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快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。

提出一种基于多智能体的高空间分辨率遥感影像分割算法（high spatial resolution remote sensing imagesegmentation algorithm based on multi-agent theory,MARSS）。该方法在区域合并中结合了影像的光谱信息和形状信息,同时利用多智能体与图像环境交互性强,灵活性高,具有并行运算的优点,通过多个智能体控制不同区域的合并过程,能够使分割算法的全局合并控制更加优化。试验结果表明,该算法的分割效果要优于分形网络演化算法（FNEA）。

混合像元普通存在于遥感图像之中,给遥感数据的解译带来了较大挑战。近些年发展起来的混合像元分解技术能估计混合像元内各类地物的混合比例,却不能估计各类地物的具体分布。亚像元定位（sub-pixel mapping,SPM）正是在此问题基础上发展起来的一种新型技术。SPM将原始混合像元分割成多个亚像元并估计各亚像元的地物类别,其本质上是一种更高空间分辨率下的硬分类技术。

利用轨道扰动引力谱和大地水准面累计误差谱分析的方法估计未来GRACE（gravity recovery and climate experimenl）Follow—On卫星反演地球重力场的空间分辨率。基于GRACEFollow—On卫星的轨道特性，计算其在高空所受到的径向扰动引力，并根据谱特性及星载加速度计的测量噪声水平分析该卫星能反演重力场的阶数。利用EGM96重力场模型分别计算200km和250km轨道高度处的扰动引力谱。分析其特性表明：在两个轨道高度处分别能反演281阶和242阶的地球重力场模型。给出大地水准面累计误差谱模型，并计算200km和250km轨道高度处大地水准面累计误差谱。分析其谱特性表明：在两个轨道高度处分别能反演至286阶和228阶的地球重力场模型。

<正>异源高分辨率卫星影像匹配是高分辨率卫星影像处理的技术关键,也是实现三维重建、信息提取、变化监测等应用研究工作的技术基础。研究表明在地面覆盖相同的情况下,随着空间分辨率的提高,卫星影像数据量急剧增加,并由此产生了几何噪声增大、阴影变化影响、局部形变加剧、纹理相似性降低等异源高分辨率影像特有的问题。传统同(异)源遥感影像匹配方法多数着眼于低、

应用求解沿轨迹重力异常的垂线偏差法以及求解空间分辨率的交叉谱分析法,建立了高度计测距精度与沿轨迹重力异常反演精度以及空间分辨率的关联性模型.首先依据卫星测高原理,给出了沿轨迹重力异常的误差传播公式,然后以此为基础通过推导交叉谱分析中一致性系数与信噪比的数学表达式,建立了高度计测距精度与空间分辨率的解析关系.数值仿真结果表明：雷达高度计测距精度与沿轨迹重力异常反演精度成正比关系,与空间分辨率成幂函数关系,即高度计测距精度提高m 倍,沿轨迹重力异常反演精度提高m 倍,全球海域平均空间分辨率提高m^0.4644 倍. 将数值仿真结果与相关文献中对实际测高数据的处理结果进行比较,验证了理论分析及模型的正确性.

快速、准确地从遥感影像中提取感兴趣的关键信息是遥感对地观测领域的重要研究内容。随着当代遥感传感器技术呈现出高光谱分辨率、高空间分辨率和高时间分辨率的新特点，传统的人工解译遥感影像的方式已经很难应用，取而代之的是计算机全自动提取遥感影像信息的新方法。虽然现在计算机硬件的发展已经为快速、准确处理海量遥感影像提供了物理基础，但是相应的数据处理算法普遍存在自适应能力不足的缺点。因此，本论文基于机器学习与模式识别领域的新方法，以数据的张量表达和流形学习为研究主线，结合正则化理论、稀疏学习、迁移学习等新方法，开展遥感影像信息提取中的流形学习方法研究。主要研究内容如下：

<正>混合像元是遥感技术向定量化深入发展的主要障碍之一。混合像元分解作为解决混合像元问题的有效手段,虽然可以得到像元内的地物丰度,却不能得到更高空间分辨率的地物分类结果。亚像元定位是利用地物的空间分布特征确定不同地物在混合像元中具体空间位置,获取更高空间分辨率地物分类图的过程。亚像元定位可

A novel automatic seamless stitching method is presented. Compared to the traditional method, it can speed the processing and minimize the utilization of human resources to produce global lunar map. Meanwhile, a new global image map of the Moon with spatial resolution of -120 m has been completed by the proposed method from Chang＇E-1 CCD image data.

Marius Hills is a volcanic plateau on the nearside of the Moon. It is of great interest for its high concentration of volcanic features, including domes, cones, ridges, and rilles. However, the morphological and chronological characteristics of this plateau were not well studied due to the low resolution of early mission data. This study describes the detailed morphology of the volcanic features using the latest high spatial resolution images of the Terrain Camera （TC） onboard Selene-1 （10 m/pix） and Narrow Angle Camera （NAC） onboard the Lunar Reconnaissance Orbiter （LRO） （0.5 m/pix）. We report here some new structures such as skylights and remnants of lava tubes. We have divided spectrally homogenous areas with Clementine UVVIS data and did crater size frequency distribution （CSFD） measurements with Lunar Orbiter （LO） IV and TC images in every spectral unit. We first report absolute model ages of 1.10 Ga for Marius basalt 1, 1.49 Ga for Fiamsteed basalt, and 1.46 Ga for Schiaparelli Basalt. In addition, we h