模糊数学与遥感数据分析
测绘技术中的遥感数据处理方法与分析技巧
测绘技术中的遥感数据处理方法与分析技巧遥感技术是现代测绘技术中的关键组成部分，它通过无线电、红外线、激光和雷达等传感器获取地表及大气信息。
遥感数据处理和分析是利用这些获取到的数据进行测绘与地理信息系统应用的重要环节。
本文将介绍几种常用的遥感数据处理方法与分析技巧。
首先，遥感数据的预处理是数据处理的基础。
预处理包括数据校正、辐射校正和几何校正等过程。
数据校正是将原始数据进行去除噪声、填补无效值和纠正异常点等操作，以提高数据质量。
辐射校正是将原始数据转化为物理量，如反射率和温度等。
几何校正是校正图像的几何畸变，以保证图像的几何精度。
这些预处理操作能够提高遥感数据的可靠性和可用性。
其次，遥感图像分类是遥感数据处理的重要环节。
图像分类是将遥感图像像素分成不同的类别，如水体、植被、建筑和裸土等。
常见的分类方法有基于统计学的最大似然分类、支持向量机分类和神经网络分类等。
最大似然分类是根据每个类别在样本中的分布情况，使用概率统计方法进行分类。
支持向量机分类是通过寻找一个最优的超平面将不同类别的样本分开。
神经网络分类使用多层感知机模型进行图像分类。
这些分类方法能够帮助我们从遥感图像中提取出感兴趣的地物信息。
此外，遥感数据变化检测是遥感数据处理的重要应用之一。
变化检测可以用于监测城市扩张、农田变化和森林砍伐等。
常见的变化检测方法有单时相变化检测和多时相变化检测。
单时相变化检测是对同一地区的不同时间的遥感图像进行比较，通过像素级别的差异检测来获取变化信息。
多时相变化检测是对多个时间序列的遥感图像进行比较，通过时间序列分析和统计学方法来获取变化信息。
这些变化检测方法为我们提供了探索地表变化的重要手段。
最后，遥感数据的空间分析是遥感数据处理的重要内容之一。
空间分析是对遥感数据进行空间模式分析和定量化分析的过程。
常见的空间分析方法有地物对象提取、泥沙径流模拟和土地覆盖变化分析等。
地物对象提取是根据遥感图像进行地物类型的提取，如建筑物提取、植被提取和水体提取等。
基于深度学习的遥感遥测数据处理与分析
基于深度学习的遥感遥测数据处理与分析遥感遥测数据处理与分析是遥感技术的重要应用领域之一，它利用遥感技术获取的遥感数据，通过深度学习方法进行处理和分析，以从数据中提取有用的信息和知识。
本文将介绍基于深度学习的遥感遥测数据处理与分析的方法和应用。
一、深度学习在遥感遥测数据处理中的应用深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络的组合和训练来实现对数据的自动学习和特征提取。
在遥感遥测数据处理中，深度学习可以应用于以下几个方面：1. 图像分类和目标检测：利用深度学习模型，可以实现对遥感图像中的不同地物和目标进行分类和检测。
通过训练深度卷积神经网络，可以从遥感图像中提取出与地物特征相关的高级语义信息，从而实现自动化的图像分类和目标检测。
2. 地物变化检测：遥感遥测数据可以提供地表不同时刻的图像，通过深度学习方法，可以对这些图像进行比较和分析，从而实现地物变化的检测和监测。
例如，可以利用深度学习模型对不同时期的遥感图像进行特征提取和匹配，以检测出地物的变化情况。
3. 地物分类与识别：利用深度学习模型，可以实现对遥感图像中的地物进行分类和识别。
通过训练深度学习模型，可以学习到地物的特征表示，从而实现对地物的自动化分类和识别。
二、基于深度学习的遥感遥测数据处理与分析方法基于深度学习的遥感遥测数据处理与分析一般包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对遥感数据进行预处理，包括数据的去噪、辐射校正、几何校正等操作，以保证数据的质量和可用性。
2. 特征提取：利用深度学习模型对遥感图像进行特征提取，以获取图像中地物和目标的高级语义信息。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3. 数据分析和处理：利用深度学习模型对提取到的特征进行分析和处理，以实现对遥感数据的应用。
例如，可以利用深度学习模型对遥感图像进行分类和目标检测。
4. 结果评估和验证：对处理和分析得到的结果进行评估和验证，以确保结果的准确性和可靠性。
空间光学遥感器光机系统热稳定性模糊优化设计
第35卷，增到V b l．35S uppl c m ent红外与激光工程I n疔a陀d柚d Las er E n gi n∞r i n g20016年l O月O ct．2006空间光学遥感器光机系统热稳定性模糊优化设计吴清彬，查健，赵强(中国航天科工集团第三研究院，北京100074)摘要：针对空问光学遥感器光机系统结构优化设计的传统方法的缺陷，提出了遥感器光机系统结构热稳定性优化设计的理论，该理论以提高结构的热稳定性和轻量化程度作为优化目标，以结构的强度、动态刚度以及系统总成像质量损失作为约束条件，对光机系统结构布局、形状与具体尺寸参数以及光机系统的公差分配进行优化设计；研究了光机系统热稳定性的评价方法，提出以光学元件的热致面形误差比例系数和系统整体的热致位置误差比例系数作为评价参数，通过这两个参数，将光机系统对各类热载荷的承受能力与热稳定性概念直观的联系起来，有利于结构设计与热设计的交流；给出了光机系统热稳定性优化设计的经典数学模型，并提出了应用模糊优化的理论与方法来解决该经典数学模型中存在的多目标性和约束条件的不确定性，最后给出了光机系统热稳定，}生没计的模糊数学模型及尜解方法。
关键词：光学遥感器；热稳定性；模糊优化中图分类号：V423．42文献标识码：A文章编号：1007．2276(2006)增B．O001．07T her m al st abi l i t y f uzz y opt i m i zat i on des i gn of opt o-m ec hani c als ys t em of s pac e r em ot e opt i c al s e n s orW U Q i ng-bi n，Z H A J i a n，Z H A O Q i al l g(Th c3r dA cad咖e，C hi naA盯osp8ce Sci ence and l ndus仃yC orpom t i o n，B e西i ngl∞们3，chi尬)A bs t r act：A如zzy opt i戚zat ion des i gn m e t hod f or t hen nal st abi l匆of0pt o-m echani cal s ys t em of t he s pac e r em o t e opt i ca l sensor(SR O S)i s i n哆oduced i n t hi s papeLB y a na l yz i ng t he pr o cedu r e and cou pl i ng of st r uct ur al and m e m al des咖，a0pt i m i z at i on m odel is es t a bl i s he d as f ol l ow s：t he obj ect f unc t i on of t he opti I l lal desi gl l i s def i ned as t he s ur f．ace er r or r at i o coef!Ei ci ent of opt i ca l pa r t s and t he posi t i on er r or m t i o coe伍ci ent of t he w hol e s ys t em deduced by t hennal l oads r e spe ct i V e l y；t he des i gn V a ri abl e s i nc l uded t he s hape and di m en s i on par am et ers and t ol e ra nc e di s t订but i o n of t he opt m ec ha ni ca l s yst e m；c onst ra i nt c ondi t i on coV er ed t he s t m ct ure s仃engt h，t he dynam i c st i f m es s and t he10s s of m e i m ag i ng qual i哆of t he s ys t em．B ecaus e of t he m ul t i pl e obj e ct i V e s and tl l e unc er t a i nt y of t he cons打ai nt condi t i ons，t heC ons仃a i nt1eVel sol ut i on m e t hod of t11e f hzzy opt i m al pr obl em w er e em p l oy ed t o s01ve‘、abo V e opt i m al pr obl em．K ey w or d s：Space r om ot c opt i cal s ens or；The册a1st abi l时；Fuzzy0pnm i zat i on收稿日期；2006．08．24作者简介；吴清彬(1974．)，男，山东临沂人，高级工程师，主要从事航天器结构设计研究工作．2红外与激光工程：工程光学系统设计与制造技术第35卷0引言空间光学遥感器作为一种精密航天光学仪器，是多种学科领域尖端技术的结晶，其结构设计工作复杂，指标要求高，仅依靠传统结构设计理论和方法不但很难实现设计结果的最优化，而且设计周期长，成本巨大。
遥感数据处理与解译方法的综述与比较
遥感数据处理与解译方法的综述与比较引言:遥感技术作为一种重要的地球观测方法，在环境监测、资源调查、城市规划等领域发挥着不可替代的作用。
对于遥感数据的处理与解译方法的研究和比较，旨在提高数据的有效性和准确性，促进遥感技术的进一步应用和发展。
一、遥感数据处理方法1. 数字图像处理数字图像处理是遥感数据处理中最基本的方法之一。
它通过对遥感影像进行灰度拉伸、图像增强、滤波等处理，可以改善图像的质量和分辨率，提取出有用的地物信息。
常用的数字图像处理软件有ENVI、ERDAS等。
2. 特征提取与分类特征提取和分类是遥感数据处理中的关键环节。
特征提取通过采用不同的算法和方法，将地物进行几何、光谱、纹理等多个维度的描述，并将其转化为可用于分类的特征向量。
分类则是将提取的特征向量与事先定义好的地物类别进行匹配，以实现不同地物的自动识别和分类。
3. 数据融合数据融合是将多源数据进行集成和融合，以获得更全面和准确的地物信息。
常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
数据融合能够充分利用不同源数据的优势，提高地物分类和解译的准确性。
二、遥感数据解译方法1. 监督分类监督分类是一种基于已有样本训练的分类方法。
它通过使用事先标记好的样本数据进行训练，并根据样本数据的特征对整个遥感影像进行分类。
监督分类的精度较高，但需要大量的标记样本数据，且对选取的样本数据质量要求较高。
2. 非监督分类非监督分类是一种无需事先标记样本的分类方法。
它通过对遥感影像进行聚类分析，将图像中相似的像素聚在一起形成多个类别。
非监督分类的优势在于可以发现图像中的隐含信息和相似性，但分类结果的准确性较低。
3. 目标检测目标检测是遥感数据解译中的另一重要方法。
它通过对遥感影像中的特定地物目标进行识别和提取，比如建筑物、道路、植被等。
目标检测通常需要结合地物的形状、纹理等特征进行分析，以提高检测的准确性和稳定性。
三、遥感数据处理与解译方法的比较1. 精度比较从数据处理的角度来看，数字图像处理是最基础的方法，可以对图像进行增强和滤波，但并不能提供地物的精确分类信息。
模糊数学理论
μ A∩ B = μ A (u ) ∧ μ B (u )
∧
为取极小值运算。
2006-6-9
中科院寒旱所遥感室
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1.4 集合运算
− 定义2-6 补：模糊集合A的不隶属度函数 μ A ，对所有 的 u ∈ U ，被逐点定义为 μ = 1 − μ A (u )
−
A
例2-3 设论域 U = {u1 , u2 , u3 , u4 , u5 } 中的两个模糊子集为：
A ∩ ( A ∪ B) = A，A ∪ ( A ∩ B) = A
________
A∩ B = B ∪ A， ∪ B = B ∩ A A
___
___ ________
___
___
（9）、双重否认律 A = A
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中科院寒旱所遥感室
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1.5
模糊集的截集——从模糊中寻找确定，“矬子里选将军”
定义：设A∈F(U), λ∈[0,1] 则： (1)
Aλ = {u | u ∈ U , A(u ) ≥ λ}
称λ为阈值（或置信水平）
•
称Aλ 为A的一个- λ截集，
(2)
Aλ = {u | u ∈ U , A(u ) > λ} 称Aλ 为A的一个- λ强截集
A的支集 A的核 KerA={u|u ∈U,A(u)=1}
1
(λA)(u)= λ ∧A(u)
1 λ 0 λ A(u) U
0
A(u)
U
数积的性质：1 若λ 1 < λ 2 则λ 1 A ⊆ λ 2 A 2 若A < B 则λA ⊆ λB
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中科院寒旱所遥感室
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1.6
分解定理——模糊集用截集表示：分解定理1
定量遥感的发展
在全球碳循环的研究中如何加强定量遥感的应用的浅见中国科学院寒区旱区环境与工程研究所于文凭200928007610034摘要：随着遥感技术的进步，遥感数据处理方法的发展，遥感越来越多的表现出其他学科所不能比拟的优点。
但是现代人们的需要已经不再是定性化的简单的识别和分析，而是通过遥感的到定量化的内容，而这种定量不仅表现在其空间位置上的定量，更要对其通过遥感数据所表现出来的属性域上的定量。
本文我将结合上课中所听到的内容并结合自己的方向和现有知识就定量遥感的几个方面来说说自己的对如何在全球碳循环研究中如何更好的是遥感更定量化。
关键字：定量遥感试验；模糊数学应用；数据同化的应用；引言：现代遥感技术随着人们应用的需求必将走上定量化的道路，定量遥感的研究已经是遥感的以后的更适于应用的关键。
现在，定量遥感还面临这许多问题。
定量遥感所面临的主要问题可以分为三个方面：第一方面遥感的尺度问题主要；第二方面病态反演问题；第三方面先验知识的积累如何应用于遥感中的问题。
这使得许多候还不能满足具体的实际应用。
针对这样的现状与实际应用中的问题，我觉得可以也开始从不同的方向开始谋求使得遥感技术能与具体的研究相适应的、更加精确定量的方法。
结合我自己的研究的全球碳循环方向，我觉得可以做定量遥感试验，来验证遥感理论，探索遥感数据与实际的数据的内在关系；也可以应用在气象和海洋研究中已经成熟的应用的同化技术，将遥感数据同化入各种过程模型，从而达到将不同数据融合，使用大范围的遥感数据对模型进行更新纠正，同时也更好利用过程模型加强了人们对遥感数据的理解。
也有利用遥感和GIS的结合，使用模糊数学的方法，从软知识入手对由于曾经高度概化的属性数据所带来的不能定量的研究，从而使得研究的更加适应对于不同的研究的需要。
１、定量遥感试验陆地科学的发展必须具有区域和全球的连续空间分布信息, 必须克服人类长期以来观测地球的小尺度局限性。
解决点测定的能力与区域和全球的连续空间分布信息需求的矛盾。
水体富营养化评价方法
2
主成分分析法
建立原始变量矩阵
对原始变量矩阵进行标准化处理
确定综合函数
计算主成分得分
一
二
步骤
四
三
求标准化矩阵相关系数 及特征值
确定主成分个数
确定主成分表达
2
模糊综合评价法
最大隶属原则
原 则
加Hale Waihona Puke 平均原则假设模糊综合评价结果向量为B=（b1，b2，…， bn）。如果br=max 1≤j≤n {bj}（r≤n），则被评 事物总体上隶属于第r 级，这就是最大隶属度原则。
步
标的5 级标准，求出5 个级别的隶属函数
骤
5.利用模糊运算将A和R合成得到模糊综 合评价结果向量(B),A为模糊向量集。
2.确定评价等级：根据GB3838—2002 把水 质分为5个等级，f={I， II， III， IV， V}。
4.确定评价指标的模糊权向量析
6.对模糊综合评价的结果进行分析
3
主成分分析法
关键词：分级标准
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1
水体富营养化
单项指标法
物理指标、化学指标、生物指标
评价方法
遥感图像处理与分析技术的发展趋势
遥感图像处理与分析技术的发展趋势随着遥感技术的不断发展和进步，越来越多的遥感数据被获取到并被应用到各种领域中。
然而，在大量的遥感影像中，如何提取出所需的信息和数据，进一步研究遥感图像的信息，是遥感图像处理与分析技术的重要方向。
本文将从影像处理与分析两个角度来讨论遥感图像处理与分析技术的发展趋势。
一、遥感图像处理技术的发展趋势1. 数字化数字化是遥感图像处理的基础，也是其发展的前提。
在遥感图像的获取过程中，通常需要使用许多成像传感器，获取到大量的数据后，需要进行数字化处理才能获得高质量的遥感图像。
数字化技术能够移除遥感图像中的噪声和不必要的信息，还能够提高遥感图像处理的效率。
2. 智能化智能化处理是遥感图像处理的一大发展趋势。
随着计算机应用的发展以及人工智能技术的进步，人工智能技术已经被应用到遥感图像处理中。
智能化处理能够利用计算机算法进行遥感图像自动分析，如目标自动检测、红外图像处理等。
智能化处理不仅可以提高遥感图像分析精度，也能够提高分析处理的效率。
3. 高分辨率遥感图像处理随着国内外遥感图像技术的快速发展，高分辨率遥感图像已经成为遥感图像处理发展的重要标志。
高分辨率遥感图像处理技术的目标是提取大量详细的空间信息，如地图、城市规划、资源研究、环境监测等方面。
高分辨率遥感图像处理技术因其高精度、高分辨率和强大可靠性，在城市规划、林业、水资源和农业等领域已有广泛应用。
二、遥感图像分析技术的发展趋势1. 特征提取特征提取是遥感图像分析的重要环节，该技术能够从大量的遥感影像中提取出具有重要意义的信息和数据。
遥感图像的特征提取可以通过遥感影像自动解算和特征选择工具实现，提高遥感图像分析的精度和效率。
在这个过程中，通常会使用计算机视觉技术和机器学习技术。
2. 遥感图像分类遥感图像分类是将特定的地物或目标从遥感图像中抽象出来，进行半自动和自动识别。
遥感图像分类可以分为监督和非监督两种方法。
监督的分类方法是根据已知的地物类型和特性建立分类模型，然后将这个模型用于其他遥感数据的分类。
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J. Bezdek 的 Fuzzy c-Means 方法
目标方程：
JmU,v
=
nc k=1i=1
μik
m
||xk
-
vi||2
(1)
模糊均值：
vk
=
n
k =1
ik
m
xk
n
k=1
ik
m
(2)
隶属函数：
μik
c j 1
||xk vi||Ai ||xk v j||A j
分类前后的一一空间对应关系
图像软分类 (如模糊推理)
多光谱综合模型 （原始图像数据）
简化模型一 （多对一专题关系
）
简化模型二 （多对多专题关系）
应用之一：监督分类的模糊光谱培训
如何改善多光谱遥感资料的分类精度？
地物类别光谱印记的提取是整个过程的关键 光谱培训是提取光谱印记的主要手段。 提高光谱印记质量在于如何改善培训过程。
光谱培训的模糊处理是方向之一
传统方法缺乏学习机制，对数据同一性要求高，不 能利用或处理非确定性。
模糊化旨在上述方面的改善，以提高印记质量
基于传统集合论及布尔逻辑的 多光谱遥感图像监督分类方法流程图
“同类”培训区
地物类别 监督培训
明确定义的 生物理概念
湿地
像元分配
地物类别 光谱印记
专题分类图
基于概率论 (实质为 布尔逻辑) 的逻辑推 理过程
MURRELLS 匹配个数 用户精度 制作精度 类别 truth hard m=2 hard m=2 hard m=2 树林 2 1 2 100 100 50.0 100 泥浆 21 18 21 94.7 91.3 85.7 100 都市 13 13 11 50.0 100 100 84.6 水体 3 3 3 100 100 100 100 互花米草 46 36 45 100 91.3 78.2 97.8 总计 85 71 82 OA0=83.5 OA2=96.5
x 0 (% 非渗透性)
(RURAL)
建立模糊隶属函数的方法
不同学科领域可以有不同的方法
人文科学：专家评判和民意调查 自然科学：经验公式和数理统计
遥感光谱数据分析
从数据本身提取模糊隶属函数 非监督方法：模糊聚类算法 (FCM) 监督方法：保持对各类别的或然率值
监督方法的模糊培训与模糊分类
遥感图像的模糊分析
华东师范大学演讲稿
美 北德大学 (UNT) 季民河
软计算研究领域及遥感图像分析
根植于一组相关技术的新兴研究领域
基于知识（专家）系统 (Expert Systems) 人工神经元网络 (Artificial Neural Networks) 模糊集合理论 (Fuzzy Set Theory) 概率与证据方法 (Probabilistic and Evidential) 遗传算法 (Genetic Algorithems)
(Richland County, SC)
EG Forest Mix Forest D. Forest Scb/Shrub S.B. Forest NF Wetland Ag/Grass Barren Urban Water
通过对传统数学的模糊延伸，利用光谱数 据模拟和量化生物理 (biophysical) 类别
模糊分类仍采用最大或然率分类法
保持对所有类别的或然率 隶属度等同于或然率（通用值域 [0.0, 1.0]）
模糊培训采用J.C. Bezdek的模糊聚类法
需要改进 Fuzzy c-Means 方法 根据给定的光谱培训数据反复叠代以获取逼
近真值的聚类中心 为整幅图像分类提供更可靠的 signature 参数
Typicality 甄别
全模糊监督分类法流程图
多光谱图像 数据
培训选址
ISOFPE
FMAXCLS
湿地，等
光谱
Signature 硬集
光谱 Signature
软集
模糊分类矩阵
传统分类图
模块在 ERDAS IMAGINE 图形用户界面
研究区域、光谱数据及实地取样数据
Murrells Inlet, SC
故聚类团的等距曲面 为一多维椭球体。
比使用欧式定律计算 量要大。
迭代自组织模糊参数估算法流程图
确定 m, 初始化 U(0)
培训数据
计算 Vi
（ISOFPE）
计算 COV
计算 ICOV
计算 Maha. 距离
no
yes
STOP
||U(b) - U(b+1) || <
U(b)
计算隶属度 (μik) for U(b)
监督分类过程的模糊化处理
“同类像元” 培训区
像元分配
模糊类别 隶属度矩阵
地物类别 监督培训
明确定义的 生物理概念
“湿地”
地物类别 光谱印记
基于模糊数学的逻 辑推理过程
模糊隶属函数对比硬特征函数
P or
1.0
0.5
0.0 100 (CBD)
P(x) – 特征函数
x) – 隶属函数
45 (SUBURBAN)
2
/(m
1
)
1
(3)
距离函数：
||x k
vi||Α2
xk
vi
Τ
Α
xk
vi
(4)
(Mahanalobis)
采用 Mahalanobis 距离的理由
为从单一数据点到聚 类中心的距离量测。
聚类团各维方向的距 离量测取决于数据在 该方向的概率密度。
聚类团的概率密度取 决于聚类团的方差矩 阵。
85 GPS 采样点 SPOT XS 多光谱数据
地物类别选址与模糊光谱培训
经模糊光谱培训 (m = 2.0) 后的地 物类别在要素空间的分布及相互 关系：
都市
Band4
树林 泥浆 都市 水体 猫尾草
树林
猫尾草
水体
泥浆
Band1 Band3
基于硬培训与软培训的硬分类比较
m=0
m=2
基于两种培训法的硬分类图精度比较
解决办法：模糊表达及模糊分析
以软分类取代硬分类
混合光谱像元典型例子之一
30 m
家居 30% 道路 35%
植被 35%
30 m
家居
15%
50% 植被
35% 道路
ห้องสมุดไป่ตู้
TM 像元 1
TM 像元 2
硬分类结果：像元1 = 道路/植被，像元2 = 植被
一元一类硬分类例子 – 土地覆盖图
Land Cover Map
其共同特点是：仿真人脑在非确定和非精 确的环境中决策的能力
为什么要对遥感数据做模糊化分析？
遥感源数据混合光谱像元
混合来源于遥感器的空间分辨率和渐变性地理现象 混合并非信噪比低 (或非确定性高)，而是信息含量高 一元一类逻辑 (即布尔逻辑) 无法进行有效处理
传统遥感分类产品的专题性
分类简化表达模型 (比率尺度向名义尺度转换) 分类过程中信息丢失→产品质量下降，影响使用