刘文亮
- 作品数：6 被引量：30H指数：3
- 供职机构：中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球环境科学与工程交通运输工程更多>>
- NSCT与GS变换的资源三号卫星数据融合方法研究与应用被引量：13
- 2014年
- 资源三号卫星遥感数据是一种新型遥感影像,目前尚未有一种专门适用于资源三号卫星融合的方法。因此,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)与Gram-Schmidt(GS)变换相结合的融合方法,将非下采样Contourlet变换增强的空间信息用于补充具有高保真度Gram-Schmidt变换融合算法在影像清晰度方面的不足。采用线性回归的方法模拟低分辨率全色影像,将高分辨率全色影像、低分辨率全色影像及两者差值的细节影像分别进行非下采样Contourlet变换,对所得的高低频系数采取不同的融合策略进行自适应融合处理,得到新的全色影像。由低分辨率全色影像取代GS正变换第一分量,非下采样Contourlet变换得到的全色影像取代GS反变换第一分量,进行Gram-Schmidt正交变换,得到融合影像。与大多存在光谱扭曲的传统融合方法相比较,本文方法在光谱保真度、空间清晰度及地物分类精度方面都有明显的优势,说明该融合方法是一种适合资源三号卫星数据多光谱与全色影像融合的方法。
- 秦善善王世新周艺王福涛刘文亮
- 关键词：资源三号卫星非下采样CONTOURLET变换
- 基于后向散射模型的多极化SAR影像建筑物高度提取被引量：3
- 2017年
- 以Radarsat-2为例,提出了一种利用多极化SAR影像并结合后向散射模型提取建筑物高度的方法。以北京城区为实验区,首先,分析了SAR影像中建筑物二次散射所对应的亮线连通区域,并统计出该区域对雷达后向散射截面的贡献量;然后,基于平行六面体假设,将建筑物主长度及其与雷达方位向的夹角定量化,并给出计算不同极化散射矢量的方法;最后,利用几何光学-物理光学(geometrical optics-physical optics,GO-PO)模型一阶近似解的后向散射模型估计建筑物高度,并通过比较多个局部训练区提取结果,探讨不同极化信息的提取效果并给出最优极化组合。实验结果表明,通过极化特征组合比仅利用单极化信息提取建筑物高度的精度更高,81.43%建筑物误差小于5 m,均方根误差4.45 m,与ASTER GDEM相关系数为0.909 5,提取结果可靠。
- 王世新田野周艺刘文亮林晨曦
- 城市群经济区建设与管理综合监测与评价技术
- 2018年
- 本课题是国家"十三五"科技重大专项中城市群经济区建设与管理空间信息综合应用集成示范课题中的综合监测与评价技术子课题。主要面向城市群经济区协同发展对空间信息的迫切需求,充分利用国内外遥感数据、统计调查数据、仪器观测数据等多源异构大数据资源,构建京津冀协同发展综合监测与评价指标体系,研究城市群经济区建设与管理综合监测与评价技术,为国家和省发改委提供城市群经济区建设与管理的技术方法支撑。
- 孟祥辉李浩川刘文亮王柏涛
- 关键词：科技重大专项城市群空间信息遥感监测
- 基于纹理特征的高分辨率遥感影像灾害监测应用被引量：8
- 2014年
- 变化检测方法作为遥感信息获取的主要技术手段之一,在灾害监测中已得到了一定应用。然而基于遥感图像灰度信息的变化检测方法,其阈值选取受到传感器和环境因素引起的"伪变化"信息影响。由于纹理特征具有移不变特性,可以利用地物空间结构信息开展变化检测,从而避免图像灰度"伪变化"信息的影响。该文在现有变化检测技术流程之上,通过纹理特征参数的分析,结合基于贝叶斯的图像阈值分割技术,建立了基于纹理特征的高分辨率遥感影像变化检测方法,并应用在汶川地震前后的福卫-2影像,与基于光谱影像的变化检测方法进行了分析对比。
- 王丽涛王世新周艺刘文亮王峰王福涛
- 关键词：纹理特征遥感图像灾害监测变化检测
- 基于变差函数的中高分辨率SAR影像农村建筑区提取被引量：6
- 2016年
- 目的基于中高分辨率影像进行大范围的农村建筑区提取时,由于影像分辨率的限制以及农村建筑区规划自身规划特点等因素,造成了传统变差函数方法的高错分误差。为了准确提取农村建筑区,为后续获取建筑密度和人口密度等工作建立基础,提出了一种基于迭代P参数法的阈值确定方法。方法通过设定亮度阈值,在变差函数纹理计算中为满足条件的像元点赋以权值。本文方法确保在4个方向都满足条件的像元点(认为是建筑区)获得较大的变差函数值加成,而仅在一个方向或者没有方向满足条件的像元点(认为是非建筑区)获得较小加成或不变,以此改进传统变差函数方法,抑制了农村建筑区与周边非建筑区的混淆。结果以Radarsat-2的多个极化波段影像为数据源进行了实验,改进变差函数方法在实验区1与实验区2的各个波段平均检测率分别为91.58%和90.11%,平均错分误差分别为19.83%和31.87%。结论与传统变差函数方法以及最小距离法相比,既保证了较高的检测率,同时显著降低了错分误差,不足之处是在建筑区与非建筑区的边缘处以及与建筑区具有相似纹理特征的非建筑区处出现错分,需要进一步的研究和完善。
- 林晨曦周艺王世新刘文亮田野张燕楠
- 关键词：纹理分析变差函数SAR图像
