面向对象的海岸带养殖水域提取

在海岸带遥感地物自动信息提取工作中,传统基于像元的图像处理技术难以解决由于地物混杂带来的椒盐噪声现象。提出了一种面向对象的养殖水域提取方法,该方法分为4步：① 结合eCognition分割算法的基本思想,设计并使用了多精度图像分割算法获得分割图斑;② 计算图斑的多类特征,包括光谱、形状、纹理、空间关系等,为后续分析服务;③ 通过基于图斑的多特征分析,提取出水域全图以及其派生的面状水域、线状水域;④ 在所有水域中剔除面状水域和线状水域,获得养殖水域。在SPOT\|5高分辨率遥感影像上的提取实验证明该方法是可行的。     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

基于COSMO-SkyMed和SPOT-5的城镇洪水淹没信息快速提取研究

洪水是我国最为频繁的自然灾害之一,如何快速准确地获取洪水淹没范围在救灾减灾工作中具有重要意义。目前,卫星遥感技术已广泛应用于洪水信息提取的研究中。不同的遥感数据源在洪水信息提取中各有利弊,综合研究雷达影像和可见光影像的优缺点,建立了基于多源遥感数据的洪水淹没信息快速提取模型。首先,利用灾中第一时间获取的COSMO-SkyMed雷达影像,采用面向对象的方法提取出洪灾发生时的水域空间信息;其次,利用灾前SPOT-5高分辨率光学影像,采用多光谱影像波段运算和决策树分类的思想提取出常态下的水域空间信息;最后,对灾中雷达影像COSMOSkyMed提取的水体和灾前光学影像SPOT-5提取的水体进行空间差值运算,得到洪水淹没范围信息,并利用洪水当天拍摄的无人机遥感影像对结果进行精度评价。将该模型应用于2013年浙江余姚水灾,监测结果表明:在洪水发生后,能够快速获取淹没范围空间信息,并且提取精度达到93.7%,为洪灾的防治以及抗洪抢险救灾工作提供强有力的技术支撑和基础数据信息。     

KCCA与SVM算法支撑下的遥感影像变化检测

针对多时相影像间存在非线性变化以及变化检测阈值难以确定问题,提出结合核典型相关分析和支持向量机的遥感影像变化检测算法。首先,运用核函数对多波段遥感影像非线性映射到高维特征空间进行多变量典型相关分析,去除影像间的相关性,并构造差异影像向量。然后,采用支持向量机方法提取差异影像变化区域与不变化区域。以Landsat-8遥感影像多光谱数据进行实验,结果表明,该方法可以很好提取多光谱影像的变化信息。最后,利用形态学算子对分类结果作处理,消除了“椒盐现象”的干扰,同时提高了变化检测精度。     

KCCA与SVM算法支撑下的遥感影像变化检测

针对多时相影像间存在非线性变化以及变化检测阈值难以确定问题,提出结合核典型相关分析和支持向量机的遥感影像变化检测算法。首先,运用核函数对多波段遥感影像非线性映射到高维特征空间进行多变量典型相关分析,去除影像间的相关性,并构造差异影像向量。然后,采用支持向量机方法提取差异影像变化区域与不变化区域。以Landsat-8遥感影像多光谱数据进行实验,结果表明,该方法可以很好提取多光谱影像的变化信息。最后,利用形态学算子对分类结果作处理,消除了"椒盐现象"的干扰,同时提高了变化检测精度。     

基于COSMOＧSkyMed和SPOTＧ５的城镇洪水淹没信息快速提取研究

洪水是我国最为频繁的自然灾害之一,如何快速准确地获取洪水淹没范围在救灾减灾工作中具有重要意义.目前,卫星遥感技术已广泛应用于洪水信息提取的研究中.不同的遥感数据源在洪水信息提取中各有利弊,综合研究雷达影像和可见光影像的优缺点,建立了基于多源遥感数据的洪水淹没信息快速提取模型.首先,利用灾中第一时间获取的COSMOＧSkyMed雷达影像,采用面向对象的方法提取出洪灾发生时的水域空间信息;其次,利用灾前SPOTＧ５高分辨率光学影像,采用多光谱影像波段运算和决策树分类的思想提取出常态下的水域空间信息;最后,对灾中雷达影像COSMOＧSkyMed提取的水体和灾前光学影像SPOTＧ５提取的水体进行空间差值运算,得到洪水淹没范围信息,并利用洪水当天拍摄的无人机遥感影像对结果进行精度评价.将该模型应用于２０１３年浙江余姚水灾,监测结果表明:在洪水发生后,能够快速获取淹没范围空间信息,并且提取精度达到９３．７％,为洪灾的防治以及抗洪抢险救灾工作提供强有力的技术支撑和基础数据信息.     

基于LightGBM和多光谱—SAR多特征综合的中亚干旱区城市不透水面提取

不透水面是评价城市化水平和城市生态环境的重要指标,是近年来城市遥感研究中的热点方向之一。与湿润、半湿润区相比,干旱区城市植被覆盖度较低,不透水面与裸土、荒漠之间相似的光谱特征导致传统基于光学影像的亚像元分解法与光谱指数法在干旱区不透水面提取的适用性降低。针对该问题,提出一种多光谱与合成孔径雷达（SAR）影像多特征综合的方法以增大不透水面与其他地物覆盖类型之间的特征差异,从而提取干旱区城市不透水面。以阿斯塔纳、塔什干和杜尚别3个中亚城市为研究区,哨兵2号和哨兵1号影像为数据源,通过LightGBM算法对多光谱和SAR图像的空间特征、SAR的极化特征进行分类并提取不透水面。研究对比了不同特征组合以及不同分类方法的不透水面提取结果,实验结果表明：多光谱与SAR影像多特征综合的方法能有效提高干旱区不透水面提取精度,明显改善干旱区其他土地覆盖类型错分为不透水面的问题;LightGBM算法与XGBoost、HistGBT等基于梯度提升决策树的算法和随机森林等方法相比能获取更高的精度,更适用于干旱区不透水面提取。这表明基于LightGBM以及多光谱和SAR多特征联合的方法能够有效提取中亚干旱区城市不...     

基于粒子群训练的人工神经网络应用于多光谱遥感影像分类研究

为了提高多光谱遥感影像的分类精度,提出一种基于粒子群训练的人工神经网络的多光谱遥感影像的分类方法。该方法先建立一个针对多光谱遥感影像的神经网络分类模型,然后引入粒子群算法对神经网络进行网络权值与阈值的优化,再利用训练好的神经网络对多光谱遥感影像进行分类。该方法不仅利用了人工神经网络在解决多光谱遥感影像混合光谱的优势,而且克服了BP神经网络在训练时候收敛速度过慢、振荡的缺点。实验结果证明：基于粒子群训练的人工神经网络方法能够比较好地提高多光谱遥感影像的分类精度。     

高分辨率遥感卫星影像的河流提取方法研究

为了克服单纯采用光谱信息提取河流的缺陷,利用高分辨率遥感影像突出的高分辨率的特性提出一种综合影像中光谱、纹理、几何特性等多特征联合提取河流的方法。该方法分别对河流水体的光谱特征、纹理特征及河流几何形状进行描述,选取特征参数,构造综合特征矩阵,利用均值聚类分割最终得到河流目标。通过对真实高分辨率遥感影像Worldview1影像进行的实验验证了该方法的高精准性及快速性。     

面向基元的MapGIS-RSP遥感信息提取系统

传统的基于像元的影像分类方法,由于忽略了影像的空间语义和纹理结构等信息,分类结果难以满足当前科研和工程应用的需要。MapGIS-RSP遥感信息提取系统通过新的面向基元的影像分析方法,基于遥感影像的光谱和空间两方面特征进行模糊逻辑推理分析,实现对高空间分辨率遥感影像的信息提取。     

利用Deeplab v3提取高分辨率遥感影像道路

针对传统道路提取方法存在的道路边缘粗糙、抗干扰性弱、提取精度低等问题,提出了一种基于编码解码器的空洞卷积模型(Deeplab v3)的道路提取方法.首先,对原始高分辨率遥感影像进行标注;其次,利用标注数据集对Deeplab v3模型进行训练、测试;最后,得到高分辨率遥感影像道路提取结果.分析结果可知,该模型能够较好地提...     

一种卫星遥感影像村庄区域提取算法

卫星遥感影像提取村庄区域在地理和气象领域均有十分重要的意义.针对卫星遥感影像的特点,提出了一种村庄区域提取方法.利用改进的去雾算法对卫星遥感影像进行预处理,通过遥感卫星影像的颜色特征实现分割,结合村庄区域分布特点进行去噪处理,实现卫星遥感影像村庄区域的提取.实验结果表明:该算法能够对卫星遥感图像中不同类型村庄区域进行提取,且提取准确率高,可以应用于地理以及气象等领域.     

基于高分辨率遥感图像的道路提取研究

道路是现代交通的主要组成部分,对于管理和更新地理信息系统数据库中的道路信息非常重要.目前,自动提取道路网络的主要数据源为遥感图像数据,但随着近年来遥感影像的地面分辨率不断提高,图像中地物信息愈加丰富,对图像中道路信息的提取难度也随之增大.文章主要展开一种利用机器学习对高分辨率遥感图像的道路提取研究.首先对高分辨遥感图进...     

一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法

道路是遥感图像中的一种重要目标,遥感图像自动道路提取成为一个重要的研究方向。该文在对现有道路提取算法总结分析的基础上,提出一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法,针对城市道路网的结构特点,建立了道路模型,并对算法的结构和策略进行了描述。在提取道路直线特征和角点特征基础上得到道路段,然后根据道路之间的几何关系对独立道路段进行连接得到最终结果,有效解决了以往道路提取算法中道路交叉点断裂的问题。另外为了得到准确的道路角点信息,还对该文算法中用到的角点检测方法进行了改进。最终实验结果分析表明该文道路提取算法的有效性。     

基于遥感数据特征和像元替换技术的边缘提取方法

随着城市化的发展，城市遥感领域在中国发展迅速。高分辨遥感图像的边缘提取是当前城市遥感的重要研究领域。实践中，传统的边缘检测算子主要是通过图像空城特征微分，建立不同结构的模板完成。高分辨率遥感数字图像包括了空间域和光谱域两种信息，因此，借助于图像的光谱和空间域两种特征信息提高提取城市边缘信息精度已经成为当前算法开发的基本思路。该研究通过设计光谱分解和边缘检测的算子模板，综合利用了图像的光谱、空间特征信息。研究结果表明，这种方法有效地提高了城市遥感数据边缘信息的提取精度，同时还具有方法简便、计算速度怏的特点。     

基于图像分割的无人机遥感影像目标提取技术

为全面增强遥感影像上地物波谱的反射特性能力,实现对无人机目标的无误提取,提出基于图像分割的无人机遥感影像目标提取技术;在类哈尔滤波器结构的支持下,按照区域环境中地物目标的颜色特征,完成低层影像特征的量化处理,实现基于图像分割技术的无人机遥感深度图获取;定义与无人机遥感影像相关的基本名词,通过原始特征选择的方式,判定地物波谱的平均反射特性水平,得到准确的特征元素相关性测度数值,完成无人机遥感影像的目标融合处理;在此基础上,分割多分辨率条件下的影像目标,在定义图像纹理与尺度条件的同时,得到最终的地物提取结果,实现基于图像分割无人机遥感影像目标提取技术的应用;对比实验结果表明,在初始采集相位条件及亚像素条件下,目标地物的波谱宽度均超过7.0μm,遥感影像的反射特性能力大幅提升,满足对无人机目标无误提取的实用需求。     

应用剖分遥感影像模板快速提取作物种植面积

全球剖分理论为全球海量遥感影像数据的组织管理和多尺度遥感影像的作物提取和识别提供新的解决思路．结合基于地图分幅扩展的全球剖分模型及其剖分面片的几何特征,阐述剖分遥感影像模板的概念模型和数据模型,提出利用剖分遥感影像模板来提取作物种植面积的处理流程．并给出不同尺度范围提取作物面积适宜选取的剖分级别和影像分辨率。采用高分辨率遥感影像初步尝试对河南省许昌地区小麦种植面积进行提取,通用遥感影像处理软件相比,其精度和速度都有一定的提高．     

基于稀疏表示的旋转鲁棒遥感影像特征提取

针对高空间分辨率遥感影像的特征提取问题,提出一种基于稀疏表示的提取方法。通过学习,从大量的自然图像中获得过完备字典,对其中每个原子进行多个方向的旋转,从而扩展该字典。利用扩展的字典对遥感影像进行稀疏编码,并将稀疏编码非零元素个数限定为1,对非零元素的位置统计直方图进行池化处理后,通过归一化获得影像的特征。实验结果表明,与传统的特征提取方法相比,该方法可以有效提取遥感影像的特征,并且对遥感纹理影像的旋转具有较强的鲁棒性。     

人工神经网络遥感分类方法研究现状及发展趋势探析

从人工神经网络技术本身出发,概括了其在遥感分类中的研究现状,分析了人工神经网络遥感分类方法与其它分类方法相比具有的优势,介绍了人工神经网络遥感分类的一些主要应用,并进一步对人工神经网络遥感分类方法的发展趋势进行了展望。     

遥感图像道路提取方法综述

道路信息在现代社会中扮演着重要的角色,研究遥感图像的道路提取方法具有重要科学意义。回顾了道路提取方法的发展历程,按实现形式的不同,将已有道路提取方法分为基于像元、面向对象、深度学习三大类,并以此为线索,分析比较各类方法的适用范围与优缺点。设计实验,以多幅高分辨率卫星遥感图像为实验对象,验证对比各类典型道路提取方法的实际性能,实验结果表明,基于深度学习的道路提取方法效果最佳。最后,结合当下热门的遥感大数据与人工智能相关理论,展望了未来遥感图像道路提取方法的发展趋势。