卫星遥感探测呈现出多模式、多尺度和多传感器融合的特点。最后,总结和分析了甲烷卫星遥感反演算法。该研究可为现有甲烷卫星遥感探测的应用和未来甲烷遥感卫星的发展提供参考。

宝鸡黄土区滑坡遥感调查中遥感数据尺度问题探讨

遥感数据的尺度效应决定了可识别内容与识别精度,同一区域内的遥感数据尺度不同,同样的遥感处理模型或者方法将得到不同的处理结果。以宝鸡黄土区滑坡遥感调查为基础,对不同遥感数据源的滑坡体的最小可识别面积、图斑面积精度测算、最佳及最大成图比例尺、遥感地质灾害解译对比性分析、滑坡遥感解译精度评价等等与遥感尺度有密切关系的问题进行了探讨。研究结果表明,在宝鸡黄土区,调查大、中型以上滑坡的信息,可以采用SPOT-5(2.5 m)融合图像数据,比例尺为1∶25000或1∶50000;调查中型、小型滑坡及较大滑坡体内部结构定量信息,可以采用Quick Bird(0.61 m)融合图像数据,比例尺为1∶5000。

基于多尺度遥感测量的区域土地覆盖格局研究

利用1 km、4 km和8 km 3种空间分辨率的NOAA/AVHRR数字影像,对中国NECT样带西部地区进行了土地覆盖分类及其景观特征的比较研究。重点比较了几种空间分辨率遥感数据分类结果边界的一致性和空间差异,以及影像所记录的景观格局的差异。为进一步在不同尺度上研究景观变化过程以及尺度转换研究奠定了基础。研究表明:3种空间分辨率的遥感影像所反映的区域土地覆盖的宏观空间格局是一致的,但类型的边界、每一类型斑块的形状和数量均产生较大的差异;经过对反映景观空间结构的4种指标(分维数、破碎度、多样性、优势度)的比较显示出随着遥感影像空间分辨率的变化,影像所反映的景观结构发生了较大的变化。其中,各覆盖类型的分维数表现出最大差异,表征着空间分辨率的变化对斑块复杂程度的影响最大。

多尺度生态资产遥感综合测量的技术体系

着重论述了如何建立多尺度生态资产遥感综合测量的技术体系 ,具体包括以下主要内容 :①如何建立一整套生态资产遥感监测、野外抽样调查以及监测结果质量控制的技术标准与规范 ;②并在此基础上 ,设计出生态资产遥感测量的技术规程、主要研究内容以及野外抽样调查与检验方案 ;③通过建立生态资产遥感测量和野外抽样测量与检验的集成系统 ,实现系统的业务化运行。

AOTF成像光谱仪及其在青藏高原多尺度遥感中的试验应用

简要阐述了AOTF的光学滤波机理和AOTF成像光谱仪的系统架构,研制了一套基于AOTF的地面成像光谱试验系统,将其应用于青藏高原多尺度遥感试验,针对高原植被试验区获取了不同尺度的成像光谱数据,为多尺度遥感试验提供了更为丰富的地面支持及比对数据.通过对数据的处理分析,证明了该技术在工程上的可行性,并为遥感图像混合像元分解等问题提供了新的解决方案.

用多角度POLDER数据验证互易原理在遥感像元尺度的适用性

利用ADEOS POLDER多角度遥感数据 ,从统计意义出发 ,对光照与观测角度互易的观察对进行考察 ,发现在POLDER数据中存在不可忽略的不互易现象 ,以文中定义的不互易度来衡量 ,可见光波段不互易度可达 1.0 ,红外波段不互易度可达 0 .3。两个方向上计算NDVI的偏差可达 0 .2。分析了不互易度与NDVI和海拔的相关性 ,发现不互易性与地表的复杂程度有一定的相关性 ,并提出地物光谱反射弱的数据不互易度大的假设。

多尺度、多角度异源遥感影像配准方法研究

针对具有显著尺度和角度差异的异源遥感影像配准中存在的问题,引入具有角度不变性和同一尺度的空间辅助圆,克服角度和尺度偏差;选取对异源影像的光谱差异具有高鲁棒性的归一化互信息测度,基于空间辅助圆提取统计特征进行区域配准。该方法还将同名特征点的搜索范围限制在辅助圆内,在保证算法搜索效率的同时提高了配准的精度。选取具有较大尺度和角度偏差的异源遥感影像进行实验,通过与基于空间辅助面的配准方法相比较,证明基于空间辅助圆的归一化互信息配准方法对角度和光谱偏差具有较高的鲁棒性,配准模型的精度小于一个像素。

多尺度遥感数据在1:5万环境地质调查中的应用——以高平地区为例

以SPOT6高分辨率遥感数据为主要信息提取源,收集中等分辨率的landsat陆地卫星数据,通过谷歌地球软件辅助,应用遥感技术对高平地区1:5万图幅的环境地质进行调查。根据室内解译结果与野外踏勘进行对比,建立高平地区的遥感解译标志,并利用谷歌地球的多期遥感数据对环境地质问题进行动态分析。遥感手段的应用可以提高研究区内环境地质调查工作预见性,指导环境地质测绘工作,有效减少野外工作量,提高项目整体工作效率,是环境地质调查的重要手段。

基于多尺度遥感和精密定位的烟田数字化识别方法

为实现地块级烟田、烟农和烟叶的协同精细管理,提出基于多尺度卫星遥感、无人机遥感、基于厘米级精密定位的地面烟田核查以及地理信息数据平台的烟田数字化方法。通过多元遥感数据融合方法的应用,解决了广域烟田分布数据获取难、单一依靠卫星遥感识别烟田准确率低的问题,提高了烟田监测的广域覆盖能力。

基于多尺度遥感的不透水面覆盖率测量方法

城市化发展下的土地透水性较差,常规方法获取影响因子时过于片面化,难以确定不透水面的准确扩张进程。研究基于多尺度遥感的不透水面覆盖率测量方法,利用多尺度遥感技术提取光谱指数,基于像元尺度获取不透水面时空演变规律,通过获取地表能量通量,构建不透水面覆盖率测算模型。实验结果显示:提出方法获得的不透水面扩张进程更接近真实值,得到的不透水面覆盖率测量结果比常规方法得到的结果分别高了7.67%和7.27%。可见多尺度遥感技术能够提升测量结果的精确程度。

基于优化RDD分区的Spark并行K-means大尺度遥感图像分割

大尺度遥感图像分割对单机处理方式而言是巨大挑战. Spark平台为在单机上构建用于大数据处理的分布式计算环境提供了可能.当Spark平台内置的K-means算法用于数字图像处理时,其中的Spark Shuffle弹性分布式数据集(RDD)分区一般采用缺省设置,尽管这种RDD设置简单便捷,但对大尺度图像分割任务容易造成“多分区、小数据”现象,极大影响图像分割速度.为此,采用覆盖部分上海市区的WorldView-3遥感图像为测试数据,在K-means算法初始化聚类中心阶段自定义影响RDD分区的参数spark.sql.shuffle.partitions,在迭代计算阶段调用coalesce()算子减少分区数;与串行K-means算法对比验证单机处理大数据的可行性与有效性,与优化前的Spark并行K-means算法对比实现了大尺度遥感图像快速分割.实验结果表明,在K-means算法初始化聚类中心和迭代计算阶段,将RDD分区数设置在CPU核数的1~10倍,总用时由优化前的145 s缩减到97 s,尤其在初始化聚类中心阶段的时间效率上,优化后是优化前的500~1 000倍.

多尺度融合遥感数据的稀土矿山安全监测探究

在生态环保理念之下,加强对稀土矿山安全监测分析,通过多尺度融合遥感数据进行安全监测分析可以切实发现其存在的各种隐患问题,进而提升稀土矿山生态、经济效益。基于此,文章主要对多尺度融合遥感数据稀土矿山安全监测进行了简单的分析研究。

区域地表水热通量遥感的空间不均匀性分析

针对区域地表水热通量遥感的尺度问题,详细分析了地表水热过程的空间异质性成因,阐明由于对地表水热过程的机理认识和参数化的水平限制,脱离具体问题而严格遵循水热机理过程来模拟空间绝对详尽的区域水热通量不可行也不必要.文中引入尺度曲线,分析了地表参数空间异质性和遥感观测能力之间的空间尺度权衡关系,定性解释了二者尺度曲线的交点有助于确定区域地表水热通量遥感的尺度.最后通过实例建议了基于多尺度一致性指数比较的方法,可用以判断地表水热通量的空间异质性.研究表明,可行并可信地估算区域尺度地表水热通量,须考虑地表参数的空间尺度特征,权衡遥感观测的有限性与水热过程的复杂性.

三维结构非同温像元热辐射的尺度效应

使用Monte Carlo方法讨论了三维结构遥感像元热红外辐射的尺度效应,针对V形谷这一典型的三维非同温像元,计算了其等效发射率.导出了同温V形谷等效发射率的解析表达式,并分析了误差.像元热辐射尺度效应的模拟结果证明,李小文等对Planck定律的遥感像元尺度纠正公式适用于三维结构非同温像元.

面向多尺度影像的瓦片金字塔技术研究与实现

面向多尺度影像研究了基于不规则切片的多尺度影像金字塔构建算法,利用多种分辨率的遥感影像统一构建影像金字塔,同时支持任意长宽比例的影像切片,使得影像金字塔的构建具有更强的自适应性,并在.NET4以及VS2008的开发环境中对多尺度影像金字塔的构建算法进行了程序实现,算法中的各项参数都可以根据实际情况自主选择。最后对算法进行了实验,对比分析了规则与不规则2种切片方式,并对算法在效果、效率等方面进行了实验和分析。

基于多尺度融合的对象级变化检测新方法

讨论了遥感图像变化检测中的多尺度融合问题.首先分析了高分辨率遥感图像的城市变化检测的难点和传统的变化检测方法的局限性;针对这些难点和局限性,提出了基于多尺度融合的对象级的变化检测框架.该框架利用对象级的变化检测方法,提高了变化类和非变化类的可分性.为了提高变化检测的精度,该框架引入了两种不同的多尺度融合策略.在QuickBird高分辨率遥感图像上的实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性.

亚洲中部干旱区积雪时空变异遥感分析

亚洲中部干旱区的大尺度遥感积雪信息研究,可在跨界河流水资源分配利用方面提供数据支持,对国家重大战略的生态安全保障有重要作用。采用数据融合方法,将MOD10A2和MYD10A2数据进行融合去云处理,结合气象站点积雪数据评估去云后的积雪识别精度;提取积雪覆盖率(SCP)与积雪日数(SCD)信息,分析SCP与SCD年际、年内变化差异;结合数字高程模型,分析不同高程带下SCP的时空变化规律。结果表明:(1)MOD10A2与MYD10A2融合去云处理,可有效去除云的干扰,准确提取亚洲中部干旱区积雪变化信息。(2)年内SCP最大值范围为55.7%~77.4%,最小值范围为1.6%~2.9%,融雪期SCP下降速率具有明显地域差异,总体SCP呈缓慢增加趋势。(3)总体SCD呈略微下降趋势,32.2%的区域呈下降趋势,30.9%的区域呈增加趋势,36.9%的区域保持稳定不变。(4)海拔1 000 m以下,SCP年内随季节变化呈U型,年际变化显著;1 000~4 000 m区域,SCP年内均随季节的变化呈现出V型,年际变化呈现出稳定性波动;6 000 m以上为永久性积雪,季节、时空变化差异性均不明显。