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[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 罗旭  李春干  李崇贵  孙永萍  代华兵  姚山  
为解决林区缺乏大比例尺地形图而难以进行高空间分辨率遥感图像几何精校正问题,采用基于广域差分技术的星基差分GPS精确测定地面控制点(GCP),以多项式变换进行QuickBird pan(0.61 m)图像几何精校正.结果表明,全部GCP的点位误差均小于1个像元,总的点位误差为0.411 9.在进行图像灰度重采样中,最邻近点法、双线性内插法和三次褶积法的效果均无明显差异;就信息量和灰度值变动情况而言,以三次褶积法略好;就图像灰度保真而言,以最邻近点法略好.
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 吴露露  罗旭  张雁  汪波  冯仲科  
该文旨在实现中低分辨率遥感影像的几何精校正,提出先配准后校正的方法;对于栅格影像图几何校正,自动配准控制点能实现栅格影像间的精校正。通过对Landsat TM遥感影像进行矢量地形图几何精校正实验表明,实行先配准后校正能较大地提高校正精度;对Landsat TM遥感影像进行中巴地球资源二号卫星(代号CBERS)的影像图作为参考影像的几何精校正实验表明,Erdas9.0软件的AutoSync模块能实现自动配准控制点,能对影像进行几何精校正。同时,校正的控制点具有可重新利用的属性。以上两种方法与控制点可重新利用的属性可应用到影像生产中。
[期刊] 地域研究与开发  [作者] 郭秋  李大成  刘贺春  
针对高空间分辨率多光谱图像,设计了一种基于缨帽变换、数据正则化以及多尺度光谱分析技术的多尺度循环检测算法。实验结果表明:对于Landsat-7 EtM+图像,其检测精度与基于热波段的自动化云量估计算法相近,但优于传统的直接分类方法(最大似然分类与IsOdata分类)。由于该算法无需借助热波段及其他辅助数据,因而在实现高分辨率图像厚云掩膜的高效与高精度提取方面具有很高的应用潜力。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 李崇贵  赵宪文  
为探索林区地形起伏对空间分辨率为 2 5m的Spot5遥感图像几何精校正的影响规律 ,在理论分析地形起伏造成遥感图像像点位移的基础上 ,通过比较控制点间实测距离和图像上相应距离的偏差 ,研究了林区Spot5遥感图像像点位移的变化规律 .利用GPS虚拟网络参考站定位系统 ,以厘米级精度测定校正遥感图像的地面控制点 .根据地面控制点海拔高度的差异设置 4种校正方案 ,对Spot5遥感图像进行几何精校正 .通过比较各种校正方案对图像变形的纠正效果 ,详细探讨了林区地形起伏对Spot5遥感图像几何精校正的影响规律
[期刊] 浙江农林大学学报  [作者] 张兆鹏  李增元  田昕  
以内蒙古自治区根河市根河生态站为研究区,探讨在大面积复杂林区、具有红边波段卫星数据支持下,高空间分辨率遥感影像林地类型精细分类方法。以2016年7月的RapidEye遥感影像和2017年的GF-1PMS遥感影像为主要数据源,综合利用影像的光谱特征、纹理特征与根河森林资源小班数据等辅助信息,以及2016年林地类型外业调查样本数据,分别对2种数据源采用传统的监督分类方法[最大似然法(MLC)和支持向量机法(SVM)]和基于IDL语言的ImageSVM和ImageRF分类方法进行林地类型精细识别。最后以外业调查数据和根河森林资源小班数据作为检验样本对分类结果进行精度验证,通过建立混淆矩阵对分类结果进行评价。结果表明:①ImageRF和ImageSVM等2种分类方法对林地类型信息提取精度较高。在RapidEye影像中,针叶林、阔叶林、灌木林等8种地物类型总体分类精度分别为90.26%和90.02%, Kappa系数均大于0.88。ImageSVM和ImageRF分类结果中,灌木林、针叶林和阔叶林制图精度和用户精度均高于支持向量机法和最大似然法;相对于支持向量机法和最大似然法,ImageSVM法总体分类精度分别提高了6.18%和7.06%, Kappa系数分别提高了0.07和0.08; ImageRF法总体分类精度分别提高了5.93%和6.82%, Kappa系数分别提高了0.07和0.08,能确保森林资源调查成果的精细化、准确性、高效性。②在林地类型精细识别中,携带红边波段信息的RapidEye影像比无红边波段信息的GF-1影像具有更好的识别精度和可分性。研究证明,ImageSVM和ImageRF分类方法是有效的林地类型信息精细识别方法,具有精度高和可信度高的优势,是进行复杂山区林地类型精细分类的有效手段,可满足森林资源调查、变化监测、数字更新等林业应用需求。图7表5参24
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 余国斌  陈爱斌  孙华  莫登奎  
Mean Shift算法原理简单,计算速度快,但现有的32位Mean Shift遥感影像处理软件对大数据量的承受能力较差,无法实现对高分辨率影像的处理。针对这个问题,实现了在64位系统环境下编写64位基于MeanShift算法的高分辨率影像分割程序,并且为了获取更高精度的分割影像对象,提出在进行Mean Shift遥感影像分割之前进行一次或多次Mean Shift滤波平滑处理,并展开实验,结果表明相同尺度、相同条件下可有效减少过分分割现象。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 孟庆祥  段学琳  
针对传统场景分类方法不能准确地表达高分辨率遥感影像丰富的语义信息问题,提出了一种基于卷积神经网络的高分辨率影像场景分类方法.此方法大致分为3步:第1步,依据不同卷积窗口做卷积运算提取颜色,纹理和形状等低阶特征;第2步,利用池化层将这些低阶特征进行过滤,得到重要特征;第3步,重组提取出来的特征以形成高阶语义特征进行场景分类.在具体实验中利用三个不同尺寸的卷积核对数据集进行分类探究,并且使用了数据增广、正则化和Dropout等手段,提升模型对新样本的适应能力,很好地解决了过拟合问题.该方法在所进行的实验中表现良好,在WHU-RS19数据集上取得了88.47%的准确率,和传统的场景分类方法相比,显著提升了分类精度.
[期刊] 地域研究与开发  [作者] 杨圣军  赵燕  吴泉源  姜春玲  邹敏  
采矿引起的地面塌陷是生态环境恶化的重要原因,并引起一系列社会、经济问题。文章中采用Quickbird遥感图像作为基础资料,经过图像校正、图像融合增强处理,通过目视判读与计算机自动分类相结合的方法快速准确的提取龙口矿区地面塌陷的现状,为矿区环境综合治理提供了可靠的基础数据。研究结果表明,高分辨率遥感图像应用于采矿塌陷地的提取是一种快速高效的方法。
[期刊] 林业科学  [作者] 李春干  代华兵  
【目的】探讨基于统计检验的面向对象高空间分辨率卫星遥感图像森林(地)变化的自动检测,为准确、快速、高效采集森林变化信息,及时更新森林资源数据库提供一种有效方法。【方法】以森林(地)覆盖变化频繁和快速、变化图斑多而小的广西壮族自治区上思县局部区域为研究区,以2013年12月资源三号卫星图像、2015年1月高分一号卫星图像和2013年小班专题图为数据源,试验基于统计检验的面向对象森林变化检测方法:1)对两时相图像进行多尺度分割,提取图像对象(图斑)各波段的灰度均值和标准差;2)鉴于两时相图像图斑灰度均值、标准
[期刊] 地理科学进展  [作者] 赖志斌,夏曙东,承继成  
建立完善的城市生态环境监测及评价体系是目前城市环境工作一项重要内容 ,在对高分辨率遥感卫星数据特点分析的基础上 ,进行了高分辨率遥感卫星数据应用的可行性分析 ,提出了高分辨率遥感卫星数据在城市生态环境评价中的应用模型 ,并从城市生态环境评价指标体系、元数据管理体系、环境评价因子的提取和分析三个方面对该应用模型做了进一步的阐述 ,最后对该模型在厦门市环保局进行了实验研究。
[期刊] 中国软科学  [作者] 郭仁忠  胡芬  唐新明  
高分辨率遥感卫星是一个国家高技术水平的标志,也是促进经济社会发展以及维护国家安全的重要手段。本文从卫星技术水平、国家遥感政策、商业运营与服务模式、全球数据获取与应用、国际合作等方面,分析了欧美主要发达国家在高分辨率卫星遥感产业国际化发展方面的经验,阐述了我国高分辨率卫星遥感产业国际化发展的现状和当前存在的问题,提出了后续发展思路及建议。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 邢元军  刘晓农  宋亚斌  彭检贵  
GF-1,ZY-3和ZY1 02C三种国产卫星数据为研究对象,在分析单波段信息熵的基础上,运用联合熵,最佳指数和相关系数矩阵确定3种影像数据的最佳波段组合,选择具代表性的PC、BroveY、GS、IHS和MT变换融合等五种基于像素的融合方法对影像进行融合,分析融合前后影像联合熵以及融合后各影像波段的梯度变化。研究结果表明:(1)GF-1的最佳组合为Band1、Band3及Band4,ZY-3的最佳组合为Band2、Band3及Band4,ZY-1 02C数据的最佳波段组合为Band1、Band2及Band3;(2)融合后影像中BroveY变换融合的联合熵小于融合前,其余4种融合方法联合熵均大于...
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 程昌秀  严泰来  朱德海  张玮  
为提高高分辨率遥感影像的分类精度 ,本文提出了一种 GIS与 RS集成的分类技术。它从遥感影像和 GIS矢量数据一体化的角度出发 ,充分利用了矢量数据的图斑边界信息 ,通过提取单一地类图斑内的灰度特征、纹理特征和形态特征识别图斑所属地类。经研究表明 :无论在实验结果上还是在分类的机理上都证明了 ,在高分辨率遥感影像的土地利用分类中 ,这种 GIS与 RS集成的分类技术的准确率超过了传统遥感影像分类的准确率
[期刊] 浙江农林大学学报  [作者] 王妮  彭世揆  李明诗  
遥感图像尤其是高分辨率(1~4 m)遥感图像在树种分类方面有着广阔的应用前景。利用主成分分析法对遥感数据去相关分析,然后通过对纹理提取过程的分析,探讨不同移动窗口大小对纹理特征的影响,以期为中山陵园风景区的森林调查提供依据,分类方法为经典的最大似然分类器。根据不同移动窗口大小的纹理因子相关性和对保持纹理信息丰富度的影响,来选择合适的窗口大小及纹理因子组合,以对树种分类精度的提高程度为评价标准。研究结果表明,利用窗口大小为19×19下的纹理信息可有效提高分类精度,总精度达到66%,Kappa系数达到0.59,比单纯的光谱信息最大似然法图像分类精度高,其中均值与均匀性、对比度、偏斜度纹理因子组合为...
[期刊] 中国农业科学  [作者] 祝锦霞  郭庆华  王珂  
【目的】研究高分辨率遥感影像的湿地动态检测,为湿地资源的可持续发展提供信息支撑。【方法】充分利用面向像元和面向对象两种方法的优势和特点,结合多变量变化检测(MAD),提出对MAD变量的面向对象后分类方法(OB-M方法)。【结果】基于MAD变换的差异影像集中了两期影像的变化信息,基于像元差异影像的面向对象后分类方法能成功的检测多时相遥感影像的几何配准误差、单时相阴影、光照季节变化等"伪变化信息",成功提取变化/未变化信息。【结论】比较传统的面向对象分类后比较和MAD方法,提出的OB-M方法能较好地提高湿地变化/未变化信息检测的精度。
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