Worldview-2高分辨率遥感影像增强方法初探

由于WorldView-2（WV-2）遥感数据具有高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据的双重特点，对其增强处理仍处于探索阶段。本文把高光谱数据处理方法一“沙漏”流程、MNF变换和多光谱遥感数据处理方法-PCA变换相结合，对大气校正、相对正射校正后的成矿有利地段的WV-2图像数据进行增强处理。结果表明MNF变换＋PCA变换对侵入岩体增强效果较好，“沙漏”流程与实测岩矿波谱相结合，对侵入岩体、碎裂碳酸盐岩和环形构造增强有较好的效果。

基于高分辨率遥感影像和改进U-Net的城市绿地提取

准确掌握城市绿地的面积和空间分布对于城市园林绿化规划和管理具有重要意义。针对U-Net网络提取城市绿地存在的参数冗余和边界特征丢失等问题,本研究提出一种基于改进U-Net网络的城市绿地信息自动提取方法。该方法采用MobileNetv2作为编码部分,结合交叉熵损失函数和Dice损失函数以提高模型的泛化性并解决样本不平衡的问题。同时,引入空间通道压缩与激励模块以解决边界特征提取不准确的问题,在提高模型精度和速度的同时,降低参数量。结果表明:(1)改进的U-Net模型在城市绿地提取的精度和速度方面优于其他4种经典模型,参数量仅为6.9M;相较于原始的U-Net模型,改进后U-Net模型的mIoU提高0.63%,参数量减少77.77%,平均帧数提高2.77倍,表明该方法在显著减少模型参数的同时,仍能保持较高的精确性。(2)实际应用方面,研究部署最优模型对长沙市区的绿地进行自动提取,共提取75549个绿地图斑,面积范围从0.0001hm^(2)到706.39hm^(2)不等;分区统计结果显示,岳麓区绿地面积最大,芙蓉区最小,与目视解译结果基本一致。本研究不仅提供了一种改进城市绿地提取精度和速度的方法,而且具有一定的实用价值,为城市绿化规划和管理提供有力的数据支持。

基于高分辨率遥感影像分类的城镇土地利用规划监测

城镇土地利用规划是城镇化健康有序推进的基础,规划实施监测是其实施的保障。遥感和GIS相结合的方法可快速监测城镇土地利用规划实施情况,保障土地利用规划实施的动态管理。利用0.5 m分辨率的World View-2卫星遥感影像,采用面向对象的影像分析方法,针对基于知识规则分类特征选取及阈值确定难点,将CART决策树与面向对象分类方法结合,实现参与分类最优对象特征的选择以及特征阈值的自动确定。在分类基础上,对每个规划图斑计算地类规划实施完成率,实现对土地利用规划实施过程进行监测评价。最后,以北京市房山区某区域为研究区,进行了试验验证。结果表明:最终分类总体精度达0.89,Kappa系数为0.87,表明构建的分类算法基本能满足城镇土地利用规划监测的需求。研究区东北部土地利用规划实施情况比西部好,公共绿地、水域等地类需重点调查监测,同时二类居住用地的建筑密度偏高,绿化率偏低。

基于优化HRNetV2的高分辨率遥感影像土地利用自动分类

研究目的:基于语义分割模型HRNetV2实现高分辨率遥感影像的土地利用自动分类,以期推动深度学习语义分割方法实现遥感影像的土地利用自动分类研究,并为该类研究提供可参考的案例。研究方法:首先对语义分割模型HRNetV2从损失函数、特征提取方面进行优化,以提高模型的分割精度;其次用优化后的HRNetV2模型对民乐县2 m的高分辨率遥感影像进行土地利用分类,并基于混淆矩阵对分类的结果进行评估。研究结果:(1)优化后的HRNetV2语义分割模型的MIOU达81.9%,相较于优化前提高了4.4%,证明了优化方法的有效性;(2)针对民乐县进行的土地利用自动分类总体精度达89.72%,Kappa系数达0.888。研究结论:优化后的HRNetV2语义分割模型在高分辨率遥感影像的土地利用自动分类中具有较强的应用前景。

高分辨率遥感在西藏罗布莎地区地质调查中的应用

研究区位于西藏罗布莎地区,其罗布莎蛇绿岩体蕴藏着我国目前规模最大的铬铁矿床。以WorldView-2高空间分辨率遥感数据为基本信息源,对研究区进行遥感地质解译。与传统多光谱数据ETM+、ASTER等相比,WorldView-2具有更高的空间分辨率和相对较窄且连续的光谱。对研究区WorldView-2图像进行正射校正、大气校正和影像融合后,采用最佳指数法选择8-6-4波段组合进行假彩色合成,同时结合真彩色5-3-2波段,突出各地质体单元色调差异。我们利用其空间分辨率优势建立区内主要岩性和构造的高空间分辨率遥感解译标志。通过野外地质验证,解译结果充分显示了WorldView-2高分辨率影像在海拔较高、工作环境恶劣地区进行矿产资源勘查的技术优势和应用前景。

基于移动窗口Fourier变换的高分辨率遥感影像森林分类研究

以2008年4月获取的浙江省杭州市临安区东部区域分辨率为0.5 m的WorldView-1全色波段影像为数据源,在移动窗口基础上进行二维Fourier变换,构建纹理特征向量,采用不同的分类方法对森林进行分类,以寻找合适的移动窗口尺寸和分类方法。移动窗口按奇数从3×3增大到43×43,共21个不同尺寸的正方形窗口,每个边长窗口产生的纹理特征均采用Fisher判别法、随机森林、支持向量机、夹角余弦和相关系数进行分类,统计分类精度。以森林分类精度为依据,5种分类方法对应的最佳窗口依次为41×41,41×41,23×23,39×39和39×39;在最佳窗口下,5种分类方法区分森林与非森林的精度均在95%以上,总分类精度大小顺序为:Fisher判别法>随机森林>支持向量机>相关系数>夹角余弦,其中Fisher判别法总精度为99.81%,Kappa系数为0.996 3。在提取森林的基础上,进一步对森林树种(组)进行分类,总精度大小顺序为:Fisher判别法>随机森林>支持向量机>相关系数>夹角余弦,其中Fisher判别法总精度为84.86%,Kappa系数为0.8149。研究结果表明,最佳窗口下Fisher判别法的分类性能优于其他4种分类方法。

高分辨率遥感数据在区域地质矿产调查应用中的若干问题探讨

高分辨率数据的应用使遥感技术在宏观观测基础上,更兼具了"微观"观测的特性,为地质矿产调查工作带来了新的机遇,但其在区域地质矿产调查中的应用尚不够成熟,笔者以在"重要成矿带矿产资源综合调查"项目中的工作实践,对诸如数据选择、图像增强处理、地质解译等高分辨率数据应用中存在的问题及其解决方法进行了探讨。

基于高分辨率卫星影像制作正射影像流程研究

本研究利用WorldView-2卫星数据制作正射影像图,可以快速、高效获得大面积的高分辨率正射影像图,为国家有关部门快速评估灾情、减小灾害损失做出有利的贡献;同时,也可以大力推动土地调查、环境监测、城市规划等领域的发展。本研究结论也可以为今后开展地理国情普查等相关工作提供重要依据和借鉴意义。

WorldView-2遥感影像融合方法对比研究

高空间分辨率卫星影像的融合研究一直备受关注。本文以WorldView-2全色、多光谱影像为数据源,采用主成分分析、小波-主成分分析、高通滤波、HCS(Hypersherical color space)四种融合方法进行实验,并对融合效果做出定性及定量评价。研究结果表明,HCS法不仅显著提高影像空间细节表现力,而且有效地保持多光谱影像的光谱信息,其融合影像质量最高。

WorldView-2遥感影像在广西第五次沙化监测中的应用

World View-2遥感影像因具有多光谱波段和0.46 m空间分辨率,反映地物信息丰富、影像清晰等特点被各行业广泛使用。广西前期沙化监测采用的遥感影像均是空间分辨率为米级的影像,但监测工作效率与结果均不是很理想。文章对World View-2卫星遥感图像处理、遥感图像目视解译标志库建立、遥感图像判读及判读结果检验等方面进行阐述与分析。结果认为,采用该遥感影像进行沙化监测具有精度高、工作效率高的特点,可推广应用。

WorldView-2影像的红叶松树识别研究

危险性林业有害生物每年都会造成大面积的严重的森林灾害发生,给国民经济和林业生态环境带来了巨大损失,及时对其发生发展情况进行监测具有重要意义。本文旨在探讨利用高空间分辨率遥感影像识别红叶松树的可行性,从而为单株木灾害监测与防治提供一种快速有效的技术途径。采用World View-2多光谱数据,基于二次型分类器,研究了红叶松树的识别方法。通过Fisher线性判别分析发现,World View-2的红、绿、蓝3个波段蕴含着丰富的红叶松树信息。据此,基于全部8个波段和红、绿、蓝3个波段分别进行了分类,分类精度基本相同。结果表明,仅利用红、绿、蓝3个波段也可以完成红叶松树的识别,从而有效地实现了数据降维,更为我国"高分二号"数据的应用开辟了新领域。由于林相条件的差异性和复杂性,遥感数据分辨率的选择对于单木灾害的识别非常重要,研究发现,2 m分辨率多光谱遥感数据非常适合红叶松树的提取,且从数据时相上来说,最好选取6—9月份的遥感影像,以减少其他变色植被的干扰,提高监测精度和工作效率。

基于Worldview-2八波段影像改进指数的湿地类型分类研究

采用Worldview-2八波段影像作为数据源,选取东洞庭湖湿地核心区域作为研究区,进行了Worldview-2八波段特征分析、构建改进遥感指数、采用改进遥感指数阈值分层分类的策略对湿地区域进行信息提取。研究结果表明,基于Worldview-2八波段影像改进指数的湿地类型分类总精度达到了92.24%,Kappa系数为0.902,比原始遥感指数的分类精度提高了8.18%,特别是对草滩地和泥滩地的区分有了较大的提高,是有效、准确提取湿地类型的技术方法。

面向复杂陆表的Worldview-2遥感影像融合效果对比研究—以西南边境地区为例

本文以我国西南边境地区为研究区,探讨了不同遥感数据对该区域不同地物人机交互解译的适用性及数据处理方法。综合不同遥感数据的空间分辨率、光谱分辨率、获取成本等要素,Worldview-2数据具有空间分辨率高、光谱分辨率适中、性价比高等特点,是该区域人机交互解译的理想数据。通过遥感数据处理软件ENVI对Worldview-2的多光谱影像和全色影像分别进行CN、GS、PCA影像融合,融合后的影像辨识度关系为:全色影像≈CN > GS>PCA>原始多光谱影像。采用CN融合后的影像颜色变化很大,但辨识度最高,对于该区的耕地、道路、建筑等地物解译具有明显优势,可用于边境管控、防治耕地及林草地蚕食、植被面积统计、少数民族居民地分布调查等。采用GS融合后的影像颜色最接近自然真彩色,对于研究区的植被、农作物类型解译具有明显优势。 PCA融合后的影像色彩与原始多光谱影像具有较小的差距。

WorldView-2影像的水深探测能力

以中国南海东岛周边海域为研究区域,利用波段组合法开展高分辨World View-2影像的水深探测能力研究,分别建立单波段、双波段和多波段模型,进行精度评价。结果表明:多波段模型反演效果最好,双波段次之,单波段最差;各波段水深探测能力比较:绿波段﹥全色波段﹥蓝波段﹥红波段;前视影像比后视影像的水深反演精度略高,全色波段在水深探测中具有重要作用。

WorldView-2影像在新疆迪木那里克地区火山沉积变质型铁矿勘查中的应用

采用WorldView-2高分辨率遥感影像,在研究新疆阿尔金迪木那里克地区的火山沉积变质型铁矿遥感地质特征的基础上,建立了基于WorldView-2影像的火山沉积变质型铁矿遥感找矿模型,并利用该模型在迪木那里克地区圈定了磁铁矿找矿目的层,为该区寻找火山沉积变质型铁矿提供了重要线索。

面向对象的那曲WorldView-2影像的分类

随着WorldView-2卫星的发射,首次出现了8波段多光谱高分辨率商业卫星。高分辨率影像包含丰富的空间结构信息和地理特征信息,采用传统的基于像元的影像分析方法精度明显达不到要求。为了提高精度,本文以西藏那曲为研究区,利用面向对象的方法对那曲的WorldView-2影像进行分类,采用模糊分类法,利用所分地物的特征确定类别,针对西部地区干旱河流的特殊情况,提出了一种基于地物空间轮廓特征的分类方法,分类结果较好。

基于WorldView-2影像的土壤含盐量反演模型

针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立定量反演该流域土壤含盐量模型并做出研究区高空间分辨率土壤含盐量分布图。结果表明:1)利用实测高光谱数据和影像数据分别建立的2种模型中BP神经网络模型预测精度都高于PLSR模型,其中基于影像数据建立的6:8:1结构的3层BP神经网络模型决定系数R2、均方根误差RMSE、相对分析误差RPD分别为0.851、0.979、2.337,模型的稳定性和预测能力都优于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分别为0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含盐量制图的空间分辨率,归一化植被指数NDVI和比例植被指数RVI较有效降低了植被覆盖与土壤水分对预测精度的影响。该文建立的考虑植被覆盖与土壤水分定量反演土壤含盐量的模型不需要复杂的参数,一定程度上满足了干旱、半干旱地区的盐渍化监测需求,可以促进WorldView-2等高空间分辨率卫星在盐渍化监测中的进一步应用。

WorldView-2卫星城市影像调色技术研究

介绍了WorldView-2卫星城市影像调色的分步骤调色法,针对该卫星已成为目前我国城市高清晰卫星影像图的主要来源现状,提升其影像处理效率和效果。同时对城市卫星影像调色处理中的常见问题进行了分析处理,通过5个步骤保障了影像可视化质量的提高。不仅对该卫星影像调色也对其他高清晰遥感影像调色具有一定的通用性。

WorldView-2影像正射纠正实验研究

采用RPC模型对一个试验区WorldView-2高分辨率卫星影像进行的正射纠正处理，表明在4角点布置条件下，纠正精度可达到0．32m．能够满足国家1：10000比例尺正射影像的更新要求。

滑坡高分辨率遥感多维解译方法及其应用

目的高分辨率遥感影像技术的发展使得对于地质灾害体的要素组成、形态结构的遥感解译成为可能。目前,遥感影像解译存在着过度依赖影像色彩、纹理、阴影等光学要素,片面追求影像解译标志,DEM数据利用程度低,对基于DEM、GIS的影像复合分析、空间分析、3D可视化等技术方法的应用较少等问题。方法以灾前灾后高精度DEM和高分辨率遥感影像为基础,探讨了地质灾害滑坡的1维、2维、3维3种遥感解译方法,分析了三者之间的互补关系,并应用3种遥感解译方法对贵州关岭"6.28"特大滑坡进行了遥感解译分析,最后对有关滑坡多维遥感解译方法体系的建立进行了讨论。结果研究结果表明:滑坡高分辨率遥感多维解译方法中,1维高程曲线计算、2维影像对比分析、3维场景精细解译分别属于滑坡遥感解译的初判方法、动态分析方法、定量计算方法;结论其中,1维高程曲线计算为滑坡遥感的2维、3维解译提供了有关滑坡崩塌区、滑坡区、堆积区的可能分区参考框架,而2维影像对比分析向3维场景精细解译的发展则体现了以人机交互方式为主要手段的滑坡高分辨率遥感影像解译由定性监测向定量计算的发展。