利用国产CBERS卫星影像进行矿业城市土地覆盖分类

中巴地球资源卫星(CBERS)作为目前最主要的国产资源卫星,在土地覆盖监测中具有广泛的应用前景。结合土地覆盖遥感分类新技术的发展和应用,以典型煤矿城市为例,对CBERS遥感影像应用于矿业城市土地覆盖分类的若干新方法进行了试验与分析。在这些新方法中,面向对象分类方法克服了传统基于像素分类中存在的问题,支持向量机在分类精度方面比传统分类器具有一定的优势,混合像元分解方法则实现了亚像元级地物成分比例的估算。这些新方法的有效应用将促进国产卫星数据源在典型区域的应用,同时服务于遥感专题应用信息处理精度的改进和提高。

CBERS-2CCD遥感图像辐射校正技术

在对CBERS-2卫星CCD遥感图像辐射校正技术进行深入研究的基础上,给出了图像的0级预处理、传感器标定、大气辐射校正、照度校正等技术方法。在0级图像预处理方面,提出了利用测试数据来解决拼接区的辐射失真问题,并提出一种新的条纹检测技术;传感器的标校方面,讨论了底电平和非均匀性的消除方法;大气辐射校正采用回归分析法和直方图法;给出了太阳高度和地形坡度的照度校正方法与技术。

基于决策树的CBERS遥感影像分类及分析评价

以江苏省徐州市为研究区,以城市土地利用遥感分类为目标,采用CBERS多光谱数据的近红外波段、全球环境监测植被指数(GEMI)、归一化植被指数(NDVI)及主成分分析得出的第一和第二主成分作为分类的特征数据,基于先验知识和统计分析构建层次分类决策树,进而发展和改进了决策树交互式构建算法,实现了城市土地利用遥感分类。通过与最大似然分类器(MLC)和支持向量机分类器(SVM)分类结果的比较分析,表明基于多种特征的决策树分类器能够有效应用于CBERS遥感数据分类,在研究区具有良好的推广性。

基于多时相CBERS影像分析矿业城市景观格局变化--以徐州市为例

基于多时相中巴地球资源卫星(CBERS)影像,分别运用最大似然分类器、支持向量机和面向对象分类方法对城市景观格局进行分类,选择最佳分类结果分析了徐州市2001,2005和2007年的景观格局及其动态变化.试验了CBERS多尺度数据在景观格局分析中的适用性,验证了CBERS的电荷耦合器件摄像机(CCD)和红外多光谱扫描仪(IRMSS)数据在城市景观格局分析中的应用优势.结果表明:CBERS数据能有效地进行城市景观格局分析,为城市景观生态研究提供支持.

Fourier-Mellin变换不同时相遥感影像自动配准研究

多时相遥感影像配准是变化检测的关键步骤。由于不同时相的遥感影像差异,且在传感器参数未知情况下,很难完成其自动配准。基于傅里叶-梅林变换(Fourier-Mellin Transform,FMT)影像配准其实就是基于傅里叶变换和对数极变换的全局相位相关。这种方法在进行频域计算时找到了配准的变换参数,并且对噪声和遮挡等很鲁棒。提出了一种基于Fourier-Mellin算法的改进配准方法。Fourier-Mellin变换由于旋转的频谱混叠和旋转变换中插值误差而产生错误。为了得到更好的配准结果,通过加窗和滤波来提高峰值、减少频谱混叠、增加鲁棒性。