结合GOCI数据的黄海绿潮遥感监测及漂移轨迹研究

结合GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)传感器的波段特征,基于缨帽变换方法设计了一种简单有效的绿潮指数(TCT-GTI)算法。结合目视判断的绿潮识别结果,将TCT-GTI算法与两种已有的遥感算法(AFAI和IGAG算法)监测结果进行对比发现,TCT-GTI算法的绿潮遥感监测结果精度较高,具有较高的可信度。将TCT-GTI算法应用到2017年多景GOCI影像,对中国黄海海域绿潮信息进行提取,同时分析绿潮覆盖面积的日变化特征,研究2017年绿潮暴发事件的漂移轨迹。研究结果表明,绿潮覆盖面积在中午12:00达到最大,这可能是光合作用等因素的影响。2017年,绿潮暴发事件经历了西北至东北的漂移路径,由江苏盐城外海海域向西北方向漂移至南黄海东部,然后继续向东北方向移动,抵达山东半岛南岸,逐渐消亡。     

基于实测高光谱和电磁感应数据的区域土壤盐渍化遥感监测研究

以新疆渭干河—库车河三角洲绿洲为例,利用实测得到的不同盐渍化程度的盐渍土高光谱数据和电磁感应数据(EM38)协同构建土壤高光谱盐分指数遥感监测模型,将该模型通过尺度效应转换用于校正传统的Landsat-TM多光谱遥感影像的土壤盐分光谱指数,用校正过的TM影像进行区域土壤盐分的反演,并利用实测土壤盐分数据对反演结果进行分析与验证。结果表明：将高光谱和电磁感应数据与多光谱遥感技术相结合进行区域土壤盐渍化信息的提取,其精度和反演效果(R2=0.799 3,p<0.01)明显优于传统多光谱遥感方法中单纯利用土壤盐分指数所建立的监测模型(R2=0.587 4,p<0.01),为今后更好地实现土壤盐渍化的高精度遥感动态监测研究提供了科学依据。     

基于深度残差网络的高光谱遥感数据霾监测

霾监测是环境治理中的关键技术之一。目前地面观测站进行霾监测的耗费较大,基于多光谱遥感的霾识别精度较低。将深度学习用于高光谱遥感数据的霾监测,提出一种基于深度残差网络的高光谱霾监测方法,利用深度网络提取霾光谱曲线特征,再使用残差学习等方法降低网络训练难度,得到了霾监测模型。苏州地区Hyperion高光谱数据集上的实验表明,与其他遥感霾监测方法相比,所提方法的霾识别精度更高。     

基于多光谱遥感数据的生物多样性监测与评估

生物多样性是人类赖以生存的基础。受环境和气候变化的影响,全球生物多样性丧失日趋严重,研究区域生物多样性对保护濒危物种栖息地、合理规划与利用区域资源具有重要意义。基于2002年—2018年多光谱遥感植被产品中的NDVI、 EVI、 FPAR、 LAI、 GPP数据集,构建了累积、最小和差值三种动态生境指数(DHI),结合气象数据和物种分布数据,采用多元回归分析分别研究了(1)基于NDVI、 EVI、 FPAR、 LAI、 GPP多光谱遥感指数构建的DHIs评价生物多样性的适用性;(2)累积、最小和差值DHIs表达物种多样性的互补性;(3)气候变化对我国生物多样性的影响;(4)累积、最小和差值DHIs表达物种丰富度的能力。研究表明：(1)基于同种MODIS多光谱植被指数的同一DHIs之间具有很强的相关性(相关系数0.77到0.98之间),可相互替代;同一植被指数的累积、最小和差值DHIs之间有一定关联性,但三者不可相互替代。(2)与基于NDVI、 EVI、 FPAR、 LAI产品数据构建的DHIs相比,GPP-DHIs监测我国生物多样性的能力最强,且与物种丰富度之间存在良好的相关性(相关系...     

基于SHDOM经验方程和基于同步实测光谱数据的遥感影像邻近效应校正算法对比研究

从背景反射率计算和真实反射率获取两个方面,以Landsat-5 TM影像、ASTER影像以及与两幅影像分别对应的沙地、草地同步实测光谱数据作为数据源,对基于三维辐射传输模型SHDOM经验方程的垂直观测光学遥感影像邻近效应校正方法和基于与影像同步实测光谱数据的遥感影像邻近效应校正方法进行了对比研究。结果表明,从辐射传输机理上,基于SHDOM经验方程的邻近效应校正算法的理论基础更为完善;而从校正后影像的目视效果上,基于同步实测光谱数据的邻近效应校正算法则更为有效。     

基于UNet深度学习算法的东海大型漂浮藻类遥感监测

基于语义分割神经网络UNet,利用GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)卫星传感器数据,构建出能够有效提取大型漂浮藻类的深度学习模型,实现了对大型漂浮藻类信息端到端、像素到像素的分割识别.验证结果表明:所提出的深度学习模型对验证集中大型漂浮藻类的平均识别精度达到88.54％;通过与...     

基于Hyperion影像的悬浮泥沙遥感监测研究

在射阳河口,悬浮泥沙对拦门沙的位置的形状有很大的影响,而拦门沙是制约射阳港航运条件的主要因素。遥感手段具有分辨率高、范围大、连续性强、成本低等特点,在近岸悬浮泥沙监测中具有很大的应用潜力。Hyperion作为目前世界上唯一的民用高光谱传感器,与其它传感器相比又具有光谱分辨率高的优势。根据在射阳河口实测的光谱悬浮泥沙数据,利用逐步筛查的方法选择与表层悬浮泥沙浓度相关性高且物理意义明显的因子,发现离含沙水体光谱反射峰附近的605nm、810nm和715nm的反射率的组合因子与表层悬浮泥沙浓度相关性较高且物理意义明确,模型的拟合精度可达到65%以上。在此基础上,利用Hyperion影像进行表层泥沙浓度的反演。结果证明,该模型能够正确反映河口表层悬浮泥沙的分布规律。     

基于CDOM光学特性的近海环境富营养化监测

富营养化是河口港湾一个重要的生态环境问题。传统的富营养化监测与评价需要依靠费时费力的人工采样、实验室分析测定,周期较长,难以实现现场实时快速监测与评价。本文依据2009年2月、5月、8月和10～11月在厦门湾海域的有色溶解有机物(CDOM)与主要环境要素的调查资料,探讨了利用CDOM的光学性质反演COD,TN,TP等富营养化参数的可行性。结果表明：(1)厦门湾表层水体CDOM存在明显的空间和季节性变化,九龙江河口区的丰度最高;(2)陆源输入及浮游植物的现场生产是水体中CDOM的主要来源,因此可建立利用盐度和叶绿素a浓度估算厦门湾CDOM丰度的经验算法,该经验算法的相关系数达0.96,经验算法估算值与实测CDOM之间的相对误差为11.1%±0.71%,精度较高;(3)厦门湾各个季节COD,TN,TP与CDOM吸收系数、荧光组分之间有很好的相关性,总体表现春夏较高、秋季次之、冬季最差;(4)结合上述研究成果,利用厦门湾已建立的水质自动监测系统实时获取的盐度、叶绿素a以及经验公式推导出的CDOM荧光资料,有望克服COD,TN和TP等富营养化指标只能通过人工采样和实验室分析获取的缺点;实现对海域富营养化程度的快速监测与评价。     

基于Curvelet和2DPCA的遥感图像融合算法

根据图像处理不同算法模型的特点,提出了一种基于Curvelet和2DPCA变换相结合的遥感图像融合算法。首先,对多光谱图像进行2DPCA变换,获得其最佳投影轴集合U及特征向量矩阵Q,按照投影规则将多光谱图像投影到U上,得到各主成分分量Yk;再将与多光谱图像进行过直方图匹配的高分辨率图像投影到Q上,获得其主成分PanM及其它主成分分量,将PanM与Yk分别进行Curvelet变换,得到对应的高、低频系数;然后,根据相应的融合规则,对处理后的系数进行Curvelet逆变换,得到融合子图像;最后,将高分辨率图像的其他主成分分量与融合子图像进行2DPCA逆变换得到融合后图像。应用多光谱图像和高分辨率图像进行了融合实验,并将实验结果与其他方法进行比较。实验结果表明,该方法能够在保持源数据光谱特性的同时,较好的提高空间分辨率。     

基于全光学路径的遥感相机视轴监测方法研究

为提高光学遥感卫星图像地面定位精度,提出了一种基于全光学路径的相机/星敏感器视轴指向监测方法。方法采用同一基准部件分别建立相机和星敏感器测量通道,基准部件采用激光二极管作为测量光源,经过会聚和准直进入相机/星敏感器光学系统并成像,当相机/星敏感器相对基准部件视轴发生变化时,成像光斑相应地也发生位置移动,进而可以获取相机视轴转动信息;基于所提方法建立了光学模型,利用光线追迹法对相机夹角变化进行仿真与分析,并与理论分析结果进行对比。结果表明,方案可以满足高精度的相机视轴监测。     

基于OB-HMAD算法和光谱特征的高分辨率遥感影像变化检测

高空间分辨率遥感影像蕴涵丰富的地物细节信息,针对高分辨率多时相遥感影像的变化检测可以更清楚认识到地理单元的变化情况,传统的遥感变化检测算法面对高分辨率遥感影像时,会出现明显的"椒盐现象"。本文借鉴面向对象图像分析的思想,以高分辨率遥感影像对象的光谱特征为分析对象,在多变量变化检测算法(multivariate alternative detection, MAD)的基础上,提出一种半自动阈值选取的OB-HMAD(object based-hybrid MAD)算法,并利用该算法进行变化检测实验对比分析。首先对高分辨率多时相遥感影像进行多尺度分割,形成多通道的影像对象;其次利用MAD变换,形成差异影像对象,并对其进行MNF变换,提高影像对象的信噪比;然后采用直方图曲率分析(histogram curvature analysis, HCA)进行半自动阈值选取,提取变化区域;最后结合实地样本数据对变化检测结果进行混淆矩阵的精度验证。结合2012年和2013年北京地区Worldview-2影像的实验可知,OB-HMAD算法融合多通道的光谱信息,可以有效的实现多时相高分影像的变化检测,基本消除了基于像元变化检测中"椒盐"现象的干扰,并在一定程度上降低建筑物阴影和几何配准误差的影响,总体精度和kappa系数也较优于其他变化检测算法,但存在较大的漏检误差。MNF变换可以有效的提高影像的信噪比,使差异信息更集中,直方图曲率分析的阈值分割算法相对其他阈值算法,自动化程度更高。     

基于多源、多时相遥感影像的黄、东海绿潮影响区检测

利用不同空间分辨率、多时相卫星遥感数据,对2007-2010年间黄海、东海发生的绿潮(大型绿藻——浒苔)进行了监测与评估.江苏北部浅滩沿岸水体浑浊,浒苔在该海域中光谱混合现象严重,高空间分辨率的遥感影像有利于其检测;在水体极浑浊的射阳河口检测到的浒苔离岸最近距离为1 km左右.反演结果表明,浒苔在5月初会沿苏北沿岸流向...     

基于第二代小波的超谱遥感图像融合算法研究

超谱遥感图像包含了大量的波段．波段之间的相关性较高．采用信息融合技术可以降低超谱图像的分析难度。提出了一种结构新颖的第二代小波加权融合算法。首先将图像分解为两个序列．用2阶Neville滤波器构造预测和更新算子．对两个序列以矩形栅格和梅花形栅格的格式进行交替预测和更新;再以各个波段的方差作为融合的特征．进行特征级第二代小波加权融合．最后对图像进行第二代小波重构。为了验证新方法的有效性．采用机载可见光-红外成像光谱仪超谱遥感图像进行仿真．并与典型融合方法主成分分析和离散小波变换的融合效果相比较。实验结果表明提出的第二代小波加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性．其熵值高于主成分分析融合结果0．1949,高于离散小波变换融合结果0．7998。     

基于主动遥感的冬小麦群体动态监测

茎蘖数的多少是冬小麦达到最佳产量的关键因素,也是氮肥调控的重要指标.然而为了获得一个代表性的茎蘖数,传统的人工数分蘖的方法费时费力.近年来,随着遥感,特别是主动遥感技术的长足发展,为解决这个问题提供了机遇.文章通过2008年-2009年在河北曲周县中国农业大学试验站的播期、播量和氮水平田间试验,采用主动光谱仪Green...     

基于遥感数据的辽宁省植被变化分析

利用从美国国家海洋和大气局(NOAA)的甚高分辨率辐射计(AVHRR)获得的20年的归一化植被指数(NDVI)时序数据,分析了辽宁省的空间异质性和时间动态。通过分析研究区域2 292个点在1982～2001年间NDVI月平均值,发现有明显的反常。通过统计分析每月的NDVI值,包括最小值、平均值、最大值、变化系数(CV)、标准化不规则值(Z分),36个月的动态平均值,识别了植被动态的空间和时间变化。发现植被的NDVI在生长期有强烈的季节摆动,观测到的NDVI最大值出现在7～8月,用CV表达的季节变化范围从6%～14%。另外,在1984～1990年间植被绿度呈现一致向上的趋势,而在随后的1991～1998年间表现出很大的相反。植被绿度向上和向下的趋势遵从7到8年的摆动周期。研究还发现干燥季节NDVI的峰值沿纬度的变化是1991～1999年间比1982～1990年间大20%～25%。研究的结论是辽宁省的植被变化模式是由于20世纪最后10年加剧的干旱造成的。     

基于Contourlet变换的遥感图像去噪新算法

提出了一个新的有效的基于Contourlet变换的遥感图像去噪方法。对有噪图像进行Contourlet分解;对Contourlet变换系数引入一个几何先验模型,结合噪声和有用信号的条件分布进行贝叶斯估计,得到每一系数作为有用信号的后验概率,以之作为修正因子修正小波萎缩因子;对重构图像进行递归循环运算处理。仿真实验结果表明,去噪后图像去除了常见的伪吉布斯现象,峰值信噪比提高了1~2 dB。     

基于同态滤波的遥感薄云去除算法

目前常用的遥感薄云去除法是同态滤波法,但由于所采用的滤波器的局限性,传统的同态滤波法只能去除处于低频区域的云,而对处于高频区域的云则没有处理效果。因此在研究传统同态滤波算法,选取性能最佳的频域滤波器对图像进行处理的基础上,引入了空域3×3中值滤波,用像素点3×3邻域内9个像素点的中值来代替该点的像素值,旨在对前者无法去除的高频突变云区进行处理。而后结合主观视觉和客观统计分析两方面对仿真结果进行评价,经分析表明,用该方法处理过的影像在信息未受损失的情况下,高频突变云有所减少,达到了预期目的。     

基于同态滤波的遥感薄云去除算法

目前常用的遥感薄云去除法是同态滤波法,但由于所采用的滤波器的局限性,传统的同态滤波法只能去除处于低频区域的云,而对处于高频区域的云则没有处理效果。因此在研究传统同态滤波算法,选取性能最佳的频域滤波器对图像进行处理的基础上,引入了空域3×3中值滤波,用像素点3×3邻域内9个像素点的中值来代替该点的像素值,旨在对前者无法去除的高频突变云区进行处理。而后结合主观视觉和客观统计分析两方面对仿真结果进行评价,经分析表明,用该方法处理过的影像在信息未受损失的情况下,高频突变云有所减少,达到了预期目的。     

基于感兴趣区域的海洋卫星遥感图像压缩算法

针对海洋监视卫星遥感图像的特点,提出了一种基于感兴趣区域的自适应遥感图像近无损压缩算法。该算法利用红-黑小波提升方法检测出目标的边缘,采用阈值法将目标和背景分割,使用外接矩形来描述目标,从而自动确定感兴趣区域。感兴趣区域采用Rice无损熵编码方法,背景区域采用比特平面编码的有损压缩方法。实验结果表明,该算法能有效地划分感兴趣区域,其压缩比较无损压缩有了很大提高,目标无失真,整幅图像的峰值信噪比都在40dB以上。算法的计算复杂度较低,易于硬件实现,而且还具有自适应性和数据包独立的优点,适合于海洋监视卫星遥感图像近无损压缩应用。