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遥感相关的论文题目

发布时间:2024-07-02 16:55:19

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资源遥感与数字农业:3S技术与农业应用 简介: 农业遥感的发展是伴随着空间信息科学和农学的发展而进步的。从最开始的技术开发应用,到现在的技术、方法和理论并重。尽管现在还不能称之为学科,因为作为一门学科,需要一整套完善的理论体系、方法体系、技术体系和应用模式。但在同领域科学家们扎实和富有睿智的研究中,正在一步步朝着成为一门独立的学科迈进。这从该领域技术名词的变化中可见一斑。 基于以上基本判断,我们编著了本论文集。……

洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区,分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差,对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进,结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。【关键词】遥感图像;监督分类;综合阈值法;植被指数法【中图分类号】TP79 【文献标识码】A【文章编号】1671-5969(2007)16-0164-03一、研究区域概况及图像资料(一)研究区域概况洋河流域是张家口经济发展的中心地带,水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县,是永定河上游的一大支流,流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2,流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等,干流全长106 km,在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库,是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长,南北向较短,地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200~1500m之间,西部和南部边界海拔高程一般在500~1000m之间。流域内80%以上为丘陵山区,绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土,并有部分砂砾土及黄粘土,沿河川地层厚且较肥沃[1]。(二)信息源遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素, 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一,它可提供7个波段的信息, 空间分辨率为30~120m。TM数据源各波段各有特点,可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为:TM1与TM2,TM5与TM7高度相关,相关系数达以上,信息冗余大,可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m,不利于地物信息的提取,所以亦不选取TM6波段。一般来说, 选择图像类型时,应考虑研究区域的大小、研究的目的,以及要达到的精度要求,另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开,以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS 软件,它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件,具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择特征,并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据,将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别,而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。(一)非监督分类非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程,这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地,在图像上会产生大量的阴影,导致了像元灰度值的空间变化,这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响,使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法:近红外波段(TM4)/红外波段(TM3),这样所得到的效果比较好,从原始图像和比值运算后的图像(图像略)中,可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后, 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类,受人为因素的影响较少,不需要对地面信息有详细的了解,但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在,其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上,水体和建筑物的灰度值相近, 同样在TM7波段上,裸山和建筑物的灰度值也相近。总之,在TM的6个波段上,无论采用哪个波段进行非监督分类,总有几种地物的光谱值接近,因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。

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洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区,分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差,对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进,结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。【关键词】遥感图像;监督分类;综合阈值法;植被指数法【中图分类号】TP79 【文献标识码】A【文章编号】1671-5969(2007)16-0164-03一、研究区域概况及图像资料(一)研究区域概况洋河流域是张家口经济发展的中心地带,水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县,是永定河上游的一大支流,流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2,流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等,干流全长106 km,在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库,是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长,南北向较短,地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200~1500m之间,西部和南部边界海拔高程一般在500~1000m之间。流域内80%以上为丘陵山区,绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土,并有部分砂砾土及黄粘土,沿河川地层厚且较肥沃[1]。(二)信息源遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素, 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一,它可提供7个波段的信息, 空间分辨率为30~120m。TM数据源各波段各有特点,可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为:TM1与TM2,TM5与TM7高度相关,相关系数达以上,信息冗余大,可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m,不利于地物信息的提取,所以亦不选取TM6波段。一般来说, 选择图像类型时,应考虑研究区域的大小、研究的目的,以及要达到的精度要求,另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开,以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS 软件,它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件,具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择特征,并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据,将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别,而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。(一)非监督分类非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程,这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地,在图像上会产生大量的阴影,导致了像元灰度值的空间变化,这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响,使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法:近红外波段(TM4)/红外波段(TM3),这样所得到的效果比较好,从原始图像和比值运算后的图像(图像略)中,可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后, 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类,受人为因素的影响较少,不需要对地面信息有详细的了解,但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在,其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上,水体和建筑物的灰度值相近, 同样在TM7波段上,裸山和建筑物的灰度值也相近。总之,在TM的6个波段上,无论采用哪个波段进行非监督分类,总有几种地物的光谱值接近,因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。

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遥感原理与应用第一章 电磁波及遥感物理基础名词解释:1、 遥感 2、遥感技术 3、电磁波 4、电磁波谱 5、绝对黑体 6、绝对白体7、灰体 8、绝对温度 9、辐射温度 10、光谱辐射通量密度 11、大气窗口12、发射率 13、热惯量 14、热容量 15、光谱反射率 16、光谱反射特性曲线 填空题:1、电磁波谱按频率由高到低排列主要由 、 、 、 、 、 、 等组成。2、绝对黑体辐射通量密度是 和 的函数。3、一般物体的总辐射通量密度与 和 成正比关系。4、维恩位移定律表明绝对黑体的 乘 是常数。当绝对黑体的温度增高时,它的辐射峰值波长向 方向移动。5、大气层顶上太阳的辐射峰值波长为 μm选择题:(单项或多项选择)1、 绝对黑体的 ①反射率等于1 ②反射率等于0 ③发射率等于1 ④发射率等于0。2、 物体的总辐射功率与以下那几项成正比关系 ①反射率 ②发射率 ③物体温度一次方 ④物体温度二次方 ⑤物体温度三次方 ⑥物体温度四次方。3、 大气窗口是指 ①没有云的天空区域 ②电磁波能穿过大气层的局部天空区域 ③电磁波能穿过大气的电磁波谱段 ④没有障碍物阻挡的天空区域。4、 大气瑞利散射①与波长的一次方成正比关系 ②与波长的一次方成反比关系 ③与波长的二次方成正比关系 ④与波长的二次方成反比关系 ⑤与波长的四次方成正比关系 ⑥与波长的四次方成反比关系 ⑦与波长无关。5、 大气米氏散射 ①与波长的一次方成正比关系 ②与波长的一次方成反比关系 ③与波长无关。问答题:1、 电磁波谱由哪些不同特性的电磁波组成?它们有哪些不同点,又有哪些共性?2、 物体辐射通量密度与哪些因素有关?常温下黑体的辐射峰值波长是多少?3、 叙述沙土、植物和水的光谱反射率随波长变化的一般规律。4、 地物光谱反射率受哪些主要的因素影响?5、 何为大气窗口?分析形成大气窗口的原因,并列出用于从空间对地面遥感的大气窗口的波长范围。6、 传感器从大气层外探测地面物体时,接收到哪些电磁波能量?第二章 遥感平台及运行特点名词解释:1、 遥感平台 2、遥感传感器 3、卫星轨道参数 4、升交点赤经 5、轨道倾角6、近地点角距 7、地心直角坐标系 8、大地地心直角坐标系 9、卫星姿态角10、开普勒第三定理 11、重复周期 12、近圆形轨道 13、与太阳同步轨道14、近极地轨道 15、偏移系数 16、GPS 17、ERTS_1 18、LANDSAT_1 19、SPOT 20、IRS 21、CBERS 22、ZY_1 23、Space Shuttle 24、MODIS 25、IKONOS 26、Quick Bird 27、Radarsat 28、ERS 29、小卫星填空题:1、遥感卫星轨道的四大特点 。2、卫星轨道参数有 。3、卫星姿态角是 。4、遥感平台的种类可分为 、 、 三类。5、卫星姿态角可用 、 、 等 方法测定。6、与太阳同步轨道有利于 。7、LANDSAT系列卫星带有TM探测器的是 ;带有TM探测器的是 。8、SPOT系列卫星可产生异轨立体影像的是 ;可产生同轨立体影像的是 。9、ZY-1卫星空间分辨率为 。10、美国高分辨率民用卫星有 。11、小卫星主要特点包括 。12、可构成相干雷达影像的欧空局卫星是 。选择题:(单项或多项选择)1、 卫星轨道的升交点和降交点是卫星轨道与地球①黄道面的交点②地球赤道面的交点③地球子午面的交点。2、 卫星与太阳同步轨道指①卫星运行周期等于地球的公转周期②卫星运行周期等于地球的自转周期③卫星轨道面朝向太阳的角度保持不变。3、 卫星重复周期是卫星①获取同一地区影像的时间间隔②经过地面同一地点上空的间隔时间③卫星绕地球一周的时间。4、 以下哪种仪器可用作遥感卫星的姿态测量仪①AMS②TM③HRV④GPS⑤星相机。5、 问答题:1、 根据Landsat-1的运行周期,求该卫星的轨道高度。2、 根据Landsat-4/5的运行周期、重复周期和偏移系数,通过计算排出其轨道(赤道处)的分布图。3、 以Landsat-1为例,说明遥感卫星轨道的四大特点及其在遥感中的作用。4、 叙述地心直角坐标系与地心大地直角坐标系的差别和联系。5、 获得传感器姿态的方法有哪些?简述其原理。6、 简述遥感平台的发展趋势。7、 LANDSAT系列卫星、SPOT系列卫星、RADARSAT系列卫星传感器各有何特点?第三章 遥感传感器及其成像原理名词解释:1、遥感传感器 2、探测器 3、致冷器 4、红外扫描仪 5、多光谱扫描仪6、推扫式成像仪 7、成像光谱仪 8、瞬时视场 9、MSS 10、TM 11、HRV 12、SAR 14、INSAR 15、CCD 16、真实孔径侧视雷达17、合成孔径侧视雷达18、全景畸变 19、动态全景畸变 20、 静态全景畸变 21、距离分辨率22、方位分辨率23、雷达盲区24、角隅反射 25、粗加工产品 26、精加工产品27、多中心投影 28、多中心斜距投影填空题:1、MODIS影像含有 个波段,其中250米分辨率的包括 波段。2、RADARSAT-1卫星空间分辨率最高可达 ,共有 种工作模式。3、多极化的卫星为 。4、目前遥感中使用的传感器大体上可分为 等几种。5、遥感传感器大体上包括 几部份。6、MSS成像板上有 个探测单元;TM有 个探测单元。7、LANDSAT系列卫星具有全色波段的是 ,其空间分辨率为 。8、利用合成孔径技术能堤高侧视雷达的 分辨率。9、扫描仪产生的全景畸变,使影像分辨率发生变化,x方向以 变化,y方向以 变化。10、实现扫描线衔接应满足 。选择题:(单项或多项选择)1、 全景畸变引起的影像比例尺变化在X方向①与COSθ成正比②在X方向与COSθ成反比③在X方向与COS²θ成正比④在X方向与COS²θ成反比。2、 全景畸变引起的影像比例尺变化在Y方向①与COSθ成正比②与COSθ成反比③与COS²θ成正比④与COS²θ成反比。3、 TM专题制图仪有① 4个波段②6个波段③7个波段④9个波段。4、 TM专题制图仪每次同时扫描①6条扫描线②12条扫描线③16条扫描线④20条扫描线。5、 HRV成像仪获得的影像①有全景畸变②没有全景畸变。6、 SPOT卫星获取邻轨立体影像时,HRV中的平面镜最大可侧旋①10º②16º③27º④32º。7、真实孔径侧视雷达的距离分辨率与①天线孔径有关②脉冲宽度有关③发射的频率有关。7、 径侧视雷达的方位分辨率与①天线孔径有关②天线孔径无关③斜距有关④斜距无关。问答题:1、叙述侧视雷达图像的影像特征2、MSS、TM、ETM+影像各有何特点?3、有哪几种方法可以获得多光谱摄影影像?4、对物面扫描的成像仪为什么会产生全景畸变?扫描角为θ时的影像的畸变多大?5、叙述Landsat-1上的MSS多光谱扫描仪获取全球(南北纬度81°之间)表面影像的过程。6、TM专题制图仪与MSS多光谱扫描仪有何不同?7、SPOT卫星上的HRV推扫式扫描仪与TM专题制图仪有何不同?8、侧视雷达影像的分辨力、比例尺、投影性质和投影差与中心投影航空或航天像片影像有何不同?9、侧视雷达为什么要往飞机侧方发射脉冲并接收其回波成像?如果向飞机或卫星正下方发射脉冲并接收回波成像会是什么情景?10、简述INSAR测量高程的基本原理。第四章 遥感图像数字处理的基础知识名词解释:1、光学影像 2、数字影像 3、空间域图像 4、频率域图像 5、图像采样6、灰度量化7、BSQ 8、BIL 9、BMP 10、TIFF 11、ERDAS 12、PCI 13、3S集成填空题:1、光学图像是一个 函数。2、数字图像是一个 函数。3、光学图像转换成数字影像的过程包括 等步骤。4、图像数字化中采样间隔取决于图像的 ,应满足 (公式)。5、一般图像都由不同的 、 、 、 的周期性函数构成。6、3S集成一般指 、 和 的集成。选择题:(单项或多项选择)1、 数字图像的①空间坐标是离散的,灰度是连续的②灰度是离散的,空间坐标是连续的③两者都是连续的④两者都是离散的。2、 采样是对图像①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化。3、 量化是对图像①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。4、 图像数字化时最佳采样间隔的大小①任意确定②取决于图像频谱的截止频率③依据成图比例尺而定。5、 图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为①32个②64个③128个④256个。6、 BSQ是数字图像的①连续记录格式②行、波段交叉记录格式③象元、波段交叉记录格式。问答题:1、 叙述光学影像与数字影像的关系和不同点。2、 怎样才能将光学影像变成数字影像。3、 叙述空间域图像与频率域图像的关系和不同点。4、 叙述储存遥感图像有哪几种方法,列举2—3种数字图像存储格式,并说明其特点。5、叙述3S集成的形式和作用。第五章 遥感图像几何处理名词解释:1、 共线方程2、外方位元3、像点位移4、几何变形5、几何校正6、粗加工处理7、精加工处理8、多项式纠正9、间接法纠正10、直接法纠正11、灰度重采样12、最邻近像元重采样13、双线性内插14、双三次卷积15、图像配准16、数字镶嵌17、数字地面模型18、正射影像19、地理编码图象 20、DEM填空题:1、 分别写出中心投影,推扫式传感器(旁向,航向倾斜),扫描式传感器的共线方程表达式 , , , 。2、 遥感图像的变形误差可以分为 和 ,又可以分为 和 。3、 外部误差是指在 处于正常的工作状态下,由 所引起的误差。包括 , , , 等因素引起的变形误差。4、 传感器的六个外方位元素中 的变化对图像的综合影响使图像产生线性变化,而 使图像产生非线性变形。 5、 地球自转对于多中心投影影像产生像点位移在 方向上,位移量bb’= 。6、 TM卫星图像的粗纠正使用的参数有 , , , 纠正的变形有 , 。7、 遥感图像几何纠正的常用方法有 , , 。8、 多项式拟合法纠正中,项数N与其阶数n的关系 。9、 多项式拟合法纠正中,一次项纠正 ,二次项纠正 ,三次项纠正 。10、项式拟合法纠正中控制点的要求是 , , 。11、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求,一次项最少需要 个控制点,二次项最少项需要 个控制点,三次项最少需要 个控制点。12、SPOT图像采用共线方程纠正时需要 ,有 未知参数,最少需要 个控制点。13、常用的灰度采样方法有 , , 。14、数字图象配准的方式有 , 。15、数字图像镶嵌的关键 , , 。16、在姿态角都为0的情况下,中心投影像片的投影差为 ,推扫式影像(HRV)的投影差为 ,扫描仪影像(MSS)的投影差 ,侧视雷达影像(SAR)的投影差 。17、灰度采样中,双线性内插的权矩阵采用 函数求取, 双三卷积的权矩阵采用 函数求取。选择题:(单项或多项选择)1、 垂直航线方向距离越远比例尺越小的影像是①中心投影影像②推扫式影像(如SPOT影像)③逐点扫描式影像(如TM影像)④真实孔径侧视雷达影像。2、 垂直航线方向距离越远比例尺越大的影像是①中心投影影像②推扫式影像(如SPOT影像)③逐点扫描式影像(如TM影像)④真实孔径侧视雷达影像。3、 真实孔径天线侧视雷达影像上高出地面的物点其象点位移(投影差)①向底点方向位移②背向底点方向位移③不位移。4、 逐点扫描式影像(如TM影像)上高差引起的像点位移(投影差)发生在①像底点的辐射方向②扫描方向。5、 多项式纠正用一次项时必须有①1个控制点②2个控制点③3个控制点④4个控制点。6、 多项式纠正用二次项时必须有①3个控制点②4个控制点③5个控制点④6个控制点。7、 多项式纠正用一次项可以改正图像的①线性变形误差②非线性变形误差③前两者。8、 共线方程的几何意义是在任何情况下①像主点、像底点和等角点在一直线上②像点、物点和投影中心在一直线上③ 主点、灭点和像点在一直线上。问答题:1. 叙述中心投影的航空像片,MSS多光谱扫描仪影像,SPOT的HRV推扫式影像和真实孔径侧视雷达图像的几何特征。2. 列出中心投影影像、推扫式影像(旁向和航向)、逐点扫描影像和侧视雷达影像的构像方程和共线方程表达式。3. 列出中心投影影像、推扫式影像、逐点扫描影像和侧视雷达影像的投影差公式,并说明投影差产生的像点位移各自不同点。4. 已知中心投影影像姿态产生的变形误差公式为推导出推扫式影像、逐点扫描影像和侧视雷达影像的像点位移公式。5. 叙述最邻近法、双线性内插、双三次卷积重采样原理(可作图说明)和优缺点。6. 两幅影像进行数字镶嵌应解决哪些关键问题?解决的基本方法是什么?7. 叙述多项式拟合法纠正卫星图像的原理和步骤。8. 多项式拟合法选用一次项、二次项和三次项,各纠正遥感图像中的哪些变形误差?9. 多项式拟合法平差后精度应控制在什么范围内?超限了怎么办?10.叙述共线方程法纠正SPOT卫星图像的原理和步骤。11.在几何纠正的重采样中,内插像元4*4图像亮度值矩阵为:在间接法纠正过程中,某地面点反算到原始像点的坐标值为( ,),利用最邻近法和双线性内插法求像点的亮度值。12.叙述数字图像镶嵌的过程。13.画出各个外方位元素变化引起的图形变化情况第六章 遥感图像辐射处理名词解释:1、辐射误差2、辐射定标3、大气校正4、图像增强 5、图像直方图 6、假彩色合成 7、密度分割 8、真彩色合成 9、假彩色合成 10、伪彩色图像 11、图像平滑 12、图像锐化 13、边缘检测 14、低通滤波 15、高通滤波 17、图像融合 18、直方图正态化 19、梯度算子 20、线性拉伸 21、拉氏算子 22、直方图均衡 23、邻域法处理 填空题:1、辐射传输方程可以知道,辐射误差主要有 , , 。2、常用的图像增强处理技术有 , 。3、增强的常用方法有 , , , , , , 等。子4、直方图均衡效果 , , 。5、3*3的拉普拉斯算子 。6、图像平滑和锐化的关系 。 7、NDVI= 。8、图像融合的层次 , , 。9、HIS中的H指 ,I指 , S指 。 图像融合的常用算法 , , , , 等。选择题:(单项或多项选择)1、 图像增强的目的① 增加信息量②改善目视判读效果。2、 图像增强①只能在空间域中进行②只能在频率域中进行③可在两者中进行。3、 从图面上看直方图均衡后的效果是①增强了占图面面积小的灰度(地物)与周围地物的反差②减弱甚至于淹没了占图面面积小的灰度(地物)与周围地物的反差③增强了占图面面积大的灰度(地物)与周围地物的反差④减弱占图面面积大的灰度(地物)与周围地物的反差。4、 标准假彩色合成(如TM4、3、2合成)的卫星影像上大多数植被的颜色是①绿色②红色③蓝色。5、 图像边缘增强采用①低通滤波②高通滤波。6、 消弱图像噪声采用①低通滤波②高通滤波。7、 图像融合前必须先进行①图像配准②图像增强③图像分类。8、 图像融合①必须在相同分辨率图像间进行②只能在同一传感器的图像间进行③可在不同分辨率图像间进行④可在不同传感器的图像间进行⑤只限于遥感图像间进行⑥可在遥感图像和非遥感图像间进行。 问答题:10、 根据辐射传输方程,指出传感器接收的能量包含哪几方面,辐射误差及辐射误差纠正内容是什么,11、 简述遥感数字影像增强处理的目的,例举一种增强处理方法,说明其原理和步骤。12、 什么是遥感图像大气校正?为什么要进行遥感图像大气校正?请以多光谱扫描仪(MSS)资料为例,说明大气校正的原理和方法。13、 以美国陆地卫星TM图像的波段为例,分别说明遥感图像的真彩色合成与假彩色合成方案。与真彩色合成图像相比,假彩色合成图像在地物识别上有何优越性?14、 叙述美国陆地卫星ETM图像分辨率30米的5、4、3波段影像与分辨率15米的全色影像进行融合的步骤和方法。15、 说明以下直方图的影像特征。第七章 遥感图像判读名词解释:1、遥感图像判读 2、景物特征 3、判读标志 4、几何分辨率 5、辐射分辨率6、光谱分辨率 7、时间分辨率 8、波谱响应曲线 9、热阴影 10、冷阴影11、雷达盲区 12、角隅反射 13、体散射 14、影像几何特性 15、影像辐射特性16、 地物光谱特征 17、地物空间特征 18、地物时间特征填空题:1、遥感图像信息提取中使用的景物特征有 。2、遥感图像空间特征的判读标志主要有 等。3、传感器特性对判读标志影响最大的是 等。4、光谱分辨率根据 三项指标来判定。5、热红外图像上的亮度与地物的 和 有关, 比 影响更大。6、 侧视雷达图像上的亮度变化与 等有关。选择题:(单项或多项选择) 1、 遥感图像的几何分辨率指 ①象元相应地面的宽度 ②传感器瞬时视场内观察到地面的宽度 ③能根据光谱特征判读出地物性质的最小单元的地面宽度。2、 热红外图像是 ①接收地物反射的红外光成的像 ②接收地物发射的红外光成的像。3、 热红外图像上的亮度与地物的 ①反射率大小有关 ②发射率大小有关 ③反射太阳光中的红外光强度有关 ④温度高低有关。4、 侧视雷达图像垂直飞行方向的比例尺 ①离底点近的比例尺大 ②离底点远的比例尺大 ③比例尺不变。问答题:1、 遥感图像判读主要应用景物的哪些特征?2、 何为传感器的空间分辨率、辐射分辨率、光谱分辨率?3、 叙述TM多光谱图像的几何特征和辐射特征。4、 叙述地物光谱特性曲线与波谱响应曲线之间的关系和不同点?(可作图说明)5、 举例说明为什么多光谱图像比单波段图像能判读出更多的信息?6、 叙述热红外图像的几何特征和辐射特征。7、 叙述侧视雷达图像的几何特征和辐射特征。第八章 遥感图像自动识别分类名词解释:1、模式识别 2、遥感图像自动分类了 3、统计模式识别 4、结构模式识别5、光谱特征向量 6、特征空间 7、特征变换 8、特征选择 9、主分量变换10、哈达玛变换 11、穗帽变换 12、生物量指标变换 13、标准化距离14、类间离散度15、类间离散度16、类内离散度17、判别函数18、判别边界19、监督法分类20、非监督法分类21、条件概率22、先验概率23、后验概率24、贝叶斯判别规则25、马氏距离26、欧氏距离27、计程距离28、错分概率29、训练样区 30、最大似然法分类 31、最小距离法分类32、ISODATA法分类33、混淆矩阵填空题:1、遥感图像上的地物在特征空间聚类的一般特点是 等。2、特征变换在遥感图像分类中的作用是 。3、遥感图像特征变换的主要方法有 等。4、特征选择的目的是 。5、标准化距离的公式 。6、马氏距离公式 ,欧氏距离公式 ,计程距离公式 。7、最大似然法分类判别函数 。8、分类后处理主要包括 , 。选择题:(单项或多项选择)1、 同类地物在特征空间聚在①同一点上②同一个区域③不同区域。2、 同类地物在特征空间聚类呈①随机分布②近似正态分布③均匀分布。3、 标准化距离大可以说明①类间离散度大,类内离散度也大②类间离散度小,类内离散度大③类间离散度大,和/或类内离散度小④类间离散度小,类内离散度也小。4、 监督分类方法是①先分类后识别的方法②边学习边分类的方法③人工干预和监督下的分类方法。5、 两类地物的最大似然法分类判别边界在①两类地物分布概率相等处②两类地物均值的中值位置③其中一类地物分布概率的最大处。6、 ISODATA法分类的样区①尽量选在同一类别中②尽量包含所需识别的类别③类别是已知的④类别是未知的。问答题:1、 什么叫特征空间?地物在特征空间聚类有哪些特性?2、 作图并说明遥感影像主分量变换的原理和它在遥感中的主要作用。3、 叙述生物量指标变换的原理及其作用。4、 为什么要进行特征选择?列举几种特征选择的主要方法和原理。5、 叙述监督分类与非监督分类的区别。6、 叙述最大似然法分类原理及存在的缺点。7、 叙述最小距离法分类的原理和步骤。8、 叙述ISODATA法非监督分类的原理和步骤。9、 叙述图像增强中的平滑处理与分类后的平滑处理的异同点。10、述改善仅用光谱特征的统计模式识别自动分类的主要方法和基本原理。11、评价以下的混淆矩阵,并求出平均可信度和加权可信度。类 别 1 2 3 4 5 12345其它类 象元数 135 276 463 178 30512、根据下图中两类地物在一维特征空间中的分布,画出最大似然法、最小距离法的判别边界并分析和比较它们的错分概率。第九章 遥感技术的应用名词解释:1、卫星影像地图 2、DRG 3、DLG 4、GIS 5、同轨立体影像 6、邻轨立体影像 7、沙尘暴 8、海洋赤潮 9、地质构造 10、植被指数 11、森林立地条件12、臭氧空洞 13、土壤侵蚀 14、遥感考古 15、蓝冰填空题:1、 利用遥感图像修测地形图,修测的主要内容有 等。2、遥感图像制作影像图时控制点来源有 等。3、森林立地因子包括 等。4、多时遥感影像监测冰川流速的步骤是 等。选择题:(单项或多项选择) 1、 分辨率30米的TM影像,按规范要求的平面精度(图上),适合制作哪种比例尺的影像图 ①1:10000 ②1:100000 ③1:500000。2、 按规范要求的平面精度制作卫星影像图,选控制点用的地形图比例尺,应比影像图的比例尺 ①大一个等级 ②小一个等级。问答题:1、 举例说明制作不同比例尺卫星影像地图时怎样选择遥感图像?2、 叙述遥感监测南极冰川流速和流量的基本方法。3、 中国南方草场三级分类的内容是什么?TM影像可能提取出哪些信息?4、 叙述遥感调查中国南方草场资源的基本方法。5、 叙

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资源遥感与数字农业:3S技术与农业应用 简介: 农业遥感的发展是伴随着空间信息科学和农学的发展而进步的。从最开始的技术开发应用,到现在的技术、方法和理论并重。尽管现在还不能称之为学科,因为作为一门学科,需要一整套完善的理论体系、方法体系、技术体系和应用模式。但在同领域科学家们扎实和富有睿智的研究中,正在一步步朝着成为一门独立的学科迈进。这从该领域技术名词的变化中可见一斑。 基于以上基本判断,我们编著了本论文集。……

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学术堂最新整理了十五个好写的计算机专业毕业论文题目,供大家参考:1、星连通圈网络和三角塔网络的若干性质研究2、中职《计算机应用基础》分层次教学研究3、基于MSP430单片机的电能质量检测仪设计4、光学遥感相机数据存储系统设计与实现5、基于单片机的级联型升压逆变器的设计及实现6、翻转课堂在职业学校《计算机应用基础》课程中的应用研究7、基于信息物理系统架构的微机接口远程实验系统设计与实现8、基于1553B总线的星务仿真系统设计9、曲面喷墨运动控制系统的研究10、项目教学法在中职计算机教学中的应用研究11、虚拟化在铁路数据中心的应用12、基于微信的学校学习支持服务的设计研究13、基于量化方法的高校师范生教学能力培养模式研究14、职业院校一体化课程教学模式研究15、应用于PowerPC处理器的乘法器设计与验证

洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区,分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差,对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进,结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。【关键词】遥感图像;监督分类;综合阈值法;植被指数法【中图分类号】TP79 【文献标识码】A【文章编号】1671-5969(2007)16-0164-03一、研究区域概况及图像资料(一)研究区域概况洋河流域是张家口经济发展的中心地带,水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县,是永定河上游的一大支流,流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2,流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等,干流全长106 km,在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库,是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长,南北向较短,地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200~1500m之间,西部和南部边界海拔高程一般在500~1000m之间。流域内80%以上为丘陵山区,绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土,并有部分砂砾土及黄粘土,沿河川地层厚且较肥沃[1]。(二)信息源遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素, 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一,它可提供7个波段的信息, 空间分辨率为30~120m。TM数据源各波段各有特点,可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为:TM1与TM2,TM5与TM7高度相关,相关系数达以上,信息冗余大,可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m,不利于地物信息的提取,所以亦不选取TM6波段。一般来说, 选择图像类型时,应考虑研究区域的大小、研究的目的,以及要达到的精度要求,另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开,以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS 软件,它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件,具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择特征,并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据,将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别,而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。(一)非监督分类非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程,这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地,在图像上会产生大量的阴影,导致了像元灰度值的空间变化,这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响,使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法:近红外波段(TM4)/红外波段(TM3),这样所得到的效果比较好,从原始图像和比值运算后的图像(图像略)中,可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后, 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类,受人为因素的影响较少,不需要对地面信息有详细的了解,但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在,其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上,水体和建筑物的灰度值相近, 同样在TM7波段上,裸山和建筑物的灰度值也相近。总之,在TM的6个波段上,无论采用哪个波段进行非监督分类,总有几种地物的光谱值接近,因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。

与遥感有关的小论文

森林资源调查中SPOT5遥感图像处理方法探讨王照利、黄生、张敏中、马胜利(国家林业局西北林业规划设计院,遥感计算中心,西安710048)本文发表于<陕西林业科技>2005 摘要: 目前,多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源调查中。本文结合SPOT5遥感数据的特点,根据森林资源调查的需要,从遥感数据的正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的处理和信息提取。探讨性地提出了适应于森林资源调查的SPOT5遥感数据处理方法。 关键词:SPOT5 遥感数据,森林资源调查、数据处理DISCUSSION ON SPOT5 IMAGE DATA PROCESSING FOR FOREST INVENTORYWang Zhaoli, Huangsheng,Zhangminzhong,Ma Shengli(Northwest Institute for Forest Inventory, Planning &Design, Xi’an China 710048)Abstract: Now days, high spatial resolution and multispectral SPOT5 image data are widely applied in forest inventory in China. Based on the characteristics of SPOT5 image and requirements of forest inventory, this paper discusses the processing procedures of ordering image data, ortho-rectification, image bands composition and image data fusion. The complete steps of image processing for forest inventory are words: SPOT5 image data,forest inventory, data processing 前言 卫星遥感影像具有空间宏观性、视角广、多分辨率(光谱和空间)、多时相、周期性、信息量丰富等特点,所以卫星遥感影像既可以提供森林资源的宏观空间分布信息又能提供局部的详细信息以及随时间、空间变化的信息等[1]。目前在林业领域卫星遥感数据被广泛的应用于不同尺度层次的森林资源调查、资源监测、病虫害、火灾监测等方面。2002年5月法国SPOT地球观测卫星系列之5号卫星(即SPOT5星)发射。SPOT5遥感数据的多光谱波段空间分辨率为10米(短波红外空间分辨率为20米),但全色波段空间分辨率达到米。SPOT5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析,在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下,SPOT5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查,可大幅度的森林调查的减少外业工作量、提高工作效率。在我国SPOT5卫星数据已被大量地应用于森林资源调查工作中,尤其,是在森林资源“二类”调查中被作基本的森林资源信息源提取各类信息。针对于将多光谱分辨率和高空间分辨率的SPOT5遥感数据应用于森林资源调查的数据处理技术和方法鲜有报道。本文总结工作实践,结合SPOT5遥感数据的特点,根据森林资源调查的需要,从遥感数据的订购、正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的基本处理方法。 1.SPOT5卫星遥感数据特点 SPOT卫星系统采用线性阵列传感器和推扫式扫描技术,具有旋转式平面镜可以进行倾斜观察获得倾斜图像和立体像对。采用与太阳同步的近极地的椭圆形轨道,轨道高度约832Km,轨道倾角 ,每天绕地球14圈多,重复覆盖周期26天[2]。由于有倾斜观测功能,使重复覆盖周期减少到2-3天。SPOT5卫星载有2台高分辨率几何成像仪(HRG)、1台高分辨率立体成像装置(HRS)和1台宽视域植被探测仪(VGT)。高分辨率几何成像仪的波段选择是总结了多年的研究成果,认为HRG的波段设置(见表1)足以取得辨别作物和植被类型的最佳效果。本文主要探讨HRG高空间分辨率数据的处理。2.SPOT5数据的处理方法和过程 SPOT5数据处理工作流程: 遥感数据的订购 订购数据时,用户需向数据代理商提供购买区域的四个角的大地坐标或者数据的景号(PATH/ROW)。特别应该注意数据订购时间和用户拿到数据之间有时间差,间隔时间长短因用户的要求、天气、卫星重复覆盖周期而异。相对于其他卫星数据,比较有利的一面是SPOT5卫星装置有旋转式平面镜可以进行倾斜观察,用户可向代理商申请红色编程提前得到调查区域的遥感数据,但要支付编程费。对于遥感数据的时相、云量、入射角、阴影量、是否购买高空间分辨率的全色波段等用户根据自己具体的工作需要向代理商提出限制要求。 根据我们对SPOT5遥感数据的使用,对于森林资源调查,北方9,10月份和11月初的遥感影像比较适宜。代理商向用户提供经过处理的不同级别的影像产品,在森林资源调查中建议购买SPOT1A级产品,用户可根据自己的工作需要进行处理,同时也可减少费用。 基础数据准备 大比例尺地形图和高精度DEM是进行SPOT5遥感数据高精度正射校正必需的基础地理数据。建议购买1:10000地形图和1:25000数字高程模型(DEM)。 将1:1万地形图扫描,扫描分辨率设置为300DPI。将扫描好的地形图进行几何精纠正,纠正精度控制在毫米内。从测绘部门购买的1:1万地形图为北京54坐标系3度分带高斯克吕格投影,而1:万DEM为北京54坐标系6度分带投影。在数据准备时,将校正好的1:1万地形图通过换带转换转成和DEM一致的6度分带投影。 对于没有1:1万地形图的地区,建议使用差分GPS接收机采集地面控制点。 几何正射校正 正射校正过程应用了法国SPOT公司发行的GEOIMAGE软件。GEOIMAGE软件有针对SPOT5卫星数据开发的SPOT5物理模型。模型模块自动读取DEM信息。SPOT 物理模型可读取卫星在获取遥感数据的瞬间状态参数,这些参数存贮在数据的头文件中[3]。卫星状态参数包括:卫星成像瞬间的经纬度、高度、倾角等。卫星状态参数能够帮助提高几何校正的精度。 以校正好的1:1万地形图为基准,在影像图上找出和地形图上地物相匹配的明显地物作为地面控制点。在进行正射校正时,应先进行全色波段数据校正,然后以校正好的全色波段数据为基准进行多光谱数据校正。以全色波段数据为基准校正多光谱波段就比较容易校正,且能提高两者的匹配精度。地面控制点应分布均匀,影像的边缘部分布要有控制点分布,同时在不同的高程范围最好都有控制点。地面控制点的数量因地形地貌的复杂程度而定,根据我们的经验,一景60KmX60Km的SPOT5数据,一般地势平缓的地区20个左右控制点即可达到满意的结果,在高山区25个左右控制点就可使正射校正精度满足要求。重采样方法采用双线性内插法。 辐射校正 用户购买的SPOT5的各级数据,数据提供商已经根据卫星的记录参数对遥感数据做了辐射校正,即消除了传感器自身引起的、大气辐射引起的辐射噪声。若果影像存在薄雾或地形高差较大引起的辐射误差情况,用户应进一步进行辐射校正处理。薄雾的简单消除原理是基于近红外波段不受大气辐射影响,清澈的水体或死阴影区的数值应为零。从各波段数据中减去近红外波段的水体或阴影的不为零值。地形起伏引起的辐射误差校正公式: f (x,y)=g(x,y)/cosa,g(x,y)为坡度为a的倾斜面上的地物影像;f (x,y)为校正后的影像。由于坡度因子参与校正所以需要DEM支持。 波段组合 根据SPOT5数据波谱特征(表1),各波段分别记录反映了植被的不同特征方面:B4(SWIR)短波红外反映植物和土壤的含水量,利于植被水分状况和长势分析;B3(NIR)近红外波段对植被类别、密度、生长力、病虫害等的变化敏感;B2(RED)红光波段对植被的覆盖度、植被的生长状况敏感;B1(VIS)可见光波段对植物的叶绿素和叶绿素浓度敏感。经过比较分析和实际应用发现SPOT5的B3、B4、B2波段组合对植被类型的识别要优于B3、B2和B1的组合。但由于B4波段的空间分辨率为20米,使B342组合对植被空间几何细节表达没有B321组合清晰,例如林缘界线信息表达方面B321要优于B342。 影像数据融合 对于购买有高空间分辨率全色波段数据的用户,进行数据融合是必不可少的。影像数据融合能够综合不同波段、不同空间分辨率数据(层)的特征,融合后的数据具有更丰富、更可靠的信息[4]。 根据影像数据融合的水平阶段,影像融合分为:像元级、特征级和决策级三个层次。为了最大限度的从SPOT5遥感数据中提取森林植被信息,应进行像元级的数据融合,将米的全色波段和10米多光谱数据进行融合。融合得到的新数据既具有全色波段数据的高空间分辨率特征又具有多光谱特征。像元级数据融合的方法多种多样,根据数据融合的目的,即最大限度的突显森林植被信息,应选取B4、B3、B2和PAN波段,根据我们的试验Brovey 融合算法方法比较理想:遥感影像地图 将融合好的数据按Rfused、Gfused、Bfused组合,叠加上行政界线、公里格网、坐标、比例尺等辅助信息,按1:1万地形图分幅生成1:1万纸质图作为外业手图。 3. 结果和讨论 几何精度 利用SPOT5物理模型,采用1:1万地形图和万DEM ,经过正射校正处理,可使影像的几何精度控制在2个像元内(<10米),达到1:1万制图标准要求。为以遥感影像为基础信息源提取林分调查因子、区划林班界线生成大比例尺的林相图、森林分布图提供了几何精度保障。 波段选择 对于没有全色波段的情况,SPOT5数据的B342组合有利于森林植被类型的识别。在应用遥感技术进行森林资源调查区划中,林分类型信息提取是最为重要的环节,所以B342波段组合是小班区划和外业手图的最佳组合。 融合效果 融合数据技术使SPOT5遥感影像既具有全色波段的高空间分辨率又拥有多光谱数据的光谱分辨率,丰富了遥感影像的信息量。采用Brovey算法使SPOT5遥感影像从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性,提高了小班因子正判率和林分小班的区划精度。 参考文献 1.周成虎,杨晓梅,骆剑承等.《遥感影像地学理解与分析》,科学出版社,北京,2001,3-4. 2.赵英时.《遥感应用分析原理与方法》,科学出版社,北京, 3.北京视宝卫星图像有限公司.《专业制图工作室GEOIMAGE用户指南》,2004,68-70. 4.Christine Pohl. Geometric Aspects of Multisensor Image Fusion for Topographic Map Updating in The Humid Tropics, ITC Publication, 1996,世纪遥感与GIS的发展 来源: 李德仁 时间: 2005-08-11-23:09 浏览次数: 79 21世纪遥感与GIS的发展李德仁 (武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞瑜路129号,430079)摘要:在20世纪,人类的一大进步是实现了太空对地观测,即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测,并将所得到的数据和信息存储在计算机网络上,为人类社会的可持续发展服务。在短短的30年中,遥感和GIS作为一个边缘交叉学科已发展成为一门科学、技术和经济实体。本文深入地论述了21世纪中遥感的6大发展趋势和GIS的5个发展特征。 关键词:发展趋势;航空航天遥感;地理信息系统;对地观测 中图法分类号:P208; 随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展,人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想,并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通,为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。在20世纪后半叶,遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术,迅速地成长起来。 1 遥感技术的主要发展趋势 航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多(多平台、多传感器、多角度)和三高(高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率) 从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一,短短几十年,遥感数据获取手段迅猛发展。遥感平台有地球同步轨道卫星(35000km)、太阳同步卫星(600—1000km)、太空飞船(200—300km)、航天飞机(240—350km)、探空火箭(200—1000km),并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等;传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等,它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像,EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。 卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m,进一步提高到Quckbird(快鸟)的,高光谱分辨率已达到5—6nm,500—600个波段。在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星,具有220个波段,EOS AM-1(Terra)和EOS PM-1(Aqua)卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展,通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座,以及传感器的大角度倾斜,可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。由于具有全天候、全天时的特点,以及用INSAR和D-INSAR,特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性,SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。例如,美国宇航局的长远计划是要发射一系列太阳同步和地球同步的长波SAR,美国国防部则要发射一系列短波SAR,实现干涉重访问间隔为8d、3d和1d,空间分辨率分别为20m、5m和2m。我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。“十五”期间,我国将全方位地推进遥感数据获取的手段,形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。 航空航天遥感对地定位趋向于不依赖地面控制 确定影像目标的实地位置(三维坐标),解决影像目标在哪儿(Where)是摄影测量与遥感的主要任务之一。在已成功用于生产的全自动化GPS空中三角测量的基础上,利用DGPS和INS惯性导航系统的组合,可形成航空/航天影像传感器的位置与姿态的自动测量和稳定装置(POS),从而可实现定点摄影成像和无地面控制的高精度对地直接定位。在航空摄影条件下的精度可达到dm级,在卫星遥感的条件下,其精度可达到m级。该技术的推广应用,将改变目前摄影测量和遥感的作业流程,从而实现实时测图和实时数据库更新。若与高精度激光扫描仪集成,可实现实时三维测量(LIDAR),自动生成数字表面模型(DSM),并可推算出数字高程模型(DEM)。 美国NASA在1994年和1997年两次将航天激光测高仪(SLA)安装在航天飞机上,企图建立基于SLA的全球控制点数据库,激光点大小为100m,间隔为750m,每秒10个脉冲;随后又提出了地学激光测高系统(GLAS)计划,已于2002年12月19日将该卫星IICESat(cloud and land elevation satellite)发射上天。该卫星装有激光测距系统、GPS接收机和恒星跟踪姿态测定系统。GLAS发射近红外光(1064nm)和可见绿光(532nm)的短脉冲(4ns)。激光脉冲频率为40次/s,激光点大小实地为70m,间隔为170m,其高程精度要明显高于SRTM,可望达到m级。他们的下一步计划是要在2015年之前使星载LIDAR的激光测高精度达到dm和cm级。 法国利用设在全球的54个站点向卫星发射信号,通过测定多普勒频移,以精确解求卫星的空间坐标,具有极高的精度。测定距地球1300km的Topex/Poseidon卫星的高度,精度达到±3cm。用来测定SPOT 4卫星的轨道,3个坐标方向达到±5cm精度,对于SPOT 5和Envisat,可望达到±1m精度。若忽略SPOT 5传感器的角元素,直接进行无地面控制的正射像片制作,精度可达到±15m,完全可以满足国家安全和西部开发的需求。 摄影测量与遥感数据的计算机处理更趋向自动化和智能化 从影像数据中自动提取地物目标,解决它的属性和语义(What)是摄影测量与遥感的另一大任务。在已取得影像匹配成果的基础上,影像目标的自动识别技术主要集中在影像融合技术,基于统计和基于结构的目标识别与分类,处理的对象既包括高分辨率影像,也更加注重高光谱影像。随着遥感数据量的增大,数据融合和信息融合技术逐渐成熟。压缩倍率高、速度快的影像数据压缩方法也已商业化。我国学者在这些方面取得了不少可喜的成果。 利用多时像影像数据自动发现地表覆盖的变化趋向实时化 利用遥感影像自动进行变化监测(What change)关系到我国的经济建设和国防建设。过去人工方法投入大,周期长。随着各类空间数据库的建立和大量新的影像数据源的出现,实时自动化监测已成为研究的一个热点。 自动变化监测研究包括利用新旧影像(DOM)的对比、新影像与旧数字地图(DLS)的对比来自动发现变化和更新数据库。目前的变化监测是先将新影像与旧影像(或数字地图)进行配准,然后再提取变化目标,这在精度、速度与自动化处理方面都有不足之处。笔者提出了把配准与变化监测同步的整体处理[1]。最理想的方法是将影像目标三维重建与变化监测一起进行,实现三维变化监测和自动更新。进一步的发展则是利用智能传感器,将数据处理在轨完成,发送回来的直接为信息,而不一定为影像数据。 摄影测量与遥感在构建“数字地球”、“数字中国”、“数字省市”和“数字文化遗产”中正在发挥愈来愈大的作用 “数字地球”概念是在全球信息化浪潮推进下形成的。1999年12月在北京成功地召开了第一届国际“数字地球”大会后,我国正积极推进“数字中国”和“数字省市”的建设,2001年国家测绘局完成了构建“数字中国”地理空间基础框架的总体战略研究。在已完成1∶100万和1∶25万全国空间数据库的基础上,2001年全国各省市测绘局开始1∶5万空间数据库的建库工作。在这个数据量达11TB的巨型数据库中,摄影测量与遥感将用来建设DOM(数字正射影像)、DEM(数字高程模型)、DLG(数字线划图)和CP(控制点数据库)。如果要建立全国1m分辨率影像数据库,其数据量将达到60TB。如果整个“数字地球”均达到1m分辨率,其数据量之大可想而知。本世纪内可望建成这一分辨率的数字地球。 “数字文化遗产”是目前联合国和许多国家关心的一个问题,涉及到近景成像、计算机视觉和虚拟现实技术。在近景成像和近景三位量测方面,有室内各种三维激光扫描与成像仪器,还可以直接由视频摄像机的系列图像获取目标场三维重建信息。它们所获取的数据经过计算机自动处理后,可以在虚拟现实技术支持下形成文化遗迹的三维仿真,而且可以按照时间序列,将历史文化在时间隧道中再现,对文化遗产保护、复原与研究具有重要意义。 全定量化遥感方法将走向实用 从遥感科学的本质讲,通过对地球表层(包括岩石圈、水圈、大气圈和生物圈4大圈层)的遥感,其目的是为了获得有关地物目标的几何与物理特性,所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。几何方程式是有显式表示的数学方程,而物理方程一直是隐式。目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演,而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。但随着对成像机理、地物波谱反射特征、大气模型、气溶胶的研究深入和数据积累,多角度、多传感器、高光谱及雷达卫星遥感技术的成熟,相信在21世纪,估计几何与物理方程式的全定量化遥感方法将逐步由理论研究走向实用化,遥感基础理论研究将迈上新的台阶。只有实现了遥感定量化,才可能真正实现自动化和实时化。 2 GIS技术的主要发展趋势 空间数据库趋向图形、影像和DEM三库一体化和面向对象[2] GIS发展曾经历过栅格、矢量两个不同数据结构发展阶段,目前随着高分辨率卫星遥感数据的飞快增长和数字地球、数码城市的需求,形成了面向对象的数据模型和三库(图形矢量库、影像栅格库和DEM格网库)一体化的数据结构。这样的数据库结构使GIS的发展更加趋向自然化、逼真化,更加贴近用户。以面向应用的GIS软件为前台,以大型关系数据库(Oracle 8i,9i等)为后台数据库管理,成为当前GIS技术的主流趋势。 空间数据表达趋向多比例尺、多尺度、动态多位和实时三维可视化 在传统的GIS中,空间数据是以二维形式存储并挂接相应的属性数据。目前,空间数据表达的趋势是基于金字塔和LOD(level of detail)技术的多比例尺空间数据库,在不同尺度表示时可自动显示出相应比例尺或相应分辨率的数据,多比例尺数据集的跨度要比传统地图的比例尺大,在显示不同比例尺数据时,可采用LOD或地图综合技术。真三维GIS的空间数据要存储三维坐标。动态GIS在土地变更调查、土地覆盖变化监测中已有较好的应用,真四维的时空GIS将有望从理论研究转入实用阶段。基于三库一体化的时空3D可视化技术发展势头迅猛,已能再PC机上实现GIS环境下的三维建筑物室外室内漫游、信息查询、空间分析、剖面分析和阴影分析等,基于虚拟现实技术的真三维GIS将使人们在现实空间外,可以同时拥有一个Cyber空间。 空间分析和辅助决策智能化需要利用数据挖掘方法从空间数据库和属性数据库中发现更多的有用知识 GIS是以应用导向的空间信息技术,空间分析与辅助决策支持是GIS的高水平应用,它需要基于知识的智能系统。知识的获取是专家系统中最困难的任务。随着各种类型数据库的建立,从数据库中挖掘知识成为当今计算机界一个非常引人注目的课题。从GIS空间数据库中发现的知识可以有效的支持遥感图像解译,以解决“同物异谱”和“同谱异物”的问题。反过来,从属性数据库中挖掘的知识又具有优化资源配置等一些列空间分析的功能[3]。尽管数据挖掘和知识发现这一命题仍处于理论研究阶段,但随着数据库的快速增大和对数据挖掘工具的深入研究,其应用前景是不可估量的。 通过Web服务器和WAP服务器的互联网和移动GIS将推进联邦数据库和互操作的研究及地学信息服务事业 随着计算机通讯网络(包括有线和无线网)的大容量和高速化,GIS已成为在网络上的分布式异构系统。许多不同单位、不同组织维护管理的既独立又互联互用的联邦数据库,将可提供全社会各行各业的应用需要。因此,联邦数据库和互操作(federal databases & interoperability)问题成为当前国际GIS联合研究的一个热点。互操作意味着数据库中数据的直接共享,GIS规律功能模块的互操作与共享,以及多点之间的相同工作,这方面的研究已显示出明显的成效。未来的GIS用户将可能在网络上缴纳为其需要所选用数据和软件功能模块的使用费,而不必购买这个数据库和整套的GIS软硬件,这些成果产生的直接效果是GIS应用将走向地学信息服务。 目前已兴起的LBS和MLS,即基于位置的服务和移动定位服务,突出地反映了这种变化趋势。它引起的革命性变化使GIS将走出研究院所和政府机关,成为全社会人人具备的信息服务工具。我国目前已有2亿个手机用户,若每人每月为MLS支付10元费用,全国一年的产值将达到240亿。可以预测在不久的将来,地学信息将能随时随地为任何人和任何事情进行4A服务(geo-in-formation for anyone and anything at anywhere and anytime)。 地理信息科学的研究有望在本世纪形成较完整的理论框架体系 笔者曾扼要地叙述了地球空间信息科学的7大理论问题[4]:(1)地球空间信息的基准,包括几何基准、物理基准和时间基准;(2)地球空间信息标准,包括空间数据采集、存储与交换标准、空间数据精度与质量标准、空间信息的分类与代码标准、空间信息的安全、保密及技术服务标准以及元数据标准等;(3)地球空间信息的时空变化理论,包括时空变化发现的方法和对时空变化特征的和规律的研究;(4)地球空间信息的认知,主要通过各目标各要素的位置、结构形态、相互关联等从静态上的形态分析、发生上的成因分析、动态上的过程分析、演化上的力学分析以及时态上的演化分析达到对地球空间的客观认知;(5)地球空间信息的不确定性,包括类型的不确定性、空间位置的不确定性、空间关系的不确定性、逻辑的不一致性和信息的不完备性;(6)地球空间信息的解译与反演,包括定性解译和定量反演,贯穿在信息获取、信息处理和认知过程中;(7)地球空间信息的表达与可视化,涉及到空间数据库多分辨率表示、数字地图自动综合、图形可视化、动态仿真和虚拟现实等。目前,这些方面的研究对建立完备的理论尚嫌不足,需要在今后加强这方面的基础研究。 关于遥感与GIS的集成,涉及到GPS和通信技术的集成,本文未作具体讨论,其具体内容可参见文献[4—6]。 3 结语 遥感与GIS在20世纪出现,在21世纪不仅将形成自身的理论体系和技术体系,而且将形成天地一体化的空间信息服务产业,为国民经济建设、国家安全、社会可持续发展和提高人民生活质量做出愈来愈大的贡献。 参考文献: [1] Li D R, Sui H G. Automatic Change Detection of Geospatial Data from Imagery. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2002,34(II):245—251 [2] 龚健雅. 地理信息系统基础. 北京:科学出版社,2001 [3] 邸凯昌. 空间数据发掘与知识发现(第一版). 武汉:武汉大学出版社,2000. 182 [4] 李德仁,关泽群. 空间信息系统的集成与实现(第一版). 武汉:武汉测绘科技大学出版社,2000. 244 [5] 李德仁,李清泉. 论地球空间信息技术与通信技术的集成. 武汉大学学报(信息科学版),2001,26(1):1—7 [6] 李德

摄影测量与遥感技术发展论文主要通过对摄影技术与遥感技术的发展进行了研究,并对其在各个方面的运用进行了论述。

摄影测量与遥感技术发展论文【1】

摘要:随着经济的不断发展,科学的不断进步,摄影测量与遥感技术因其运用范围广、作用大而走上了逐渐发展的道路,并且对国民经济生活起着重要的影响。

关键词:摄影测量;遥感技术;发展;应用

摄影测量与遥感技术被划分在地球空间信息科学的范畴内,它在获取地球表面、环境等信息时是通过非接触成像传感器来实现的,并对其进行分析、记录、表达以及测量的科学与技术。

3S技术的应用、运用遥感技术以及数字摄影测量是其主要研究方向。

在多个领域内都可以运用遥感技术与摄影测量,比如:自然灾害、勘查土木工程、监测环境以及国土资源调查等。

随着我国经济的不断发展,运用到遥感技术与摄影测量的领域也在逐渐的增多。

在人类认识宇宙方面,遥感技术与摄影测量为人类提供了新的方式与方法,也为人类对地球的认知以及和谐共处提供了新的方向。

遥感技术和摄影测量可以提供比例不同的地形图以服务于各种工作,并且还能实现基础地理信息数据库的建立;遥感技术与摄影测量与地图制图、大地测量、工程测量以及卫星定位等构成了一整套技术系统,是测绘行业的支柱。

一、摄影测量与遥感技术的发展

从摄影测量与遥感技术的发展来看,摄影测量与遥感技术在近30年的时间里已经涉及到城市建设、水利、测绘、海洋、农业、气象、林业等各个领域,在我国的经济发展中起着至关重要的作用。

摄影测量从20世纪70年代后期从模拟摄影中分离出来,并逐渐步入数字摄影阶段,摄影测量正在逐渐的转变为数字化测绘技术体系。

(一)摄影测量与遥感技术有利于推动测绘技术的进步

我国的摄影测量从上世纪70年代后期经历一个系统的转变。

在经历了模拟摄影测量以及解析摄影测量阶段之后,摄影测量终于步入了数字摄影测量的阶段,这也成为我国传统测绘体系解体,测绘技术新体系兴起的标志。

首先,从数字影像的类型来看,当前我国已经建立了数字栅格图、数字高程模型以及数字正射影像,土地利用与地名数据库也随之建立起来,摄影测量与数据库的多样性在一定程度上为生产运用提供了可能,从而进一步推动了测绘技术的发展。

其次,由于摄影测量与遥感技术的飞速发展,也逐渐被国家所重视,并利用这两项技术来完成了各种地理比例尺地形图的绘制。

此外,还推动了诸多具有全国界别的基础地理信息数据库的建立。

比如:比例尺级别为1:50000,1:1000000等的国家级地理信息数据库;除开国家级的,还有省级、县级等的地理信息数据库等。

(二)摄影测量与遥感技术有利于提升空间数据的获取能力

我国获取空间数据的能力在经过五十年的发展,有了较大的提升。

对具有自主知识产权的处理遥感数据平台进行了研发,从而推动了国产卫星遥感影像地面处理系统的建立,并在摄影测量方面积极进行研究和探索,为我国独立处理信息、获取观测体系的建立提供了坚实的基础。

首先,从获取数据的能力方面来看,传感器在国家863以及973计划的支持上成功被研制出来,成功发射了对地观测的包括通信卫星、海洋卫星、气象卫星以及资源卫星等五十多颗卫星,并推动了资源、风云、环境减灾以及海洋四大民用对地观测卫星体系的建立,实现了从太阳和地球同步轨道对地球多传感器、多平台的观测以及对地球表面分辨率不同的雷达和光学图像的获取,并将这些获取的数据用于对海洋现象、大气成分、自然灾害以及水循环等各个方面的监测。

其次,从数据储备方面来看,数据积累已经成功的覆盖了全国海域、陆地以及我国周围国家和地区的包括一千五百万平方公里的地球表面数据。

二、摄影测量与遥感技术在国民经济各项领域中的运用

(一)摄影测量与遥感技术在应对自然灾害中的运用

在发生自然灾害时,为了能够第一时间了解灾情的具体分布,获取高分辨率灾区遥感影像,可以采用低空无人遥感、航天、航空遥感等方式,对灾区原有的地理信息以及尺度进行整合,推动地理信息服务平台的建立,将多尺度影像地图制作出来,及时、有效的提供地理信息以及地图数据支持,为及时制定出应对自然灾害的措施提供了依据。

比如在汶川地震时,在灾区道路交通与通信严重受损的情况下,通过摄影测量与遥感技术在第一时间获取了灾区的详细信息与资料,并利用航空遥感技术和无人机连续、动态的实现对灾区的监测,并对道路交通以及房屋倒塌等情况进行分析,建立起灾区地理信息综合服务平台,将灾区的地理信息数据进行整合,比如水系、居民地以及交通等,为各级抗震救灾指挥部门作出正确的决策以及救援人员的搜救工作提供了及时有效的灾情信息。

在灾区的救援工作中,发挥着至关重要的作用。

(二)摄影测量与遥感技术在气象中的运用

在气象方面中,摄影测量与遥感技术主要运用在对各种气象灾害的.预报和监测两方面。

在热带天气系统的监测方面,气象卫星发挥着极其重要的作用,尤其是对于台风的预报和监测。

在我国的春、夏季中,雷雨、暴雨等作为多发性的灾害性天气,在监测和分析方面,如果运用常规的气象观测资料是非常困难的。

利用具有高空间分辨率和高时间密度特点的卫星云图以及卫星产品,可以对对流系统的演变、发生、移动以及发展过程进行全方位的监测,从而为对流天气的分析和提前预警提供了非常重要的信息。

三、结语

摄影测量与遥感技术的应用已经逐渐步入信息化阶段。

随着我国航空航天技术的不断发展,如何将各行各业的发展与摄影测量和遥感技术相结合从而推动我国经济的发展,已经成为未来摄影测量和遥感技术发展的主要方向。

【参考文献】

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[5]窦超.李兆钧.浅谈摄影测量与遥感的发展应用[M].青海国土经略,2011(06):29―31

摄影测量与遥感技术的新特点及技术【2】

摘要:本文主要分析了近年来我国摄影测量与遥感技术表现出的许多新的特点,分别从航空摄影自动定位技术、近景摄影测量、低空摄影测量、SAR数据处理、多源空间数据挖掘等方面进行了总结与论述。

关键词:电子科技论文发表,科技论文网,自动定位技术,近景摄影测量,低空摄影测量,SAR数据处理,多源空间数据挖掘

前言:摄影测量与遥感是从摄影影像和其他非接触传感器系统获取所研究物体,主要是地球及其环境的可靠信息,并对其进行记录、量测、分析与应用表达的科学和技术。

随着摄影测量发展到数字摄影测量阶段及多传感器、多分辨率、多光谱、多时段遥感影像与空间科学、电子科学、地球科学、计算机科学以及其他边缘学科的交叉渗透、相互融合,摄影测量与遥感已逐渐发展成为一门新型的地球空间信息科学。

1、航空摄影自动定位技术

近年来,随着卫星导航和传感器技术的进步,遥感对地目标定位逐步摆脱了地面控制点的束缚,向少控制点甚至是无控制点的方向发展。

利用基于载波相位测量的GPS动态定位技术测定航空影像获取时刻投影中心的3维坐标,以此为基础研究了GPS辅助空中三角测量理论和质量控制方法,在加密区四角布设地面控制点的GPS辅助光束法区域网平差的精度可满足摄影测量规范的精度要求,大量减少了航空摄影测量所需的地面控制点。

研究成果已大规模用于国家基础测绘,产生了显著的社会和经济效益。

开展利用在飞机上装载IMU和GPS构成的POS系统直接获取航摄像片6个外方位元素的多传感器航空遥感集成平台研究,可实现定点航空摄影和无地面控制的高精度对地目标定位。

研究成果表明,在1:5万及以下比例尺的4D产品生产中,可直接使用POS系统测得的像片外方位元素进行影像定向,基本无需地面控制点和摄影测量加密,从而改变了航空摄影测量的作业模式,并使无图区、困难地区的地形测绘和空间信息数据的实时更新成为可能。

2、近景摄影测量技术

近景摄影测量的研究应用领域已涉及空间飞行器制造、航空工业、船舶工业、汽车工业、核能工业、化学工业以及医学、生物工程、公安刑事侦破、交通事故及其他事故现场处理、古建筑建档和恢复、大型工程建设监测等方面。

利用数字相机与实时数字近景摄影测量技术相结合建立相应的工业零件检测系统。

该类系统使用高重叠度序列图像作为影像数据源,利用较多同名特征的冗余观测值成功地进行粗差剔除,根据2维序列图像导出物体不同部位的3维信息,然后将这些3维信息融为统一的表面模型,实现了高精度3维重建。

利用数码相机与全站仪集成形成一个全新的测量系统——摄影全站仪系统。

尽管传统近景摄影测量近年来得巨大发展,但必须在被测物体表面或周围布设一定数量的控制点,摄影测量工作者心中的“无接触测量“没有真正实现。

全站仪作为一种高精度测量仪器在工程测量中被广泛接受,本质上它是一种基于”点“的测量仪器。

将它与基于”面“的摄影测量有机地结合起来,形成一个全新的测量系统——摄影全站仪系统。

在该系统中,量测数码相机安装在全站仪的望远镜上,测量时利用全站仪进行导线测量,在每个导线点利用量测数码相机对被测物体进行摄影。

每张影像对应的方位元素可以由导线测量与全站仪的读数中获取。

3、低空摄影测量技术

近年来随着低空飞行平台(固定翼模型飞机、飞艇、直升机、有人驾驶小型飞机)及其辅助设备的进一步完善、数码相机的快速普及和数字摄影测量技术的日趋成熟,由地面通过无线电通讯网络,实现起飞、到达指定空域、进行遥感飞行以及返回地面等操作的低空遥感平台为获取地面任意角度的清晰影像提供了重要途径。

建立基于无人驾驶飞行器的低空数字摄影测量与遥感硬件系统。

硬件平台包括无人驾驶遥控飞行平台,差分GPS接收机,姿态传感器,高性能数码相机和视频摄像机,数据通讯设备,影像监视与高速数据采集设备,高性能计算机等等。

需要深入研究无人驾驶飞行平台的飞行特性,并研制三轴旋转云台、差分GPS无线通讯、视频数据的自动下传、自动曝光等关键技术。

研究无人驾驶飞行平台的自动控制策略。

在飞行器上搭载飞控计算机,由差分GPS数据得到飞艇(相机)的精确位置,在此基础上对较低分辨率的视频序列影像进行匹配,结合姿态传感器的输出信号实时自动确定飞行器的姿态,从而进行飞行自动控制,并将所有数据同时下传到地面监控计算机。

研究多基线立体影像中连接点的多影像匹配方法与克服影像几何变形的稳健影像匹配方法。

数字表面模型与正射影像的自动获取及立体测图。

4、SAN数据处理技术

SAR成像具有全天时、全天候的工作能力,它与可见光红外相比具有独特的优势。

随着我国SAR传感器研制技术的进一步发展,先后研制了不同波段,不同极化方式,空间分辨率达到 In的传感器,并在SAR立体测绘方面设计了不同轨道和相同轨道的重复观测,为我国开展SAR技术的相关研究奠定了数据基础。

根据不同应用目的的SAR图像与可见光图像的融合。

利用SAR和可见光反映地物不同特性的特点,在提取不同土壤性质以及洪水监测和灾害评估方面采用不同的融合方法,取得了一定的理论成果,并完成了国家和部门的科研课题。

SAR图像噪声去除方法。

由于SAR的成像特点,造成了SAR图像的信噪比低,噪声严重。

提出了自适应滤波思想,基于图斑的去噪方法以及噪声去除方法的评价等。

机载和星载重复轨道的SAR立体测图技术以及星载的InSAR技术和D—InSAR的突破。

完成了星载InSAR生成DEM及D—InSAR形变检测的相关软件开发,利用极化SAR数据提取地物目标,开展极化干涉测量的研究。

5、多源空间数据挖掘技术

多源空间数据挖掘技术主要研究应用数学方法和专业知识从多源对地观测数据中,提取各种面向应用目的的地学信息。

从遥感图像数据中挖掘GIS数据。

在统计模式识别的基础上,通过神经网络、模糊识别和专家系统等技术实现图像光谱特征自动分类。

基于纹理分析的分类识别。

包括基于统计法的纹理分析、基于分形法的纹理分析、基于小波变换的纹理分析、基于结构法的纹理分析、基于模型法的纹理分析和空间/频率域联合纹理分析等。

遥感图像的解译信息提取。

把计算机自动识别出来的影像,结合GIS数据库或解译员的知识,确定其对应的地学属性。

包括基于GIS数据的图像信息识别、基于地学知识辅助的图像信息识别、基于专家知识辅助的图像信息识别、基于立体观察的图像信息识别、基于矢量栅格转化的信息提取和基于多源数据融合的信息识别等。

摄影测量与遥感的现状及发展趋势【3】

摘 要:随着信息时代的来临,人类社会步入全方位信息时代,各种新兴的科学技术迅猛发展,并广泛应用于人类生活中去。

摄影测量与遥感技术被广泛应用于我国测绘工作去,本文探讨了我国摄影测量与遥感的发展现状以及展望了发展趋势。

关键词:摄影测量;遥感;现状

随着信息时代的来临,人类社会步入全方位信息时代,各种新兴的科学技术迅猛发展,并广泛应用于人类生活中去。

摄影测量经历了模拟摄影测量、解析摄影测量和数字摄影测量三个阶段。

而在这期间,从遥感数据源到遥感数据处理、遥感平台和遥感器以及遥感的理论基础探讨和实际应用,都发生了巨大的变化。

数字地球(digitalearth)的概念是基于信息高速公路的假设和地理空间信息学的高速发展而产生的,数字地球为摄影测量与遥感学科提供了难得一遇的机会和明确的发展方向,与此同时,也向摄影测量和遥感技术提出了一些列的挑战。

而摄影测量和遥感学科是为数字地球提供空间框架图像数据及从数据图像中获得相关信息惟一技术手段

一、国内外摄影测量与遥感的现状

(一)摄影测量现状

摄影测量经历了漫长的发展过程,随着计算机技术以及自动控制技术的高数发展,进入20世纪末期的时候,基于全数字自动测图软件的完成,数字摄影测量工作站获得了迅猛发展并普遍存在于测量工作中。

进入21世纪后,科学技术的提升帮助摄影测量进入了数字化时代,数字摄影测量学学科与计算机科学有了大面积的知识交叉,摄影测量工具也变为较为经济的计算机输入输出设备,这种革命性的变革,使得数字摄影测量提升到了另一个台阶,数字摄影测量的语义信息提取、影像识别与分析等方面均产生了从质到量的变化。

目前我国各省测绘局均已广泛应用了数字摄影测量,建立了数字化测绘生产基地,实现了全数字化摄影测量与全球定位系统之间的有机合成,并且应用与测量实际工作中。

(二)遥感技术现状

目前遥感技术主要应用在日常的天气、海洋、环境预报及灾害监测、土地利用、城市规划、荒漠化监测、环境保护等方面,为社会带来了巨大的经济利益。

尤其要提出的是航天遥感,是利用卫星遥感获取各种信息是目前最有效的方法。

在实现数字地球概念,卫星遥感技术具有很重要的地位。

数字地球的实际意义就是将地球转为一个虚拟的球体,以数字形式来表达地球上的不同种类的信息,实现三维式和多分辨形式的地球描述。

数字地球是一个数量庞大的工程,从长远来看,信息量的更新一集信息的收取都需要卫星遥感技术提供可靠的信息源,换句话说,卫星遥感是实现数字地球的必要手段,也是其他手段不能够替代的。

二、摄影测量与遥感的应用与主要技术

(一)摄影测量与遥感在地籍测量中的应用

应用数字摄影测量与遥感模式进行地籍测量前景非常广阔。

航空航天事业的飞速发展,为高分辨率卫星遥感影像技术为空间地理信息提供主要的数据元。

主要以激光成像雷达、双天线SAR系统等三维数字摄影测量系统。

利用卫星遥感进行土地资源调查和土地利用动态监测,为快速及时的变更地籍测量做好参照,同时还能顺利的完成地籍线画图的测绘,还可以得到正射影像地籍图、三维立体数字地籍图等附属产品。

数字摄影测量主要以大比例尺航空像片为数据采集对象,利用该技术在航片上采集地籍数据,实行空三加密。

数字摄影测量与模式得到的地籍图信息丰富,实时性强;大部分工作均在室内完成,降低劳动强度与人工成本,还能大幅度提高工作效率,是一种非常实用的地籍测量模式。

(二)摄影测量在三维模型表面重建的应用

三维物体的重建技术可广泛应用于古建筑重建和文物保护、医学重建、工业量测、人脸重建、人体重建及程勘察等方面,这种技术主要通过手持量测数码相机进行操作,得到一组具有短基线和多度重叠的图片,通过立体匹配获取可靠的模型点数据。

基于短基线多影像数字摄影测量的快速三维重建技术能够解决静静摄影测量中不能同时兼顾变形早点近景和远景的问题,在操作过程中采用量测数码相机以及手持拍摄方式,使得这种技术简单快速,并且具有高度自动化的有点。

(三)遥感自动定位技术的应用

遥感自动定位技术能够确定影响目标的实际位置,并且准确的解译影响属性,在GPS空中三角测量的基础上,利用惯性导航系统,形成航空影响传感器,实现高精度的定点摄影成像。

在卫星遥感条件下,精度甚至可以达到米级。

遥感自动定位技术的应用,有助于实现实时测图和实时数据更新的作业流程,能够大量减少野外像控测量的工作量。

三、摄影测量与遥感发展展望

目前,摄影测量与遥感技术在数据获取与处理、信息服务和数据分析方面都有了新的进展,数据获取装备发展迅猛,数据处理系统自动化程度相应的提高,航空摄影测量软件实现模块化和标准化,实现了内外一体化的航空摄影测量方法,遥感影像信息管理能力增强。

除此之外,还可以看到测绘领域的全球化进程日益加剧。

四、结语

虽然现在摄影测量与遥感技术相对发展迅速,并且已经广泛应用与测绘工作中,逐步实现数字化与智能化。

在我国目前,摄影测量与遥感装备存在产品种类单一、生产效率低等实际生产问题,这是与飞速发展的信息产业背道而驰的,达不到国际水平。

需要国家发展测绘仪器制造业和专业软件开发能力,跨学科展开合作,集中优势力量,通过政府出台政策来引导市场发展,我国想要在摄影测量与遥感上取得更大的飞跃,还有一段很长的路要走。

参考文献:

[1]李德仁等.地球空间信息学与数字地球[C].空间数据基础设施与数字地球论文集,1999.

[2]刘经南.激光扫描测高技术的发展与现状[M].武汉大学学报,2003(2):132-137.

[3]郑立中,陈秀万.中国卫星遥感与定位技术应用的现状和发展[A].中国遥感奋进创新二十年学术论丈集[C].北京:气象出版社,2001.

洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区,分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差,对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进,结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。【关键词】遥感图像;监督分类;综合阈值法;植被指数法【中图分类号】TP79 【文献标识码】A【文章编号】1671-5969(2007)16-0164-03一、研究区域概况及图像资料(一)研究区域概况洋河流域是张家口经济发展的中心地带,水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县,是永定河上游的一大支流,流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2,流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等,干流全长106 km,在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库,是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长,南北向较短,地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200~1500m之间,西部和南部边界海拔高程一般在500~1000m之间。流域内80%以上为丘陵山区,绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土,并有部分砂砾土及黄粘土,沿河川地层厚且较肥沃[1]。(二)信息源遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素, 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一,它可提供7个波段的信息, 空间分辨率为30~120m。TM数据源各波段各有特点,可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为:TM1与TM2,TM5与TM7高度相关,相关系数达以上,信息冗余大,可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m,不利于地物信息的提取,所以亦不选取TM6波段。一般来说, 选择图像类型时,应考虑研究区域的大小、研究的目的,以及要达到的精度要求,另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开,以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS 软件,它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件,具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析,选择特征,并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据,将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别,而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。(一)非监督分类非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程,这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地,在图像上会产生大量的阴影,导致了像元灰度值的空间变化,这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响,使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法:近红外波段(TM4)/红外波段(TM3),这样所得到的效果比较好,从原始图像和比值运算后的图像(图像略)中,可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后, 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类,受人为因素的影响较少,不需要对地面信息有详细的了解,但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在,其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上,水体和建筑物的灰度值相近, 同样在TM7波段上,裸山和建筑物的灰度值也相近。总之,在TM的6个波段上,无论采用哪个波段进行非监督分类,总有几种地物的光谱值接近,因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。

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关于遥感技术的论文

工程测绘中无人机遥感技术的优势和运用论文

无论是在学校还是在社会中,大家一定都接触过论文吧,通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。写起论文来就毫无头绪?下面是我精心整理的工程测绘中无人机遥感技术的优势和运用论文,欢迎阅读,希望大家能够喜欢。

摘要:

文章主要就无人机遥感测绘技术相关内容进行分析,其中着重探究工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用。无人遥感测绘技术的应用,不仅有利于提升测绘行业发展的科学性、创新性,同时也有利于提高工程测绘的水平和质量。

关键词:

工程测绘;无人机烟感测绘技术;数据分析;

引言:

近年来,无人机在很多领域都得到了广泛应用,并发挥着越来越重要的作用。在工程测量领域对无人机技术的应用,能够为复杂环境下地面测量提供便利,获取相应地区的图像、影像等数据资料,有效提升测量工作的严谨性和科学性。

1、无人机遥感测绘技术的优势

、提升数据的准确性

在工程测绘中全面应用无人机遥感技术,能够对数据准确性有效提升,保证收集数据的安全性,为工程建设提供依据。无人机遥感技术的复杂性相对较高,借助不同类型的技术,特别是对数码传感技术、卫星定位技术以及无人技术的应用,能够全面提升数据收集的质量及效率,大大降低测绘误差,从而保证对数据快速收集的同时,利用高科技全面提升数据的准确性。在对无人机技术不断应用的过程中,其设计也在不断改善,应用的成熟性越来越高。无人机有较小的体积、较高的灵活性,能够很好地推动工程测绘,尤其针对复杂地区,借助无人机遥控测绘技术,能够开展详细的勘察工作,借助软件的应用,能够对数据失误、丢失情况有效避免。

、提升效率

无人机遥感测绘技术的应用,能够减少人工操作程序,有效提高工作效率,在一定程度上降低误差,短时间内对数据快速处理,不仅能够保证效率,还能够保证质量。应用无人机外部作业过程中,能够突破恶劣天气影响,同时也有较长的续航时间,从而保障测绘进度。

、降低成本

测绘作业的复杂性相对较高,应用无人机遥控测绘技术能够有效减少其成本,在一定程度上转变传统测绘方式,提升测绘工作的准确性、科学性。借助地面信息收集工作,能够为其他工作的数据来源奠定基础。在传统测绘过程中,借助载人飞机或卫星对收集数据,会产生较高的成本,且存在安全问题,很容易被恶劣天气影响。应用无人机遥感测绘技术,能够有效地降低成本。

2、无人机遥感技术在工程测绘中的具体应用

、采集数据

在建设工程中,需要始终以数据为基础,因此需要保证数据的精度,但保证数据的精度就需要保证测绘的精度,从而保证建设项目的建筑质量。可见工程测绘收集数据工作十分重要,是工程决策的重要依据,在此基础上分析数据,有利于全面优化工程的谋划、设计。在不同工程测绘过程中,无人机遥感技术的应用也更加广泛,工作人员能够对不同类型数据有效收集,同时也能够借助相关技术,对数据进行分析汇总,对数据收集的精度、速度有效提升。在具体操作过程中,工作人员可以应用计算机输入指令,划分相应的测绘区域,对无人机航线有效设计,并在相应的环境下,引导无人机执行相应的命令,在无人机测绘飞行的过程中,能够明确相应的数据信息,从而结束工程测绘工作。现阶段,技术创新性不断提升,应用定位系统,能够保证定位的精准性,结合坐标系统,能够保证相应区域内的测绘作业能力。对无人机取得的资料,相关工作人员要优化监测、复核工作,对数据的精确性有效保证,并补充其他数据。

、采集图像

应用无人机遥感测绘技术开展工程测绘,除了收集数据,还要收集整理不同图像,对制图的要求有效满足。借助无人机技术,能够收集测绘范围内不同方面的信息,进一步形成影像拍摄。同时,在此基础上,还能够对三维建模有效应用,深加工上一阶段拍摄的画面,为制图工作奠定良好的基础。无人机测绘有较高的智能化,针对不符合需求的图像会进行自动处理,如应用重叠影像数码相机进行自动变焦,对图像参数快速调整有效实现,保证图像收集的清晰性。

、开展低空作业

应用无人机遥感测绘技术,能够对安全性有效保障,尤其一些对图像要求较高的工程测绘项目,无人机测绘能够对上述要求有效满足。在一些恶劣环境之中,应用无人机开展低空作业,因其有更强的灵活性,能够避免受外部条件影响,高效快捷地完成任务。无人机遥感测绘技术也在不断升级,能够很好地提高无人机快速应对能力,有效提升测绘质量。

3、无人机遥感测绘技术应用注意事项

、对相关设备定期检查

为了全面发挥无人机的优势,有效保证测绘结果,并对无人机使用效率有效提高,需要对设备监测的精准性不断优化,保证设备始终处于最佳状态。监测调试工作在应用无人机遥感测绘技术中十分重要,在正式应用设备前,相关工作人员要做好设备性能检测工作,对设备的性能优化,再开展飞行试验,针对不稳定的'设备,相关的工作人员要强化相应的调试工作,对设备性能的稳定性有效保证。此外,相关工作人员还要优化日常保养工作,对通讯设备、电源系统、地面电台等方面进行定期检查,对设备安全性有效保证。

、对像控电测量流程优化

对无人机技术应用,要优化相应的流程,保证无人机遥感测绘技术的应用效果有效提升。工作人员要注意强化拍摄像控点布设工作,对其安全性、高效性有效保证,并完善优化升级工作。具体从以下3个方面入手:

1)要注意监测在可控范围内,与拍摄范围的具体情况有效结合,进行相应地分析,对拍摄区域自由网效果明确,同时还要检查快速生成自由网快拼图的情况,明确是否存在偏差。

2)要对像控点测量方案布设流程优化。要以目标测量范围的具体情况为基础,如地势、地形,优化控制像控点相片质量,提升收集数据的严谨性,避免对影响、数据处理的随意性,还要注意保留原始数据,从而为后续调整制图奠定良好的基础,有效保证数据的真实性。

3)相关工作人员要加强数据存储工作。对于无人机拍摄而言,会出现大量数据,设备中会对相应的数据储存,需要对其中没有价值的信息有效去除,避免无用数据对新数据的影响,保证色彩效果和清晰度。

、对飞行、摄影质量有效控制

为了对无人机拍摄的水平、效率有效保证,相关工作人员需要在实际应用过程中,对无人机的飞行、摄影质量进行严格控制。在具体应用过程中,相关工作人员需要注意:

1)结合规定的时间,带无人机进场,并对无人机不同方面的信息明确,如无人机的降落、起飞方式等,同时还要对飞行速度有效控制,保证测绘影像的清晰性。

2)要注意对无人机飞行高度的设计、控制工作优化,对拍摄区域的设计航高于飞行航高之间的高度差明确,并控制在合理的范围之内。随后还要注意对无人机的飞行状态有效控制,避免其他信号影响无人机拍摄的准确性。此外,在无人机飞行过程中,相关工作人员还需要注意对无人机的上升、下降飞行速率有效控制,并制定相应的安全保护方案。

4、总结

综上所述,应用传统测绘技术,已经不能满足现阶段的市场需要,需将无人机遥感测绘技术应用其中。但为了保证工程测绘结果的科学性和准确性,相关工作人员需要结合实际情况,优化无人机遥感测绘技术,从而有效提升工程测绘的质量和效率。

参考文献

[1]周李乾.工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用[J].智能城市,2020,6(12):73-74.

[2]易应军.工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用研究[J].建筑工程技术与设计,2020(8):4376.

[3]郑义,董晓亮.论无人机遥感测绘技术在工程测绘中的应用[J].建筑工程技术与设计,2019(36):4055.

资源遥感与数字农业:3S技术与农业应用 简介: 农业遥感的发展是伴随着空间信息科学和农学的发展而进步的。从最开始的技术开发应用,到现在的技术、方法和理论并重。尽管现在还不能称之为学科,因为作为一门学科,需要一整套完善的理论体系、方法体系、技术体系和应用模式。但在同领域科学家们扎实和富有睿智的研究中,正在一步步朝着成为一门独立的学科迈进。这从该领域技术名词的变化中可见一斑。 基于以上基本判断,我们编著了本论文集。……

农业遥感的发展是伴随着空间信息科学和农学的发展而进步的。从最开始的技术开发应用,到现在的技术、方法和理论并重。尽管现在还不能称之为学科,因为作为一门学科,需要一整套完善的理论体系、方法体系、技术体系和应用模式。但在同领域科学家们扎实和富有睿智的研究中,正在一步步朝着成为一门独立的学科迈进。这从该领域技术名词的变化中可见一斑。

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