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高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究明冬萍,骆剑承,沈占锋,汪 闽,盛 昊(中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101)=摘 要>由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。
在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。
最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。
=关键词>高分辨率遥感;信息提取;目标识别;特征基元;影像分割;多尺度=中图分类号>T P75 =文献标识码>A =文章编号>1009-2307(2005)03-0018-03收稿日期:2004-08-12基金项目:国家自然科学基金项目(40101021);中国科学院地理科学与资源所知识创新工程领域前沿项目(CXIOG -D02-01)。
1 引 言航天遥感技术经过30多年的发展,无论在光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等方面都有巨大的进步,已经形成高光谱、高空间分辨率、全天时、全天候、实时/准实时的对地观测能力。
这些先进的航天遥感技术为监测全球变化、区域环境变化等提供了大量的宏观、现势性资料,造福于人类及其安居环境。
尤其是自法国发射了SPOT -1号卫星以后,基于现势性极好的传输型高空间分辨率卫星遥感图像的应用已引起了世界各国的普遍关注。
二十多年来,卫星影像的地面分辨率由10m 、5m 、2m 、1m 、甚至016m 逐步提高,真正使人们能够/不出门而知天下事0。
高分辨率遥感图像的产生,不仅使土地利用、城市规划、环境监测等民用方面有了更便利、更详细的数据来源,而且,对于军事目标识别、战场环境仿真来说有着更为重要的意义。
2 高分辨率遥感影像信息提取遥感的根本目标是为了从图像上提取信息,获取知识。
基于遥感与地理信息系统的高精度测绘技术研究与应用摘要：高精度测绘技术是利用遥感与地理信息系统相结合的方法，获取地球表面准确、全面的地理空间信息的重要手段。
本文首先介绍了遥感技术原理与高分辨率影像处理方法，以及遥感数据在测绘中的应用案例。
其次，探讨了遥感数据与GIS数据集成、遥感数据与地面测量数据融合技术，以及它们在高精度测绘中的应用案例。
最后，分析了高精度测绘技术面临的挑战与瓶颈，包括数据获取成本、精度与准确性、技术标准等方面的问题。
未来，随着人工智能、大数据等新技术的发展，高精度测绘技术有望在城市规划、资源管理、环境监测等领域发挥更为重要的作用，为社会经济的可持续发展提供更为强大的支持。
关键词：信息系统；技术研究引言在当今数字化时代，高精度测绘技术在城市规划、资源管理、环境监测等领域扮演着至关重要的角色。
遥感与地理信息系统的融合使得我们能够获取地球表面更加准确、全面的地理空间信息，为社会发展提供了强有力的支持。
本文旨在探讨高精度测绘技术的研究与应用，着重介绍遥感技术原理、数据处理方法以及与地理信息系统的集成与融合技术。
首先，将对遥感技术的基本原理和方法进行介绍，以及其在高精度测绘中的重要性和应用。
其次，将重点讨论遥感数据与地理信息系统的融合技术，包括数据集成与融合方法以及在实际应用中的案例分析。
最后，将分析当前高精度测绘技术所面临的挑战与瓶颈，并探讨未来发展的趋势与应用前景。
通过本文的研究，有望为高精度测绘技术的进一步发展提供理论支持和实践指导，推动其在各个领域的广泛应用和深入研究。
一、遥感技术在高精度测绘中的应用（一）遥感原理与技术遥感是通过卫星、飞机等载具获取地球表面的信息，其原理基于电磁波与地物的相互作用。
不同波段的电磁波与地物有不同的反射、吸收和透射特性，遥感技术通过探测这些特性来识别地物。
常用的遥感波段包括可见光、红外线、热红外等。
遥感技术主要分为光学遥感和微波遥感两大类，光学遥感适用于地表覆盖和地形特征的识别，微波遥感则可以穿透云层和植被，适用于土地利用分类和海洋监测等。
遥感影像重采样方法实现与应用研究1. 引言1.1 研究背景遥感影像重采样是指利用一定的数学方法和模型，对原始遥感影像进行重新采样，以达到改善影像质量和增加影像细节的目的。
重采样方法的研究和应用对于提高遥感影像的空间分辨率和准确性具有重要意义。
目前，关于遥感影像重采样方法的研究已经取得了一定的进展，但在实际应用中还存在着一些问题亟待解决。
本文将对遥感影像重采样方法进行进一步深入的研究和探讨，旨在提高遥感影像的分辨率和质量，为遥感技术的发展提供更多的支持和帮助。
1.2 研究意义遥感影像重采样方法在遥感影像处理中具有重要的意义。
随着遥感技术的不断发展和遥感数据的不断增加，遥感影像的分辨率和精度要求也越来越高。
而遥感影像重采样方法可以有效地提高遥感影像的空间分辨率和准确性，进而提升遥感影像的应用价值和实用性。
具体来说，遥感影像重采样方法可以帮助提高遥感影像的视觉效果和解译精度，为遥感数据的地形分析、土地利用监测、资源调查等应用提供更可靠的支持。
遥感影像重采样方法还可以帮助缓解遥感数据间的空间不匹配问题，提高不同遥感数据集之间的一致性和比较性，为遥感数据融合和综合分析提供更好的基础。
通过对遥感影像重采样方法进行研究与应用，可以更好地利用遥感数据资源，提高遥感数据的利用效率和价值，进而推动遥感技术在地球科学、环境监测、城市规划等领域的广泛应用和发展。
1.3 研究目的本文旨在探讨遥感影像重采样方法的实现与应用研究，通过对现有重采样方法的概述和分类，分析其实现过程和应用案例，评价其效果，并对其优势、局限性进行总结。
具体而言，本文旨在达到以下研究目的：1. 系统总结不同类型的遥感影像重采样方法，包括传统的插值方法、深度学习方法和卷积神经网络方法等，分析各种方法的优缺点和适用范围，为选择合适的重采样方法提供参考。
2. 探讨遥感影像重采样方法的实现过程，包括数据预处理、算法设计和参数优化等方面，深入分析每个环节的关键问题和解决方法，为实际应用提供技术支持。
《遥感技术及其应用》教学设计一、教学目标1、知识与技能目标学生能够理解遥感技术的基本概念和原理。
掌握遥感技术系统的组成部分及其功能。
学会区分不同类型的遥感平台和传感器。
2、过程与方法目标通过实际案例分析，培养学生运用遥感技术解决实际问题的能力。
提高学生观察、分析和归纳总结的思维能力。
3、情感态度与价值观目标激发学生对遥感技术的兴趣和探索欲望。
培养学生的科学态度和创新精神。
二、教学重难点1、教学重点遥感技术的原理和工作流程。
常见遥感平台和传感器的特点及应用。
2、教学难点如何理解遥感影像的解译和信息提取。
遥感技术在不同领域的实际应用案例分析。
三、教学方法1、讲授法讲解遥感技术的基本概念、原理和工作流程，使学生对遥感技术有初步的认识。
2、案例分析法通过实际的遥感应用案例，如土地利用监测、自然灾害评估等，引导学生分析遥感技术在其中的作用和优势。
3、小组讨论法组织学生进行小组讨论，共同探讨遥感技术在生活中的应用以及可能面临的问题，培养学生的合作能力和思维能力。
4、多媒体演示法利用多媒体展示遥感影像、图片、视频等资料，增强学生的直观感受，帮助学生理解抽象的概念。
四、教学过程1、课程导入（5 分钟）展示一组从太空拍摄的地球照片，提问学生这些照片是如何获取的，引出遥感技术的话题。
简单介绍遥感技术在日常生活中的应用，如天气预报、地图制作等，激发学生的学习兴趣。
2、知识讲解（25 分钟）遥感技术的概念和原理讲解遥感的定义，即遥远的感知，不直接接触物体而获取其信息的技术。
以太阳光为例，解释电磁辐射的概念，以及物体对电磁辐射的反射、吸收和发射特性。
说明遥感技术就是通过传感器接收和记录物体反射或发射的电磁波信息，从而实现对物体的观测和分析。
遥感技术系统的组成介绍遥感技术系统包括遥感平台、传感器、信息接收与处理、应用等部分。
分别讲解不同类型的遥感平台，如卫星、飞机、无人机等，以及它们的特点和适用范围。
详细介绍常见的传感器，如光学传感器、微波传感器等，以及它们的工作波段和获取信息的特点。
基于水平集的航拍影像阴影检测与去除系统设计摘要:建筑物、树木和山脉等遮挡光线,可能使航拍影像中出现阴影。
而阴影区域的存在可能影响图像后续处理,导致重要信息丢失。
本系统旨在设计自动检测航拍影像中阴影区域并将其去除的系统,选择并搭建基于水平集航拍影像阴影检测算法的进行系统设计。
系统主要功能包括:图像读入、图像去雾、阴影检测、阴影去除。
关键词:航拍影像图像去雾阴影检测阴影去除水平集1 系统研究意义建筑物、树木和山脉等遮挡太阳光线,使遥感航拍影像中存在阴影区域。
阴影区域的存在可能导致重要信息的丢失,进而影响影像的后续处理,如图像配准、图像内容理解、分割、特征提取、目标变化检测和定位等。
阴影检测是遥感航拍影像中地物跟踪、分类和识别等处理的重要步骤之一,目前阴影检测技术可分基于模型与基于阴影属性两大类,基于模型的方法需有关影像中地物几何形状或DSM数据、太阳高度角、传感器参数等知识,计算复杂,且适用于特定场景。
基于阴影属性的方法通过分析阴影区域在亮度、几何结构和颜色等方面的共性及其与非阴影区域的差异来检测阴影区域,应用比较复杂[1]。
本系统旨在开发设计自动检测航拍影像阴影区域并将其去除的系统。
选择并搭建基于非匀质区域水平集航拍影像阴影检测算法的系统开发平台,实现自动检测阴影区域并将其去除。
系统主要功能包括:图像读入、图像去雾、阴影检测、阴影去除。
图像阴影区域极可能含重要信息,准确检测阴影区直接关系到影像后续处理及获取与识别阴影区中重要信息的成效。
本系统所用的算法不仅可解决传统阴影检测方法中对非匀质同块阴影区检测不全面的问题,也可检测到传统方法中漏检的亮阴影区。
检测到的阴影区连续、边缘清晰整齐,并能有效排除绿色植被干扰,检测正确率高,漏检率低,检测全面,阴影区提取方便。
2 国内外研究现状G.D.Finlayson等最早提出利用彩色不变量来进行阴影检测、阴影消除[2],但是这些彩色不变量要在图像满足中性界面反射模型的条件下才成立[3],而且很多的航空影像都难以满足此条件。
