應(yīng)用遙感影像更新地理信息探究

應(yīng)用遙感影像更新地理信息探究摘要：隨著我國遙感影像時間分辨率、光譜分辨率和空間分辨率的大幅度提高，應(yīng)用遙感影像來實時更新地理信息，使地理信息數(shù)據(jù)庫逐漸由靜態(tài)制作轉(zhuǎn)為實時更新和動態(tài)檢測，遙感影像技術(shù)的應(yīng)用在我國地理測繪中發(fā)揮著越來越重要的作用。關(guān)鍵詞：應(yīng)用遙感影像；更新；地理信息1遙感信息融合概述在更新地理信息過程中，遙感信息融合主要有兩部分組成：多時相信息融合和多源遙感影像融合。多時相信息融合主要用于地理信息的動態(tài)變化檢測，多元遙感影像融合可以提高地理信息分類的精度，在更新地理信息中發(fā)揮著重要的作用。遙感信息融合技術(shù)主要是指將不同遙感設(shè)備中采集的同一地區(qū)多個地理信息進行有效整合，在系統(tǒng)中利用算法將多個地理信息數(shù)據(jù)進行優(yōu)勢互補，有效地結(jié)合成一個新的地理信息數(shù)據(jù)。遙感信息融合是一種利用高級圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)來整合處理多個遙感地理圖像信息的技術(shù)，它可以將不同遙感設(shè)備采集的地理圖像信息或者同一遙感設(shè)備采集的不同波段地理信息進行有效地整合，消除多個遙感設(shè)備采集地理信息的矛盾和冗余，提高遙感設(shè)備的利用率，改善其可靠性和精度，有效增加地理圖像信息的準確性，降低模糊度，消除不確定性，加強優(yōu)勢互補，最終形成統(tǒng)一的地理信息圖像數(shù)據(jù)。2地理信息變化監(jiān)測2.1遙感影像變化監(jiān)測方法遙感影像可以綜合分析多時相的地理圖像信息，然后提取出動態(tài)的地理信息，實現(xiàn)地理遙感的變化監(jiān)測。目前主要的地理信息變化監(jiān)測方法主要有比較分類結(jié)果法、光譜變異法、分析主成分法、提取動態(tài)信息法、分析矢量變化法、植被指數(shù)互減法、圖像數(shù)據(jù)運算法等，可以將這些遙感地理信息變化監(jiān)測方法總結(jié)成基于分析空間模型方法、基于結(jié)果比較的分類方法、基于變換空間信息方法、和基于運算圖像信息數(shù)據(jù)方法[1]。2.2遙感影像變化圖像信息方法遙感影像利用不同時相的地理圖像變化信息，將多種圖像變化信息變換之后進行動態(tài)檢測和變化監(jiān)測，主要方法有變換對應(yīng)成分法、分析頻率域法、變換典型成分法、變換KT法、變換主成分法等。以變換主成分法為例，其方法主要是變換不同時相的地理圖像變化信息數(shù)據(jù)的主成分，突出變化信息數(shù)據(jù)的主要成分。變換主成分法又可以分為：變換多時相主成分法、變換動態(tài)主成分法、主成分差值法[2]。3遙感數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用與傳統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)分析相比，遙感數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于地理圖像信息數(shù)據(jù)的處理是一種模型識別化的圖像數(shù)據(jù)處理過程，主要的研究方向在于具體圖像信息的特征和模式，主要強調(diào)經(jīng)過數(shù)據(jù)對比、分析和處理，從大量的地理圖像信息數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)整合出這些地理圖形信息數(shù)據(jù)中有意義的數(shù)據(jù)，總結(jié)出這些信息數(shù)據(jù)的知識和規(guī)律，找過他們之間的特征和共性，實現(xiàn)相互促進、相互協(xié)作。遙感數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在更新地理信息中的應(yīng)用，可以對基本的地理圖像信息進行特征計算和有效分割，為遙感影像提供地理信息規(guī)則和知識。4應(yīng)用遙感影像更新地理信息的若干問題4.1構(gòu)建框架體系應(yīng)用遙感影像更新地理信息首先要構(gòu)建科學(xué)合理的框架體系，目前關(guān)于遙感影像的框架體系已經(jīng)基本建立，但是關(guān)于地理信息變化的數(shù)據(jù)庫還不完善，在一些具體領(lǐng)域發(fā)揮的作用有限。目前，我國的空間信息數(shù)據(jù)庫主要構(gòu)建GIS數(shù)據(jù)庫，忽視了遙感影像的重要優(yōu)勢，遙感影像地理信息數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建不完善，和GIS數(shù)據(jù)庫相比，遙感影像地理信息數(shù)據(jù)庫在信息特點、組織體系、數(shù)據(jù)模型等多個方面都有很大的不同[3]。因此，要針對遙感影像地理信息數(shù)據(jù)庫自身的特點，構(gòu)建相關(guān)知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫框架體系，有效解決遙感影像地理信息數(shù)據(jù)庫的基本問題，充分發(fā)揮遙感影像的重要優(yōu)勢。4.2遙感影像預(yù)處理圖像信息數(shù)據(jù)預(yù)處理是遙感影像技術(shù)的重要技術(shù)內(nèi)容，對于遙感數(shù)據(jù)挖掘有著重要作用。在遙感影響圖像信息數(shù)據(jù)挖掘中，圖像信息數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括兩個部分：傳統(tǒng)遙感圖像信息數(shù)據(jù)的預(yù)處理，例如配準、幾何校正等和針對圖像信息數(shù)據(jù)挖掘做出的預(yù)處理，如數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清理等。圖像信息數(shù)據(jù)預(yù)處理主要的任務(wù)包括：對影像信息數(shù)據(jù)的邊緣處理和分割，完成必要的數(shù)據(jù)預(yù)處理；結(jié)合相關(guān)的圖像信息數(shù)據(jù)處理模型進行有效的組織整合，為數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)處理算法；參與檢索影像數(shù)據(jù)，并且提取相關(guān)的影像信息。4.3影像數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用遙感影像更新地理信息，不是將目前的影像數(shù)據(jù)挖掘算法直接應(yīng)用在圖像信息數(shù)據(jù)處理過程中，而需要更加深入的研究應(yīng)用體系、復(fù)雜的技術(shù)和理論。為了更好地滿足遙感影像地理信息數(shù)據(jù)庫中的動態(tài)檢測和知識發(fā)現(xiàn)，需要研究出針對遙感影像數(shù)據(jù)處理的相關(guān)算法。遙感地理圖像數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集合主要包括數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)庫、背景信息和遙感信息的處理、多時相圖像信息數(shù)據(jù)、多尺度多源的影像數(shù)據(jù)、單源遙感圖像數(shù)據(jù)等。針對這些不同類型的數(shù)據(jù)和情況，應(yīng)該研究出相應(yīng)的遙感數(shù)據(jù)挖掘算法[4]。目前，主要用于遙感影像地理圖像信息數(shù)據(jù)挖掘的算法有：證據(jù)理論、粗集理論、模糊方法、可視化方法、聚類、模式識別、圖像分析等，空間信息算法和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則在背景數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理數(shù)據(jù)挖掘中發(fā)揮著重要作用。針對遙感影像地理圖像信息數(shù)據(jù)庫的特點，還應(yīng)該對可視化數(shù)據(jù)挖掘、交互式數(shù)據(jù)挖掘、增量挖掘、集成挖掘和融合算法、網(wǎng)絡(luò)挖掘、分布式數(shù)據(jù)挖掘、并行數(shù)據(jù)挖掘等進行廣泛深入的研究。5結(jié)語遙感影像技術(shù)在地理測繪方面發(fā)揮著巨大的優(yōu)勢，通過分析研究應(yīng)用遙感影像更新地理信息的若干問題，不斷提高遙感影像技術(shù)在更新地理信息方面的能力，推動遙感影像技術(shù)的快速發(fā)展。參考文獻：[1]XiaolongLiu1,aandWeidongQu2,b,*1SchoolofFinance,RenminUniversityofChina,Beijing,100872,China2SchoolofPublicAdministration,RenminUniversityofChina,Beijing,100872,China.EmpiricalStudyonBeijingLandAllocationPractices[A].AdvancesinArtificialIntelligence（Volume2）——Proceedingsof2011InternationalConferenceonManagementScienceandEngineering(MSE2011)[C].2011[2]李瀾濤,任學(xué)慧,鈔錦龍.城市土地集約利用影響因素分析及實證研究[A].AdvancesinArtificialIntelligence（Volume6）——Proceedingsof2011InternationalConferenceonManagementScience