高分辨率遥感影像结合LiDAR数据的面向对象分类方法

为了更准确地对遥感数据进行分类,结合Geo Eye高分辨率遥感影像和机载Li DAR数据,通过对分割参数、特征选择、分类规则等特征进行研究,提出采用面向对象的模糊分类方法——成员函数法选择实验区进行了分类研究。实验结果表明:该分类方法能够更有效地提取出建筑物、煤堆、灌木等矿区典型地物,总体分类精度达到93.92%,KIA为92.52%,分类精度相比单一遥感数据明显提高。     

基于CBERS-02B高分辨率遥感影像分割的最优尺度选取

高分辨遥感影像的信息提取对矿山的监测有着重要意义,影像分割是高分辨率遥感影像信息提取关键的一步．文中以赣州稀土矿山的高分辨率遥感影像为源数据,采用分形网络演化多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割,通过Robert算子的边缘提取结果计算分割参数获取分割尺度,并在此基础上设置不同分割尺度对影像进行分割,对比分析分割结果表明,沉淀池的最优分割尺度为35．最后利用分割质量值对分割结果进行评价分析,验证了试验结果的正确性．     

基于 CBERS-02B 高分辨率遥感影像分割的最优尺度选取

高分辨遥感影像的信息提取对矿山的监测有着重要意义,影像分割是高分辨率遥感影像信息提取关键的一步. 文中以赣州稀土矿山的高分辨率遥感影像为源数据,采用分形网络演化多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割,通过 Robert 算子的边缘提取结果计算分割参数获取分割尺度,并在此基础上设置不同分割尺度对影像进行分割,对比分析分割结果表明,沉淀池的最优分割尺度为 35. 最后利用分割质量值对分割结果进行评价分析,验证了试验结果的正确性.     

面向对象的泰安市城市附属绿地信息提取

城市附属绿地广泛分布在居民区和道路等与人类工作生活最息息相关的区域。基于面向对象的分类方法,选取泰安市高分辨率遥感影像Quick Bird,对城市附属绿地信息进行提取,并与监督分类结果进行比较评价。结果表明,面向对象分类的总体精度达到了84.15%,Kappa系数为0.816 1,明显高于监督分类。泰安市居民区、单位和道路绿化程度总体较低,需要加强居民区和单位附属绿地建设,并提高道路绿化水平。     

面向对象的海域使用变化遥感监测

基于SPOT-5和WorldView-2高分辨率遥感影像,采用面向对象的分类方法,通过多尺度图像分割,获取海域使用地物斑块;结合影像光谱特性、纹理特征等信息建立分类规则,提取海域使用信息,并通过空间叠置分析来定量分析研究区海域使用变化情况.结果表明,面向对象的多尺度分割方法有效提高了分类精度.该研究也分析了海域使用变化情况,研究区内变化主要集中在建筑用地的扩张上.该研究对研究区治理海洋有重要意义.     

基于分水岭变换的遥感影像面向对象分类

为了提高面向对象分类的自动化程度,提出将分水岭变换与ISODATA聚类相结合对遥感影像进行面向对象分类。首先利用改进的分水岭变换对高分遥感影像进行分割,获得分割的对象后,利用ISODATA聚类方法对其进行分类。试验结果表明,该方法取得了较好的分类效果,且分类速度快,一定程度上提高了遥感影像分类的自动化。     

联合像素与多尺度对象的高分辨率遥感影像谱聚类分割

建立了融合多尺度信息的图模型,同时,为了顾及对象的局部统计特性,改进了基于对象的顶点间相似度计算方法。在图模型的基础上完成相似矩阵计算,并使用归一化分割准则对相似矩阵特征进行分解,将原始数据映射到低维子空间。最后,对特征筛选后的子集使用聚类算法完成影像分割。为了验证本文方法的有效性,选取高空间分辨率遥感影像进行实验并与目前分割精度较高的算法做定量化对比。实验结果表明:在4项实验指标中,除一项基本持平外,其他3项指标优于其他算法,证明了本文方法在高分辨率遥感影像分割中的有效性。     

基于阈值分割和形态学的高分辨率遥感影像道路提取

高分辨率遥感影像道路提取已经成为相关领域的研究热点和难点,利用阈值分割法将原始影像二值化,然后利用数学形态学中腐蚀、膨胀、开运算和闭运算对阈值化的影像进行处理,分析了不同方法对道路提取的影响.最后,针对光谱特征相近的建筑物和道路,提出利用形状特征进行进一步实现道路提取.文中利用VC开发了道路提取的原型系统,并对实验结果进行了分析,证实了文中道路识别方法的有效性.     

基于分维的遥感影像最佳分割尺度研究

针对面向对象的遥感技术中对象最优分割尺度难题,提出了基于分维的定量确定最优分割尺度算法。算法通过分析分维值变化规律和最优分割尺度之间的定量关系,发现分维值变化稳定区间与遥感对象最佳分割尺度范围相对应,因此可以通过对象分维-尺度关系,确定遥感对象的最佳分割尺度,一定程度上解决了最优分割尺度难于确定的难题。     

高分辨率遥感影像自动化匹配引擎算法研究

海量高分辨率遥感影像的自动匹配,是其三维重建、配准、拼接等关键技术的基础。全局的匹配不仅浪费时间,而且海量特征之间的相似性会导致很多特征点的浪费甚至错误,而分层大尺度由粗到细的匹配常常由于初始大尺度中的误匹配而影响搜索策略的正常进行和模型估计。为此提出了基于大尺度同名点的辅助三角形变换参数的独立分量求法,然后引导其他特征点在预测区域搜索匹配,以构建试验场区遥感影像自动化处理的引擎及框架,实现了快速稳健的全自动化匹配。     

提高遥感图像空间分辨率方法的研究

图像空间分辨率是评价图像质量的一个关键指标,它表示图像细节清楚程度,在保证图像一定信噪比的前提下,高空间分辨率一直是成像系统追求的目标.研究从提高遥感成像仪空间分辨率的原理出发,详细分析各种提高遥感成像仪图像空间分辨率的方法,并对最有应用前景的方法—SRR（Super Resolution Reconstruction）,进行了的理论分析与实验研究。     

基于样本形态变换的高分遥感影像建筑物提取

针对高分辨率遥感影像中建筑物屋顶光谱信息多变引起建筑物提取精度降低的问题,提出基于样本形态变换的建筑物提取方法. 利用偏移阴影分析法自动提取初始建筑物样本,根据建筑物屋顶形态特征,合理利用样本旋转、偏移、缩放变换方法,构建自适应样本精细提取变换组合,以更完整、全面地提取建筑物样本;结合支持向量机（SVM）分类器进行影像分类,得到建筑物初始提取结果;提出基于形态特征的格网占比法对初始提取结果进行确认,剔除不规则非建筑物,实现对建筑物的准确提取. 对高分辨率遥感影像进行对比实验分析,以验证方法的有效性. 结果表明,与面向对象分类、反向传播（BP）神经网络、基于偏移阴影分析3种参照方法对比,所提方法的建筑物提取精度均优于参照算法.     

遥感影像信息提取技术的研究与实现

随着遥感技术的发展和遥感应用的深入,遥感影像信息提取方法的研究成为关注的焦点.一般来说遥感影像信息提取包括分类、识别和特征提取.文中主要研究利用MATLAB实现影像中的光谱特征和纹理特征的提取和分类,并结合ERDAS软件对影像进行预处理和分类后处理以及精度评定,最终从精度评定结果来看,两种特征分类的总体精度较高,另外,图像的结构信息有助于提高遥感影像信息提取的精度.     

遥感图像语义分割空间全局上下文信息网络

为了解决卷积神经网络(CNN)在语义分割特征提取阶段容易丢失空间信息以及边界信息不明确的问题,基于U-Net基线网络提出空间全局上下文信息网络(NC-Net). 增加再编码阶段(ReEncoder),以增强空间信息识别能力. 在Decoder阶段输出多尺度特征,与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息. 保留边界损失函数,设计多尺度损失函数级联方法,优化整体网络. 在GID以及WHDLD数据集上的实验结果表明,该方法的总体准确度达到最好成绩,明显优于其他基线模型.     

压缩感知的高分辨率天文图像去噪

为提高高分辨率天文图像的重构质量,在传统压缩感知(compressed sensing,CS)迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种基于小波维纳滤波的压缩感知去噪重构算法.该算法的设计方法为:在每次迭代过程中,使用设计的小波维纳滤波算子替代传统的小波阈值算子对获得的天文图像小波系数进行筛选,从而对小波阈值去噪方法重建图像过程中出现的伪吉布斯现象进行有效地抑制;然后使用全变差方法对去噪重建后的天文图像进行调整,以进一步提高重构图像的质量.仿真实验结果表明,与传统的迭代小波阈值算法相比,本算法可以获得较优的去噪重建性能,并且能有效地保护高分辨率天文图像的细节特征信息.此外,在压缩比较高的情况下,该算法仍然可以获得相对较高的视觉质量和峰值信噪比.     

A RBF classification method of remote sensing image based on genetic algorithm

Alongwith the increases of resolution of satellite re-mote sensing image and aerial remote sensing image,people may obtain more useful data and information fromthe remote sensing image[1,2]. Following " the digitalEarth" concept proposed, more and more civil situationsneed to use the remote sensing image, including re-sources investigation, natural disaster observation,weather forecast and so on. Because the applications ofremote sensing image in different situation has put for-ward for differ…     

基于高光谱数据的城市不透水层提取与分析

针对多光谱卫星遥感数据监测城市生态环境的限制和高光谱遥感数据的优越性,以徐州市城区为例,选择2004和2006年地球观测卫星一1（EO一1）Hyperion高光谱遥感数据,在波段选择、大气校正等预处理的基础上,利用线性光谱混合模型,通过混合像元分解在亚像元尺度上提取两个时相徐州市中心城区的不透水层比例．以高分辨率遥感影像分类结果作为参考,通过与LandsatTM多光谱数据提取结果的比较,表明了高光谱遥感影像提取不透水层的优势．利用两个时相高光谱遥感影像提取的不透水层信息进行变化分析,结果表明：徐州市不透水层比例在持续增加,尤其在城市边缘区更是显著增加,其主要驱动因素是城市扩展和土地利用变化．     

基于MASK算法的遥感影像匀光处理研究

针对现有的MASK匀光算法不足现象,提出一种针对MASK结果影像的梯度拉伸算法,实验证明:与2%线性拉伸和对比度参数拉伸相对比,该算法在解决遥感影像亮度分布不均匀问题的同时,保障影像的清晰度,增强细节反差,达到很好的匀光效果。