基于高分辨率遥感影像的城市道路信息提取

遥感技术的快速发展,遥感影像的分辨率也在不断提高,在遥感影像中,道路信息是一种非常重要的基础地理信息数据,在人们的生活、经济中都发挥着重要作用。在高分辨遥感影像越来越普遍的情况下,研究高分辨率遥感影像道路提取的方法也有很大的实际意义。     

基于改进SegNet网络的遥感影像建筑物信息提取

建筑物是人类生活的重要场所,利用遥感影像准确快速地提取建筑物信息是在更精细的尺度上分析人类活动的重要途径。用传统的监督分类等方法提取复杂的建筑物结构信息,在精度和准确度上效果较差。因此,本文对SegNet网络进行改进,在SegNet网络中引用跳层连接结构补充解码器层的目标细节信息,同时,引用ASPP模块增强网络对多尺度目标的捕捉能力。用改进后的SegNet网络在WHU遥感影像建筑物中进行试验,并与U-Net网络、SegNet网络和SVM方法进行对比。试验结果表明：改进后的SegNet网络总体精度和准确度分别为95.14%和98.35%,精度明显高于对比试验方法。     

基于角度纹理特征模型的道路提取方法

随着遥感影像分辨率不断提高,影像上地物目标特征也相对复杂,目前道路提取算法通用性和稳定性都减弱,复杂的模型提取效率较低。本文提出一种基于角度纹理特征模型提取道路中心线．并同时获取道路的宽度信息,实验数据采用高空间分辨率全色卫星影像,实验表明：该算法是一种有效地道路提取方法．提取结果能够满足遥感测绘作业要求,为道路提取和更新提供一种智能化手段。     

一种高分辨率城区遥感影像分割方法

高分辨率遥感影像具有丰富的地物细节信息。本文将均值漂移算法应用到高分辨率城市区域遥感影像的分割中,并对其实验结果进行了分析,为下一步的研究提供理论支持。     

基于卫星参数预测的高分辨率光学影像精确定位方法

提出了一种基于预测的无地面控制点的高分辨率光学影像的精确定位方法.该方法利用了待校正遥感影像相邻景的成像参数,同时建立预测模型,内插或外推待校正遥感影像的成像参数,从而通过共线方程模型实现无地面控制点的高分辨率遥感影像地理定位.文中利用QuickBird影像进行实验,取得了4～5个像元校正精度.     

基于ScSPM-Reranking的高分辨率遥感影像的检索

为了从高分辨率遥感影像中获取详细的地表地物信息,为城市规划、环境监测以及灾情分析提供可靠的数据,进行了高分辨率遥感影像的检索研究,包括对图像的特征提取和图像之间相似度的描述。为了提高图像检索精度,运用了采用稀疏编码(Sc)的空间塔式匹配(Sc SPM)技术和重排序(Reranking)技术,提出了基于Sc SPM结合Reranking(ScSPM-Reranking)的遥感高分辨率影像的检索方法。该方法首先使用Sc SPM提取空间场景的特征,然后结合这些特征使用cityblock距离进行初步检索,最后对初步检索的结果进行Reranking排序,获得高精度的检索结果。同其他检索方法进行了对比实验,实验结果证明,该方法具有较高的检索精度。     

建筑物轮廓边缘检测方法对比分析

遥感影像中建筑物的提取一直以来都是研究的一个难点问题,而建筑物轮廓边缘的检测是建筑物准确提取的基础。本文对Edison算子、OFMM亚像素边缘检测方法和利用极值梯度的通用亚像素边缘检测方法进行了分析与实验,结果表明Edison算子在弱边缘的检测以及检测结果的连续性上要优于另外两种方法。     

自动识别航空CCD图像上建筑物的方法

针对高分辨率航空CCD图像上建筑物的特点,提出了一种自动识别规则建筑物的新方法。通过系统级几何校正和平滑处理实现图像的预处理,组合拉普拉斯图像锐化和阈值分割方法准确检测CCD图像上的边缘信息。应用二值图像像元的邻接连通量提取线段信息,提出了根据图像双向投影图确定建筑物角点位置的方法,并对角点位置序列进行搜索和匹配识别,从而提取建筑物轮廓信息。通过实际的航空CCD图像处理说明方法是可行的,识别的有效率达到85%左右。     

高分辨率SAR与光学图像融合的建筑物三维重建研究

分析了用于建筑物测量的高分辨率SAR叠掩及角反射器效应等成像要素,并将其与高分辨率快鸟卫星图像融合,实现了建筑物屋顶信息的提取。进一步利用SAR叠掩得到的建筑物高度信息和快鸟图像得到的建筑物屋顶信息实现了建筑物的三维重建。与实地测量数据相比较,计算结果精度较高,从而验证了这种三维重建方法的可行性。     

商空间理论下面向对象的遥感影像分类

传统的分类方法仅仅基于像素光谱特征,不适合于高分辨率遥感影像.本文提出了一种新的基于商空间理论,面向对象的高分辨率遥感影像分类方法,即综合云模型、模糊支持向量机和决策树的分层合成分类技术.针对决定分类效果的两个因素,影像分割和分类算法,分别做出了一些改进.第一,本文提出了一个自适应的基于云模型的区域增长分割策略.第二,...     

遥感影像自动化处理系统处理资源三号卫星影像的方法

资源三号卫星是我国第一颗民用高分辨率立体光学传输型卫星。通过对遥感影像自动化处理系统的二次开发,解决了资源三号卫星影像数据的读入问题。通过大量实验,总结了资源三号卫星影像数据生产作业中的方法技巧,探索出一套基于遥感影像自动化处理系统的影像产品生产流程。     

一种基于遥感影像的道路损毁评估方法

针对目前道路损毁评估不够形象直观的问题,提出了一种基于高分辨率遥感影像的道路损毁评估方法,通过对遥感影像进行影像增强等预处理使遥感影像更加地容易判读。同时,利用损毁前后的DEM数据构建损毁前后道路模型,通过此模型来对道路损毁进行评估,实验表明:这种方法更加地形象逼真,在此基础上,计算损毁地区的土方量,可以为工程设计部门和决策部门提供参考依据。     

辅以波谱分析的高分辨率影像面向对象分类研究

随着遥感影像空间分辨率的提高,地物的空间信息更加丰富,地物尺寸、形状以及相邻地物的关系得到更好的反映,因此目前高分辨率影像分类方法更侧重于利用地物的空间信息,分类过程中参与较多的人为主观因素,在地物类型未知的地区很难进行解译工作。另外,分割过于细碎导致操作数据量太大也是高分辨率影像分类的难题之一。论文提出了辅以波普分析的高分辨率影像面向对象分类方法,即在传统面向对象分类方法的基础上结合影像波谱分析,先对影像光谱角制图粗分类、掩膜操作,再面向对象精分类,较好解决了以往面向对象分类方法地物类型的不确定性和分割细碎等问题。试验以空间分辨率为0.5米的八波段WorldView2影像为研究数据提取西部那曲地区道路和河流,精度达到96.36%。     

基于稀疏表示和自适应字典学习的“高分一号”遥感图像去噪

对高分辨率遥感图像进行去噪是遥感研究中的一个重要难题。本文提出了一种新的基于稀疏表示的高分辨率遥感图像去噪算法,该算法根据加噪高分辨率遥感图像的特点利用 K-SVD 算法自适应的学习得到能高效描述遥感图像内容的字典,利用稀疏表示实现去噪,并且保留原图像的有用信息。通过对“高分一号”获取的遥感图像进行实验表明,该算法能较好地滤除遥感图像的噪声,提高了图像的峰值信噪比,该方法比其他字典学习算法及其他去噪算法具有更好的性能。     

基于非监督分类的遥感信息提取方法尝试

随着遥感技术的发展,遥感数据已应用到很多领域。从遥感影像中分析出地物空间特征和属性特征是遥感影像解译的关键。遥感图像分类是将图像中每个像元根据其在不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他相关信息,按照一定的规则或算法划分为不同的类别。利用非监督分类法尝试对ETM+遥感影像进行分析解译,提取水体专题信息,从结果来看专题信息提取效果较好。     

遥感影像目标边界提取算法比较

本文对高分辨率遥感影像目标边界提取的方法进行了阐述,分别对Canny边缘检测算子、边界跟踪和数学形态学方法进行了分析与实验,通过实验对比得出,边界跟踪受噪声的影响大,Canny边缘检测算子和数学形态学边缘检测效果较好,但提取出的边界完整度和定位准确度较差.     

基于视觉认知的遥感影像数据压缩算法

目前遥感影像的数据量越来越大,为了将海量的遥感影像进行传输,必须对其进行数据的压缩,现有的算法一般都是对整幅影像进行均匀压缩,这样不仅压缩比低,而且影像上某些重要的区域信息也被压缩了,不利于用户的观察和处理.基于此分析,提出了一种基于视觉认知的影像压缩算法,首先提取影像上的显著性区域,然后分别对这些区域和背景采用不同压缩比的压缩算法,这样更加满足用户的观察习惯.     

基于高分辨率卫星影像的居民地信息提取研究

居民地提取是一项长期而复杂的研究工作,因为居民地提取涉及到多方面因素的制约,而高分辨率遥感技术是进行居民地信息提取的有效手段。本文利用ENVI软件,针对高分辨率影像,采取监督分类的方法对居民地提取进行了研究。     

Quickbird影像在城市三维中应用

由于Quickbird影像的多光谱影像的波段齐全,与高分辨率影像融合之后得到的影像色彩比较接近地物的真实颜色,使得信息丰富、同时影像的现时性强,是我们在城市三维建设中的重要数据源。本文利用Quickbird影像通过融合后用于建立地表模型和提取地物特征信息数据,实现城市三维重建。     

基于多残差网络的遥感图像语义分割方法

高分辨率遥感图像含有许多较为复杂的地物信息,对其进行的语义分割存在分割精度低、分割边界模糊等问题.本文提出一种新型的多尺度语义分割网络模型,旨在提高遥感图像语义分割精度.该模型为编码—解码(Encoder-Decoder)网络结构,编码器利用残差网络对图像特征进行提取;解码器利用反卷积进行上采样;残差连接将提取到的高级...