基于知识发现的TM图像居民地自动提取研究

快速准确获取不同类型居民地的空间分布信息具有极其重要的意义,居民地的分布具有点多,面广的特点,这使得地面调查的方法费工费时,遥感技术的发展为居民地的获取提供了先进的技术手段,但是目前从遥感图像中提取居民地的方法多为目视判读提取,这种方法难以满足诸如灾害评估等方面的实时要求。为此以居民地背景较好的成都平原为例,通过对该区1988年的TM图像 不同类型居民地及其背景的光谱特征进行分析,发现了该区两大主要居民地类垢光谱特征知识,这两大类型分别为以水泥顶或瓦顶房屋为主的居民地,主要为城镇一级以上的居民地,另一类为以草顶为主的集村居民地,。由于城镇一级的居民地,其光谱特征与河滩地比较接近,为此又进一步引进了居民地与水体和道路的空间关系知识,利用所发现的知识分别建立了城镇居民地的提取模型和集村居民地的提取模型,实例研究表明,在民民地背景比较好的平原地区,利用这两种模型不仅可以实现自动提取以水泥顶或瓦顶房屋为主的居民地,而且还能够提取以草顶房屋为主的居民地,其精度可以达到85％。     

基于改进UNet的遥感影像道路提取研究

传统遥感影像道路提取方法的精度较低,为此提出一种改进的UNet道路语义分割模型。首先,在编码器中引入CNN-Transformer混合结构,以增强特征提取能力。其次,将解码器中传统的上采样模块替换为双上采样模块,以提高特征提取能力和分割精度。最后,采用Hard-Swish激活函数对曲线进行平滑处理,以增强泛化能力和非线性特征提取能力。实验结果表明,该模型的平均交并比（Mean Intersection over Union,MIoU）、平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy,MPA）和F1分数最优,优于对比模型。     

高分辨率遥感影像中提取道路网方法综述

高分辨率遥感影像中道路网的提取是智能地物提取和分析的重要方面。针对其特点,介绍了高分辨率遥感影像上道路网提取的基本思想和步骤,从提取要素层次的角度对现有的道路网提取方法进行了分析和综述,并指出当前高分辨率遥感影像道路网提取方法需要进一步解决的遮挡、地物特征类似、地物复杂等问题。展望了未来利用高层次知识、图像融合技术、三维信息等高效提取道路网的可行性。     

卫星遥感图像上居民地自动识别的研究

本文从摄影测量自动化的角度出发,阐述了目标自动识别的重要性和可能性。根据目前的研究状况,我们以模式识别和图像处理的算去为基础,实现了一个居民地自动识别的系统,它适用于卫星遥感图像上居民地的自动识别。本文介绍了其中的主要算法,最后给出了一个实验结果。     

基于行道树的高分辨率遥感影像道路提取研究

在城市遥感中,道路自动(半自动)提取一直是研究的重点.本文在现有道路自动(半自动)提取技术基础上,结合高分辨率遥感影像中行道树的分布特点,从地学知识出发,利用归一化植被指数、阀值分割、数学形态学算子及地理信息系统的分析功能等实现基于行道树的道路自动(半自动)提取和道路面积快速、自动计算.结论表明基于行道树的道路提取和面积计算方法具有一定的实用性.     

基于微分几何的遥感影像上线状地物提取方法

自动识别遥感影像上的目标、快速淮确地获取所需信息是遥感数据处理的主要发展方向。通过研究微分几何理论中曲面的一些基本性质，本文介绍了一种基于微分几何的线状 地物提取方法，首先在局部区域内拟合一个二次曲面函数，然后通过该函数来估算灰度曲面的梯度和曲率，设定合适的梯度和曲率阈值来检测线状地物，最后进行后处理，消除许多噪声颗粒及小块区域。实验表明，该方法对于具有一定宽度的线状地物的检测具有较好的效果。     

基于格网相交的遥感影像道路中心线提取方法

为从遥感影像中获得可用于建模的道路中心线矢量数据,首先利用成熟光谱反射(面向对象图像分类)方法,自动判读出道路范围,继而使用转化工具得出道路范围的矢量轮廓;通过添加辅助线与轮廓相交、提取线段中心点的方式得出道路中心线上的点集;最后设计工作流对点集进行排序处理,最终转化成可以用于规则建模的道路矢量数据.结果表明上述方法可...     

高分辨率遥感影像道路提取技术研究与展望

对道路特征提取的基本思想和方法进行了探讨,对国内外最新研究状况进行了较全面的综述,介绍了具有代表性的特征提取算法,并对道路特征提取的进一步发展提出了分析和展望.     

遥感影像变化检测方法综述及展望

变化检测技术是遥感应用领域的一个重要研究方向。本文首先对常见的变化检测方法进行了概括性介绍与优缺点评述,并分析了当前变化检测方法中存在的普遍问题;并在此基础上,展望了一种基于影像分割的变化检测方法:在仅对其中一个时相影像进行分割的基础上,建立了两时相影像间的对应图斑单元与变化判别规则,实现图斑单元间的直接比较来提取变化信息。并分析了基于分割的变化检测方法与像素级变化检测方法相比具有的优势。     

一种基于高分辨率遥感影像的道路提取方法

道路等线性地物的自动提取一直是高分辨率遥感影像研究所关注的内容。论文在分析现有的各种提取方法的基础上,结合城市道路在高分辨率遥感影像上的特点,提出一种半自动的道路提取法。该方法先对遥感影像中的道路点进行采样,统计其光谱特征,然后再在道路上设置道路生长原点,从这些生长原点开始,根据统计得出的道路光谱特征对邻域点进行判断生长,最后对生长出的道路图利用数字形态学进行内部腐蚀和边界平滑处理。试验结果表明,该方法提取道路具有较高的精度和实用性。     

适合高分辨率遥感影像处理的分布式环境研究

随着遥感卫星的发展及遥感图像分辨率的增加,遥感图像的分布式处理变得越来越重要,应用分布式环境处理高分辨率遥感图像变得越来越迫切。传统的分布式处理主要采用B／S或C／S结构,这种结构当多用户并发访问时往往由于服务器的访问量过大而容易造成网络堵塞。在本项研究中采用了当前比较先进的网格计算及Web Service中资源共享的思想,根据高分辨率遥感图像分布式处理方面的需要,对遥感图像分布式处理框架进行了设计,并结合实际应用中的遥感图像分割对系统进行了实现。结果表明,新模型支持下的系统在多用户并发访问支持及系统优化方面都有很大的改善。     

基于邻域总变分和势直方图函数的高分辨率遥感影像建筑物提取

针对现在的高分辨率遥感影像建筑物识别与提取方法存在的准确率低及数据要求严格等问题,提出一种基于邻域总变分（NTV）和势直方图函数（PHF）的方法。首先,计算遥感影像各像元的加权邻域总变分似然函数取值,并进行区域生长分割,将矩形度和长宽比作为约束条件提取候选建筑物;然后,进行阴影自动提取;最后,利用数学形态学对阴影进行处理,计算处理后的阴影和候选建筑物之间的邻接关系得到建筑物,并用最小外接矩形对其边界进行拟合。为了验证所提算法的有效性,选取深圳市PLEIADES影像中9幅具有代表性的子影像进行实验。实验结果表明,所提方法的平均查准率和平均查全率分别达到97.71%和84.21%,与水平集和基于颜色不变性特征两种建筑物提取方法相比,在总体性能F₁上具有10%以上的提高。     

基于小波变换一致性检测的遥感影像融合

通过分析一些经典遥感影像融合方法的不足, 提出了一种基于小波变换一致性检测的遥感影像融合方法。其基本思想是在基于局部方差融合方法的基础上,采用“多数”原则对各个像素的8个邻域进行一致性检测,并进行相应调整,以保持融合后的高频细节分量具有一致性。通过仿真实验以及相应评价指标的衡量证明了该方法在遥感影像融合方面的有效性和优越性。     

基于细分部分整体关系建立影像文件目录体系

面向海量遥感影像数据的管理,结合文件间的语义关系,构建面向空间数据检索应用的文件目录体系。该方法通过影像元数据概念语义关系集合运算及属性项的语义相似度计算构建部分与整体的语义映射关系,建立影像元数据概念层次关系,并构建目录体系,通过空间数据语义细化和空间对象融合、分割等过程完成影像数据集成。在此基础上,设计开发了影像元数据目录集成系统。结果表明:基于细分部分整体关系的数据集成方法能有效集成具有不同语义的影像数据集,实现了影像数据的高效共享和融合。     

基于图像内容层次表征的遥感图像 分割方法

提出基于图像内容层次表征的高分辨率遥感图像快速多精度分割方法。首先根据初始分割结果建立区域邻接图(RAG),并将其定义为马尔可夫随机场(MRF);然后引入光谱、形状和边缘等图像特征进行层次合并,通过记录层次合并过程获得图像内容的层次表征;最后根据层次表征中不同层级对象之间的关系快速生成任意不同精度的分割结果,以满足不同应用的需求。利用QuickBird卫星图像进行实验和评价的结果表明,本文方法具有较高的精度和效率。     

采用高斯归一化水体指数实现遥感影像河流的精确提取

河流精确提取在水资源调查、利用、变化检测及大型水利设施建设评估等方面具有非常重要的意义.通常的河流信息提取方法受影像中云、冰雪、山体阴影、大型湖泊等的干扰较大,大范围的适用性有限.以Landsat卫星遥感数据为数据源,在归一化差异水指数(NDWI)计算的基础上,首次提出采用高斯归一化水体指数(GNDWI)提取河流水体的模型,使得指数能够更大程度上保证河流提取的连续性,并通过DEM的辅助实现了其他干扰信息的去除.通过对伊犁河试验区河流信息提取的实验结果表明,该方法除了能够实现对复杂多样的河流水体信息进行自动提取外,还可有效去除阴影等信息的混淆,并能够达到较高的河流提取精度.     

基于各向异性Markov随机场的遥感影像亚像元尺度建筑物提取

基于遥感影像的建筑物自动提取方法容易受混合像元影响,目标提取精度不高。亚像元定位可以提取亚像元尺度地物分布信息,减轻混合像元对目标提取结果造成的影响。传统亚像元定位模型采用各向同性邻域描述地物的空间相关性,并没有考虑地物特有的形状信息,难以满足建筑物提取的需要。在考虑建筑物光谱特征的基础上,建立了平行与垂直于目标建筑物主方向的各向异性邻域,并采用基于各向异性Markov随机场的亚像元定位模型进行了亚像元尺度的建筑物提取。基于QuickBird多光谱数据与AVIRIS高光谱数据的实验结果表明,该模型提取的建筑物不仅具有更高的空间分辨率,而且能够较好地保持建筑物边缘与角点的形状信息,是一种有效的亚像元尺度建筑物提取方法。     

文本提取和相似反馈的互联网图像检索研究

使用基于文本的互联网图像检索技术是互联网图像检索最实用的方式,也对其他方式的互联网图像检索有重要辅助作用,但如何利用周边文本来对图像进行准确描述一直是一个难题。利用TFIDF为基础提出了一个基于句法和文本重要性分类的图像关键词权重计算方法,并尝试通过图像的相似性因素作为反馈进一步优化搜索结果,为用户返回最贴切的搜索结果。     

遥感图像中快速居民区域提取方法研究磁

城市变化监控能够有效帮助政府机关和城区规划部门更新地图并制定长远的发展计划。论文提出了一个基于 Log-Gabor 滤波器快速提取遥感图像中居民区域的新方法。方法分为三步：首先使用 Log-Gabor 滤波器提取遥感图像中具有边缘方向性的城市居民区域特征;然后在此基础上“耦合”相同居民区域不同方向滤波器提取出来的纹理特征,进而获得完整的居民区域;最后利用 Otsu 方法在结果图像中对居民区域进行标记和分割。实验将本论文方法同传统纹理提取手段共生矩阵分析方法进行比较证明了本文方法的优越性。     

Waterbody mapping: a comparison of remotely sensed and GIS open data sources

Surface water maps are essential for many environmental applications. Waterbody delineation from satellite images remains a challenging task due to sensor limitations, the presence of clouds, the low albedo surfaces in urban areas, topographic, and atmospheric conditions. In this paper, a model based on the Supported Vector Machine (SVM) classifier was adopted for waterbody extraction from Sentinel-2, Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) and RapidEye satellite images. As well, the accuracy of two other sources (OpenStreetMapping (OSM) and Military Geographic Institute (MGI)) was tested. The free images from Sentinel-2 and Landsat 8 OLI were more accurate (Kappa (KHAT):0.89, 0.88) data sources than commercial RapidEye images (KHAT: 0.79). Regarding the performance between Sentinel-2 and Landsat 8 OLI, Sentinel-2 obtained the most accurate results (overall accuracy 94.49 vs. 94.17, commission error 1.34 vs. 1.87). Due to the variable spatial resolution of OSM and MGI data, it was not possible to detect small waterbodies with these sources, and therefore high values of omission error and a strong underestimation of the area of surface water were obtained. This study demonstrates the suitability of free images for mapping and monitoring of surface waterbodies, including small water bodies.