场景解译框架下的高铁沿线建筑物自动识别

针对传统建筑物提取方法中图像高层语义和低层视觉特征之间存在的语义鸿沟问题,提出一种基于卷积神经网络模型场景解译框架下的高铁沿线建筑物隐患区域自动识别方法。该方法首先将遥感影像重叠地划分成一系列的影像块,生成卷积神经网络模型输入的基本单元;然后,根据训练样本集,学习获得模型参数,并预测每个待解译影像块内各地物类别的概率分布;最后,原始影像中每个像素的地物类别由所有覆盖该像素影像块的场景类别所共同确定,继而将获得的多分类图转化为二值分类图,实现建筑物区域的自动识别。2 675×6 465的大场景高铁沿线遥感影像下开展的实验结果表明,该方法建筑物提取精度明显优于传统分类方法,提取结果的紧凑性和平滑性得到显著提升,与地表真实值吻合度较高。     

基于多通道分类合成的SAR图像分类研究

SAR具有全天时、全天候工作能力,且能够提供高分辨率图像数据。SAR图像分类是SAR图像处理的关键步骤。目前,SAR图像分类多是基于单通道图像数据。多通道SAR数据极大地丰富了地物目标信息量,利用多通道数据进行分类,是SAR图像分类的重要发展方向。本文提出基于多通道分类合成的SAR图像分类算法。该算法首先利用SVM对不同通道的数据分别进行分类,然后利用粒度合成理论对不同的分类结果进行合并,最后实现多通道SAR数据图像分类。本文重点论述了利用该方法进行SAR图像分类的基本流程和步骤。最后,结合实验结果,证明了该算法的可行性和有效性。     

基于局地气候分区理论的城市形态及其热岛量级研究

局地气候分区(Local Climate Zones,LCZ)理论将城市热气候的原理转译为友好易读的城市形态语言,可促进气候学知识更好地用于城市规划与设计。定性分析成都市中心城区的LCZ空间分布,选取典型的LCZ样本并定量分析其形态特征;基于流动观测分析城市热岛量级的空间分布并比较各类LCZ样本在不同季节代表性时段的局地热岛量级;探讨基于LCZ理论的气候敏感型规划与设计思路。     

利用概率主题模型的遥感影像半监督分类

土地覆盖是自然环境与人类活动相互作用的中心,而土地覆盖信息主要是通过遥感影像分类来获取,因此影像分类是遥感影像分析的最基本问题之一。在参考基于概率主题模型的高分辨率遥感影像聚类分析的基础上,通过半监督学习最典型的生成模型方法引出了基于概率主题模型的半监督分类（SS-LDA）算法。借鉴SS-LDA模型在文本识别应用的流程,构建了基于SS-LDA算法的高分辨率遥感影像分类的基本流程。通过实验证明,相对于传统的非监督分类与监督分类算法,SS-LDA算法能够获取较高精度的影像分类结果。