公开(公告)号：CN108734150A

公开(公告)日：2018-11-02

申请号：CN201810551158.6

申请日：2018-05-31

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 张贵 ,  周璀 ,  肖化顺 ,  杨志高

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G01J5/00

Abstract: 本发明涉及一种林火热点判别的AVHRR传感器多时相红外辐射归一方法，包括如下步骤：剔除云体影响像元；计算NDVI值，提取植被面积；将AVHRR传感器红外数据进行辐射定标；选择参考的红外影像数据与待归一的红外影像数据进行曲线拟合，获取红外辐射归一化参数，确定红外辐射归一化模型，形成新的红外辐射归一化影像图。通过本发明的归一化方法，解决AVHRR传感器红外通道不同时相的辐射差异问题，建立辐射标准，构建AVHRR传感器多时相红外辐射归一化模型。本发明建立的红外辐射归一化模型能较好地消除辐射差异影响，弥补卫星传感器的时间差异性，提高AVHRR传感器红外辐射对地物变化监测的准确度。

公开(公告)号：CN108664926A

公开(公告)日：2018-10-16

申请号：CN201810444591.X

申请日：2018-05-10

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 周璀 ,  张贵 ,  王颖 ,  胡杨柳

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明涉及一种森林火灾卫星监测云层反射虚假热点识别方法，该方法包括如下步骤：生成遥感林火图像；进行云检测，生成卫星云图；将卫星云图与遥感林火图像进行重置分析，生成疑似虚假热点的遥感图像；使用角度法验证虚假热点和非虚假热点，当可疑热点的卫星角度在某区间范围内时，识别该可疑热点为云层反射虚假热点。通过该方法，可以排除由于云层的广泛分布及变化无常等原因造成的云层反射虚假热点，提高林火监控的可靠性。

公开(公告)号：CN108550109A

公开(公告)日：2018-09-18

申请号：CN201810097746.7

申请日：2018-01-31

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 周璀 ,  周靖鸿

IPC: G06T3/40

Abstract: 非下采样轮廓波变换(NSCT)具有真正意义上的多尺度、多方向分析，目前已被广泛地应用到遥感影像融合当中。NSCT用于超分辨率重建目前已经有些研究，但目前的方法只是将NSCT分解后的高频信息进行简单的处理，并没用充分利用各影像的高频信息。为此，本发明利用NSCT分解，将获得的高低频子带经上采样插值后再进行积分平差，利用像素点与周围点建立积分平差模型，利用测量平差的最小二乘原理将影像的时间分辨率转化为空间分辨率，以实现影像的超分辨率重建。实验结果表明，新方法较传统常见方法具有更好的重建能力，且该方法对遥感影像含常见混合噪声的情况下表现出较强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN107767342A

公开(公告)日：2018-03-06

申请号：CN201711095561.4

申请日：2017-11-09

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 周璀 ,  张贵

IPC: G06T3/40

CPC classification number: G06T3/4053

Abstract: 一种基于积分平差模型的小波变换超分辨率图像重建方法，包括以下步骤：1)首先对N幅低分辨率图像进行预处理，使得图像间的分辨率一致。2)然后对预处理后的低分辨率图像序列进行尺度为J的二维小波变换分解，将每一个图像分解成一个近似原始图像的低频子图(LLJ)和三个方向的高频子图(LHj,HLj,HHj，分解级数为J，j＝1,2,....,J)。3)为各低分辨率图像对应的高、低频子图建立相应的积分平差模型，并求解，估算出高分辨率图像的低频子图的估计值 和高频子图的估计值4)最后对高分辨率图像的低频子图和高频子图 进行小波逆变换，得到高分辨率图像。本发明的算法不仅能获得较好的重建效果，且具有较好的鲁棒性和稳定性，还具有抑制重建图像噪声的能力。