摘要：针对多源遥感影像之间非线性辐射和几何畸变的差异严重影响配准质量的问题,本文提出一种具有双向一致性变换适用于多源遥感影像的配准方法。首先,利用微调的ResNet101网络模型提取多源遥感影像学习型特征,在特征匹配阶段,为提高同名特征匹配的可靠性,设计了一种双向一致性特征匹配网络模型;然后,基于小型轻量级网络加权回归变换模型参数,实现多源遥感影像稳健可靠的配准。试验利用Google Earth影像、卫星影像、无人机影像、Google Earth-卫星-无人机混合影像4种不同数据源对本文方法进行测试,并与具有代表性的多种方法进行比较,结果表明本文方法在配准精度、效率、稳健性方面具有优势,基本实现了2像素以内的自动配准精度。

摘要：云阴影的存在严重影响了高分辨率航空遥感影像的视觉效果和影像质量.为去除云阴影,提出了一种无需人工参与的自动处理方法.首先采用光谱特征阈值法初步检测云阴影,再结合形态学方法进行后处理,提取完整的云阴影区域;阴影去除时,设计了一种利用非阴影区域信息、阴影整体区域信息、阴影像素局部窗口及像素本身信息的综合补偿模型,所需参数均可自动获取,进而实现阴影的自动去除.实验表明,区域级、窗口级和像素级多层次信息的引入,使模型的细节敏感度增强,提升了对比度,能灵活根据复杂的云阴影遮挡情况对阴影进行合理提升,有效解决了部分补偿方法存在的补偿效果不均匀的问题,阴影中地物的色彩与纹理等信息均得到更真实的再现.

摘要：提出一种小波域基于图像内容的局部化自适应数字水印算法 该算法利用图像中相对稳定的特征点来标示局部水印的嵌入位置 ,并在与每个特征点对应的局部区域 (子图像 )内 ,依据DWT域的水印嵌入策略 ,独立地、自适应地嵌入基于子图像内容的水印 实验结果证明 。

摘要：提出了高分辨率遥感影像中阴影的检测与补偿的全自动处理方法.首先,利用简单阴影特征构造复合特征的方法联合构建多种光谱阈值检测条件,结合相应自动阈值获取方案实现阴影自动初检测,并设计自动形态学处理方法对初检测结果进行后处理;然后,以补偿模型为基础,通过统计阴影与非阴影区域的亮度均值与均方差、采用特征点提取与匹配的方法自动获取模型参数,再综合区域级整体补偿和窗口级局部补偿两种结果实现阴影的全自动补偿.结果表明,多条件联合检测与自动形态学处理可提升检测结果的总体精度和区域完整性,补偿模型参数自动获取方法可靠有效,综合补偿法充分结合整体与局部补偿的优势,提升整体亮度,突显纹理细节,使得被阴影遮挡的信息得以真实再现.

摘要：我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据。但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求。近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足。本文面向大范围多源遥感影像地物信息智能解译需求,在分析现有样本集现状及问题的基础上,研究提出遥感影像智能解译样本库设计方案,并在此基础上设计了基于互联网的样本协同采集与共享服务框架。本文将为多源遥感影像样本库建设提供参考,为大范围遥感影像智能解译提供支持。

摘要：针对ICESat-2 ATL08产品含有较多噪声光子和树高粗差的问题,设计了利用光子数量、光束能量和地表覆盖等特性进行光子滤波和粗差剔除的方法;研究了从高分辨率多光谱数据各波段反射参数和提取的NDVI、RVI、SAVI、MSAVI、PVI植被指数与激光测高数据之间的相关关系,对比分析了多元回归和随机森林模型反演的有效性和精度。结果表明,随机森林模型可以获得较高的树高反演精度,以浙江省杭州市临安区输电走廊进行的反演实验获得了RMSE=2.84 m的结果,结合电力数据制作的树高隐患图可以为输电设施安全隐患排查提供辅助决策。

摘要：计算社会学与社会地理计算是一门遥感科学与技术、地理信息科学与社会科学跨学科交叉融合的开创性课程。介绍了该课程的教学内容体系,并以武汉大学2020年第三学期首次开设的该课程为例进行了教学方法探索和实践,对课程所采取的讲座式教学、文献阅读分析作业、时事数据分析大作业、课程成果展示、小组合作、MOOC课程在线教学等对教学改革创新措施进行了分析和讨论,并给出了进一步改进的思路和建议。

摘要：针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。

摘要：云的存在严重影响遥感影像质量。在航空影像的获取过程中,实时的云检测能够及时提供准确的云遮挡比例以评价影像质量,进而指导飞行方案以获取满足质量要求的影像。采用光谱特征阈值的方法,通过分析云光谱的特性,选取能够有效检测云的亮度特征I和归一化差值特征P进行组合。为实现自动检测,在一维Otsu自动阈值和带限定条件Otsu阈值的基础上,设计了阈值的分级配置策略为云特征配置合适的自动阈值,策略的主要思想是:首先采用多级分类标准对影像进行无云、薄云、厚云的类别判定,再对不同类别的影像采取不同的特征阈值配置方案,其中厚云影像的检测需要进一步分类配置阈值。该策略实现了有云情况下能准确检测云、无云情况下检测不到云的应用目标。再结合选择性自动后处理方案,真正做到云的自动、高效、准确的检测。通过与不同方法的检测结果对比分析,表明该方法的检测效率高,精度满足实时质量评定的要求,通用性强。

摘要：引入拓扑自适应动态轮廓(T-Snake)模型并进行了改进,设计了合适的能量函数,提出了目标内部岛状空洞引起的拓扑冲突的检测与处理机制,实现了包含河中岛的复杂河流边界的精确提取。针对模型初始轮廓需手动构造的缺点,利用影像分形维数最小值获取水体内部区域并实现轮廓自动初始化。试验表明,该方法可有效提取水体深凹边界和含河中岛的河流边界,在精度和效率上优于传统Snake和GVF Snake模型。