基于GF-1影像的矿区地物提取与分析

以唐山市古冶矿区为对象进行地物信息提取,将矿区地物分为七大类并运用混淆矩阵对三种方法进行精度分析。研究表明:面向对象的多尺度分割方法提取效果,避开了"椒盐现象"分类总精度可达88. 547 0%。     

面向对象信息提取的共性技术研究

面向对象的信息提取方法已成为高分辨率遥感影像信息提取研究的热点,许多学者利用该方法对遥感影像进行分类和信息提取,并取得了很好的效果。但目前还没有人对其共性技术进行系统的总结。本文总结了面向对象的遥感影像信息提取通用技术流程,并对其中的共性技术如影像分割、特征定义及选取、影像分类等做以相关的介绍。     

基于GF-2面向对象土地利用分类研究

高分辨率遥感技术发展迅速,传统技术已经无法满足信息提取的要求,严重影响提取精度和效率。以秦岭北麓长安区与鄠邑区交界处北部部分区域为实验区,高分二号影像为数据源,采用面向对象分类法进行土地利用分类研究,并进行监督分类做对比实验。结果表明,采用面向对象分类法分类结果总体精度为90.05%,Kappa系数为0.857,比监督分类方法精度高出14.55%,Kappa系数高出0.288。面向对象分类方法总体分类效果较好,有效提高了分类精度。     

U-net深度学习神经网络结合面向对象的城市森林高分影像信息提取

城市森林结构复杂、分布破碎,采用高分遥感数据,通过深度学习等智能机器学习算法精准监测提取城市森林信息,是城市森林资源智能监测管理的关键性基础环节。本文以杭州市余杭区部分城区WorldView-3高分卫星遥感影像为数据源,采用改进的U-net深度学习神经网络,并结合面向对象多尺度分割方法,研究城市森林智能精准提取。首先,通过大量的训练数据获得最佳模型参数;其次,使用U-net网络进行语义分割得到分类结果图;最后,结合面向对象最优分割修正深度学习城市森林提取结果,从而最终得到城市森林提取结果。研究表明,(1)基于改进的U-net深度学习神经网络得到的城市森林总体分类精度达90.50%,Kappa系数为0.886;(2)经面向对象分割对U-net深度学习神经网络结果中的"椒盐现象"及边界地物错分现象进行修正后,分类总精度提高到93.83%,Kappa系数提高到0.9295。因此,U-net网络模型结合面向对象方法可以有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果,保证城市碎片化植被提取与植被区域边界的准确性,从而提高城市森林植被提取精度。     

基于面向对象的高分辨率遥感影像建筑物提取研究

遥感影像上的建筑物是一种非常重要的地物.利用高分辨率遥感影像上建筑物的光谱、空间特征及上下文特征等,并通过贝叶斯理论计算对象的归属概率属性,提出了一种面向对象的高分辨率影像建筑物提取方法.实验证明该方法有较好的提取效果.     

基于高分辨率遥感影像的农村居民点内部用地信息提取研究

近年来,随着农村地区土地利用规划工作的细致深入,对快速获取农村居民点内部用地信息提出了更高的要求。目前,国内外的研究主要集中在对于房屋或道路的提取上,且大多以面向像元的分类方法为主,其结果并不能反映农村居民地内部的整体用地情况且分类精度有待进一步提高。为此,本文提出了一种方法：首先利用大比例尺土地利用现状图提取农村居民点外边界;接着建立起农村居民地遥感分类体系;然后,采用面向对象的分类技术,辅以各种地学知识建立起提取农村居民点内部用地信息的有效模型;最后以武汉市黄陂区的桃园吉地区为研究区域进行了实例研究,验证此方法的有效性。     

基于Faster R-CNN的高分二号遥感影像特定目标识别

针对当前遥感影像特定目标识别效果较差的现状,基于深度学习网络对高分二号遥感影像特定目标进行准确识别。首先通过引入部分噪声增强样本数据建立样本库并在TensorFlow框架下配置Faster R-CNN网络学习目标特征建立可用于高分二号遥感影像特定目标识别的卷积网络。而后为判别深度学习网络的识别效果,选取遥感影像目标识别效果较好的约束能量最小化(constrained energy minimization,CEM)算法与之比较。最后在待识别遥感影像内生成房屋的包围框并标注识别房屋的置信度,得到总体房屋识别的置信度为95.61%以上。实验中CEM法房屋目标识别率为76.4%,而深度学习法可达到90.9%,深度学习法目标识别率比CEM法高14.5%。实验结果表明Faster R-CNN适用于高分二号遥感影像的特定目标识别,相较于CEM法识别率有明显提升。     

基于高分影像数据的采空区塌陷发展与治理研究——以邳州某石膏矿塌陷集中区为例

采空塌陷是苏北地区石膏矿产区最主要的地质灾害隐患,采空塌陷毁坏耕地和村庄,对矿区内人民生命财产安全造成危害。在以往地质工作的基础上,结合四期高分辨率遥感影像,采用ArcGIS平台人机交互的解译方法,查明了研究区内因石膏矿开采引发的采空塌陷特征、历年采空塌陷区面积、治理面积变化情况及发展趋势,分析其治理方式和治理效果,并提出存在问题和防治建议。     

基于面向对象的露天花岗岩矿山信息提取技术研究

矿山环境提取一直是遥感技术在矿山调查监测和治理应用中的重要环节。采用国产高分二号遥感数据,基于面向对象的分类方法,对山东省招远市北部花岗岩矿区独特的光谱特征和纹理特征进行分析,找出合适的特征参数并确定其阈值,从而构建决策树算法实现了研究区露天花岗岩矿山边界的自动提取,提取总体精度达到86.29%,Kappa系数达到0.807。     

高分辨率遥感影像在城市应急资源管理中的应用

突发事件造成的不良后果影响严重,必须通过日常的管理遏制发生和扩散.就目前科技发展的水平,应用遥感影像建立三维城市应急资源管理系统,能有效降低突发事件带来的损失,提高各个城市应急资源管理效率,确保减少突发公共事件的发生、保障灾后人民群众的生命财产安全和社会稳定,促进经济社会的安全、协调、可持续发展.