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遥感学报 2009年第02期杂志 文档列表

遥感学报杂志基础理论

两种普适性尺度转换方法比较与分析研究183-189

摘要：着重阐述了地表空间信息尺度转换的必要性和方法。首先从尺度转换成因分析入手，介绍了两种普适性的尺度转换模型，即泰勒级数展开模型和计算几何模型，并对这两个模型的适用性进行了分析。借助叶面积指数的反演，针对林地、农田、水体3种不同下垫面的试验样区进行了模型的分析比较。结果表明，在拥有小尺度（高分辨率）数据时，泰勒级数模型能够很好的刻画尺度效应，使得尺度效应改正后的相对误差小于1％，获取更为准确的地表参数反演值。遥感尺度转换方法、技术为获取不同尺度的地学信息，为资源调查和环境灾害监测等相关领域的应用提供真实可靠的多尺度数据支持。

遥感学报杂志技术方法

一种消除全极化微波辐射计顺／逆风向遥感模糊性的新方案——星上定标和扫描机制设计的有关考虑190-196

摘要：从观测方式的角度出发，讨论消除全极化微波辐射计遥感风向（顺风／逆风）模糊性的具体实施方案，提出合理进行星上定标和对地观测的设计思想。在研究全极化辐射计星上外定标方法的基础上，依据消除海面风向反演模糊性的算法，提出一种采用侧视扫描的机制，设计了在星上实现全极化微波辐射计对同一面元进行前、后两次扫描的具体方案，给出了一种在扫描周期内合理分配观测方位角和定标单元的方法。模拟结果表明，采用这种机制可以有效消除全极化辐射计风向反演存在的顺／逆风180°模糊，使风向反演精度大大提高。同时，考虑到卫星上空间资源的限制，单侧扫描刈幅宽度还能够达到760km以上，能够满足在较短的时间内覆盖全球的时间分辨率的要求。

一种顾及邻近域内实体间距离的空间异常检测新方法197-202

摘要：空间异常检测已成为空间数据挖掘和知识发现的一个重要研究内容．空间异常蕴含着许多意想不到的知识，现有的空间异常检测方法大多依据空间邻近域的非空间属性差异来计算偏离因子，忽略了邻近域内空间实体间距离的影响。本文首先讨论了空间邻近域内实体间距离对空间异常检测的影响，在此基础上，提出了一种顾及邻近域内实体间距离的空间异常度量方法——SOM法，并分析了它的复杂度。由于该方法是利用实体非空间属性的加权内插值与实测值的差值作为度量空间异常程度的参数，从而顾及了邻近域内所有实体相互间距离对非空间属性偏离的影响，并且克服了现有检测方法在不均匀分布空间实体集内寻找空间异常的缺陷。最后，通过一个实际算例验证了所提方法的可行性和正确性。

基于Membrane MRF模型的SAR图像贝叶斯去斑203-207

摘要：SAR图像可以看作是真实反映地物后向散射特性的无噪图像与相干斑噪声的乘积，通过贝叶斯估计从图像观测值估计出图像真值即可去除相干斑。而贝叶斯去斑的关键在于建立能与SAR图像特性相匹配的先验信息模型。用Membrane MRF模型对先验信息建模，克服了以往所用GMRF模型对参数估计十分敏感的问题，并通过对该模型邻域结构的自适应调整来分类处理处于匀质区域和含结构特征区域的像元，在有效抑制相干斑的同时较好地保持图像的结构特征。仿真和实际SAR图像数据的实验结果，验证了所提方法的有效性。

一种新的SAR图像相干斑抑制算法208-211

摘要：合成孔径雷达（SAR）图像会受到相干斑噪声的污染，对SAR图像的后续处理产生了很大影响。提出一种基于快速离散曲波变换（FDCT）抑制合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声的方法。先通过FDCT把SAR图像变换到曲波域中，得到曲波系数，再应用自适应阈值算法估计不同尺度、不同方位曲波系数的阈值，分别对曲波系数进行硬阈值和软阈值化处理，最后通过FDCT反变换恢复出图像。对单视SAR原始图像进行处理，并与小波去噪方法进行各种量化比较，结果表明，Curvelet滤波器要比Wavelet滤波器效果好，软阈值算法的效果比硬阈值算法好。基于FDCT的SAR图像相干斑去噪，不仅抑制相干斑能力比较强，而且在目标的边缘及纹理信息的保持上也有很大的优势。

星载PALSAR影像几何精度定量评价与误差分析212-216

摘要：选择有代表性的星载PALSAR影像，利用Doppler、距离、椭球方程建立其成像模型，对其几何定位精度进行了试验，获得了它的几何系统误差和几何纠正误差的定量值。根据地面高程误差是影响SAR影像几何纠正精度主要因素的原理，利用计算机仿真技术定量系统地分析了地面高程误差对其几何纠正精度的影响，获得了地面高程误差对视角的影响、视角误差对影像几何精度的影响以及单位高程误差对影像几何精度的影响等定量结论及影响变化规律，为PALSAR影像的处理与应用提供了科学的依据，更重要的是为SAR影像几何精度分析和误差分析提供了一种新的定量方法。

基于SL-ICA算法的SAR图像混合像元分解217-223

摘要：为解决合成孔径雷达（SAR）图像存在大量混合像元的问题，针对传统ICA不能有效解决混合像元分解这一缺陷，提出一种新的独立成分分析算法——有监督学习ICA算法（SL—ICA）。其目标函数是在原ICA负熵目标函数基础上增加监督学习的约束条件项，进而在同一目标函数内实现负熵和约束条件的统一，在最大化负熵的同时也最小化了约束条件的误差，此外，采用一种新的双梯度下降法优化迭代，提高计算速度。并以人工模拟SAR图像和北京地区ENVISAT—ASAR作为数据源进行实验，实验结果明显优于主成分分析方法（PCA）的分解结果。

一种用于SAR图像分割的几何活动轮廓模型224-231

摘要：基于SAR图像边缘检测算子和变分水平集方法，依据能量最小化准则，提出了一种新颖的几何活动轮廓模型。其基本思想是，直接定义关于水平集函数的能量泛函，并将经典模型中基于梯度算子的边缘指示函数，替换为基于ROEWA算子的边缘指示函数，提高了模型对于SAR图像的边缘检测能力；同时在新模型中加入水平集函数惩罚项，确保水平集函数逼近符号距离函数。由于该项的作用，模型的数值求解可采用简单的显式差分格式迭代，并保持较快的收敛速度。针对仿真图像、Radarsat和华东电子研究所实测数据的实验结果表明，该模型具有实现简单、分割边界定位准确和收敛速度较快等优点。

一种SAR图像车辆目标鉴别特征及其提取方法232-237

摘要：该文引入差分盒维法来计算高分辨率SAR图像车辆目标的一种新的鉴别特征，即间隙度特征，可以用来定量评估车俩目标感兴趣区域内像素幅度的不规则程度和间隙尺寸，以此消除杂波虚警。基于散射中心理论分析了车辆目标和自然地物后向散射强度分布的差异性，并从理论上推导出间隙度特征具有对相干斑噪声不敏感的特点，由此构成了SAR图像车辆目标鉴别处理的一个尺度不变特征。采用MSTAR车辆目标数据和背景杂波数据检验了所提特征的鉴别性能，并与Hausdorff维数的鉴别性能做了比较，结果显示间隙度特征具有较好的鉴别性能，可以去除大部分的自然地物虚警和非车辆类人造目标干扰，鉴别虚警率较低。

可适应阵列误差和非均匀杂波环境的多通道SAR图像域STAP方法238-245

摘要：多通道SAR图像域STAP方法是一种利用了长相干积累时间的STAP方法，其杂波抑制和运动目标检测能力强。但是，目前的多通道SAR图像域STAP方法均是在理想条件下给出的，没有考虑阵列误差和非均匀杂波环境对其性能的影响。文中分析了阵列误差和非均匀杂波环境的影响，提出了一种可适应阵列误差和非均匀杂波环境的多通道SAR图像域STAP方法。基于实测杂波数据的实验验证了所提方法的正确性。

蚁群智能及其在大区域基础设施选址中的应用246-256

摘要：提出了基于蚁群智能的空间选址模型，通过蚁群智能和GIS的结合来解决复杂的空间优化配置问题。这种启发式的智能搜索方法大大提高了空间搜索能力。为符合选址问题的求解，从信息素更新方式和禁忌表调整策略两方面对基本蚁群算法进行改进。同时，为了使得模型能实用于大区域的基础设施选址，提出了“分步逼近”的策略，取得了较好的效果。将所提出的模型应用于广州市公共设施的空间优化选址。实验结果表明，该方法比简单搜索方法和遗传算法更有优势。

应用SVM技术模拟前向辐射传输模式257-262

摘要：提出了一种利用支持向量机（SVM）模拟前向辐射传输模式的方法。利用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的RTTOV_8_7前向辐射传输模式和60L—SD廓线集生成了AMSU—A模拟亮温资料，用模拟亮温和相应的廓线集资料组成训练样本和检验样本，采用SVM方法进行训练。对检验样本的模拟显示，SVM可以用于描写前向辐射传输模式中的非线性映射关系，较好地由大气廓线集资料模拟出与其相关的AMSU—A仪器5—14通道亮温，其中通道6—14的均方根误差在0．1K以内，平均误差算术平均值在0．01K以内。通过多元线性回归方法对温度廓线进行反演试验，发现用SVM模拟的亮温可以用于温度廓线反演，其反演精度可以达到甚至高于RTTOV_8_7计算的亮温。

一种基于Choquet模糊积分小波系数选择的遥感图像融合方法263-268

摘要：为较好地保留多光谱、高分辨率遥感影像融合时的光谱信息和高分辨率信息，在小波变换基础上提出了一种基于模糊积分的融合算法，其基本思想是在IHS空间，对强度分量，及高分辨率图像进行小波分解后，保留，分量的低频系数，对于高频细节特征，将局部窗口内的方差、平均梯度和能量当作单因素指标，应用Choquet模糊积分综合各单因素指标得到一个综合指标，并据此来选取小波系数。实验结果表明，该算法在光谱质量改善方面明显优于IHS以及一些经典的小波变换遥感图像融合算法，是一种有效的遥感图像融合算法。

高光谱遥感图像的端元递进提取算法269-275

摘要：针对高光谱遥感图像中可能并不存在图像端元这一问题，试探的提出一种基于线性混合模型下对初步提取的最近似于端元的像元进行再分析的端元提取算法，即高光谱遥感图像的端元递进提取算法。首先针对3个端元线性混合的图像进行提取，在图像中找到最大近似于端元的像元，利用凸面单形体的几何性质，找出初步提取像元附近位于图像端元构成的凸面单形体边界上的像元，通过计算图像端元在边界像元中的含量，应用线性反解提取出图像端元。模拟图像中的初步结果表明在不存在图像端元的图像中，该算法可以有效的提取3个端元，应用于实际Hyperion图像取得了较好的实验效果。

遥感学报杂志遥感应用

ENVISAT／ASAR多角度干涉雷达数据山区DEM生成及精度分析276-281

摘要：在地形起伏较大的山区用于涉SAR生成DEM时，合适的入射角是获取高精度DEM的重要参数之一。本文基于ENVISAT／ASAR多角度干涉雷达数据，SRTM90米分辨率的DEM以及1：5万的数字化DEM数据，从定性和定量的角度比较和分析了干涉SAR在获取山区DEM时，入射角对DEM精度的具体影响。结果表明：对于ASAR的多入射角干涉雷达数据，在不同入射角条件下由于雷达叠掩和透视收缩的影响，获取的DEM精度差别很大，入射角带来的影响相当显著，比如IS2和IS4角度得到的DEM的精度差超过了6米。因此，在山区干涉SAR地形成图时，必须对入射角的大小进行严格的选择。

ASAR数据与水稻作物模型同化制作水稻产量分布图282-290

摘要：提出了利用雷达数据进行水稻估产的技术方法，并以ASAR数据为例，探讨了雷达数据在水稻估产中的可行性。首先利用ASAR数据进行水稻制图，从各时相ASAR数据中提取水稻后向散射系数。随后，基于像元尺度，采用同化方法，以LAI为结合点，将水稻作物模型ORYZA2000与半经验水稻后向散射模型结合，建立嵌套模型模拟水稻后向散射系数。选择水稻出苗期和播种密度为参数优化对象，利用全局优化算法SCE—UA对ORYZA2000模型重新初始化，使模拟的水稻后向散射系数值与实测值误差最小，并由优化后的ORYZA2000模型计算每个像元的水稻产量，生成水稻产量分布图。结果表明，水稻产量分布图能够描绘研究区水稻实际产量的分布趋势，但由于采用潜在生长条件模拟，模拟的水稻平均产量比实测平均值高约13％，验证点的水稻产量模拟值与实测值相对误差为11．2％。由于半经验水稻后向散射模型存在对LAI变化不够敏感和对水层的简化处理，增加了水稻估产的误差。但从总体上看，利用该方法进行区域水稻估产是可行的，并为多云多雨地区的水稻遥感监测提供了重要参考。

基于遥感的黄土高原典型区植被退化分析——以泾河流域为例291-299

摘要：以黄土高原泾河流域为例，首先利用遥感植被指数和气候干燥度指数之间的回归模型，模拟出了潜在植被指数，在此基础上通过遥感监督分类方法得出泾河流域现生植被分布格局和潜在植被的分布格局，并利用转换矩阵方法得出了植被退化的空间态势。结果表明：泾河流域最主要的潜在植被类型是针阔叶疏林（32．44％）、阔叶落叶林（31．28％）和中生灌丛（23．71％）。与现生植被相比较，有25．08％的阔叶落叶林潜在分布区被开垦为农作物，13．32％退化为针阔叶疏林，13．04％退化为中生灌丛，14．22％变化为旱生灌丛，仅有25．90％的面积保持了阔叶落叶林植被；针阔叶疏林分布区主要退化为农作物（26．01％）、旱生灌丛（20．99％）、草甸（17．12％）；中生灌丛主要退化为草甸（30．29％）和温带草原（43．21％）。植被的退化以流域中部、南部的黄土残塬沟壑区退化最为严重，其次为流域北部的黄土丘陵区，而流域东部的子午岭山区和流域西部的六盘山区植被退化相对较轻。

静止卫星标称投影解析方法及其在FY2-C中的应用300-306

摘要：通过对静止卫星在三轴椭球参数条件下地心坐标的标称投影公式推导过程，建立了经纬度到单位平面位置的可逆映射方程，其正反算公式精度可达10^-20；并对大地坐标的经纬度进行了类似的推导，但标识线垂直地表而不过地心的坐标定义导致正算公式中存在角度正切的四次方项，因此反算需要采用数值解法。两组解析表达式为查照表的建立提供了直接的数学依据，相对于迭代数值计算方法而言，解析方法更便于分析投影过程的误差和畸变。围绕FY2-C卫星地面系统工程中查照表的重建，兼顾卫星图像陆地位置与主要大陆轮廓数据的投影吻合，需要对单位平面的投影进行放大和平移，并提供多组可选择的放大因子，使得经纬度到图像点映射与查照表对应值整体误差较小。建议根据实际应用的坐标系统、卫星位置参数、地球参数选择不同的匹配参数。这种方法可以应用于图像点地理位置精度要求很高但计算不是特别频繁的数据处理算法中，如相对定标和定位，但在其他算法中除了精度以外查照表还是有作用的。