导读:本文包含了高分辨率卫星图像论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图像,高分辨率,遥感,尺度,算法,射影,全色。
高分辨率卫星图像论文文献综述
李想,杨灿坤,周春平,李小娟,张可[1]（2019）在《高分辨率光学卫星图像目标运动信息提取研究综述》一文中研究指出目标运动信息提取技术是指利用卫星遥感检测地面移动目标并估计其运动参数,在智能交通、军事遥感等方面应用广泛,是遥感图像应用的重要方向之一。高分辨率光学卫星图像中动目标的纹理特征更明显,包含的信息更丰富,是大范围目标运动特征研究的良好数据。首先,总结了光学卫星图像动目标研究进展;然后,将高分辨率光学卫星图像目标运动信息提取过程分为动目标检测和运动参数估计2部分,并分别进行算法综述;除已有算法外,还介绍了基于序列全色卫星图像的新型动目标检测方法的原理与思路;最后,分析了已有研究在数据源和算法方面的不足,指出目标运动信息提取向自动化、智能化、实时化发展的趋势。(本文来源于《国土资源遥感》期刊2019年03期）
王晴,崔生成,杨世植[2]（2018）在《高空间分辨率卫星图像的薄云去除》一文中研究指出为了有效地去除高分辨卫星图像中薄云的影响,提出了一种基于Mallat小波变换的薄云去除方法.对图像进行Mallat小波分解得到高频细节部分和低频近似部分,根据云噪声在分解系数中处于低频部分而地物信息占据相对高频部分的特点,在小波变换多尺度分析的基础上,算法在最大尺度低频图像上按照云厚度掩膜值对云区进行线性处理;对于高频子带图像根据尺度的不同运用非线性增强算子进行不同程度的增强,从而提高图像的清晰度,减小残留云的影响,之后将重构后的图像进行中值滤波以减少高频云的影响.针对高分一号卫星图像进行了实验.实验证明,该方法在去除薄云的同时很好地保留了图像细节及边缘信息,去薄云效果优于传统小波变换法。(本文来源于《大气与环境光学学报》期刊2018年04期）
高仉生,赵英俊[3]（2018）在《高分辨率卫星图像变化检测方法研究》一文中研究指出文章针对高分辨率卫星图像变化检测中存在的问题,提出了一种应用掩膜的图像变换组合(PCA+MNF、ICA+MNF)的高分辨率卫星图像变化检测方法。实验结果表明,该方法不仅减少了伪变化信息对检测结果的干扰,而且还可以使变化信息和噪声得到更有效的分离。同时,该方法降低了卫星图像预处理难度,并减少了数据计算量,为该方法的拓展应用奠定了良好基础。(本文来源于《铀矿地质》期刊2018年04期）
苗毛[4]（2018）在《鱼谷洞风景区资源特征的高分辨率卫星图像解译技术研究》一文中研究指出本文以鱼谷洞风景区遥感影像为研究对象,对土地类型按照2003年中国国家标准化委员会发布的《风景名胜区规划规范》GB/T 18972-2003为参照,进行资源类型的信息解译研究。主要研究结果如下:(1)加有DEM分类特征空间对草原草地的解译产生明显影响。随着过对农田裸岩砾地的区域掩膜面积的提高,草原草地错分率与误分率降低,在基础4波段+DEM+坡度分类特征空间上采用最大似然分类法,KAPPA系数为0.82满足精度要求。对于滑草园进行人机交互目视解译对于地貌不复杂面积不高的滑草坡选址具有判读工作量小的作用。(2)坡度容差于曲率容差处理对山地奇峰信息提取产生明显影响。随着坡度容差设定为1曲率容差的缩小,可以有效执行地形特征的分类。(3)样本量的选择和分类特征空间的处理,两者对自然景源的中类水景资源解译均无明显影响,参与分类的两种监督解译方法对结果有影响。对于水景小类小西河、拒马河、鱼谷洞湿地,两种监督分类精度不会因水体的扇形、树枝形、放射形而有明显的影响。对于水景中类进行调查,空间分辨率0.61m以上的无遮挡遥感影像即可适用。(4)选取样本质量对阔叶林资源与灌木林资源的相互错分漏分有明显影响。随着选取样本质量的特征提高,两种植物群落的总体分类精度有明显提高,对于5月季相的鱼谷洞风景区,选定125个的训练样本,采用最大似然分类法,使得总体分类精度达到88%。对于单个古树古木不论是对训练样本的提高还是对分类特征空间进行处理,总体分类精度效果均不明显,结合目视判读,参照冠幅尺度与纹理特征,可以增加分类度,表现出费力现象目前不能解译0.61m地面目标古木。(5)掩膜处理对佛塔洞观赏园的解译有明显影响。随着观赏园以外区域进行裁剪造成研究区域的缩小,通过先验知识对标志性建筑的判读,最大似然与神经网络分类法均可以获得分类精度与KAPPA系数89以上的效果。(6)掩膜处理对人文景源中的中类建筑产生了明显影响。停车场的光谱特征容易被一级道路错分,出现“椒盐”现象,增加坡度信分类特征空间后与道路裁剪结合人机交互可以提高分类时间。排列规整的条状居民区在分类特征空间掩膜下选择训练样本100高于零星散布的传统居民区。内景建筑通过缩小分类特征空间面积,神经网络分类精度提高到80以上满足适用要求。(7)用高分辨率RS图像可以解译内景资源关于亭的信息,解译精度满足内景资源调查、评价、风景区规划与管理水平具有十分重要的意义。(本文来源于《河北农业大学》期刊2018-05-29）
杨黎,倪琳娜,东卫平,陈江[5]（2017）在《高分辨率遥感卫星图像采集系统的设计与实现》一文中研究指出高分辨率遥感卫星图像的数据速率和数据组成日趋复杂,图像采集系统对于完成图像数据和辅助数据的接收和处理具有重要作用。本文通过对图像数据流进行分析,对图像采集系统提出了一种基于"服务器+FPGA+软件"的设计思路和实现方法。该方法构建的图像采集系统能够适应不同遥感图像的实时处理需求,能对图像数据和辅助数据进行实时处理、解析、显示和判读,具备通用性。(本文来源于《第四届高分辨率对地观测学术年会论文集》期刊2017-09-17）
森谷一树,相马秀广,魏坚,汪益[6]（2017）在《运用高分辨率卫星图像对汉代居延绿洲的初步考古学研究》一文中研究指出本研究以中国各历史时期对居延绿洲所进行的开发为切入点,并以其最初的开发阶段——汉代作为重点研究对象来进行分析和探讨。长期以来,由于出土的载有居延绿洲信息的居延汉简十分丰富,因此,对居延绿洲的研究一直是作为居延汉简研究的一个组成部分在进行的。然而,此类研究的目的主要是为了明确汉代行政系统的结构及其运行模式,即重点关注汉代中央对于地方的统治模(本文来源于《边疆考古研究》期刊2017年01期）
王晴[7]（2017）在《高空间分辨率卫星图像的薄云去除研究》一文中研究指出高分卫星自投入使用以来,被广泛的应用于灾害监测、资源勘查以及环境保护等许多领域。而高分辨率卫星数据使得在小的空间尺度上面进行地表细节变化的观察以及完成人为活动对环境影响的检测等变为可能,具有重要的意义。由于搭载在卫星上的高空间分辨率成像设备获取到的遥感图像数据会受到云的干扰,数据质量存在不同程度的下降。当天空中存在厚云遮挡的时候,下垫面信息会完全丢失;而在薄云覆盖区,图像的质量虽然会退化,但仍有可供利用的下垫面信息。为了提高图像定量解译的水平和图像信息的利用率,有效地去除高分辨卫星图像中薄云的影响,本文针对图像的薄云去除进行了研究。论文的主要内容以及结论如下:(1)首先对我们要处理图像的类型以及表示方法进行了介绍,然后对常规遥感图像的退化模型以及受薄云影响的图像的成像模型进行了总结,并从空间特征和频率特征这两个方面对遥感图像云区的特征进行了分析;(2)提出本文所用的方法,对图像作Mallat小波分解得到高频细节部分和低频近似部分,依据云噪声在分解系数中处于低频部分而地物信息占据相对高频部分的特点,在多尺度分析的基础上,算法在最大尺度低频图像上按照云厚度掩模值对云区进行线性处理;对于高频子带图像根据尺度的不同运用非线性增强算子进行不同程度的增强,从而提高图像的清晰度,最后对经过重构后的图像作中值滤波以减少高频云的影响。针对高分一号卫星图像进行了试验,试验证明该方法能够取得比较好的效果。(3)设计薄云去除软件,在功能上实现了 TIFF图像的读取、显示、保存、子图像截取、小波分解与重构、2种薄云去除的方法以及退出程序等操作并给出了相应的处理结果图。(4)以高分一号卫星数据为例进行试验并将该方法与传统小波变换法进行比较分析,,该方法在除薄云的同时很好的保持了图像细节信息,去薄云效果优于传统小波变换法,论证了本文方法的有效性。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2017-05-01）
Adel,H,Elmetwalli[8]（2015）在《利用Aster高分辨率卫星图像估测灌溉小麦叶绿素(摘选)》一文中研究指出无损识别作物属性为了解作物对各种环境影响的反应提供一种快速、准确的方法。作物叶绿素含量是判断作物健康情况和估测作物产量的重要指标。近年来,在局地和大尺度下通过遥感技术测定作物参数已作为地域特性管理的有力工具。在区域尺度上,评估了通过高分辨率卫星图像预测小麦属性的潜力。植被指数NDVI、RVI、GNDVIbr和其他波段比值都来自于Aster影响和相关作物叶绿素含量。通过导出植被指数,证明了利用Aster高分辨率卫星影像映射作物叶绿素含量空间变化的有效性。NDVI和红/绿波段比被作为评价小麦叶绿素含量的敏感性指标(R=0.73和R=0.72)。结果表明,在区域范围内利用高空间分辨率卫星影像取得作物叶绿素水平对评估作物状况是一种行之有效的方法。(本文来源于《农业工程》期刊2015年01期）
张霄,陈楚江,明洋[9]（2013）在《基于多时相高分辨率卫星图像的公路测设方法》一文中研究指出针对中、西部困难复杂地区公路测设航空摄影困难,急需获得大比例尺基础地形资料,研究了多时相高分辨率卫星图像的大比例尺测图方法并对其精度进行了分析。通过中国豫陕边界困难复杂地区公路测设试验,表明在仅利用少量地面控制点情况下,基于多时相WorldView-1卫星图像生成的数字地面模型、数字正射影像图、数字线划图,其精度可以满足1∶2 000比例尺精度要求,可用于公路初步设计阶段。(本文来源于《中外公路》期刊2013年01期）
宋桂龙,谭一凡,肖国增,徐艳,韩烈保[10]（2009）在《基于高分辨率卫星图像的深圳特区市政绿地结构特征分析》一文中研究指出基于"Quick bird"卫星遥感数据对深圳特区市级公园及市政道路绿地现状进行判读,并结合实地调查数据进行比较分析。结果表明,判读结果与实地调查数据相符程度较高,尤其是面积相对较大的公园绿地;对于以乔木为主的分车道绿地,由于判读为覆盖面积,与调查面积出现一定差异;深圳市市政公园绿地中乔灌草所占比例最大,其次为乔草和草坪;市政道路绿地与公园绿地相比,乔木、乔草、灌草、灌木类型比例均有所上升,草坪面积大幅减少,乔灌草复合结构依然占绝对优势。(本文来源于《草原与草坪》期刊2009年04期）
高分辨率卫星图像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了有效地去除高分辨卫星图像中薄云的影响,提出了一种基于Mallat小波变换的薄云去除方法.对图像进行Mallat小波分解得到高频细节部分和低频近似部分,根据云噪声在分解系数中处于低频部分而地物信息占据相对高频部分的特点,在小波变换多尺度分析的基础上,算法在最大尺度低频图像上按照云厚度掩膜值对云区进行线性处理;对于高频子带图像根据尺度的不同运用非线性增强算子进行不同程度的增强,从而提高图像的清晰度,减小残留云的影响,之后将重构后的图像进行中值滤波以减少高频云的影响.针对高分一号卫星图像进行了实验.实验证明,该方法在去除薄云的同时很好地保留了图像细节及边缘信息,去薄云效果优于传统小波变换法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
高分辨率卫星图像论文参考文献
[1].李想,杨灿坤,周春平,李小娟,张可.高分辨率光学卫星图像目标运动信息提取研究综述[J].国土资源遥感.2019
[2].王晴,崔生成,杨世植.高空间分辨率卫星图像的薄云去除[J].大气与环境光学学报.2018
[3].高仉生,赵英俊.高分辨率卫星图像变化检测方法研究[J].铀矿地质.2018
[4].苗毛.鱼谷洞风景区资源特征的高分辨率卫星图像解译技术研究[D].河北农业大学.2018
[5].杨黎,倪琳娜,东卫平,陈江.高分辨率遥感卫星图像采集系统的设计与实现[C].第四届高分辨率对地观测学术年会论文集.2017
[6].森谷一树,相马秀广,魏坚,汪益.运用高分辨率卫星图像对汉代居延绿洲的初步考古学研究[J].边疆考古研究.2017
[7].王晴.高空间分辨率卫星图像的薄云去除研究[D].中国科学技术大学.2017
[8].Adel,H,Elmetwalli.利用Aster高分辨率卫星图像估测灌溉小麦叶绿素(摘选)[J].农业工程.2015
[9].张霄,陈楚江,明洋.基于多时相高分辨率卫星图像的公路测设方法[J].中外公路.2013
[10].宋桂龙,谭一凡,肖国增,徐艳,韩烈保.基于高分辨率卫星图像的深圳特区市政绿地结构特征分析[J].草原与草坪.2009
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