一种利用可见光波段无人机遥感的林下植被覆盖识别方法

利用可见光无人机遥感数据,通过分析不同地物在像元和对象尺度上的光谱信息,建立一种利用归一化红绿差异指数NGRDI特征并结合面向对象思想的林下植被覆盖识别方法,并对试验区和验证区开展方法应用与适应性分析. 分析结果表明：NGRDI在像元尺度可以很好地区分乔木、 草地和裸土,在对象尺度也能较好地区分林下有植被覆盖区域和林下无植被覆盖区域,同时该指数能较好地消除地形因素等影响. 试验区林下植被识别的总体精度为85.9%,Kappa系数为0.78;验证区林下无植被覆盖区域和林下有植被覆盖区域提取的正确率分别为82.9%和95.1%. 故利用可见光无人机影像的NGRDI指数进行林下植被覆盖识别方法是可行的.     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于深度学习的无人机遥感图像目标识别方法研究

为解决当前无人机遥感图像目标识别存在训练时间过长,识别错误率较高,无法发挥无人机遥感图像最大利用价值的问题,引入深度学习,开展无人机遥感图像目标识别方法研究。在明确相关研究背景及意义的基础上,通过无人机遥感图像获取与预处理、基于深度学习的遥感图像目标识别表征建立、无人机遥感图像目标配准与识别等,提出一种全新的识别方法。通过对比分析证明,新的识别方法在实际应用中训练时间更短,并且识别错误率得到明显降低,能够充分发挥无人机遥感图像中数据信息的利用价值。     

基于深度学习的遥感影像目标检测研究

遥感影像目标检测与识别是近些年来国内外研究的难点,利用深度学习的目标识别技术,直接从遥感图像中学习符合数据分布的模型,能够满足对高维、海量大数据的处理需求.该文用SSD作为目标识别的模型,首先根据要识别的目标物体和其对应的环境特征,利用Google Earth影像等构建多尺度、多类别的样本数据库;其次结合Tensorf...     

基于6S模型的可见光、近红外遥感数据的大气校正

受大气吸收与散射的影响,电磁波在大气—目标物—遥感器途径传输过程中发生失真,造成目标地物反射辐射能量到达遥感器时被衰减。给计算地表反照率/反射率和地表温度等关键参数带来较大的误差。选择陆地卫星7号ETM+遥感影像的可见光、近红外波段数据,利用6S模型,进行大气辐射校正和反射率反演。同步气象数据用于遥感器所接受的大气顶部辐射的模拟、验证和评价6S对大气校正的可靠性。最后对ETM+可见光和近红外波段数据大气校正前后的反射辐射和均一化植被指数（NDVI）的变化进行了对比研究。     

基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究

高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度.     

基于可见光航空影像的土地利用分类

无人机遥感（Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing,UVA-RS）技术已成为卫星遥感和有人机航空遥感的有力补充技术,该文以山区小区域无人机航空影像为数据源,测试讨论使用不同监督分类方式对于山区部分进行土地利用分类的精度,针对利用可见光航空影像进行土地利用信息获取存在的问题,尝试通过试验,在ENVI中对可见光航空影像进行土地利用信息提取,对比分析不同的分类方法在应用过程中产生的问题与各自的优势。     

基于层次反应型agent的可见光遥感图像阴影提取

根据可见光遥感图像中阴影区域的特点,提出一种新的利用层次反应型agent的阴影区域提取方法.层次反应型agent分为底层阴影搜索agent和高层管理agent两部分.底层分布式搜索agent感知图像局部信息,通过定居、发展、迁徙、标记和死亡行为搜索可见光遥感图像中的局部阴影区域;高层管理agent感知全局信息,对底层分布式搜索agent的搜索行为进行约束和指导.实验结果表明,该方法效率较高,并且可以有效地提取可见光遥感图像中的阴影区域.     

基于可见光遥感图像的船只目标检测识别方法

 基于光学遥感图像提取船只目标是海洋信息感知中的重要应用方向,主要任务包括在广域大视场图像中快速检测定位船只目标,并在检测船只目标的基础上对目标信息进行进一步的提取与分类,该研究无论在民用及军事方面都具有重要意义。本文围绕船只检测识别方法中预处理及目标检测、分类等主要环节,阐述了各环节面临的难点问题及主要解决方法,指出了目前存在的问题,展望了基于光学遥感图像技术的发展趋势。     

基于深度学习的场景遥感图像分类方法研究

为了解决场景遥感图像通常分类性能较差、分类精度不高的问题,提出一种基于改进VGG16的场景遥感图像分类方法.针对传统VGG16模型参数量庞大的问题,对通道数以及参数量进行缩减.在算法运行过程中对数据进行正则化处理,并在分类方法中加入注意力机制.通过将注意力机制与CNN模型进行结合,并对两者进行端到端的训练,提高了模型的...     

机载光学图像至卫星光学图像转换方法研究

利用机载遥感数据,模拟了可见光/近红外卫星成像,旨在探讨遥感数据模拟的原理和方法.在模拟过程中,从遥感信号的辐射传输机理出发,综合考虑各种影响因素,对机载图像模拟星载图像的技术流程进行了一体化设计,将大气影响和空间分辨率转换进行了有机结合.对MODTRAN 4.0大气辐射传输程序的改造,使其输出符合模拟需求的6个辐射亮度值,并在此基础上建立了具有广泛适应性的大气辐射计算的查找表.对大气点扩散函数的解析近似进行了改进并软件实现,将其与改造后的MODTRAN程序结合,模拟临近像元效应.采用定量化的指标,通过比较模拟图像和实际遥感图像,对成像模拟精度进行了评价.     

光学遥感技术的新进展

综述了近年来光学遥感技术在仪器、数据处理和一些主要的应用领域内的新发展及未来研究计划。     

一个更有效的植物遥感信息参量

一个更有效的植物遥感信息参量郝允样，赵济，陈遐举北京师范大学天文学系，１００８７５，北京；北京师范大学资源与环境科学系，１００８７５，北京；中国计量科学研究院，１０００１３，北京；第一作者５８岁，男，教授）关键词遥感，植被指数，反射率分类号ＴＰ７９由...     

基于遥感和GIS的山东山丘区土壤侵蚀调查研究

基于遥感和地理信息系统技术,利用"通用土壤流失方程"usLE模型A=R·K·s·L·c·P和土壤侵蚀防治预报模型y=CP-CP-C＇P＇,采集生成因子数据,并通过投影及坐标转换,生成像元点的因子图,使每个30m×30m的像元点都具有以上6个因子数据,之后,利用模型进行计算,生成分幅的土壤侵蚀强度图和土壤侵蚀强度防治预报图及统计结果.此方法的研究使快速、经济、定量、定期地实现土壤侵蚀调查成为可能,为土壤侵蚀防治提供策略和依据.     

试论遥感技术在红层1∶50 000区调填图中的作用

在龙门山前陆盆地8个图幅实践的基础上,论述了红层地区采用遥感技术在选择地层剖面和踏勘路线,进行填图单元划分对比、岩相变化识别、岩石地层格架分析、研究盆地构造及盆地演化等方面所起的作用,并取得了较好效果.     

利用遥感地质统计和微机处理对浮图峪古火山机构的研究

在目视解译的基础上,利用线性体统计分析和遥感图像数字分析工作站开展了进一步研究,不仅准确地圈定了浮图峪古火山机构,而且从遥感地质角度探讨了古火山机构的成因。研究结果表明:遥感统计分析和微机处理方法,不仅可以用于大区域的地质研究,同样可以用于较大比例尺、较高精度要求的小范围专题性研究。     

颜色光学在遥感技术中的应用

根据颜色光学基本理论和遥感技术物理基础，计算了用于遥感技术中的地物光谱反射比所表现地物用色谱数据和坐标表示该地物的颜色，使颜色的标号具有标准化，数字化和定量化，分析了地物光谱反射比与遥感图象密度间的关系，设计了用于遥感图象解译的植被遥色谱。     

在遥感时间序列数据分析中马尔柯夫链方法与空间信息最佳结合的探讨

以北京顺义区为例,在TM图像资料分析基础上,建立马尔柯夫过程与直接距离法及距离加权法2种不同空间相关分析法的时空模型.分别以8,48,80,120和224邻域的不同邻域数对顺义县1996,1997年的土地利用变化进行模拟检验.结果表明马尔柯夫过程的时空模型中,采用48邻域或80邻域的距离加权法的空间分析效果最佳.     

基于形状轮廓的多源遥感图像数据库检索探索

为了对海量的多源遥感数据进行有效的管理,对多源遥感数据库快速准确地进行查询检索便成为急待解决的问题.为此采用了矩特征表示形状轮廓特征,对多源遥感图像数据库检索进行了初步的探索.经过大量实验表明:使用矩特征表示形状轮廓特征进行多源遥感数据库检索,当待检索图像具有明显形状轮廓特征时,检索结果比较理想.     

应用遥感影像更新地理信息若干问题的探讨

首先,针对高空间分辨率卫星遥感影像用于地理信息更新的特点,对信息融合、变化检测、数据挖掘、影像检索等问题进行了研究。遥感影像用于地理信息更新时,一方面应对多源遥感信息进行融合,特别是发展决策层融合算法,另一方面应进行多时相遥感信息融合和变化检测。其次,针对多时相遥感信息融合,提出了一种新的多时相融合处理方法体系,并针对自动信息更新的要求,探讨了遥感数据挖掘应重点解决的问题及其在地理信息自动更新中的应用。最后,面向快速影像提取和检索的需求,研究了基于内容的遥感影像检索技术,并重点分析了检索中能够应用的影像特征。