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遙感影像處理技術(shù)范文第1篇

關(guān)鍵詞：云計(jì)算 航空影像 數(shù)據(jù)處理 構(gòu)架

中圖分類號(hào)：P237 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2014）07（a）-0046-02

隨著攝影測(cè)量手段和信息獲取技術(shù)的發(fā)展，航空影像數(shù)據(jù)的獲取周期越來越短，航空影像數(shù)據(jù)的更新頻率越來越快。對(duì)于海量遙感數(shù)據(jù)快速處理以達(dá)到實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)機(jī)制，傳統(tǒng)的攝影測(cè)量數(shù)據(jù)處理平臺(tái)已經(jīng)不能滿足當(dāng)前的生產(chǎn)需求。因此，如何快速、高效地處理這些影像數(shù)據(jù)，以及如何迅速的從影像數(shù)據(jù)中獲取用戶所需的基本信息（如概貌、土地的分類、土地利用情況、植被分布、水系的分布和變化，災(zāi)害區(qū)的范圍等）是一個(gè)值得研究并且急需解決的問題，也是建立遙感快速響應(yīng)機(jī)制領(lǐng)域的一個(gè)重要的應(yīng)用和發(fā)展方向。本文將云計(jì)算模型處理的技術(shù)引入影像數(shù)據(jù)處理中，設(shè)計(jì)了基于云計(jì)算的海量影像數(shù)據(jù)的云處理模型。

1 云計(jì)算模型構(gòu)架

云計(jì)算的關(guān)鍵是如何實(shí)現(xiàn)大規(guī)模地連接到更加廣泛的服務(wù)器甚至個(gè)人計(jì)算機(jī)，使這些計(jì)算機(jī)并行運(yùn)行，各自的資源結(jié)合起來形成足可比擬超級(jí)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力。我們可以通過個(gè)人電腦或便攜設(shè)備，經(jīng)由因特網(wǎng)連接到云中。對(duì)用戶端來說，云是一個(gè)獨(dú)立的應(yīng)用、設(shè)備或文件，云中的硬件是不可見的，如圖1所示。

它的過程是這樣的：首先，用戶的請(qǐng)求被發(fā)送給系統(tǒng)管理，系統(tǒng)管理找出正確的資源并調(diào)用合適的系統(tǒng)服務(wù)。這些服務(wù)從云中劃分必要的資源，加載相應(yīng)的Web應(yīng)用程序，創(chuàng)建或打開所要求的文件。Web應(yīng)用啟動(dòng)后，系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)和計(jì)量功能會(huì)跟蹤云資源的使用，確保資源分配和歸屬于合適的用戶。

2 云計(jì)算處理模型的運(yùn)行機(jī)制

基于云計(jì)算模型的影像數(shù)據(jù)處理模型是在傳統(tǒng)的影像數(shù)據(jù)處理流程的基礎(chǔ)上，突破了傳統(tǒng)的計(jì)算模式，使用了云計(jì)算強(qiáng)大的計(jì)算資源來完成整個(gè)數(shù)據(jù)處理中的大量的數(shù)字運(yùn)算。其中包括任務(wù)的分發(fā)、云端處理以及處理完數(shù)據(jù)的集中和影像的鑲嵌等操作。

2.1 云處理模型的體系結(jié)構(gòu)

基于云計(jì)算模型的影像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。云工作站負(fù)責(zé)管理和分發(fā)任務(wù)，云端處理服務(wù)器依據(jù)分發(fā)的任務(wù)，從云存儲(chǔ)中取出影像進(jìn)行相應(yīng)的處理，通過TCP/IP通信協(xié)議與服務(wù)器建立通訊。當(dāng)對(duì)應(yīng)的云端處理服務(wù)器（可以是大型的計(jì)算機(jī)業(yè)可以使微型的個(gè)人機(jī)）接收到任務(wù)時(shí)，通過調(diào)用系統(tǒng)的計(jì)算資源進(jìn)行相應(yīng)的處理服務(wù)，同時(shí)通過云端系統(tǒng)之間的相互通信可以實(shí)現(xiàn)一些軟件資源的共享等。

2.2 云處理模型的工作流程

圖3為基于云計(jì)算模型的影像數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的一般的工作流程，主要包括任務(wù)表的創(chuàng)建與分發(fā)，云端系統(tǒng)的具體的處理過程以及數(shù)據(jù)成品的集中和影像的鑲嵌。利用云計(jì)算強(qiáng)大的計(jì)算資源來完成其中涉及到的巨大的運(yùn)算要求。

3 基于云計(jì)算的航空影像處理模型

在這個(gè)模型系統(tǒng)中，主要包括數(shù)據(jù)的預(yù)處理和專題信息的提取。在后期的制圖過程中主要包括地圖信息的符號(hào)化和綜合。

3.1 預(yù)處理

遙感圖像的預(yù)處理主要包括幾何校正和輻射校正，還包括其他的預(yù)處理手段，如圖4所示。遙感圖像成圖時(shí)，由于各種因素的影響，圖像本身的幾何形狀與其對(duì)應(yīng)的地物形狀往往是不一致的。遙感圖像的幾何變形是指圖像上各地物的幾何位置、形狀、尺寸、方位等特征與在參考系統(tǒng)中的表達(dá)要求不一致時(shí)產(chǎn)生的變形。遙感圖像的變形誤差可以分為靜態(tài)誤差和動(dòng)態(tài)誤差兩大類。靜態(tài)誤差是在成像的過程中，傳感器相對(duì)于地球表面呈精致狀態(tài)時(shí)所產(chǎn)生的各種變形誤差。動(dòng)態(tài)誤差主要是成像過程中由于地球的旋轉(zhuǎn)等因素所造成的圖像變形誤差。遙感圖像的幾何處理主要包括圖像的粗加工、精糾正，還包括重采樣以及共線方程的糾正的。

由于航空影像成像過程的復(fù)雜性，傳感器接收到的電磁波能量與目標(biāo)本身輻射的能量是不一致的。傳感器輸出的能量包含了太陽(yáng)位置和角度條件、大氣條件、地形影響和傳感器本身的性能所引起的各種失真，這些失真不是地面目標(biāo)本身的輻射，因此對(duì)圖像的使用和理解會(huì)造成影響，必須加以校正或消除。輻射校正就是指消除或改正遙感圖像成像過程中附加在傳感器輸出的輻射能量中的各種噪聲的過程。在影像數(shù)據(jù)制圖中，數(shù)據(jù)的收集一般包括遙感影像數(shù)據(jù)的收集和其他非空間數(shù)據(jù)的收集，在充分收集歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上要對(duì)于資料進(jìn)行初步的整理。數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括影像數(shù)據(jù)的幾何處理和輻射校正。預(yù)處理的云處理模型已經(jīng)在之前介紹過了。

3.2 中期操作

在傳統(tǒng)的遙感影像專題信息提取中，主要包括影像數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)化，圖像的增強(qiáng)和均衡化、波段的融合、糾正等，文本資料的分類，地圖信息的分析，同時(shí)在信息的提取中有監(jiān)督法分類和非監(jiān)督法分類，以及分類后處理等操作。在基于云計(jì)算模型的遙感影像處理系統(tǒng)中，上述的操作方法不變，變化的是計(jì)算的模式。傳統(tǒng)的處理模式是串行的處理，基于云計(jì)算的遙感影像處理模式主要是利用云端系統(tǒng)強(qiáng)大的計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)影像的實(shí)時(shí)處理。在完成任務(wù)的分發(fā)后，相應(yīng)的云端通過直接的相互通信，能夠下載相應(yīng)的處理模塊所需的軟件和模塊，同時(shí)按照當(dāng)前服務(wù)器的計(jì)算資源狀況完成相應(yīng)的處理和任務(wù)的分發(fā)等。

3.3 后期操作

后期的專題地圖的制作中主要包括地圖信息的綜合，按照專題的信息決定地圖信息的取舍，突出重點(diǎn)的專題，省略其他無關(guān)的要素，符號(hào)化的過程主要依據(jù)可視化和視覺美學(xué)等知識(shí)進(jìn)行取舍，其中涉及到大量的計(jì)算任務(wù)仍然放到云端來完成。影像數(shù)據(jù)的處理一般包括格式轉(zhuǎn)換、圖像的增強(qiáng)、均衡化、波段的融合等，在影像數(shù)據(jù)的應(yīng)用上主要有信息的提取、分類、專題圖的制作等。

4 結(jié)論

云計(jì)算是一種顛覆性的技術(shù)具有深刻意義，不僅對(duì)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，而且對(duì)這IT業(yè)都是一次革命。將它應(yīng)用在航空影像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域更是一種大膽的嘗試，作為航空影像數(shù)據(jù)處理專業(yè)領(lǐng)域，如何進(jìn)行海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理、系統(tǒng)的擴(kuò)展與開放等是該領(lǐng)域長(zhǎng)期的瓶頸，云計(jì)算的出現(xiàn)給解決這些問題帶來了希望。本文詳細(xì)探討了遙感云計(jì)算的系統(tǒng)構(gòu)成和實(shí)現(xiàn)方法，并以一個(gè)具體的原型系統(tǒng)展現(xiàn)了航空影像云計(jì)算模式的用戶界面、技術(shù)手段和運(yùn)行流程。

參考文獻(xiàn)

遙感影像處理技術(shù)范文第2篇

1.1大比例尺基礎(chǔ)測(cè)繪工程?；A(chǔ)測(cè)繪工程，就是指對(duì)某一個(gè)區(qū)間、空間進(jìn)行測(cè)量，或者是對(duì)某個(gè)區(qū)域的土地及面積進(jìn)行測(cè)量，通過測(cè)量到的各種有效信息、資料來繪制地形地圖等。在我們這里，通常會(huì)在一些大型工程建設(shè)之前來對(duì)其所在區(qū)域進(jìn)行地形圖的繪制工作，或者是在開發(fā)處女地（未經(jīng)開墾的土地或未探索的領(lǐng)域）的時(shí)候進(jìn)行基礎(chǔ)航空攝影，來獲取基礎(chǔ)地理信息的遙感資料。

1.2無人機(jī)影像。無人機(jī)影像就是指無人機(jī)遙感影像，在新形勢(shì)下背景下，無人機(jī)遙感是遙感的發(fā)展趨勢(shì)之一。無人機(jī)遙感影像技術(shù)之所以得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展，主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：①無人機(jī)遙感影像技術(shù)應(yīng)用系統(tǒng)具備很多優(yōu)點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)，它運(yùn)行工作的成本較低，再者就是在執(zhí)行任務(wù)的時(shí)候靈活性非常強(qiáng)。②無人機(jī)遙感影像應(yīng)用技術(shù)是作為衛(wèi)星遙感、航空遙感的補(bǔ)充而存在和發(fā)展的，因?yàn)闊o人機(jī)由于自身特性，所以很多的功能是衛(wèi)星遙感、航空遙感所不具備的。無人機(jī)影響的特點(diǎn)：前面也稍微的提及到了一點(diǎn)，無人機(jī)攝影相比較于那些載人的常規(guī)比較大的航空攝影飛機(jī)而言，其攝影相機(jī)的小型化、非專業(yè)化以及無人機(jī)飛行平臺(tái)的低空化是其獨(dú)有的特點(diǎn)，同時(shí)也是一定意義上的優(yōu)勢(shì)。其具體的優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)為，無人機(jī)的種類多樣化、所搭配的攝影相機(jī)也多樣化，所以不同種類的無人機(jī)搭配不同類型攝影相機(jī)，其獲取到的影像信息及數(shù)據(jù)方面的質(zhì)量也就不同。像幅小、色彩真實(shí)、分辨率高是無人機(jī)影像普遍存在的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。

2無人機(jī)影像處理應(yīng)用技術(shù)

2.1空三加密應(yīng)用技術(shù)。關(guān)于空三加密，空三加密是我國(guó)無人機(jī)影像處理技術(shù)的關(guān)鍵所在，同時(shí)它也是整個(gè)工作流程當(dāng)中的處理最難點(diǎn)，其質(zhì)量和程度的好壞直接影響到后續(xù)的成果精度的準(zhǔn)確性。我國(guó)早期發(fā)展無人機(jī)影像處理技術(shù)時(shí)，在大比例尺的基礎(chǔ)測(cè)繪工程過程中，空三加密是當(dāng)時(shí)的主要瓶頸。后來經(jīng)過綜合的運(yùn)用多項(xiàng)相關(guān)的先進(jìn)技術(shù)，以及科學(xué)的處理方法和策略，才得以解決這個(gè)問題。目前，空三加密多是采用我國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院研究制作的PixelGrid這種高分辨率的遠(yuǎn)程低空遙感影像一體化測(cè)圖系統(tǒng)。

2.2大比例尺基礎(chǔ)測(cè)繪工程影像數(shù)據(jù)預(yù)處理。無人機(jī)影像本身在航空測(cè)繪拍攝的過程中，所用到的攝影相機(jī)基本上都是非量測(cè)相機(jī)，所以其所拍攝到的影像圖片也存在邊緣上的光學(xué)畸變，所謂畸變現(xiàn)象在圖E中可以看到。這種影像相片的邊緣光學(xué)畸變，它已經(jīng)改變了所拍攝區(qū)域的實(shí)際地面地形位置等方面。所以，在基礎(chǔ)測(cè)繪過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理可以更好的對(duì)影像圖片進(jìn)行矯正。

2.3影像畸變改正。前面也提到了影像畸變，無人機(jī)影像航空測(cè)繪與傳統(tǒng)航空攝影有所不同，我們所使用的低空遙感平臺(tái)，通常情況下搭載的都是非量測(cè)攝影相機(jī)。就目前而言，我國(guó)國(guó)內(nèi)在進(jìn)行大比例尺基礎(chǔ)測(cè)繪工程過程中，在無人機(jī)影像處理技術(shù)的運(yùn)用領(lǐng)域上，普遍使用的是500D、5DMarkII等民用普通單反攝影相機(jī)，它是用來配合定焦鏡頭來進(jìn)行空中拍攝的。受到以上這些因素的影響和作用下，無人機(jī)拍攝到的影像相片存在著不同程度的畸變現(xiàn)象，如圖E所示。所以，我們?cè)跍y(cè)繪的時(shí)候?yàn)榱讼魅鹾徒档头橇繙y(cè)攝影相機(jī)由于畸變而帶來的誤差，采取以下必要的改正措施。改正模型如下：①Δx=（x-x0）（k1r2+k2r4）+p1［r2+2（x-x0）2］+2p2（x-x0）（y-y0）+α（x-x0）+β（y-y0）②Δy=（y-y0）（k1r2+k2r4）+p2［r2+2（y-y0）2］+2p1（x-x0）（y-y0）①式和②式中的x，y分別表示像素坐標(biāo)系中像點(diǎn)的坐標(biāo)，K1和K2為影像圖片畸變系數(shù)，P1，P2表示偏心畸變系數(shù)。通過計(jì)算來對(duì)其進(jìn)行還原。

遙感影像處理技術(shù)范文第3篇

Abstract: Is big scale geography the diagram occupy the position of equal importance in economic development and the development, but the renewal of big scale geography diagram is more slow-moving, with as far as to can not satisfy the demand of social production.For the sake of the method and technique of the research and the study great scale geography diagram renewal, made use of QuickBird satellite image to carry on some mineral area about 400 square kilometers 1:2000 production of scale geography diagram renewals experiment.The problem met to the more recent process, method and in the interval carried on a study, put forward the conclusion and suggestion of function and drew lessons from for similar work providing.

關(guān)鍵詞：遙感影像；1：2000 地形圖；地形圖更新；調(diào)繪

Keyword: Yao image;1:2000 geography diagrams;The geography diagram renews; Adjust to draw

中圖分類號(hào)：R445 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：

0.引言

地形圖是國(guó)家各個(gè)部門、各項(xiàng)工程建設(shè)中必需的基礎(chǔ)資料，通過地形圖可以獲取多種、大量的信息。隨著改革的進(jìn)一步深入，國(guó)家加大了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的力度，用于城市規(guī)劃、工程設(shè)計(jì)、施工放樣等的地形圖需求量增多，且現(xiàn)勢(shì)性要求高。為了滿足城鄉(xiāng)發(fā)展建設(shè)的需要,提高地形圖現(xiàn)勢(shì)性，地形圖更新問題就顯得尤為重要；然而地形圖的更新情況不很樂觀[1]。本文結(jié)合某礦區(qū)1：2000 地形圖更新工程，探討利用QuickBird衛(wèi)星影像更新1：2000 比例尺地形圖的方法、流程和其間遇到的問題。

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 QuickBird 衛(wèi)星影像處理

⑴ 遙感影像處理的工作流程：影像數(shù)據(jù)的處理是整個(gè)更新工作的關(guān)鍵，因此，確定影像處理的工作流程是十分重要的。影像處理的工作流程如下：

圖1 遙感影像處理流程圖

⑵ 糾正精度的控制：遙感影響的糾正過程中，X 殘差、Y 殘差、以及RMS(Root MeanSquare 即均方根中誤差)都控制在1 個(gè)像素之內(nèi)，很好的滿足了技術(shù)規(guī)范的要求；如果糾正的精度超過標(biāo)準(zhǔn)，則回到糾正模式下，調(diào)整GCP 的輸入重新進(jìn)行幾何糾正，直至達(dá)到需要的精度為止。

1.2 紙制地形圖的矢量化

掃描紙質(zhì)地形圖時(shí)，要確保地形圖的完整無損、無折皺；矢量化的過程中要按照地理信息系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)做好分層矢量化，以及屬性數(shù)據(jù)的錄入。具體流程如下：

圖2 地形圖矢量化流程圖

1.3 遙感影像和數(shù)字線劃圖的疊加配準(zhǔn)

將分幅后的遙感影像和數(shù)字化完畢的數(shù)字線劃圖導(dǎo)入測(cè)圖軟件或地理信息系統(tǒng)軟件進(jìn)

行疊加配準(zhǔn)。

2. 地形圖的更新

在更新系統(tǒng)中，經(jīng)影像與矢量圖疊加配準(zhǔn)后，便可以采用屏幕數(shù)字化的方式進(jìn)行變化地物(主要是居民地、道路、水系、植被等)的更新(增、刪、減等)[2]。

2.1 建筑物的更新

建筑物是大比例尺地形圖中的主要地物，因此，對(duì)于建筑物的更新是地形圖更新工程中一個(gè)相當(dāng)重要的部分。

由于工作區(qū)范圍內(nèi)的建筑物多為農(nóng)村的四點(diǎn)平房，并不存在太多的邊界線遮掩問題；所以在遙感影像上對(duì)建筑物的識(shí)別比較簡(jiǎn)單。但是，由于樓房以及工廠棚房與平房在遙感影像中并沒有很明顯的區(qū)別，所以，對(duì)于這些地物的判讀必須由外業(yè)調(diào)繪人員到實(shí)地調(diào)查完成。

2.2 道路的更新

由于鐵路以及高速公路的形狀規(guī)則、特征明顯，所以通過遙感影像很容易進(jìn)行判讀。但是對(duì)于等級(jí)公路、等外公路、大車路等，只能做大概的判斷，由外業(yè)人員進(jìn)行調(diào)繪處理時(shí)再做必要的補(bǔ)充。

2.3 水系的更新

按形狀劃分，水系大致可分為兩種類型：線型水系(如河流、溝渠)非線型水系(如湖泊、池塘)。

⑴ 線型水系的更新：根據(jù)水與河岸在影像上呈現(xiàn)的色調(diào)不同，可以容易地確定水涯線的位置，然后利用屏幕數(shù)字化的方式直接進(jìn)行更新。

⑵ 非線型水系的更新：工作區(qū)范圍內(nèi)存在大量的池塘，對(duì)于池塘的更新也是我們這次更新的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。根據(jù)了解到的當(dāng)?shù)厍闆r，集中分布的池塘多為魚塘，而零星分布的池塘多為普通的池塘。依據(jù)這個(gè)經(jīng)驗(yàn)，我們對(duì)工作區(qū)范圍內(nèi)的池塘進(jìn)行了分類；經(jīng)過后續(xù)的外業(yè)調(diào)繪發(fā)現(xiàn)，對(duì)于池塘的判讀準(zhǔn)確率是相當(dāng)高的。

2.4 植被的更新

植被主要包括耕地、林地、草地等。由于工作區(qū)范圍內(nèi)多為農(nóng)村，因此，對(duì)于耕地類型

的更新是植被更新的關(guān)鍵。

由于采用的QuickBird 影像成像于2005 年11 月，此時(shí)正值該地區(qū)的農(nóng)閑時(shí)節(jié)，所以不能從影像中判讀植被的類型。在實(shí)際的操作中我們基于以下兩原則對(duì)植被類型進(jìn)行了判讀：

① 由于水田具有比較大的田埂，因此在影像上水田表現(xiàn)為具有明顯的邊界。

②水田土壤的含水量高于旱地土壤的含水量，所以在影像上呈現(xiàn)的色調(diào)較深。經(jīng)過后續(xù)的調(diào)繪發(fā)現(xiàn)，通過以上兩點(diǎn)原則較好地區(qū)分了耕地的類型。

2.5 外業(yè)調(diào)繪及補(bǔ)測(cè)

⑴ 調(diào)繪：更新矢量地形圖時(shí)，影像上無法判讀的地物必須借助外業(yè)調(diào)繪進(jìn)行確定。外業(yè)調(diào)繪主要作用是：對(duì)室內(nèi)解譯成果進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)線狀地物寬度實(shí)地量測(cè)，對(duì)新增地物的名稱注記進(jìn)行實(shí)地調(diào)查[3]。調(diào)繪過程中主要進(jìn)行了以下兩部分的工作：

①不確定地物的調(diào)繪。很多相似的地物僅通過影像圖是很難判讀的，例如：平房與棚房、圍墻具體界限、果園與林地等。對(duì)于這部分內(nèi)容一定要到現(xiàn)場(chǎng)親自調(diào)查以確定其類型，尤其是對(duì)于植被類型，要以地類界進(jìn)行詳細(xì)的劃分。

②注記數(shù)據(jù)的調(diào)繪補(bǔ)充。其調(diào)查內(nèi)容可分為以下幾種：樓房的層數(shù)、企事業(yè)單位的名稱、村名、公路名稱及等級(jí)、河渠名稱及走向等。

⑵ 補(bǔ)測(cè)：補(bǔ)測(cè)是地形圖更新中相當(dāng)重要的部分，起著數(shù)據(jù)補(bǔ)充的重要作用。在實(shí)際操作過程中我們針對(duì)以下兩種情況進(jìn)行了補(bǔ)測(cè)：①用戶未提供矢量化地形圖的地區(qū)。②地物變更范圍比較大的地區(qū)。對(duì)所有需要補(bǔ)測(cè)的地區(qū)均采用GPS 和全站儀進(jìn)行了補(bǔ)測(cè)，并把所有結(jié)果都記錄在線劃圖上。將外業(yè)調(diào)繪和補(bǔ)測(cè)的修改、新增、和變化地物的信息添加到地形圖中，通過編輯處理形成用戶需要的最終成果。

3. 結(jié)論及建議

⑴ 作為更新數(shù)據(jù)源的QuickBird 影像，其質(zhì)量的好壞直接影響成果的精度。工程中采用的該礦區(qū)QuickBird 影像清晰度好，分辨率高，傾角小，為工程的成功開展提供了良好的前提。

⑵ 使用本方法更新了該礦區(qū)約400 平方公里1：2000 地形圖，作業(yè)時(shí)間短；精確度高（遙感影像的空間分辨率達(dá)到0.6m,用RTK 進(jìn)行GPS 定位測(cè)量影像糾正后的點(diǎn)位絕對(duì)誤差只在0.2m 左右）。滿足了用戶的需要，為地形圖的更新提供了新的經(jīng)驗(yàn)。

⑶ 實(shí)際操作中發(fā)現(xiàn)，僅憑影像圖的目視解譯判讀地物是不可靠的，必須要親自調(diào)查才能確定地物類型及其屬性。因此，在地形圖的更新中要加大調(diào)繪在整個(gè)更新工程中所占的比重。

參考文獻(xiàn)

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遙感影像處理技術(shù)范文第4篇

關(guān)鍵詞 遙感影像處理 研究生 協(xié)同創(chuàng)新 開源

中圖分類號(hào)：G643 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract For many types of remote sensing image processing algorithms， implementation complexity and other characteristics， development-oriented theory， technology innovation of new remote sensing processing requirements， this paper studies the characteristics of different graduate and professional background to the open-source remote sensing software OpenRS platform， remote sensing science and research technology Graduate collaborative innovation model， given curriculum design， so as to enhance collaboration and innovation graduate ability to solve complex problems.

Key words remote sensing image processing； postgraduate； collaborative innovation； open source

當(dāng)前，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，遙感圖像處理已由簡(jiǎn)單的單機(jī)單算法處理，發(fā)展到涉及并行處理、圖像處理、視頻處理等跨專業(yè)聯(lián)合處理的新型階段。協(xié)同創(chuàng)新是針對(duì)某個(gè)大型復(fù)雜問題，各個(gè)創(chuàng)新主體角色間實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新互惠，知識(shí)共享，資源共享，形成相互協(xié)調(diào)發(fā)展，推動(dòng)共同前進(jìn)，協(xié)同的結(jié)果使個(gè)個(gè)獲益，整體加強(qiáng)，解決某些單一個(gè)體難以解決的復(fù)雜問題。下面將在分析研究生創(chuàng)新能力培養(yǎng)難點(diǎn)的基礎(chǔ)上，給出相應(yīng)的解決方案。

1 研究生創(chuàng)新能力培養(yǎng)難點(diǎn)分析

遙感科學(xué)與技術(shù)專業(yè)是2010年獲批的教育部戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)專業(yè)，是教育部人才培養(yǎng)模式改革試點(diǎn)。當(dāng)前，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，遙感圖像處理已由簡(jiǎn)單的單機(jī)單算法處理，發(fā)展到涉及并行處理、圖像處理、視頻處理等跨專業(yè)聯(lián)合處理的新型階段。傳統(tǒng)的基于遙感單學(xué)科密集理論的講解，難以滿足教育部及工程應(yīng)用對(duì)創(chuàng)新性人才的需求，需要研究針對(duì)遙感科學(xué)與技術(shù)專業(yè)發(fā)展所需的協(xié)同創(chuàng)新模式的研究，克服當(dāng)前研究生教育中存在的問題。協(xié)同創(chuàng)新是針對(duì)某個(gè)大型復(fù)雜問題，各個(gè)創(chuàng)新主體角色間實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新互惠，知識(shí)共享，資源共享，形成相互協(xié)調(diào)發(fā)展，推動(dòng)共同前進(jìn)，協(xié)同的結(jié)果使個(gè)個(gè)獲益，整體加強(qiáng)，解決某些單一個(gè)體難以解決的復(fù)雜問題。在我國(guó)，教育部指定了“2011計(jì)劃”，其全稱為高等學(xué)校創(chuàng)新能力提升計(jì)劃，是繼國(guó)家985工程、211工程之后，中國(guó)高等教育系統(tǒng)又一項(xiàng)體現(xiàn)國(guó)家意志的重大戰(zhàn)略舉措，已有多所高校通過“協(xié)同創(chuàng)新中心”論證。雖然我國(guó)協(xié)同創(chuàng)新中心已成立多所，在協(xié)同管理理論及其應(yīng)用方面也有若干研究，但如何構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新模式具體實(shí)施方案，如何進(jìn)行相應(yīng)課程設(shè)計(jì)等具體問題還鮮有研究。下面將在分析研究生創(chuàng)新能力培養(yǎng)難點(diǎn)的基礎(chǔ)上，給出相應(yīng)的解決方案。

2 多角色協(xié)同創(chuàng)新模式

OpenRS（全稱：開放式遙感數(shù)據(jù)處理服務(wù)平臺(tái)）開源軟件由武漢大學(xué)研制，實(shí)現(xiàn)了一種面向接口和屬性的算法插件系統(tǒng)，其目的是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能的動(dòng)態(tài)調(diào)用和消除系統(tǒng)各模塊的物理耦合性。在數(shù)據(jù)來源方面，OpenRS可處理從簡(jiǎn)單的字節(jié)型數(shù)據(jù)到復(fù)雜的復(fù)數(shù)型數(shù)據(jù)、從簡(jiǎn)單的柵格型數(shù)據(jù)到復(fù)雜的矢量型數(shù)據(jù)、從可見光、高光譜數(shù)據(jù)到紅外數(shù)據(jù)，同時(shí)支持不斷擴(kuò)展的影像數(shù)據(jù)格式。在處理算法方面，OpenRS支持從簡(jiǎn)單像元級(jí)處理到復(fù)雜的對(duì)象級(jí)處理，包括了傳統(tǒng)的影像變換、波段運(yùn)算、影像濾波、影像融合、影像聚類、影像分類到影像的分割、對(duì)象描述、對(duì)象分類，從傳統(tǒng)的定性處理到逐漸成熟的定量處理等適合于不同應(yīng)用的算法和處理過程。在計(jì)算架構(gòu)方面，OpenRS提供并行計(jì)算框架與計(jì)算模型，可支持網(wǎng)絡(luò)透明的并行算法實(shí)現(xiàn)。OpenRS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了一種面向接口和屬性的算法插件系統(tǒng)，其目的是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能的動(dòng)態(tài)調(diào)用和消除系統(tǒng)各模塊的物理耦合性。插件系統(tǒng)與具體算法和應(yīng)用無關(guān)，主要提供了插件的掃描、對(duì)象注冊(cè)、對(duì)象創(chuàng)建與查找等基礎(chǔ)功能。

隨著技術(shù)創(chuàng)新復(fù)雜性的增強(qiáng)、速度的加快以及分工精細(xì)化發(fā)展，當(dāng)代創(chuàng)新模式已突破傳統(tǒng)的線性和鏈?zhǔn)侥Ｊ剑尸F(xiàn)出非線性、多角色、網(wǎng)絡(luò)化、開放性的特征，并逐步演變?yōu)橐远嘣黧w協(xié)同互動(dòng)為基礎(chǔ)的協(xié)同創(chuàng)新模式。在目前遙感處理領(lǐng)域，相關(guān)人員一般可分為五類角色，分別是數(shù)據(jù)提供者、平臺(tái)架構(gòu)者、算法開發(fā)者、應(yīng)用整合者和最終用戶。

不同特點(diǎn)研究生的培養(yǎng)方向不同，也適合不同角色。協(xié)同工作的重點(diǎn)是合理區(qū)分角色行為。數(shù)據(jù)提供者側(cè)重于提供原始數(shù)據(jù)，一般可由教研室合作提供，而無需受限于單個(gè)老師及學(xué)生經(jīng)濟(jì)能力；平臺(tái)架構(gòu)者側(cè)重于提供基礎(chǔ)的遙感數(shù)據(jù)讀寫、計(jì)算架構(gòu)、通用基礎(chǔ)處理算法和通用界面元素等，OpenRS開源平臺(tái)可用于承擔(dān)該類角色；算法開發(fā)者側(cè)重于實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新性的專業(yè)算法，實(shí)現(xiàn)過程中可利用平臺(tái)提供的通用處理算法，科研型研究生承擔(dān)該類角色；應(yīng)用整合者在算法提供者提供的算法和平臺(tái)架構(gòu)者提供的基本界面元素基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)各種定制化的服務(wù)界面，應(yīng)用型研究生可承擔(dān)該類角色。

3 課程設(shè)計(jì)

在課程安排上，要求教師在備課的過程中，仔細(xì)分析研究生的各自研究關(guān)注點(diǎn)，并根據(jù)個(gè)人意愿，合理劃分研究生的不同角色，有意識(shí)地滲透協(xié)同創(chuàng)新能力教育的思想，更要在教學(xué)過程中把協(xié)同創(chuàng)新能力的培養(yǎng)貫穿于整個(gè)教學(xué)過程之中。因此，教師需精心設(shè)計(jì)有利于培養(yǎng)學(xué)生協(xié)同創(chuàng)新能力的編程案例為切入點(diǎn)，案例難度遵循循序漸進(jìn)原則，以分組形式指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行上機(jī)實(shí)習(xí)，多討論，多實(shí)踐，多總結(jié)，逐漸培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力。

在培養(yǎng)目標(biāo)方面，課程旨在培養(yǎng)研究生掌握協(xié)同解決大型遙感問題的能力，了解OpenRS平臺(tái)基本原理，并可在其基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)，編寫與插入自己的專業(yè)算法，能勝任企業(yè)、研究院所和政府部門等有關(guān)遙感影像處理技術(shù)設(shè)計(jì)、開發(fā)和應(yīng)用等工作。

在課程設(shè)置方面，應(yīng)主要以上機(jī)實(shí)踐為主，課堂授課為輔的教學(xué)形式。課堂授課主要講授OpenRS平臺(tái)的基本原理，如：算法插件機(jī)制，給學(xué)生較為清晰的學(xué)習(xí)脈絡(luò)，幫助梳理其在多角色創(chuàng)新模式中感興趣的角色，引導(dǎo)其協(xié)同創(chuàng)新思維，課堂授課不宜超過總授課時(shí)間的20%；在上機(jī)實(shí)踐開始階段，由教師對(duì)照編程代碼，仔細(xì)講解不同角色開發(fā)過程與相關(guān)技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)，由學(xué)生模擬實(shí)現(xiàn)；在上機(jī)實(shí)踐中間階段，以分組形式，讓組內(nèi)同學(xué)承擔(dān)不同角色，相互協(xié)同開發(fā)，共同解決某一問題；在課程后期階段，讓分組間進(jìn)行協(xié)同，完成更為復(fù)雜，更貼近實(shí)際應(yīng)用的技術(shù)問題。以這種多層次，不斷深入的模式，提高學(xué)生的實(shí)際協(xié)同工作能力，同時(shí)也潛移默化地培養(yǎng)協(xié)同意識(shí)。

4 結(jié)語(yǔ)

遙感科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的高速發(fā)展使得協(xié)同創(chuàng)新成為必然趨勢(shì)。OpenRS開源平臺(tái)的開放性、擴(kuò)展性、先進(jìn)性正滿足上述趨勢(shì)。本文在對(duì)研究生創(chuàng)新能力培養(yǎng)難點(diǎn)與OpenRS平臺(tái)本身特點(diǎn)加以分析的基礎(chǔ)上，給出了遙感領(lǐng)域的多角色協(xié)同創(chuàng)新模式與課程設(shè)計(jì)。

參考文獻(xiàn)

遙感影像處理技術(shù)范文第5篇

關(guān)鍵詞 遺傳算法 影像處理 變異操作 交叉操作

中圖分類號(hào)：P237 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

影像的拍攝要經(jīng)過圖像的獲取、傳輸、壓縮、輸出的一個(gè)過程，受大氣流動(dòng)、周圍噪聲、光照條件等因素影響，影像的質(zhì)量會(huì)有所降低，如輪廓模糊、目視效果較差等，為提高影像質(zhì)量，常需要做高清處理，隨著技術(shù)的進(jìn)步，影像質(zhì)量?jī)?yōu)化方法越來越多，而如何實(shí)現(xiàn)智能化優(yōu)化成了當(dāng)前研究的重點(diǎn)。

1 影像質(zhì)量增強(qiáng)技術(shù)

影像質(zhì)量下降多因受到其他因素影響，可采用相應(yīng)的技術(shù)削減各種干擾，提高清晰度，同時(shí)對(duì)影像信息的形式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使計(jì)算機(jī)容易接受，以起到提升影像質(zhì)量的目的。一般的增強(qiáng)技術(shù)有兩類：①空間域增強(qiáng)技術(shù)，以像素為主要對(duì)象，對(duì)其灰度值加以處理，包括直方圖均衡化、線性和非線性變換；②頻率域增強(qiáng)技術(shù)，往往起不到直接的效果，而僅僅對(duì)影像中的高低頻信息進(jìn)行分離，在數(shù)學(xué)變換后，對(duì)頻譜進(jìn)行分析，最終獲得增強(qiáng)后的影像。從當(dāng)前現(xiàn)狀來看，第1種技術(shù)較為常用，計(jì)算速度快，而且效果比較直觀，但也存在有不足之處，如該技術(shù)較為專業(yè)，對(duì)普通用戶來說頗為困難；因主要是對(duì)像素進(jìn)行處理，導(dǎo)致在解壓縮中難以發(fā)揮作用；對(duì)于遙感影像而言，屬于地球表面真實(shí)三維信息到二維信息的轉(zhuǎn)化，在處理時(shí)多解性和模糊性較為明顯；在處理彩色影像時(shí)，因色彩之間有各種關(guān)系，需要經(jīng)過彩色空間變換處理，頗為復(fù)雜，且對(duì)技術(shù)要求嚴(yán)格。鑒于這幾點(diǎn)，如何采用智能化算法實(shí)現(xiàn)運(yùn)行參數(shù)的自動(dòng)選取，以及如何建立適用于彩色影像或影像壓縮處理的模型成了當(dāng)前考慮的重點(diǎn)。遺傳算法則能夠滿足這兩點(diǎn)要求，作用日益突出。

2 遺傳算法及其在影像處理與分析中的運(yùn)用

2.1 定義

遺傳算法是一種智能化的隨機(jī)優(yōu)化搜索方法，魯棒性較強(qiáng)，以生物進(jìn)化規(guī)律為主要理論依據(jù)，具有良好的全局尋優(yōu)功能，可直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象展開操作，通過概率化的方法，可自動(dòng)調(diào)整搜索方向，獲取所需信息，在影像處理、函數(shù)優(yōu)化、遺傳編程、機(jī)器人學(xué)等諸多領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。

2.2 遺傳算法的基礎(chǔ)操作

（1）編碼方式。主要包括三種：一是二進(jìn)制編碼，該方法的編碼和解碼都容易操作，而且實(shí)現(xiàn)交叉和變異操作難度較大小，在用模式定理分析算法方面很是適用。該方法的不足之處在于，反映所求問題結(jié)構(gòu)特征的能力較弱。另外，因遺傳算法是一種隨機(jī)搜索法，在優(yōu)化連續(xù)函數(shù)時(shí)，局部搜索能力偏弱；二是格雷編碼，該方法是二進(jìn)制編碼的變形改進(jìn)，在方便實(shí)現(xiàn)交叉、變異等操作的同時(shí)，還能夠提高遺傳算法的局部搜索能力，也可借助模式定理實(shí)現(xiàn)算法的理論分析。三是浮點(diǎn)數(shù)編碼，上述兩種方法在函數(shù)的優(yōu)化精度方面偏弱，而浮點(diǎn)數(shù)編碼用某一范圍的浮點(diǎn)表示其個(gè)體基因，個(gè)體編碼長(zhǎng)度與決策量個(gè)數(shù)一致，在精度要求較高、范圍較大的數(shù)等方面比較適用，在復(fù)雜的遺傳算法中，能夠提高工作效率。

（2）選擇操作。選擇算子最能體現(xiàn)遺傳算法的原理，通過對(duì)個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算決定遺傳到下一代的概率。選擇算子有很多種，如比例選擇算子，作為一種回放式隨機(jī)采樣的方法，比例選擇算子認(rèn)為個(gè)體被選擇的概率與適應(yīng)度成正比。操作程序?yàn)椋扔?jì)算全部個(gè)體適應(yīng)度的總和，然后計(jì)算每個(gè)個(gè)體被遺傳到下一代的概率，最后模擬賭盤操作，確定個(gè)體的選中次數(shù)。

（3）交叉操作。具有產(chǎn)生新個(gè)體的功能，為實(shí)現(xiàn)信息交換，可結(jié)合交叉概率，在匹配庫(kù)中隨機(jī)選擇一對(duì)父代染色體，通過信息交換會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)“子代個(gè)體”。交叉算子主要包括單點(diǎn)交叉、算術(shù)交叉、均勻交叉等多種形式。

（4）變異操作。要想更好地完成全局搜索，需將交叉算子和變異算子相結(jié)合，變異算子包括均勻變異、非均勻變異等多種形式，可維持群體的多樣性，避免有早熟現(xiàn)象發(fā)生。

2.3 遺傳算法與影像處理

在影像處理中，遺傳算法主要涉及模式識(shí)別、影像邊緣特征提取、影像的分割及增強(qiáng)等方面，隨著技術(shù)的進(jìn)步，該算法在此領(lǐng)域取得了良好效果。

在模型參數(shù)的優(yōu)化方面，界內(nèi)某些人士認(rèn)為影像質(zhì)量與線性模糊索引值有關(guān)，后者的值越大，影像質(zhì)量就越高，所以將模糊集理論和遺傳算法有機(jī)結(jié)合，然后通過對(duì)PIF極大值點(diǎn)的搜索，提高影像的處理質(zhì)量，國(guó)內(nèi)也有許多專家借助遺傳算法解決模糊隸屬度參數(shù)的最優(yōu)化問題。另有一些人士利用遺傳算法優(yōu)化選擇了以粗糙集理論為基礎(chǔ)的影像分類門限值，將粗糙集理論和遺傳算法有機(jī)結(jié)合，使得影像增強(qiáng)效果更為明顯。國(guó)內(nèi)有專家將遺傳算法和Otsu閾值選取理論相結(jié)合，對(duì)影像分割的最佳灰度閾值進(jìn)行搜索；在目標(biāo)區(qū)域使用較為適宜的增強(qiáng)技術(shù)，進(jìn)一步突出目標(biāo)細(xì)節(jié)。國(guó)外相關(guān)專家在增強(qiáng)彩色影像質(zhì)量方面引入了遺傳算法，使得單尺度Retinex函數(shù)的空間尺度、截?cái)嗖僮飨禂?shù)、群眾系數(shù)、色彩恢復(fù)系數(shù)等諸多方面都實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)選取，對(duì)提高彩色影像質(zhì)量提供了極大的幫助。在此方面，還有許多相關(guān)研究，如通過遺傳算法對(duì)帶參數(shù)的分段線性增強(qiáng)算子參數(shù)進(jìn)行了自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)；基于非完全Beta變換函數(shù)的可覆蓋全色遙感影像增強(qiáng)的非線性變換曲線自動(dòng)擬合構(gòu)造函數(shù)的提出；對(duì)遺傳算法加以改進(jìn)，在處理非完全Beta變化函數(shù)的參數(shù)時(shí)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)優(yōu)化選擇，進(jìn)而取得了良好的處理效果。

在模型組成的優(yōu)化方面，國(guó)外專家將遺傳算法用于濾波器最優(yōu)序列的尋找，有效地解決了多個(gè)濾波器同時(shí)使用的問題，并完成了彼此之間功能的互補(bǔ)工作。國(guó)內(nèi)某些專家利用學(xué)習(xí)協(xié)同進(jìn)化遺傳算法優(yōu)化選擇影像模糊增強(qiáng)算法中最佳隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則及其參數(shù)，以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)影像增強(qiáng)處理。

3 結(jié)束語(yǔ)

遺傳算法是一種智能化的隨機(jī)搜索方法，在當(dāng)前很多領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，本文對(duì)其在影像處理方面進(jìn)行了分析，該方法值得推廣應(yīng)用。