海岸带遥感影像并行处理系统的设计与实现

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遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展一、综述随着全球气候变化的加剧以及人类活动的不断拓展,海岸线作为陆地与海洋的交汇带,其动态变化受到了广泛关注。

准确、高效地提取海岸线信息对于海洋资源管理、环境监测、灾害预警以及沿海城市规划等领域具有重要意义。

遥感技术以其大面积、快速、同步观测的特点,在海岸线提取中发挥着越来越重要的作用。

随着遥感数据源的不断丰富和图像处理技术的快速发展,海岸线自动提取方法取得了显著进步。

海岸线自动提取方法主要依赖于遥感影像的处理和分析。

这些影像可以通过卫星光学遥感、微波遥感或激光雷达遥感等方式获取,包含丰富的地物信息和空间特征。

通过对这些影像进行预处理、特征提取和分类等操作,可以实现对海岸线的自动识别和提取。

在海岸线自动提取方法的发展历程中,学者们提出了多种算法和技术。

这些算法和技术大多基于图像处理的基本理论,结合地学知识和实际应用需求进行改进和优化。

阈值分割、边缘检测、区域生长等经典算法在海岸线提取中得到了广泛应用。

随着深度学习技术的兴起,神经网络分类等方法也逐渐被引入到海岸线提取中,并显示出良好的性能。

尽管海岸线自动提取方法取得了显著进展,但仍存在一些挑战和问题。

影像信息量不足、精度验证困难以及海岸线仅是过渡区的平均线等问题仍待解决。

不同地区的海岸线具有不同的特征和变化规律,因此需要针对具体情况选择合适的算法和技术进行提取。

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展迅速,但仍需不断完善和优化。

未来研究方向包括加强地物波谱机制研究、将图像处理的基本理论与地学知识更紧密地结合起来、探索新的提取算法和技术等。

通过这些努力,我们有望实现对海岸线的更精确、更高效的自动提取,为海洋资源管理和环境保护提供有力支持。

1. 遥感技术的发展及其在海岸线提取中的应用作为一种非接触式的远距离探测技术,近年来得到了迅猛的发展,并在地理信息系统(GIS)、环境监测、资源调查等多个领域展现出广泛的应用前景。

海岸线提取作为遥感技术应用的一个重要方向,对于海洋生态系统的保护、土地利用规划、海洋资源开发以及防灾减灾等方面具有至关重要的作用。

海岸带影像海图制作技术

海岸带影像海图制作技术
加 等深 线 、 深注 记 , 高 线 、 水 等 高程 注 记 , 物 符 号 、 地
l _ _ —
l 资料预处理
制设 — 图 计卜
正射纠正、增强

息准复合 r 配 信


影像海图编辑

精 度 分析

图幅整 饰
图 1 影像海 图制作 流程 图
2 1 资料 准备 .
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第2 8卷
图设计 , 要求尽 可 能 统一 。成 图 比例 尺和 成 图 范 围 通 常 由影像分 辨率 和 选定 的 区域 而定 , 图 比例尺 成 与遥 感影像分 辨率 的关 系如 表 1 。最 后 根据 海 道测
量规 范确定 制 图投 影和坐 标 系。
流程 。
关键词 : 影像海 图; 正射影像 ; 几何 纠正 ; 信息融合
中图分类号 : 2 34 P 8, 9 文献标识码 :B 文章编 号 : 6 134 (0 8 0 .0 9 0 17 .0 4 20 ) 20 7 .4
1 引 言
资料 收集 与分 析

随着 航 空 航 天 技 术 和 传 感 器 技 术 的 迅 速 发
在 明确 任 务 的基 础 上 , 集 影 像 资 料 ( 括 卫 收 包 星影像 、 空 影 像 ) 地 形 图 及 控 制 资 料 ( 括 控 制 航 、 包 点数 据 、 空三 加密 数 据 、 字栅 格 地 图 、 字 正 射影 数 数 像、 数字 线划 地 图等 )海 图资 料 ( 括数 字 海 图 、 、 包 水
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第2 8卷 第 2期 20 0 8年 3月

如何进行海岸带地形测量与海洋地貌研究

如何进行海岸带地形测量与海洋地貌研究

如何进行海岸带地形测量与海洋地貌研究海岸带地形测量与海洋地貌研究地球的表面约71%被海洋覆盖,海岸带作为陆地与海洋的交界处,是一个充满活力和变化的地区。

了解海岸带地形与海洋地貌,对于海洋科学、环境保护和自然资源开发等方面具有重要意义。

本文将探讨如何进行海岸带地形测量与海洋地貌研究的方法和技术。

一、测量工具与技术介绍在海岸带地形测量和海洋地貌研究中,常使用的工具包括激光雷达、声纳测深仪、卫星遥感等。

激光雷达是一种通过激光束扫描地表获取地形数据的测量工具,可以精确测量海岸带的高度和形状。

声纳测深仪则是利用声波的传播速度来测量水深,对于绘制海底地形图具有重要作用。

而卫星遥感技术则能提供大范围的海岸带地形和海洋地貌的遥感影像,可以用于研究海岸演变过程和海底构造。

二、海岸带地形测量方法海岸带的地形特征与陆地不同,常受海浪侵蚀和沉积的影响,因此需要特殊的测量方法。

激光雷达技术是目前最常用的海岸带地形测量方法之一。

激光雷达可以利用激光束扫描测量海岸的高度和形状,通过多次测量可以绘制出准确的地形图,并可以用于海岸线的演变研究。

声纳测深仪也是测量海岸带地形的重要工具,通过发射声波并测量声波的传播时间和反射强度,可以准确测量水深和海底地形。

声纳测深仪通常配备在测量船上,可以沿海岸线进行连续测量,绘制出详细的海底地形图。

卫星遥感技术是一种具有广覆盖面的海岸带地形测量方法。

卫星可以通过遥感影像获取大范围的地貌和地形数据,结合地理信息系统(GIS)技术可以进行空间分析和比较,研究海岸线的变化和海底构造特征。

三、海洋地貌研究方法海洋地貌研究是海岸带地形测量的延伸,通过分析海底地貌可以揭示地球历史和海洋演化。

常用的海洋地貌研究方法主要包括野外调查、取样分析和数值模拟等。

野外调查是最常用的海洋地貌研究方法之一,研究人员可以搭乘研究船在海洋中进行调查,观察和记录海洋地貌的特征。

通过野外调查可以获取实地数据和样本,为后续的分析研究提供基础。

海岸带生态系统现状调查与评估技术导则 第2部分:海岸带生态系统遥感识别

海岸带生态系统现状调查与评估技术导则 第2部分:海岸带生态系统遥感识别

A45团体标准T/CAOE20.2-2020海岸带生态系统现状调查与评估技术导则第2部分:海岸带生态系统遥感识别与现状核查Technical guideline for investigation and assessment of coastal ecosystem—Part2:Remote sensing identification and results verification of the coastalecosystem2020-05-06发布2020-05-06实施中国海洋工程咨询协会发布目次前 言 (Ⅰ)1范围 (1)2规范性引用文件 (1)3术语和定义 (1)4基本要求 (2)4.1数学基础 (2)4.2数据要求 (2)4.3质量控制 (3)5遥感识别 (3)5.1识别范围 (3)5.2识别对象 (3)5.3工作内容 (3)6现状核查 (4)6.1核查要素 (4)6.2技术方法 (4)6.3工作内容 (4)7成果编制与汇交 (5)7.1图件编制 (5)7.2报告编制 (6)7.3成果汇交与归档 (6)附录A(规范性附录)海岸带生态系统遥感识别对象分类 (7)附录B(规范性附录)海岸带生态系统遥感解译标志表 (8)附录C(规范性附录)海岸带生态系统遥感解译属性信息表 (9)附录D(规范性附录)海岸带生态系统现状分布面积汇总表 (10)附录E(规范性附录)海岸带生态系统生境分布图斑核查情况表 (11)附录F(规范性附录)海岸带生态系统现场核查记录表 (12)附录G(规范性附录)专题图制作要求 (13)附录H(规范性附录)海岸带生态系统分布状况遥感识别报告格式和章节内容 (14)前 言T/CAOE20《海岸带生态系统现状调查与评估技术导则》分为10个部分:——第1部分:总则;——第2部分:海岸带生态系统遥感识别与现状核查;——第3部分:红树林;——第4部分:盐沼;——第5部分:珊瑚礁;——第6部分:海草床;——第7部分:牡蛎礁;——第8部分:砂质海岸;——第9部分:河口;——第10部分:海湾。

基于高分遥感数据的海岸带沙滩情况遥感识别研究

基于高分遥感数据的海岸带沙滩情况遥感识别研究

基于高分遥感数据的海岸带沙滩情况遥感识别研究随着科技的不断发展,高分遥感数据的应用越来越广泛,其中海岸带沙滩情况遥感识别是其中的一个重要应用领域。

本文将从影像数据来源、沙滩特征提取、模型建立与应用等方面对基于高分遥感数据的海岸带沙滩情况遥感识别研究进行探讨。

一、影像数据来源高分辨率遥感数据是进行海岸带沙滩情况遥感识别的基础数据,通常使用的高分辨率遥感数据主要包括卫星遥感、无人机遥感和航空遥感等。

卫星遥感数据可以提供较广范围的覆盖,但分辨率较低;无人机遥感数据可以提供相对较高的分辨率,但费用较高,拍摄范围较小;航空遥感数据既能提供高分辨率,又能拍摄相对较大的范围,但成本较高。

根据不同的应用需求和研究目的,选择不同来源的高分辨率遥感数据进行分析。

二、沙滩特征提取沙滩是指海洋、湖泊、河流沿岸由泻湖、内海、峡湾、海湾和三角湾等海陆结合部所形成的一种自然地貌。

为了准确识别海岸带沙滩情况,需要从遥感影像中提取沙滩的特征。

通过遥感数据进行沙滩特征提取的主要方法包括像元分割、图像分类和目标检测等。

像元分割是对像素进行分割,属于基于像素的分割方法,其缺点是易将非沙滩区域误判为沙滩区域,提取精度较低。

图像分类是将像素按照一定的规则划分到不同类别中,通过多次分类可以提高准确度,但对数据要求较高,需要有效分类器。

目标检测则针对沙滩目标进行扫描和检测,可有效提取沙滩边界的信息,但难度也较大。

具体方法应根据遥感数据的来源和研究目的来选择。

三、模型建立在沙滩特征提取的基础上,根据目标识别的要求,通常会建立相应的模型进行分类判别。

目前常用的模型包括支持向量机、神经网络、决策树和随机森林等。

其中支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法,适用于非线性分类问题;神经网络是一种仿人类大脑神经网络的学习算法,适用于多特征情况下的分类;决策树是一种基于判据表达式构建树形结构的分类方法,适用于易于解释模型的分类问题;随机森林通常采用多个决策树进行训练和分类,适用于高维数据集的分类。

大数据量遥感图像处理系统算法模块的设计及实现_靖常峰

大数据量遥感图像处理系统算法模块的设计及实现_靖常峰

第32卷第4期2005年7月浙 江 大 学 学 报(理学版)Journal of Zhe jiang University (Science Edit ion )http ://www .journals .zju .edu .cn /sciV ol.32No.4Jul.2005收稿日期:2004-06-07.基金项目:国家863攻关项目:中国海岸带及近海卫星遥感综合应用系统软件平台(2001AA630301).作者简介:靖常峰(1979-),男,博士研究生,主要从事RS 与GIS 的综合应用及系统的研究开发.大数据量遥感图像处理系统算法模块的设计及实现靖常峰,刘仁义,刘 南(浙江大学地球科学系GI S 重点实验室,浙江杭州310028)摘 要:介绍了一个采用自顶向下、逐步细分的结构化软件设计方法,以Visua l C ++6.0为软件开发平台设计并实现的自主版权的大数据量遥感图像数字处理系统的算法模块的设计、结构,以及系统实现中采用的关键技术.提出了美国ERD AS 图像处理系统在滤波算法的图像边界处理及图像处理后象元值超限处理两方面的不足,同时提出并实现了新的优化方法.实践证明在这两方面的优化更有利于图像分析和信息提取.关 键 词:遥感图像处理系统;遥感算法;可重用性;滤波算法;关键技术中图分类号:P 237 文献标识码:A 文章编号:1008-9497(2005)04-471-04JIN G Chang -feng ,L IU Ren -yi ,L IU Na n (Department of Earth Sciences ,K ey L ab of GI S ,Zhejiang University ,Hangz hou 310028,China )Design and development of algorithm module f or a remote sensing image processing system .J o urnal of Zhejiang U niv ersity (Science Editio n ),2005,32(4):471~474Abstract:A new remo te sensing imag e pr ocessing system 's alg o rithm mo dule has been intr oduced ,which is co ded with Visua l C ++ 6.0pr og ram la ng ua ge and ca n process big size imag e.Tw o defec ts about Ame rican 's remo te sens-ing imag e processing system ——ERD AS hav e been put for wa rd in ima ge filter alg orithm a nd the sto rag e o f pix el va lues that ar e out o f da ta ty pe range .In the autho r 's sy stem ,tw o optimized me tho ds hav e been implemented inthese tw o aspects .In contr ast w ith ERD A S IM AG IN E Sy stem ,the tw o methods hav e been prov ed to be pro pi-tio us to imag e analysis.Key words:remo te sensing imag e pro cessing system ;remo te sensing alg o rith m ;imag e filter ;reuseable 遥感图像处理系统是对遥感器获得的数据进行管理和分析处理,从中提取有用信息的设备、方法和技术的总称[1,2].总体而言,遥感图像处理方法可以分为两种:模拟方法(主要是光学方法)和数字方法(即计算机数字处理方法).随着遥感图像数字化程度不断提高和计算机技术的迅速发展,数字处理方法已成为遥感图像处理的主流方向[3].遥感图像数字处理中对图像管理、分析处理及信息提取所采用的方法统称为算法,从而算法模块就成为遥感图像数字处理系统中的一个主要模块.本文基于VisualC ++6.0设计并实现了遥感图像数字处理系统——M AM S 系统的算法模块.1 系统设计原则及系统结构遥感图像处理系统不同于一般的图像处理系统,主要表现在以下几个方面:①遥感图像具有大数据量的特点;②遥感图像数据类型复杂多样化;③遥感图像处理过程要求数据损失最小,数据处理精度高.因而遥感图像处理系统与通用图像处理系统相比,在系统的构建和实现方面都存在一定的复杂性,使用遥感图像处理系统从中提取专题信息,既需要一定的专业知识,又需要一些特殊的数据分析方法.为方便用户理解和使用本系统,在算法模块功能设计方面,作者采用了自顶向下,逐步分解的结构化软件设计方法,按模块方式组织系统.图1显示了系统总体框架结构及算法模块的功能分解组织图.图1 M AM S 系统结构及算法模块功能分解组织图Fig.1 M AM S system structure and a lg o rithm modulefunc tion o rg aniza tio n其中,通用模块包含在其它模块中使用的通用计算方法,主要包括:特征值和特征向量的计算、协方差矩阵的计算、最值的计算、数据类型转换、傅立叶变换、傅立叶逆变换等通用算法.在系统界面中并没有通用模块的功能菜单,在系统中以全局函数的形式存在.预处理模块是图像进行增强、分类等操作前对图像预先处理满足增强、分类的条件.它主要实现以下几个功能:几何校正、图像分割、图像拼接、图像投影重建.增强模块是图像处理系统算法中最主要的模块.通常一幅未经处理的遥感图像象元之间的对比度比较差难以分辨图像所表示的地物细节,通过图像增强方法既可以增强图像的对比度达到分辨地物细节的目的,又能够突出某些感兴趣区域达到图像分析的目的.该模块主要分为以下几个子模块:空间域增强和频率域增强.空间域增强又细分为辐射增强、空间增强、光谱增强.其组织结构图如图2所示.图2 增强模块组织结构图Fig.2 Enhancement module o rg anizatio n figur e分类模块则将遥感图像分类这一复杂操作分为:训练区选择、训练样本编辑器、监督分类、非监督分类、分类后精度估计等一系列简单操作.本系统功能菜单:文件(F )数据库(D )图像预处理(B )图像增强(H)图像分类(C)AO1编辑(E)查看(V )帮助(H)系统运行界面如图3所示.图3 M AM S 系统运行界面(北京奥体中心影像图)Fig .3 M AM S sy stem inter face (image o f BeijingO ly mpic P.E.center)2 系统实现中的关键技术2.1 代码可重用性设计本系统采用Visual C ++6.0为编程环境,以代码的高可重用性、代码的精简性为目标.将系统中通用函数,如计算特征值,特征向量函数设计为通用模块,符合代码重用性的“一次编码,多次使用”特点.2.2 海量数据的处理技术遥感影像数据量非常大通常称作海量数据,如仅福建省的30m ×30m 分辨率的24位bmp 格式的遥感影像就有700M B 之多,若为1m ×1m 分辨率,数据量将是630GB [4].海量数据特性是遥感图像与常规图像的最基本区别,并因此导致了遥感图像处理系统与通用图像处理系统相比的复杂性.在本系统设计中,利用了“化整为零,分而治之”的思想,对图像分块处理,采用先读取一块数据然后处理一块再保存一块数据的方法,实现大数据量遥感图像的处理分析.由此,避免了大数据量图像处理对内存的要求限制,节约了硬件的费用开支.海量数据处理技术流程简图如图4所示.2.3 滤波算法对图像边界的处理技术滤波算法是图像处理中常见的一种窗口操作.其基本思想:一定大小的窗口在图像上滑动,窗口覆盖区域的数据称作窗口数据.存在一个以窗口大小为阶数的二维矩阵称作滤波算子.窗口数据与滤波算子经过某种运算后得到处理后象元值.典型的滤波算法是卷积运算,其中采用的变换运算是先乘后加再除以滤波因子.其计算过程如图5所示.472浙江大学学报(理学版)第32卷 图4 海量数据处理流程简图Fig .4 The da ta flo w diag ra m fo r larg e v o lume im-ag e da ta processA =(5×1+6×1+1×1+3×1)/4;B =(8×1+9×1+0×1+6×1+1×1+6×1+8×1+1×1+3×1)/9;C =(8×1+8×1+1×1+6×1+4×1+8×1+8×1+3×1+9×1)/9;图5 平滑卷积计算过程示例图Fig.5 T he exam ple of smoo thness co nv olutio npr ocessing 当窗口滑动逐点扫描象元到图像边界时,窗口就会悬挂在图像边缘上,由此产生图像处理的边界问题.对滤波算法边界问题的解决主要有3种方法:①忽略法:忽略图像边界数据不处理;②复制法:在图像的四周复制图像边界数据参与滤波计算;③置0法:对超界数据置0,滤波因子取窗口覆盖的图像象元个数.图5示例即采用方法③实现平滑滤波处理.第①种方法由于未处理边界数据,处理后的图像易产生边框效果.美国的ERDAS 系统即采用这种方法;第②种方法复制边界数据后有失地物的真实性,而且增加了内存开销;第③种方法利用窗口覆盖的图像数据计算,既避免了边框效果又减少了内存的开销.本系统即采用第③种方法,经过系统的实现验证这是一种较好的图像边界问题的解决方法.2.4 滤波算法高效率读取窗口数据技术滤波算法采用窗口平滑移动扫描象元方法进行图像处理.如果窗口每次滑动都重新读取窗口覆盖的象元数据,每个象元就会重复读取,产生数据读取冗余低效问题.本系统中采用窗口按行方向扫描,窗口数据按列存储,每滑动一个象元,添加一列新数据的方法,有效地提高了数据读取效率.表1显示了代码改进前后数据读取效率的对照表.图6显示了窗口数据读取的流程图.表1 窗口数据读取效率对照表(数据类型为Unsigned cha r 型)Table 1 The efficiency contr ast of windo w da ta reading (Da ta T ype is U nsig ned char )窗口数据1(591行×591列×7波段)修改前时间修改后时间数据2(1024行×1024列×6波段)修改前时间修改后时间3×317″11″41″26″5×538″15″93″38″7×766″21″168″52″图6 读取窗口数据的流程图Fig.6 Da ta flo w diag ra m of r eading windo w data2.5 图像处理后象元值超限的处理技术遥感图像与常规图像的另一个重要的区别在于:复杂的数据类型.遥感图像有cha r 、unsig nedchar 、int 、flo at 、double 等10多种数据类型(floa t 、do uble 数据类型常作为图像处理中间文件的数据类型);而常规数字图像都是unsing ed char 数据类型,像素值范围是0~255.由此产生了遥感图像处理后存储为不同数据类型时像素值超出数据范围的问题.如:某象元处理后为752.36,要将处理后图像存为unsig ned char 类型,很明显752.36超出了un-sig ned char 的数值范围(0~255).如果在Visual C ++6.0下直接强制类型转换到unsig ned char ,752.36则变为240.美国的ERDAS 遥感图像处理软件采用舍去法,大于数据类型上限的象元值将该象元值置为该数据类型的上限值,小于其下限的象473 第4期靖常峰,等:大数据量遥感图像处理系统算法模块的设计及实现元值将该象元值置为其下限值.根据舍去法,ER-DAS 系统将752.36存储为255.这种方法只保存了处在目标数据类型范围内的图像数据,对象元值超界的象元不能进行分辨,导致图像细节丢失.作者认为根据存储的目标数据类型对处理后象元值进行拉伸是一种实用的方法.本系统即采用这种方法.系统实现中,对块数据处理后统计其最值,从而得到整幅图像的最值,利用此最值对处理后图像进行拉伸保存.采用这种方法能够很好地保存图像的细节.3 本系统处理后效果图及效率测试对本系统分别以大数据量的Im g 文件格式和Bsq 文件格式进行了算法测试.测试环境和测试数据如表2所示.表2 算法测试结果表T able 2 The test r esult of imag e pr ocess a lg orithm 算法floa t 型Img 文件floa t 型Bsq 文件点运算(亮度反转为例)6′50″5′35″模板运算(纹理分析为例)18′50″14′06″ 测试环境:CPU Pentium 42.4GHz,内存512M B 硬盘80GB×7200转;测试数据1∶13434行×13149列3波段Un-sig ned 8B it 类型Im g 文件,大小565.6MB;测试数据1∶13434行×13149列3波段Un-sig ned 8B it 类型Bsq 文件,大小565.6M B ;保存数据类型:floa t 型数据类型.图7为本系统与美国ERDAS 遥感图像系统自适应滤波算法[5]的效果图对比.表2为本系统部分典型算法的测试结果.由图像可以看到两系统达到的效果基本相同.经过多方面的测试和比较,本系统已经达到了系统设计时的功能和效果.图7 系统处理效果与ERD AS 系统的比较Fig.7 The effect co nstr ast betw een M AM S andERD A S4 结 论本文介绍了一个采用自顶向下、逐步细分的软件设计方法,以Visual C ++6.0为软件开发平台设计并实现的自主版权的遥感图像数字处理系统的算法模块的设计、结构,并提出了ERDAS 图像处理系统在滤波算法的图像边界处理及图像处理后象元值超限两方面的不足,同时实现了作者提出的优化方法,实践证明这两方面的优化能够更好地进行图像分析和信息提取.本文所设计的算法模块在大数据量遥感图像处理系统(M AM S 系统)中进行应用,从与美国大型遥感处理平台ERDAS 比较中可以看到,两者处理效果几近相同.经过多次测试比较,该算法模块已经达到设计效果,可以实现海量数据的处理,并在图像滤波算法中具有较高的效率.参考文献(References ):[1] 刘慧平,秦其明.遥感实习教程[M ].北京:高等教育出版社,2001.LIU Hui -ping ,Q IN Qi -ming .Remote Sensing Prac -tice Book [M ].Beijing:Hig her Educa tion Press,2001.[2] 李强,王正志,周宗潭,等.构件式遥感信息处理系统的设计[J ].国防科技大学学报,1998,20(6):41-45.LI Qiang ,W AN G Zh eng -zhi,ZHO U Zong -tan,et al.The co mpo ne nt-ba sed ar chitecture o f remo te sensing info rmation pro cessing system [J ].J of National Uni -versity of Def ense Technology ,1998,20(6):41-45.[3] 李强,王正志.遥感图像数字处理系统的发展综述[J].遥感技术与应用,1998,13(4):54-58.LI Qiang ,W AN G Zh eng -zhi .Th e dev elopment of r e-mo te sensing imag e pro cessing sy stem [J ].Remote Sensing Technology and Applicat ion ,1998,13(4):54-58.[4] 杨超伟,李琦,承继成,等.遥感影像的Web 发布研究与实现[J].遥感学报,2000,4(1):71-75.Y AN G Chao-w ei,LI Qi,C HEN G J i-ch eng ,et al.Research a nd implementation o n Web publica tio n of remo te sensing imag es [J ].J of Remote Sensing ,2000,4(1):71-75.[5] F A HN EST O CK J D ,SC HOW EN G ERD T R A.Spa-tially v ariant contr ast enhancement using lo ca l r ang emodifica tion [J ].Optical Engineering ,1983,22(3):378-381.(责任编辑 寿彩丽)474浙江大学学报(理学版)第32卷 。

海洋环境遥感监测系统的开发与应用

海洋环境遥感监测系统的开发与应用

海洋环境遥感监测系统的开发与应用章节一:引言随着人口的增加以及经济的发展,对海洋资源的需求不断增加。

然而,传统的海洋调查方法十分耗时耗力,而且无法覆盖全局范围。

因此,海洋环境遥感监测系统的开发与应用已成为当下很重要的课题。

海洋环境遥感监测系统是利用卫星、气象、海洋船只等自然资源和人工资源,通过遥感技术获取、处理和分析海洋环境信息的一种现代化技术手段。

本文将介绍海洋环境遥感监测系统的开发与应用。

章节二:海洋环境遥感技术的原理及方法海洋环境遥感技术旨在通过探测和观测一定的历史演变的过程中改变的水文和气象因素,从而反映海洋环境的性质和变化。

海洋环境遥感技术主要有以下几种方法:1. 基于卫星图像的遥感方法卫星是在地球轨道上运行的人造卫星,其具有高覆盖范围、时间频率高以及多波段信息收集的优势。

所以,基于卫星的遥感方法是海洋环境遥感监测系统最常用的方法之一。

2. 基于气象数据的遥感方法气象数据也是海洋环境遥感监测系统数据来源之一。

气象数据包括空气温度、气压、风向、风速等数据。

这些数据对海洋环境的观测和预测非常重要。

3. 基于海洋浮标的遥感方法海洋浮标是一种可以在海洋中自由漂浮并记录海洋环境信息的设备。

基于海洋浮标的遥感方法可以实时、精准地获取海洋环境数据。

章节三:海洋环境遥感监测系统的应用海洋环境遥感监测系统可以用于以下方面:1. 海洋资源评估海洋环境遥感监测系统可以用于评估海洋生态环境,研究海洋生态系统结构、功能及其演变规律,为海洋资源的保护和合理利用提供科学依据。

2. 海运安全海洋环境遥感监测系统能够实时收集和传输测量海面温度、潮汐、风向风速、风浪等观测数据,为海运安全提供科学的监控手段。

3. 污染监测和预警海洋环境遥感监测系统可以监测海洋环境变化,及时预警、处理和修复海洋环境中的污染,保障海洋环境的健康和安全。

4. 海洋灾害监测和预测海洋环境遥感监测系统可以实时获取、监测海洋环境信息,预报或预警部署海洋灾害,保障人民生命和财产安全。

宁波市积极构建自然资源统一调查监测体系 服务“两个先行”

宁波市积极构建自然资源统一调查监测体系 服务“两个先行”

国土资源LAND&RESOURCES23GUANLIYUANDI管理园地为进一步提升自然资源调查监测工作的科学化、规范化、制度化、精细化水平,宁波市自然资源和规划局加强自然资源监测管理,积极探索构建自然资源调查监测体系,服务“两个先行”,助力全市高质量发展。

一、加强顶层设计,构建自然资源统一调查监测评价工作“四梁八柱”政策先行,构建自然资源统一调查监测评价工作“四梁八柱”,从分散到统筹、从固化到调控、从分割到协同,形成平稳有序、规范管理、高效运行的业务落地体制保障。

一是加强顶层设计。

印发了《宁波市自然资源和规划调查监测实施意见》,明确“一张底图、一个平台、一张清单、一套体系”“四个一”工作框架,确定近期中远期调查监测工作目标与实施路线图。

二是规范管理机制。

编写了《宁波市自然资源和规划调查监测管理办法(征求意见稿)》,明确职责分工、管理实施、成果应用等环节的主体及职责边界,保障调查监测管理工作的规范化、制度化。

三是创新项目编排机制。

谋划中短期项目库及滚动工作计划,年度性印发《宁波市自然资源和规划调查监测工作要点》,建立谋划传导体系,确保调查监测工作有序开展。

二、重构“一调多用、监测协同”调查监测业务联动立足调查监测一条主线,联动确权登记、耕保、执法、国土空间规划、森林、海洋、综合执法、水利等N 个条线监测监管业务,有效总结业务联动优质举措,并融入日常工作。

一是建立日常变更机制。

印发了《关于做好宁波市2022年度日常变更调查工作的通知》以基础调查和专项调查为基础,建立日常变更机制,及时掌握每一块自然资源的类型、面积、范围等方面的变化情况,对全市范围内的自然资源开展年度更新,保证基础调查成果的现势性。

同时以常规监测(全域遥感监测)对全市山水林田湖海城各类自然资源变化情况和国土空间规划实施情况开展高频次的综合动态监测,及时掌握全市地表自身变化及人类活动引起的变化情况。

基于多源遥感影像,结合宁波市自然资源和规划管理需求,每年开展2~4次遥感动态监测,形成监测成果共享服务机制,支撑自然资源和规划管理。

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第35卷第4期2015年7月海洋测绘HYDROGRAPHIC SURVEYING AND CHARTINGVol.35,No.4Jul.,2015收稿日期:2014-05-16;修回日期:2015-01-14基金项目:国家自然科学基金(41374018)。

作者简介:陈建昌(1982-),男,浙江德清人,工程师,主要从事海图制图与遥感制图技术研究。

DOI :10.3969/j.issn.1671-3044.2015.04.018海岸带遥感影像并行处理系统的设计与实现陈建昌,宁方辉,栾峰,郑虹(海军出版社,天津300450)摘要:针对海量、大型海岸带遥感影像处理的难题,以高性能集群并行处理技术和大规模分布式处理技术为代表的遥感影像处理方法,提出了一个构建在网格计算环境下的,适合大规模遥感影像快速、批量处理的一整套软硬件技术解决方案。

从海岸带遥感影像地理特征、技术特点、真正射影像生产流程等多方面对海岸带遥感影像并行处理系统的关键技术进行了描述说明,并对精度和效能进行了分析。

关键词:遥感影像;海岸带;并行计算;集群架构;真正射影像;空三解算中图分类号:P237文献标志码:B文章编号:1671-3044(2015)04-0071-041引言随着计算机技术和遥感影像技术的飞速发展,可以利用多个计算机进行并行计算,从而大幅提高遥感影像的处理效率。

国外的ERDAS 公司开发的数字摄影测量系统,以分布式计算机为核心处理平台,以航空、航天遥感影像数据为处理对象,快速高效地生产数字表面模型(DSM )、数字高程模型(DEM )、正射影像(DOM )等地理信息产品。

由武汉大学研制的“DPGrid ”系统,采用分布式并行计算,基本实现了航空航天遥感数据的自动快速处理和空间信息的快速获取,但对大面积为海域的海岸带影像,仍无法满足三维空间信息快速采集与更新的需要。

海岸带一般以平坦地貌和丘陵地貌为主,包含大面积的海域和平坦的滩涂,海岛礁分布离散,部分岛礁远离大陆,水域内控制点不易布设。

依照海岸带遥感影像地理特征的特殊性,设计一个构建在网格计算环境下的,适合大规模海岸带遥感影像快速、批量处理的影像处理系统[1-2]。

海岸带遥感影像并行处理系统具有大数据量并行计算、高效快速生产制图数据,以及高度自动化生产等先进特性,可用于海岸带地形图测绘,能够解决稀少控制点的海岸带区域、大面积滩涂、无控岛礁等测绘难题,特别适合于海岸、岛礁地形测绘[3-5],尤其适合于对滩涂和礁石的测绘,解决海洋测绘的作业难题,对于实现海岸带、海岛礁地形高效、快速测绘具有重要意义。

2技术特点2.1系统组成系统由硬件平台和软件系统构成。

其中,硬件平台由集群式计算机(刀片机)、文件服务器、应用与数据库服务器、高速磁盘阵列、SAN 交换机、控制工作站以及数据备份设备等组成,具备存储能力和计算节点的扩展能力。

软件系统由基础模块,航空、航天光学传感器插件,SAR卫星传感器插件,航空传感器工作流,卫星传感器工作流,SAR卫星核心工作流以及配套的SensorSDK 开发工具包构成。

2.2关键技术系统以集群式计算机为核心处理平台,充分应用了当代先进的数字影像匹配、高性能并行计算、海量数据存储与网络通讯等技术,可实现多源遥感地理影像的规模化、自动化快速处理,具备DSM 、DEM 、DOM 和真正射影像(TDOM )等主要测绘产品的批量快速生产能力。

其主要技术特点体现在以下几个方面。

(1)多源传感器数据兼容技术系统能够兼容当前市场上的主流航空航天传感器,既可以处理航空数码影像(如ADS40等)、光学或雷达卫星影像(如SPORT5等),也可以处理传统胶片影像(如RC30等)。

因为系统提供了建立精密传感器模型的SDK 软件包,能够通过参数的调整来适应不同的传感器类型,只要获取相机参数并将之输入系统,就能够识别并处理该传感器的影像。

(2)影像自动化处理技术海洋测绘第35卷系统采用了先进的高精度影像匹配和高效的匀光匀色算法等核心技术,减少了大量的人机交互工作,显著提高了作业的自动化程度,大幅提升了DSM、DEM、DOM的生产效率,填补了TDOM处理手段的空白。

系统可以利用高精度的DSM数据自动优选镶嵌线,实现了对正射影像的自动拼接。

同时采用快视图和光谱库的方式进行大面积的匀色,既保证了整个测区色调的一致性,又保证了局部色调的真实性。

对于大面积区域的处理更能体现该套系统的高效率和高质量。

(3)高效的并行计算技术并行计算是指多个处理机并发的执行计算,即通过网络将多个处理机连接起来,达到同时计算同一个任务的不同部分,或者单个处理机无法解决的大型问题。

通常并行计算表现为将工作分离成离散部分,有助于同时解决,提高效率;随时并及时地执行多个程序指令;多个计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。

本系统采用并行计算技术,大大提高了系统的处理能力,不仅提供多任务功能,管理并行的工作流,而且对处理数据量无限制。

系统允许多个不同类型的任务同时运行,并能根据计划自动安排生产进度,充分利用各项资源,最大限度地提高生产效率,缩短了任务周期,大大减少人工劳动,提高了工作效率。

(4)软硬件完美结合的集群架构技术集群架构是一个专有的、集中管理的信息基础结构,支持服务器和存储设备(如磁盘阵列、磁带库)之间任意的点到点的连接,架构集中体现了功能分拆的思想,提高了系统的灵活性和数据的安全性。

集群架构以数据存储为中心,采用可伸缩的网络拓扑结构,通过具有较高传输速率的光通道连接方式,提供架构内部任意节点之间的多路可选择的数据交换,并且将数据存储管理集中在相对独立的存储区域网内。

集群架构用光纤通道技术,光纤通道最大优点是速度快,它可以给计算机设备提供接近于设备处理速度的吞吐量。

集群架构技术可实现在多种操作系统下,最大限度的数据共享和数据优化管理,以及系统的无缝扩充。

系统采用高性能计算集群和存储区域网络架构,是一套集软硬件完美结合,快速生产的解决方案。

高性能计算集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大计算能力,并担保负载均衡技术,保证服务器稳定运转。

集群架构的主要优点:①计算机节点以及整套机群系统有高度可扩展性能;②集群中的一个节点失效,它的任务可以传递给其他节点,防止单点失效;③负载平衡集群允许系统同时接入更多的用户;④可以采用廉价的符合工业标准的硬件构造高性能的系统。

2.3系统效能(1)精确处理少量(或无)地面控制点的海岸带、海岛礁影像针对海岸带、海岛礁少量控制点地区,只要加入少量的,甚至只加一个控制点,成果DOM的绝对精度都会有显著的提高,一般用6个地面控制点,就可以获得稳定的高精度成果。

无地面控制点地区,成果DOM的精度与卫星本身的轨道参数有关,如果卫星本身的轨道质量较高,会得到较好的精度。

(2)为海岸带海图修测快速提供正射影像提高海图现势性,保障舰船航行安全,迫切需要补充和增强海岸带海图修测的技术能力。

使用第二代镶嵌功能进行数据更新,与传统更新手段相比,其费用可减少20% 80%。

该功能一方面可以减少整个工程的预算,另一方面,可以充分重复利用已有数据资料,使整个生产过程的速度大幅提高,为海图修测及其业务化作业奠定基础。

(3)推进摄影测量业务化体系建设,提高海洋测绘技术水平和作业效率系统是海洋测绘遥感应用的基础条件建设,也是航测遥感业务化应用体系建设的重要组成部分。

原有数据的快速更新后,系统的变换检测功能可以自动检测其变化区域。

这可以指导DLG的生产更新,减少不必要的重复工作。

通过验证,该变化检测方法可节约88%的人力和90%的时间。

表1是采用该系统变化检测功能进行土地变化检测工作示例及其结果评价。

表1土地变化检测统计性质人工提取(处)自动提取(处)比率(%)新建建筑物151151100重建建筑物323197消失地物10110099扩展建筑物362261在建建筑物474698未知地物987678总计465417903真正射影像制作3.1真正射影像原理真正射影像指所有物体的倾斜均被纠正的一种镶嵌影像。

它是利用DSM,采用数字微分纠正技术,改正原始影像的几何变形,保证影像上每点都是完全垂直视角[6-10]。

海岸带遥感影像并行处理系27第4期陈建昌,等:海岸带遥感影像并行处理系统的设计与实现统可以通过对多视角的影像逐点计算,消除所有倾斜,生成真正射影像。

与传统的正射影像相比,在大比例尺影像图中,避免了高大建筑的倾斜对其他地物的遮挡,在拼接地区能够实现平滑自然的过渡。

真正射影像通过高精度DSM纠正消除了所有视差,建立了完全垂直视角的地表景观,建筑物保持垂直视角,因此在真正射影像上,只显示了建筑物的顶部,不显示侧面。

3.2真正射影像制作流程海岸带遥感影像并行处理系统的数据处理是一个自动化的过程,其流程主要分为数据接入、空三解算、DSM计算和真正射影像生成4步。

(1)数据接入真正射影像的生产必须以高精度的DSM为基础,为减少角度因素对DSM精度的影响,航向重叠度和旁向重叠度要求分别至少达到68%和75%,原则上要求基高比(B/H)小于0.3。

另外,还要保证在航向和旁向分别至少有3ʎ重叠,符合这些条件才能够生产出符合质量要求的真正射影像。

(2)空三解算提供专业的、国际领先的自动航空影像空三处理技术,高精度、高效率、高自动化处理,充分使用POS和IMU数据,对偏移和漂移进行校正[9-10]。

采用严密物理模型(利用相机检校文件和GPS\IMU数据,恢复相机的空中姿态),配合少量连接点方法进行空三解算[11-13]。

和其他软件相比,空三精度更可靠,计算速度更快,其空三产生的系统误差通常都会保持在1个像素以内。

同时,系统提供海量卫星影像无控或稀少控制区域网平差技术,算法先进,有效减少对控制点的依赖,很大程度上解决困难地区获取控制点难的问题。

(3)DSM计算匹配立体像对上的同名像点,利用共线方程计算地面点高程。

按照摄影测量学相关原理,立体像对的基高比越大,像点高程精度越高;反之,立体像对基高比越小,像点的高程精度越低。

(4)计算真正射影像DEM只包含了地形的高程信息,不能提供地表建筑物和其他地物的高程信息,而DSM保留了建筑物、桥梁和树木等的高程信息,因此真正射影像在DSM的基础上进行重采样,对影像进行几何纠正,最终生成的影像不但对地形进行了纠正,而且对地表建筑物等也进行了纠正,从而保持了直视角度的地表景观。

3.3真正射影像精度分析真正射影像生产过程中的主要处理过程跟投影多张像片到同一垂直视点相似。

真正射影像的正射校正处理是以像素为基本单位进行的,根据DSM上的高程,在原始影像上确定某一位置的最佳可视点。

与传统的沿着镶嵌线拼接单个正射影像相比,该方法以像素为单位计算镶嵌,并保证能垂视到地表及上方所有点。

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