该课题为天津市规划和自然资源局2022年自筹科研项目，项目编号津规科自筹2022-26。项目承担单位为天津市测绘地理信息研究中心。
项目简介:
本课题在测绘地理信息工作“两服务、两支撑”的根本定位下。在质量监督领域，需要进一步强化技术创新，提高质量监督检验的工作效率和检验水平。为更好服务于自然资源管理工作，面临多源、海量遥感影像数据的质量检查工作，亟需进行数字遥感影像质量检测应用技术研究，改进现有的遥感影像质量检查方式，提高遥感影像数据的检测效率，对实现精准、高效、稳定、智能的信息化质量检测具有十分重要的意义。本项目以提高遥感影像数据的检查效率为出发点，以提升数字遥感影像成果检验标准的统一性、检验结果的稳定性为目标，进行数字遥感影像质量检测应用技术研究。
该课题从质检标准数据库建设、质量检测标准流程建设、自动化检测关键技术研究三个方面开展：首先通过建立质检规范库、文档库、案例库、检查点库、样本库等五类质检标准数据库，形成通用的数据库模式，便于在进行数字遥感影像质量检查时明确质量检验的基本工作、工作程序、检验内容及方法、质量评定等方面的要求，形成统一的质量评价体系。同时通过建立质量检测标准流程建设，研究构建标准化质检流程，提出客观性检验指标，以减少人为主观差异以及环境影响。通过自动化检测关键技术研究，采用尺度不变特征变换（SIFT）算法在图像中检测出关键点，并将其作为一种局部特征描述子以用于两幅遥感影像的配准，并基于该算法，使用Python版本的Gdal读取遥感影像，以实现数字遥感成果平面精度的自动化检验。通过阈值分割的方法获取云掩膜图像，根据云、气溶胶的反射率特征，通过进一步检测蓝光与绿光波段，绿光与红光波段之间的差值可以将云与非云地物加以区分，实现对不良影像云特征的自动判别。基于质检标准数据库建设、质量检测标准流程建设、自动化检测关键技术研究进行数字遥感影像质量检查系统的软件开发。
成果创新点：
该项目致力于对新技术、新方法、新手段探索应用与实践，提高对海量遥感影像质量检查的工作效率，进而提升检查结果的正确性，评价体系的稳定性。本研究采用尺度不变特征变换（SIFT）算法和单时相阈值分割算法分别实现了遥感影像位置精度的检查及影像质量检查中云的识别，通过数据库的建设、质量评价体系建设及软件平台的开发，形成了一套适用于数字遥感影像质量检查的体系，为海量遥感影像质量控制、管理提供了新方法、新路径，是一项重要理论创新、技术创新和应用创新，具有重要的经济社会效益。
适用范围：
本课题的相关研究成果可为测绘地理中心数字遥感影像质量检查验收提供技术支持，对改进现有的遥感影像质量检测方式，提高遥感影像数据的检测效率，对实现精准、高效、稳定、智能的信息化质量检测具有十分重要的意义。
联系人：张雪
联系电话：022-58196043
联系单位：天津市测绘地理信息研究中心
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