摘要:

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摘要:光学遥感利用可见光、近红外和短波红外传感器对地物进行特定电磁谱段的成像观测，是遥感科技中发展最早，也是目前对地观测和空间信息领域中应用最为广泛的技术手段.随着近年来光学成像、电子学与空间技术的飞速发展，高空间、高光谱和高时间分辨率遥感技术不断取得新突破，为光学遥感图像处理与应用技术发展创造了前所未有的机遇和广阔前景.本文首先概述了光学遥感的基本原理和发展历程，然后重点介绍了光学遥感图像的数据特点及光学遥感图像处理技术与方法，阐述了光学遥感在生态环境、自然资源和国防安全等领域的应用情况，讨论了未来光学遥感信息技术与应用发展的几个主要方向和趋势.

摘要:由于高分辨率遥感应用需求增加的牵引，国内外发射了越来越多的光学遥感卫星载荷.然而，随着传感器分辨率的增加，大气对地表信息干扰的问题也越来越突出，光学遥感图像的大气校正问题，因载荷特点和应用需求的改变面临着一些新的挑战，有必要对其进行总结和分析.本文在介绍大气校正现状和原理的基础上，按照光学遥感卫星大气校正输入信息来源不同，把大气校正方法归纳为基于图像和图形处理方法、基于辐射传输计算、基于图像自身信息反演大气参数、基于大气同步校正仪的大气校正4类进行介绍.最后，结合我国高分辨率光学卫星的发展方向，对当前的大气校正应用方案和未来发展进行了讨论和展望.

摘要:城市遥感是当前遥感技术应用的一个重要领域.随着我国新型城镇化过程的推进，遥感技术将在城市生态建设、国土空间开发、资源环境承载能力监测等方面发挥重要作用，成为城市规划管理重要的信息源.本文在总结国内外城市遥感研究内容的基础上，重点对城市遥感若干重要方向的发展进行了分析，在此基础上构建出一个地理学视角的城市遥感研究框架，结合典型实例从结构与格局、要素与作用、变化与过程、功能与响应4个方面进一步探讨了城市遥感研究的发展.最后，结合国家需求和技术发展，对城市遥感今后的发展从数据源、研究对象、应用主题、研究目标、技术方法等方面进行了展望.

摘要:作物病虫害作为严重的生物灾害已危及到世界农业生产和粮食安全，病虫害对我国粮食生产造成的损失日益加剧，植保部门目前使用的测报和防控方式无法满足大范围的精准、高效、绿色科学防控需求.因此，建立基于遥感手段的高效、无损的大面积病虫害监测预测方法，将提升我国大面积作物病虫害的监测和测报精度与防控水平，有利于减少农药施用，对保障国家粮食和食品安全，实现农业可持续发展具有重要战略意义.近年来出现的多种形式的作物病虫害遥感监测方法和技术手段为病虫害的有效防治和管理提供了重要支撑，通过对相关技术方法进行综述，本文从多尺度下的作物病虫害遥感监测与预测机理、监测方法、预测预报方法、典型模型与应用等方面阐述了作物病虫害遥感监测和预测预报研究进展，并探讨了作物病虫害遥感监测当前面临的挑战以及未来发展趋势，建议通过建立全国尺度的作物病虫害遥感监测预测系统，构建作物病虫害绿色智能防控体系，实现病虫害大面积、快速的监测、预测预报和精准、高效、绿色科学防控.

摘要:地质遥感是最能体现与发挥光谱遥感技术特点与优势的应用领域之一.本文从矿物岩石光谱模拟、矿物岩石光谱特征分析、遥感光谱仪技术指标的优化设计、辐射定标与数据辐射校正、地表光谱反演、信息提取、信息产品验证、地质应用8个方面总结了最新的研究进展，并对目前光谱遥感地质应用存在的问题和发展趋势进行了深入的论述.

摘要:标志点等距映射（L-ISOMAP）作为一种降维方法，在高光谱图像可视化中极具潜力.针对L-ISOMAP算法标志点代表性不足以及计算代价较高的问题，提出了基于K-medoids聚类算法的改进型L-ISOMAP算法（KL-ISOMAP），进而形成可视化方法.该可视化方法由以下几部分组成：1）通过改进型K-medoids算法选择标志点；2）根据相似度剔除相似像元；3）实现剩余像元的非线性降维；4）完成降维结果的可视化.实验结果表明，KL-ISOMAP算法一方面有效地提高了标志点的内在结构代表性，进而取得了更好的可视化效果；另一方面可通过对相似阈值的设置，加快算法的运算速度.由此形成的可视化方法有着较好的视觉效果、距离保持特性以及像元可分性.

摘要:由于高光谱图像中的地物空间分布具有规整性和局部连续性，同时超像素分割是一种将空间图像分割成多个同质区域的有效方法，因此从超像素的角度进行高光谱图像分类将具有重要意义.本文提出了一种超像素级Gabor特征融合的高光谱图像分类方法，简称为SPGF.首先，使用一组预定义的二维Gabor滤波器与原始高光谱图像进行卷积运算，提取有效特征.同时，利用简单线性迭代聚类（简称SLIC）超像素分割方法将原始高光谱图像划分成互不重叠的超像素.然后，对于每个Gabor特征模块，利用支持向量机分类器进行分类，并使用多数投票策略实现各模块分类结果的融合.最后，使用通过SLIC算法得到的超像素图对分类结果进行修正.在2个真实高光谱数据集上的实验结果表明，本文提出的SPGF方法能够比领域内的一些经典算法获得更高的分类效果.

摘要:近年来，通过群智能算法求解组合优化或连续优化问题以实现高光谱图像混合像元分解方面取得了重要进展和显著成果.本文首先回顾了高光谱图像混合像元分解的研究背景和群智能算法的特点，然后梳理了光谱混合模型及对应的最优化模型，进而介绍了基于群智能算法的端元提取和丰度反演方法，最后通过2组实验比较了群智能算法和其他传统算法在端元提取和丰度反演方面的精度，对基于群智能算法的混合像元分解效果进行了评价.另外，本文也对群智能算法在高光谱图像信息提取中应用的优势和存在的问题进行了总结.

摘要:针对传统稀疏解混算法因空间信息利用不足带来的丰度图像空间分布连续性差的问题，本文提出了一种基于空间加权协同稀疏的解混方法.该方法利用协同稀疏正则项刻画丰度系数的行稀疏性；同时，在协同稀疏框架下，引入空间加权因子挖掘高光谱图像邻域像元间的空间相关性.本模型采用交替方向乘子法求解，通过交替迭代，对空间权重和丰度系数进行优化.模拟和真实高光谱数据实验结果表明本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果.

摘要:点云分类是激光点云数据处理的重要环节，探索自动、高效、高精度的点云分类方法具有重要意义.通过分析同机获取的LiDAR点云与高分辨率光学影像的特点，提出了融合无人机LiDAR与高分辨率光学影像的点云分类方法.首先将LiDAR点云投影到二维平面并构建不规则三角网模型，然后寻找同名点对完成与光学影像的配准与融合，进而将光学影像的光谱信息赋予无人机LiDAR点云，接着从光学影像上提取光谱特征、从LiDAR点云上提取多尺度几何特征构建分类特征集，进一步通过CFS特征选择算法实现特征集的降维，最后运用随机森林分类算法实现点云分类.实验结果表明，本文分类方法的总体精度可达89.5%，Kappa系数为0.844，与未经特征选择的分类结果相比精度提高了1.1个百分点，与单纯依靠LiDAR或者光学影像的分类相比，精度分别提高了5.4和14.9个百分点.本文方法不仅有效避免了基于点云属性内插构建新的图像融合方式带来的计算误差，同时解决了单尺度下构建几何特征时难以确定最优空间分析尺度的问题，并且对特征集进行优化选择从而有效提高了数据处理的效率.

摘要:极光分光光谱仪成像所得重要辐射特征包括氧原子所激发的557.7、630.0、636.4 nm谱线，这些谱线和入射电离层的高能电子能通量、中高层大气粒子成分密度等都有着紧密联系.本文结合引发极光的电子碰撞反应物理机制构建氧辐射特征仿真模型，利用极光光谱图像557.7、630.0 nm谱线估计最接近真实成像情况下的入射电子能通量，实验结果表明仿真中基于假设光强比推演得到的氧辐射谱线像素预测值较真实值高估了1~1.29倍.

摘要:高空间分辨率遥感影像能够提供丰富的空间细节信息，使利用遥感影像进行精细变化检测成为可能.为充分挖掘高分辨率影像中的光谱、空间信息，本文提出一种基于影像空-谱先验信息的条件随机场（Conditional Random Field based on Spectral-Spatial Prior，SSPCRF）模型，该方法使用显著性检测方式自动提供先验光谱-空间样本信息，提高一元势能构建精度，有效缓解一元势能构建不准确导致的推理过程中的误差传递问题，并在二元势能中综合考虑标记场与观察影像的空间上下文信息以保持变化地物轮廓信息.最后，使用基于消息传递机制的推理方法将模型进行全局优化.在2组高分辨率影像数据集上的实验结果表明该方法能够提供较精确的初始变化检测信息，使得在减少变化检测结果中虚警点的同时保持变化地物细节信息.