基于多源遥感影像快速更新基础地理信息技术的研究

多源遥感影像数据融合技术与实践的开题报告一、研究背景随着卫星遥感技术的不断发展，遥感影像数据的获取、处理、分析和应用已经得到了广泛的应用和迅速发展。

多源遥感影像融合技术是遥感应用中重要的一环，能够有效的提升遥感影像的信息提取和分析能力。

在遥感影像的分类、目标识别、地形分析、资源调查和环境监测等领域，多源遥感影像融合技术已经得到了广泛的应用。

二、研究目标本次研究旨在探讨多源遥感影像数据融合技术的原理、方法和实践应用，深入分析多源遥感影像融合技术的优点和存在的问题，针对存在的问题提出相应的解决方案，并通过实践验证，为遥感影像数据融合技术的发展提供参考和借鉴。

三、研究内容1. 多源遥感影像数据融合技术的分类和原理通过文献综述和理论分析，对多源遥感影像数据融合技术进行分类和原理的解析和概述。

包括基于像元级别和特征级别的融合技术，以及融合方法的原理。

2. 多源遥感影像数据融合技术的实现方法分析现有的多源遥感影像数据融合技术的实现方法，包括基于图像配准的融合方法，基于小波变换的融合方法，基于特征选择的融合方法等。

3. 多源遥感影像数据融合技术应用案例分析选取多种不同的遥感影像数据源，通过实践验证多源遥感影像数据融合技术在不同应用场景下的效果，包括农作物分类、城市土地利用变化监测、海岸线提取等。

4. 多源遥感影像数据融合技术存在问题的分析和解决方案针对多源遥感影像数据融合技术在实践应用中存在的问题，如配准误差、信息重叠、数据处理效率等，提出相应的解决方案。

四、研究意义本次研究对于深入探讨多源遥感影像数据融合技术的原理和应用，促进遥感影像数据融合技术的发展具有重要意义。

通过实践应用，可以验证多源遥感影像数据融合技术在不同应用场景下的实用性和效果，在解决问题的同时也提高融合技术的应用范围和水平。

同时，本次研究还可以为后续的相关研究提供参考和借鉴。

基于多源数据的1∶10 000 DLG 更新与质量控制魏灵辉1，周利利2（1.安徽省第三测绘院，安徽 合肥 230012；2.安徽建筑大学，安徽 合肥 230601）摘 要：随着经济社会发展、供给侧改革以及自然资源监测的深入开展，基础测绘的“两服务、两支撑”能力需要得到提升。

基础测绘DLG 数据生产与更新的业务模式趋于“多测合一”、“多库合一”，而传统基础测绘作业模式下数据更新周期长、局部数据更新现势性弱，已难以适应经济社会发展和满足自然资源管理、生态文明建设的技术需求，因此DLG 数据更新的工艺模式创新势在必行。

基于国土调查数据、地理国情监测数据、电力部门数据、激光点云数据等地理信息数据，对1∶10 000 DLG 数据更新方法与质量控制进行了研究，建立了更新工艺流程，为提高数据的更新效率和现势性提供了有力的技术保障。

关键词：自然资源监测；DLG 数据更新；现势性；质量控制中图分类号：P208 文献标志码：B文章编号：1672-4623（2021）11-0139-04收稿日期：2021-06-01。

doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2021.11.036基础测绘是为经济建设、国防建设、社会发展和生态保护提供服务的基础性工作。

1∶10 000 DLG 数据是重要的省级基础地理空间信息成果，在城市空间规划、经济建设、自然资源管理、生态文明建设中发挥着不可替代的作用。

随着经济社会发展和信息化的加快推进，社会对基础地理信息数据的需求日益增多，同时用户对基础地理信息数据的现势性和准确性也提出了更高要求[1]。

城镇建设、乡村振兴和社会发展使各种地形、地貌不断发生变化，测绘工作者需要及时、准确地发现变化信息并开展DLG 数据更新，为各行业建设和发展提供数据支持和服务[2]，从而提升支撑自然管理和服务生态文明建设的技术能力。

1数据分析1∶10 000 DLG 地形要素数据、第三次国土调查数据和地理国情监测数据的数学基础均为2000国家大地坐标系（CGCS2000）和1985国家高程基准，采用高斯-克吕格投影。

测绘技术中的多源遥感数据处理方法介绍近年来，随着科技的飞速发展，多源遥感数据的应用在测绘技术领域变得越来越重要。

多源遥感数据是指利用不同传感器获取的多种遥感数据，如卫星影像、航空摄影、激光雷达等。

在测绘工作中，多源遥感数据处理方法的研究和应用已经成为一个热点领域。

在多源遥感数据处理中，最常用的方法之一是数据融合。

数据融合是指将不同来源的遥感数据进行整合，从而得到更准确、更全面的地理信息。

数据融合可以分为像素级融合和特征级融合两种方式。

像素级融合是将不同波段或传感器获取的像素级别的数据进行融合，从而得到一幅融合后的影像。

这种方法可以提高影像的空间分辨率和光谱信息。

在像素级融合中，常用的方法包括加权平均法、主成分分析法和小波变换法等。

加权平均法将不同波段的像素灰度值按一定比例进行加权平均，得到融合后的像素灰度值。

主成分分析法则是将不同波段的像素灰度值进行主成分分析，提取主要特征，再将主成分重构成融合后的像素灰度值。

小波变换法则是将不同波段的影像进行小波变换，将高频部分融合，得到融合后的影像。

特征级融合是将不同传感器获取的地物特征进行融合，从而得到更全面、更准确的特征信息。

在特征级融合中，常用的方法包括特征选择、特征提取和特征融合等。

特征选择是从不同传感器获取的特征集中选择出最具有代表性和差异性的特征。

特征提取是从不同传感器获取的特征集中提取出能够描述地物属性的特征。

特征融合是将不同传感器获取的特征进行融合，得到融合后的特征。

特征融合可以分为决策级融合和特征级融合两种方式。

决策级融合是将不同传感器获取的特征用于分类、识别等应用，得到融合后的决策结果。

特征级融合是将不同传感器获取的特征进行线性或非线性的融合，得到融合后的特征。

除了数据融合外，另一种常用的多源遥感数据处理方法是数据融合图像分类。

数据融合图像分类是将不同传感器、不同分辨率的遥感影像进行分类，从而得到准确、全面的地物信息。

在数据融合图像分类中，常用的方法包括人工分类、像元分类和物体分类等。