摄影测量与遥感技术发展研究

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1、学科报告▏摄影测量与遥感技术发展研究　近年来，随着航天航空技术、计算机技术、网络通信技术和信息技术的飞速发展，摄影测量与遥感多种传感器和遥感平台出现并逐渐成熟，遥感数据获取的能力不断增强，形成了以多源(多平台、多传感器、多角度)、高分辨率(光谱、空间、时间、辐射)为特点的高效、多样、快速的空天地一体化数据获取手段。　　在数据处理方面，针对高空间分辨率、高光谱分辨率、合成孔径雷达(SAR)以及激光雷达(LiDAR)等专题数据处理的算法在性能上得到进一步完善。　　高分辨率遥感图像中虽然地物细节非常丰富，但是基于像元的图像分析易受地物几何形态多样、光谱异质性强、地物对象多尺度化等因素影响，因

2、此必须强调空间关系、几何特征的应用以及多尺度分析。目前，面向对象分析成为高分辨率遥感图像的主流分析方法。而通过多源遥感数据综合利用高分辨率与中低分辨率遥感图像发挥各自的优势，有益于提高信息解译能力。多时相遥感的重点是面向对象变化检测技术的研究以及空间特征在变化检测中的有效利用研究。　　高光谱遥感技术，除硬件性能不断提高外，关于高光谱影像处理研究主要集中在特征挖掘、分类、混合像元分解、目标识别、参数反演、高性能计算等方面。　　针对SAR数据的处理包括相干分析、相位干涉(即合成孔径雷达干涉)、幅度追踪、极化分析、层析建模和立体摄影测量等多种数据处理技术。其中，多时相SAR干涉测量、极化干涉

3、测量和SAR层析建模技术是近来SAR数据处理和研究的热点。　　激光雷达(LiDAR)根据应用目的不同以及技术上的差异，其数据处理研究集中在探测空气污染物、获取气溶胶高度特征、森林结构参数提取和森林制图以及提高点云滤波以及地物模型重建算法精度及效率等方面。　　此外，随着航空航天遥感正在朝“三多”(多传感器、多平台、多角度)和“四高”(高空间分辨率、高光谱分辨率、高时相分辨率、高辐射分辨率)方向发展，遥感的应用分析正在由定性转向定量，航空航天遥感数据已经成为地形图测绘与更新的主要数据源，遥感数据产品呈现出高/中/低空间分辨率、多光谱/高光谱/合成孔径雷达共存的趋势。传感器及其平台的迅速发展

4、，大大增加了空间数据获取的途径和来源。如何高效、快捷、准确地处理这些种类繁多、形式各异的海量数据，成为自动化遥感数据处理领域所面临的新的技术挑战。因此，寻求切实可行的海量数据处理的方式和方法、最大限度地实现自动化、实现测绘行业从劳动密集型到技术密集型产业的转换，是自动化数据处理所迫切需要解决的关键问题。　　在摄影测量与遥感学科方面，目前国内高校中摄影测量与遥感本科专业建设主要依托测绘科学与技术学科，近年来国内高校在摄影测量与遥感学术建制、人才培养、基础研究平台建设等方面均有所进展。　　本报告首先分别从高分辨率遥感技术、高光谱遥感技术、合成孔径雷达技术以及激光雷达技术等方面回顾了近两年摄

5、影测量与遥感专业技术进展，并归纳总结了典型高校近年来摄影测量与遥感学科建设的主要进展，然后比较分析了国内外摄影测量与遥感技术发展动态及方向，最后对本专业发展趋势及前景进行了展望。　　二、本专业国内发展现状　　⒈专业技术进展　　⑴高分辨率遥感技术　　高分辨率遥感图像中虽然地物细节非常丰富，但是基于像元的图像分析易受地物几何形态多样、光谱异质性强、地物对象多尺度化等因素影响，因此必须强调空间关系、几何特征的应用以及多尺度分析。目前，面向对象分析成为高分辨率遥感图像的主流分析方法。即，首先图像分割必须具有多尺度分割的能力，以聚合不同尺度的地物对象。图像分割研究中多尺度分割算法的创新(Zhan

6、g，etal.，2014)、分割参数优化与分割尺度选择(Witharana，etal.，2014)等是热点问题，特别是如何从多尺度中自动选择若干个具有地理意义的尺度进行分析(Yang，etal.，2014)需要重点关注。在对象分析阶段，如何提取有效的对象特征、如何有效地应用分类器(Huangetal.，2014)是提高分类结果精度的重要途径。此外，也有学者将投票决策或者马尔科夫随机场、条件随机场等方法引入到高分辨率遥感影像分类过程中(Moser，etal.，2013;Zhong，etal.，2014)。　　近年来，利用多源、多时相遥感数据也是高分辨率遥感图像信息提取的重点之一。通过多源

7、遥感数据综合利用高分辨率与中低分辨率遥感图像发挥各自的优势，有益于提高信息解译能力。多时相遥感的重点是面向对象变化检测技术的研究，以及空间特征在变化检测中的有效利用研究(Chen，etal.，2013)。另外，几何配准、光照差异、成像角度、阴影差异等对高分辨率遥感图像变化检测具有重要的影响，目前已有研究试图消除或剥离这些因素的影响(BruzzoneandBovolo，2013;Chen，etal.，2014)，值得进一步关注。　　最新的研究动态