基于面向对象方法的遥感影像桥梁提取

面向对象的分析方法是一种有效的高分辨率遥感影像处理技术,提出一种基于图像对象的水上桥梁识别方法。首先采用区域生长方法对影像进行分割,以分割后产生的图像对象为基本处理单元进行分类,提取出水体类别。然后在分析桥梁目标特征的基础上,利用图像对象的形状特征,以及桥梁和水体的上下文关系特征,提取影像中的桥梁目标。最后以实验验证了所提出方法的有效性。     

面向对象的高分辨率遥感影像道路自动提取实验

传统的遥感影像道路提取,主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法。这种方法不仅精度相对较低,效率差,而且依赖参与解译的人,在很大程度上不具备重复性。本文采用面向对象的分类技术,充分利用高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息,针对实验区中的不同道路类型,在不同尺度下自动提取出道路信息。同时,本实验还提供了一种提取道路的普遍性规则集,提高了道路提取的自动化水平。通过实验表明:该方法提取速度快、精度高。     

面向对象的高分辨率遥感影像信息提取——以耕地提取为例

随着高分辨率遥感影像的广泛应用,面向对象的高分辨率影像信息提取技术得到了迅速发展。本文着重讨论面向对象的高分辨率遥感信息提取的关键技术,探索了面向对象的影像分析软件eCognition在耕地信息提取方面的最优参数选择,并且从IKONOS影像中提取的耕地信息与传统分类方法的提取结果进行对比。试验结果表明该方法具有较高的精度。     

一种面向对象结合变差函数的高分辨率遥感影像茶种植区自动提取方法

针对传统的茶区提取主要依靠人工野外勘测方法,需要耗费大量的人力物力,时效性差,精度低,不能及时有效地获取茶区空间分布信息,同时茶区在光谱特征上与林地、梯田等具有极强的相似性,茶种植区的遥感识别工作难度高等问题,提出了一种面向对象结合变差函数的茶种植区自动提取方法.为了解与动态监测茶的种植情况,选取位于贵州省铜仁市的4块...     

高分辨率遥感影像桥梁特征提取方法研究

根据桥梁水体相连的知识,提出了一种基于知识的高分辨率遥感影像水上桥梁提取的实用方法,即在水体提取的基础上将图像细化,通过宽度限制检测桥梁主干线,并对其进行矢量化和特征表达来实现桥梁提取,通过实验证明了该方法的有效性。实验证明此方法不仅适合于水体与陆地灰度差别大,即单峰直方图的影像,还适合于水体与陆地灰度差别不大,即直方图多峰或峰顶不明显的影像。     

面向对象的高分辨率影像采煤塌陷地提取

煤炭开采引起了塌陷等一系列的地质环境问题,与常规监测方法相比,遥感技术可以实现大范围、高效率、周期性的动态监测。在遥感影像分类方法中,面向对象的遥感影像分类方法能更好地利用高分辨率遥感影像中丰富的纹理和几何结构信息。针对煤炭开采导致的地表塌陷地的特点,在归纳整理遥感影像中塌陷地判识准则的基础上,重点探讨了面向对象的遥感影像分类方法中塌陷地的自动提取规则。综合利用ERDAS IMAGINE9.2、ENVI4.7和ENVI4.4 ZOOM进行数据处理,以安徽省淮南矿务集团潘三矿区为实验区,用该方法利用SPOT５影像进行了塌陷地信息提取实验,结果证明,面向对象分类方法能有效地从高分辨率遥感影像中自动提取塌陷地相关信息。     

高分辨率遥感影像桥梁特征提取方法研究*

根据桥梁水体相连的知识，提出了一种基于知识的高分辨率遥感影像水上桥梁提取的实用方法，即在水体提取的基础上将图像细化，通过宽度限制检测桥梁主干线，并对其进行矢量化和特征表达来实现桥梁提取，通过实验证明了该方法的有效性。实验证明此方法不仅适合于水体与陆地灰度差别大，即单峰直方图的影像，还适合于水体与陆地灰度差别不大，即直方图多峰或峰顶不明显的影像。     

基于面向对象CNN和RF的不同空间分辨率遥感影像农业大棚提取研究

遥感技术已成为快速有效获取农业大棚覆盖信息的重要途径,但遥感影像空间分辨率大小对提取精度的影响具有双重性,选择适宜分辨率影像具有重要意义。以南方农业塑料大棚为研究对象,利用GF-1、GF-2和Sentinel-2形成1～16 m间6个不同空间分辨率影像数据集,基于面向对象影像分析方法（Object-Based Image Analysis,OBIA）,分别利用面向对象卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）方法和随机森林（Random forest,RF）方法开展大棚提取,分析提取精度和不同方法下的差异性。结果表明：(1)CNN和RF方法下,农业大棚的提取精度随着影像分辨率降低总体呈下降趋势,在1～16 m的影像上均能检测到农业大棚;(2)相对于RF方法,CNN方法对影像空间分辨率要求更高,在1～2 m分辨率下,CNN方法有更少的漏提和误提,但在4m及更低分辨率下,RF方法的适用性更高;(3)2 m分辨率影像是大棚信息提取的最佳空间分辨率,可经济有效地实现大棚监测。     

基于国产GF-1遥感影像的面向对象桥梁提取方法研究

以国产“高分一号”2m/8m高空间分辨率遥感图像为数据源,使用基于规则的面向对象的方法实现了对高分辨率影像中桥梁目标的精确提取。首先,经过多尺度分割实验并结合下垫面特征选择最优分割尺度;其次,利用水体指数、阈值函数等方法建立规则集,逐步获取水体和桥梁潜在区的矢量文件;最后,通过二值化、数学形态学处理、叠加分析等方法成功提取桥梁目标。实验结果表明,该方法可以准确、高效地提取出桥梁信息,总体精度在90%以上,Kappa系数在85%以上,在高分辨率遥感影像高精度提取桥梁的实践中具有广泛的适用性,该研究成果或对国产高分影像处理系统的研究与应用提供了一定的科学参考。     

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.     

基于对象关系特征的高分辨率光学卫星影像水上桥梁目标识别方法

利用卫星遥感技术对大中型桥梁进行识别定位,在民用上和军事上都具有很重要的意义。本研究提出了一套利用基元对象关系特征提取高分辨率卫星影像中水上桥梁的技术方法。首先利用多尺度分割算法对高分辨率卫星影像进行分割,利用水体指数或GLCM同质性纹理特征区分河水和陆地;其次,利用对象形状特征和相邻的关系特征提取桥梁潜在区;将河流片段和桥梁潜在区专题二值化,利用数学形态学算子实现河流水面的连续化;最后利用叠加分析的方法获得最终的桥梁目标。本方法充分利用了桥梁与河流相邻和相交的空间关系特征,利用QuickBird和IKONOS高分辨率卫星影像进行实验,证明所提出的方法可以高精度的实现大中型水上桥梁的识别定位。     

结合像元形状特征分割的高分辨率影像面向对象分类

针对高分辨率遥感影像空间分辨率高,结构形状、纹理、细节信息丰富等特点,提出一种新的融合特征的面向对象影像分类方法来提取城市空间信息。基本过程包含以下4个方面:①提取影像的几何纹理等结构;②融合几何与纹理特征的面向对象影像分割;③提取对象的形状、纹理和光谱特征,并优选最佳特征子集;④最后基于支持向量机(SVM)完成面向对象的影像分类。通过对福州IKONOS影像数据实验,结果表明融入影像特征后的分割效果明显优于原始影像的分割结果,而信息最大化(mRMR)的特征选择能够快速地获得较好的特征子集。通过与eCognition最邻近分类方法比较,表明本文方法的分类总体精度大约提高了6%,效果显著。     

面向对象的高分辨率影像分类与信息提取

采用面向对象遥感影像分类方法对高分辨率遥感影像进行了信息提取实验,并将其与基于像元方法的信息提取结果进行了对比分析。实验研究表明,在目视效果上,传统方法的分类结果图中“椒盐现象”非常明显,而面向对象方法可以有效地避免“椒盐现象”;在分类精度上,面向对象方法分类结果的总体精度、Kappa系数、生产者精度、用户精度、Hellden精度和Short精度均明显高于传统方法,各类地物提取效果显著提高,总分类精度提高21.76%,Kappa系数提高0.2756。面向对象方法在高分辨率遥感影像信息提取中具有明显的优势。     

高分辨率遥感影像信息提取及块状基元特征提取

分析了基于目标基元的遥感信息提取技术相对于传统的基于像元的处理方式所具有的优势;结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程框架,即在大尺度下进行粗分割后进行块状基元提取的技术及实现过程;最后给出了相关实验结果,实验表明本文提出的基于基元的遥感信息提取便于与视觉知识和环境知识更好地结合,提高了遥感信息处理与应用的自动化和智能化水平。     

面向对象高分辨遥感影像分类研究

高空间分辨率遥感影像采用传统基于像元分类方法精度较低,本文通过分析高分辨遥感影像特征,采用面向对象的最近邻监督分类方法对QuickBird影像进行分类研究,首先对影像进行对象分割,然后将分割对象信息、形状特征与及上下文联系等特征构成特征空间进行最近邻监督分类,并与传统的基于像元最近邻分类方法分类进行比较分析,结果表明,本方法能够较好的识别高分辨率地物类型,总精度为92.19%,Kappa系数为0.8835,较好地改善分类效果,适合高分辨遥感影像分类。     

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.     

面向对象的高光谱遥感影像分类方法研究

在基于像素的高光谱影像分类方法的基础上,结合面向对象图像分析理论与方法,提出面向对象的高光谱遥感影像分类方法,并具体分析探讨了面向对象高光谱遥感影像分类的关键技术,包括多尺度分割、最优波段选择、人机交互和知识库的建立等。试验表明,面向对象的分类方法应用于高光谱影像较传统分类方法有较高的精度,有很大的应用潜力。     

基于高分辨率RS影像的城市大比例尺GEO-DB

传统控制测量方法在成图周期、数据存储和后续利用等方面难以满足城市大比例尺制图的要求。该文将高空间分辨率卫星遥感影像借助数据库技术用于城市大比例尺制图来提高制图效率。探讨了研究制图比例尺与遥感影像分辨率的关系,遥感影像处理方法,基于定制规则、自动化符号方案和自动拓扑的遥感图像自动采集方法,空间数据库构建技术,不同格式数据的统一存储、管理和利用,利用版本技术构建和管理时空地理数据库。     

高分辨率遥感影像上道路中心线的半自动提取

提出一种半自动的基于活动窗口线段特征匹配来提取高分辨率遥感影像上道路中心线的方法.通过用户在道路中心线上输入起始点,采用定义活动模板窗、阈值分割、线段特征匹配和改进的SSDA,实现了道路中心线的自动跟踪.另外,该方法还允许在跟踪过程中加入少量人工干预来处理某些匹配失败的情况,提高了实用性.对0.61m分辨率QuickBird影像和1m分辨率IKONOS影像进行道路提取的实验表明:该方法能够快速、准确地提取出主要道路的中心线,对噪声的干扰具有良好的鲁棒性.