面向对象轮廓约束GGVF Snake的建筑物边界优化方法

分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流（GGVF）Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.     

顾及空间关系的3D LiDAR铁路支持装置自动提取

为了提高不同类型支持装置在不同场景中的提取可靠性及精度,提出顾及空间关系的3D LiDAR支持装置自动提取算法. 通过对GNSS轨迹点抽稀处理获取关键轨迹点,对原始数据进行分层、分块处理,获取原始点云支柱,支持装置数据区域. 通过邻域搜索获取支柱中心点,依据其与轨迹点和支持装置搜索层的空间关系构建空间索引. 以该索引为驱动实现支持装置的初提取,获取含有接触线的支持装置,引入柱状搜索、参数化投影滤波的方式滤除接触线点云,实现提取结果的优化. 经过测试可知,该算法对提取支持装置的MIoU均超过93%,Dice系数均超过94%,可以兼顾多类型支持装置,具有较强的鲁棒性和应用价值.     

基于多重多尺度融合注意力网络的建筑物提取

针对全卷积神经网络模型在进行建筑物提取时易产生过度分割以及内部空洞的问题,提出基于多重多尺度融合注意力网络（MMFA-Net）的高分辨率遥感影像建筑物提取方法. 该方法以U-Net为主体架构,设计2个模块：多重高效通道注意力（MECA）和多尺度特征融合注意力（MFA）. MECA设计在模型跳跃连接中,通过权重配比强化有效特征信息,避免注意力向无效特征的过渡分配;采用多重特征提取,减少有效特征的损失. MFA被嵌入模型底部,结合并行连续中小尺度空洞卷积与通道注意力,获得不同的空间特征与光谱维度特征,缓解空洞卷积造成的大型建筑物像素缺失问题. MMFA-Net通过融合MECA和MFA,提高了建筑物提取结果的完整度和精确率. 将模型在WHU、Massachusetts和自绘建筑物数据集上进行验证,在定量评价方面优于其他5种对比方法,F₁分数和IoU分别达到93.33%、87.50%;85.38%、74.49%和88.46%、79.31%.     

基于改进MRF的遥感影像建筑物精提取

随着遥感图像的快速发展与广泛应用,基于遥感影像的建筑物提取能够及时、准确地提取建筑物信息,在地图快速更新、城市管理等应用中具有重要的研究意义。目前经神经网络进行特征分析提取的建筑物灰度图存在图像模糊、错分建筑物等情况,并且需要经过二值化处理才能为后续工作所利用。为了提高分类精度,本文在神经网络初提取的基础上,首先采取大津法分割,形态学处理灰度图。并改进马尔可夫随机场方法,提出根据图像局部邻域特征动态估计先验参数β的新方法,且将原始图像特征引入马尔可夫随机场,对大津法分割的结果进行进一步的分割,并对建筑物边缘的锯齿边界进行修正,以提高分类精度。实验表明,所用方法能够有效减少神经网络提取出的灰度图中的错分建筑物。     

基于样本形态变换的高分遥感影像建筑物提取

针对高分辨率遥感影像中建筑物屋顶光谱信息多变引起建筑物提取精度降低的问题,提出基于样本形态变换的建筑物提取方法. 利用偏移阴影分析法自动提取初始建筑物样本,根据建筑物屋顶形态特征,合理利用样本旋转、偏移、缩放变换方法,构建自适应样本精细提取变换组合,以更完整、全面地提取建筑物样本;结合支持向量机（SVM）分类器进行影像分类,得到建筑物初始提取结果;提出基于形态特征的格网占比法对初始提取结果进行确认,剔除不规则非建筑物,实现对建筑物的准确提取. 对高分辨率遥感影像进行对比实验分析,以验证方法的有效性. 结果表明,与面向对象分类、反向传播（BP）神经网络、基于偏移阴影分析3种参照方法对比,所提方法的建筑物提取精度均优于参照算法.     

珞珈一号融合多源数据的建成区提取北大核心CSCD

针对使用夜间灯光影像提取建成区存在灯光溢出、过饱和等所导致提取精度受限的问题,采用空间分辨率更高的珞珈一号影像,分别结合高精度的兴趣点、道路、归一化差异植被指数和地温数据,构建多个夜间灯光修正指数,引入最大类间方差算法优化动态阈值法来提取建成区,以武汉市为例对建成区提取精度进行研究。结果表明,综合多源数据的城市建成区提取效果普遍要优于单一数据源,但并非融合的数据类型越多建成区提取精度就越高。使用几何平均值法融合珞珈一号、兴趣点和地温数据构建的LPALUI指数提取建成区最精确,可保留丰富的边界和内部空间信息,其总体精度、Kappa系数和F1-score高达93.7%、0.608、0.957,是城市建成区提取的理想多源数据指数。     

高分辨率遥感影像阴影的自动检测与自动补偿

提出了高分辨率遥感影像中阴影的检测与补偿的全自动处理方法. 首先,利用简单阴影特征构造复合特征的方法联合构建多种光谱阈值检测条件,结合相应自动阈值获取方案实现阴影自动初检测,并设计自动形态学处理方法对初检测结果进行后处理;然后,以补偿模型为基础,通过统计阴影与非阴影区域的亮度均值与均方差、采用特征点提取与匹配的方法自动获取模型参数,再综合区域级整体补偿和窗口级局部补偿两种结果实现阴影的全自动补偿.结果表明,多条件联合检测与自动形态 学处理可提升检测结果的总体精度和区域完整性,补偿模型参数自动获取方法可靠有效,综合补偿法充分结合整体与局部补偿的优势,提升整体亮度,突显纹 理细节,使得被阴影遮挡的信息得以真实再现.     

四川木里博念沟金矿地质特征及找矿预测

博念沟金矿位于西南三江地区重要的金多金属成矿带--甘孜-理塘结合带。为寻求找矿突破,加快博念沟矿区探矿工作步伐,结合区内地质工作成果,对区域成矿地质背景、矿床地质特征、矿体特征、矿石特征进行了详细研究。结果表明：①矿区金矿化类型属于破碎带蚀变岩型,控矿因素主要为一组NNW向断裂,铜钼矿化属于斑岩铜钼矿型,控矿因素主要为二长闪长玢岩;②矿床金属矿物主要为黄铁矿、自然金、辉钼矿、黄铜矿、褐铁矿等,脉石矿物主要有石英、长石、绢云母、绿泥石等,脉石矿物的含量在不同的围岩蚀变带及矿体中有较大区别;③矿区化探结果显示,格舒矿段出现Au、Ag、Zn、Pb等元素异常,其中Au极值达到214 ×10-9,浓集中心点多达7个;苍金矿段出现Pb、Zn、Cu、As等元素异常,且异常带元素套合性较好,上述2个矿段均显示出良好的找矿潜力。在上述分析的基础上,总结了找矿标志,并认为在甘孜-理塘结合带中除了构造蚀变岩型金矿找矿前景较好外,斑岩型矿床也具有良好的找矿潜力。