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。     

遥感图像道路信息提取方法研究进展

随着卫星遥感和信息提取技术的快速发展,地理信息的自动更新成为可能。道路是重要的人工地物,是地理信息数据的重要组成部分,从遥感图像上提取道路信息以更新地理信息数据库成为近年来的研究热点之一。通过总结遥感图像道路信息自动提取的发展历程,归纳了常用的道路信息提取方法,并对各个方法的特点进行了分析,在此基础上分析了遥感图像道路信息提取中的不足,最后对以后道路信息提取的研究进行了展望。     

遥感图像道路信息提取方法研究进展

随着卫星遥感和信息提取技术的快速发展,地理信息的自动更新成为可能。道路是重要的人工地物,是地理信息数据的重要组成部分,从遥感图像上提取道路信息以更新地理信息数据库成为近年来的研究热点之一。通过总结遥感图像道路信息自动提取的发展历程,归纳了常用的道路信息提取方法,并对各个方法的特点进行了分析,在此基础上分析了遥感图像道路信息提取中的不足,最后对以后道路信息提取的研究进行了展望。     

基于高分辨率影像数据的耕地信息提取应用研究

遥感影像地物信息丰富,使得直接通过影像获取耕地地块信息成为可能。本文介绍了以高分辨率遥感影像数据为基础图件,应用ERDAS、ARCGIS、eCogntion软件平台,通过非监督分类法、监督分类法和面向对象分类法分别对试验区域提取耕地信息的过程。试验结果表明,遥感技术是获取耕地信息提取的有效途径之一,监督分类进度为75．5％,面向对象法精度为90％。面向对象分类方法提取精度较高,效果最好。     

基于面向对象信息提取技术的城市用地分类

针对高分辨率遥感影像的城市用地分类,引入了面向对象的信息提取技术,并将其与传统基于像素光谱信息的分类方法进行了比较。在此基础上详述了面向对象信息提取的关键技术---多尺度影像分割和基于分割的分类技术。以城市作为研究区,实现城市用地的自动分类。图像处理过程包括几何校正、HIS融合、图像分割和图像分类。最终分类结果表明:视觉上,面向对象信息提取技术克服了传统方法无法克服的“椒盐”噪声的影响;精度上,面向对象信息提取技术的总体精度高达84.82%,比最大似然法的总体精度提高了10.95%,并且各类地物信息的提取精度均有所提高,其中草地、道路、建筑物阴影的精度较高。     

结合地籍数据的高密度城区面向对象遥感分类 

利用高分辨率遥感影像和GIS辅助数据,对高密度城区进行面向对象的土地利用覆被分类研究。使用NAIP高分辨率航空遥感影像,在多尺度影像分割的基础上,针对特定地物选择合适的影像分割参数。采用决策树方法建立高密度城市地区的分类规则,并结合该地区地籍图数据作为辅助数据,逐步进行高密度城市地区地物信息提取。利用辅助数据进行面向对象的遥感分类效果优于单纯依靠遥感影像进行的分类,且有效提取了道路和复杂的房屋等信息,得到了理想的分类结果,其总分类精度从常规面向对象方法的84.08%提高到89.79%。利用辅助数据进行遥感分类提高了高分辨率遥感影像的分类精度,说明了利用辅助数据进行遥感分类方法的有效性。     

基于QuickBird影像城市道路特征语义信息提取

快速、准确地获取城市道路信息,对于城市GIS数据更新具有重要意义。以昆明市为研究区,采用QuickBird卫星影像为数据源,开展了城市道路信息提取的特征语义信息提取实验研究。结果表明:①引入人脑认知OAR模型,提出高分辨率遥感影像城市道路认知框架,建立了道路信息提取语义模型,用数学方法和逻辑规则语言表达道路语义模型,再进行特征语义信息提取的研究思路是可行的;②采用Canny算子进行边缘检测道路、道路特征点细化、基于结点的线段追踪,进而提取对象语义信息、空间关系语义信息、局部上下文语义信息,最后通过GIS对提取的道路网络优化,实现道路网络最终提取,经检验提取道路信息长度的准确率为89.19%,宽度的准确率为71.54%,道路提取完整率为50.32%。     

雷达遥感建筑物震害信息提取方法综述

合成孔径雷达遥感具有全天时、全天候工作的能力,在地震灾害应急中发挥了重要作用。回顾了雷达遥感建筑物震害信息提取技术的发展历史,总结了各种用于建筑物震害信息提取的雷达卫星的参数特征以及使用雷达遥感提取建筑物震害信息的震例。介绍了目前应用的各种雷达遥感建筑物震害信息提取方法,包括目视解译和计算机自动信息提取两种,其中后者包括基于纹理特征和极化特征的单时相方法、基于强度特征和相干特征的多时相方法。比较了这些方法的适用性和不足,并探讨了雷达遥感建筑物震害信息提取方法的发展趋势。     

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。     

基于高分辨率遥感影像的不透水面信息提取方法研究

不透水面是城市地区的典型特征,它与城市总用地面积的比值--不透水率作为一个重要的城市生态指数常出现于城市水文、水质、面源污染以及城市植被制图等研究中。利用高分辨率遥感影像提取不透水面不仅可获得较高精度的不透水面信息,而且可为中低分辨率遥感影像的不透水面提取提供样本训练区并检验其提取精度。本文利用南京IKONOS影像,采用面向对象分类方法提取不透水面信息,初步解决了阴影归类和遮盖不透水面的植被剔除等问题,提高了不透水面信息提取精度。     

汶川地震道路震害高分辨率遥感信息提取方法探讨

发生在四川省汶川县的“5.12”大地震给四川乃至全国带来了巨大的损失,道路是本次抗震救灾过程中的“生命线”,如何对道路的损毁状况进行快速准确的监测成为抗震救灾的一项重要工作。以汶川地震的重灾区--北川县为研究对象,利用震前震后的高分辨率遥感影像,通过面向对象的图像分类方法进行道路识别,并通过震前道路识别结果与震后影像的叠加和震前震后道路识别结果的变化检测提取出损毁的路段。信息提取的结果已在第一时间提交给相关部门,为生命线的尽快抢通提供了及时、科学的依据。     

基于RS和GIS的洪涝灾害监测与评估研究

以鄱阳湖区为例,对洪灾的快速监测与评估进行研究。首先探讨了洪灾监测与评估所需的基础背景数据,包括数字地面高程模型(DEM)、本底水体数据及土地利用数据;然后介绍了以RS和GIS为支撑,对洪涝灾害进行监测评估,实现了对遥感获取的灾情信息与地面实况信息进行各种空间分析与专题分析,从而提取出洪涝淹没的范围和面积,及时地反映出淹没的程度及地理位置,快速地对洪涝灾情进行评估。最后结果显示:该方法快速、有效,能够为相关决策部门了解灾情、制定救灾方案以及灾后规划等提供决策支持。     

Application to GF-2 Satellite for Road Landslides Monitoring

Global warming has profoundly changed extreme weather events,and remote sensing technology is gradually being applied to the monitoring of ecological and environmental disasters.China is one of the countries with most serious natural disasters in the world.With the development of human society and the improvement of people’s awareness of disaster risk,geological disaster monitoring and risk management has attracted more and more attention.Taking the Adjacent Area of Changsha \| Xiangtan(CXAA),which is the main part of Xiangtan jiuhua economic development zone,as the research area,the road slope and the ecological environment in the area were monitored by using the fusion image of high spatial resolution remote sensing of GF\|2 made in China on March 27,2016.Taking normalized difference vegetation index(NDVI),terrain slope index,soil index and other parameters as inputs,the comprehensive evaluation of ecological environment in CXAA was obtained by simulating the comprehensive factors of ecological environment with the comprehensive index method.We found that the ecological environment of 78.75 % of the study area was good,which indicated that the natural ecological environment on both sides of the road and the surrounding areas was basically not damaged.The road surface,water area(such as Xiangjiang river),construction land(such as Xiangtan high\|speed railway north station) and industrial areas(such as Geely automobile,Tidfore enterprise group,etc.) and other regions of the ecological environment comprehensive index is poor,on both sides of the road in some slope sections still exist the potential risk of landslide.Therefore,we suggest that during the rainy season,there is a need for more time\|phase high spatial resolution of GF-2 remote sensing satellite and other domestic GF satellite continuous monitoring,in order to more fully understand the risk of road slope landslide and provide early warning.     

四川省芦山“4·20” 7.0级地震公路灾情遥感监测评估

四川省芦山“4·20” 7.0级强烈地震发生后,次生地质灾害造成多处公路损毁,快速、准确地监测公路灾情,是应急救灾一项基础而重要的工作。遥感影像信息提取是获取公路灾情的一种有效途径。利用震后机载航空影像与国产卫星影像,结合交通运输部相关基础数据,对公路灾情开展了监测与评估。在公路周边共发现433处地质灾害点,灾害类型以崩塌为主。其中对公路已造成影响的灾害点197处,损毁公路总长度约10 km。另有潜在危险性较大的灾害点63处,对公路构成严重威胁,需注意加强防范。经实地验证,公路灾情信息提取结果真实可靠。信息提取与分析结果已分别在震后第二天和第三天上报到交通运输部,为高效地组织开展公路抢修保通提供了科学的依据。     

基于遥感影像不透水层估算的震后城区损坏面积评估

地震灾害评估对于抗震救灾具有重要的现实意义,传统的灾害评估方法大多基于震后实地的统计数据进行,在数据获取的现势性和灾害评估效率方面存在问题,针对这一不足,结合遥感数据的特点,提出了一种基于遥感不透水层估算的地震灾后城区损坏面积评估方法。该方法首先对地震前后玉树地区的两幅中分辨率遥感影像进行预处理,然后基于V-I-S模型,利用线性光谱混合分析方法,分别对地震前后震区遥感影像进行端元提取,获得不透水层的丰度图,最后通过计算地震前后不透水层像元个数,进行地震灾后城区损坏面积的评估。通过精度分析可以看出:该方法可以快速及时地获〖JP3〗取城市区域建筑物、公路等重要地物的宏观损坏面积情况,为灾后重建和震后决策提供了一定的依据。     

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...     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。     

基于波段反射率日均增量的花生干旱灾情遥感评估

干旱是影响花生产量的主要气象因素之一。开展花生干旱灾情遥感评估对于产量估算、防灾减灾和保险理赔具有重要意义。当前花生旱灾遥感评估主要依赖于光谱指数变化信息,容易受不同地区生育进程干扰,限制了光谱指数方法的普适性。研究在多时相Sentinel-2遥感影像和野外实测样本的支持下,分析时序波段反射率日均增量信息与花生干旱受灾程度之间的内在联系,利用决策树、随机森林、逻辑回归等方法对花生干旱等级进行分类,并以总体精度和Kappa系数评价各种方法的精度。结果表明：单一波段的近红外反射率日均增量对花生受灾情况的指示性较强。多光谱波段组合方式对花生旱灾程度的指示性均优于单个波段,其中红波段、蓝波段、近红外光谱波段反射率日均增量组合的指示性最强,整体精度达到89.93%,Kappa系数0.847 1。与逻辑回归和决策树算法相比,随机森林算法对花生旱灾评估精度最高。在旱情等级最优时相组合分析中,利用花生生长旺盛期（7月～8月）的多波段反射率日均增量信息,灾情等级遥感识别的总体精度可达88.62%,Kappa系数为0.827 4。说明基于生长旺盛期时序多波段反射率日均增量的干旱灾情遥感评估方法能有效提取花...     

纹理与几何特征在道路提取中的应用

提出一种利用纹理与几何特征的高分辨率遥感影像道路提取方法。首先分析高分辨率遥感影像的纹理特征,提出基于纹理特征的聚类方法,将影像大致分为道路区域和非道路区域,然后选取适当的几何特征指数,剔除道路区域中含有的非道路像素,得到初步道路信息。最后通过数学形态学处理,去除初步道路信息中由于车道线、树木影响而产生的孔洞,最后得到完整的道路信息。实验结果表明,与传统方法相比,该方法能够有效地从高分辨率遥感影像中提取道路。     

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...