基于改进分水岭变换的遥感图像建筑物提取

遥感图像的分割是遥感信息提取与目标识别的基础和关键。以高分辨率城镇地区遥感图像为研究对象,提出一种基于全局阈值的多级分水岭算法,用于遥感图像的分割。该算法通过引入差异度函数,在执行传统分水岭算法的过程中对图像中存在的噪声区域进行修正,并通过使用全局阈值有效的控制欠分割问题。首先基于全局阈值的多级分水岭算法对高分辨率遥感图像进行初始分割,然后综合利用分割对象的颜色和形状特征信息,进行区域合并和梯度边缘提取,得到最终的建筑物提取结果。实验结果表明,所提出的基于全局阈值的多级分水岭算法较好地避免了过分割和欠分割现象,结合区域合并和梯度提取,能够快速准确地对城镇遥感图像中的建筑物进行提取。     

光谱与形状特征相结合的道路提取方法研究

针对从遥感影像上提取道路,目前已经有很多研究,但尚有许多问题有待解决。如果仅从光谱特征分类入手提取道路,会存在“异物同谱”问题。为解决这个问题,提出了用光谱特征与形状特征相结合的方法提取道路。提出了3个形状指数描述道路的形状特征。以SPOT卫星影像为例,将高空间分辨率的全色图像与多光谱图像融合,首先基于道路光谱特征进行图像分类,然后再应用道路的形状特征去除分类图像中的“异物”目标。研究结果表明该方法能有效地从遥感影像中提取主干道路。     

一种多特征融合的高分辨率遥感图像道路提取算法

利用高分辨率遥感图像提取道路网络对于规划导航等方面具有重要的意义。针对现有道路提取算法的深层次特征挖掘和特征间信息融合存在的不足,提出了一种多特征融合的高分辨率遥感图像道路提取算法。首先,通过图像分割的方式完成对象表达,并提取一种新的空间特征———二阶矩特征对复杂道路形状进行描述;然后利用一种多特征融合方式将光谱特征与空间特征融合,并通过基于机器学习的方法提取初始道路网络;最后利用二阶矩特征实现道路网络的精化。实验结果表明,该算法相比现有算法实验效果更优、鲁棒性更强。     

一种多特征融合的高分辨率遥感图像道路提取算法

利用高分辨率遥感图像提取道路网络对于规划导航等方面具有重要的意义。针对现有道路提取算法的深层次特征挖掘和特征间信息融合存在的不足,提出了一种多特征融合的高分辨率遥感图像道路提取算法。首先,通过图像分割的方式完成对象表达,并提取一种新的空间特征——二阶矩特征对复杂道路形状进行描述;然后利用一种多特征融合方式将光谱特征与空间特征融合,并通过基于机器学习的方法提取初始道路网络;最后利用二阶矩特征实现道路网络的精化。实验结果表明,该算法相比现有算法实验效果更优、鲁棒性更强。     

基于数学形态学的道路提取

利用遥感图像进行道路提取已经有了一些研究,如图像分割,基于知识的道路特征识别和数学形态学等,但尚有许多问题需要解决,设计了一种基于数学形态学的遥感图像道路提取算法。该算法首先将遥感图像二值化,然后进行噪声滤除、形态学边缘检测与边缘连接。通过采用ETM+遥感图像进行实验表明,该算法与传统的边缘检测与边缘闭合的算法相比,具有更好的抗噪能力,且精度较高,具有一定的现实意义。     

基于证据理论的信息融合在图像分类中的应用

该文在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类。提取纹理图像不同特征构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设。实验结果表明,该文提出的基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的,能极大地提高图像纹理的识别分类能力。     

一种形态重建的遥感影像城市道路提取方法研究

以QuickBird多光谱影像为例,提出一种从高分辨率遥感影像中提取城市道路的方法。首先利用直方图均衡化对原始遥感影像作增强处理,突出影像的边缘信息。用Otsu自动阈值分割法对增强处理后的图像进行初步分割,提取出城市道路和房屋等建筑物。根据图像中各类要素的形态特征差别构建不同的标记图像,采用不同的结构元素构建道路模型,用该模型对阈值分割后的图像进行形态重构,分别提取出城市道路和建筑物。对形态重构生成的道路模块进行优化处理,提取出城市道路轮廓。实验结果表明,该方法能有效地从高分辨率遥感影像中提取出城市道路网。     

直线截距直方图城区遥感图像多阈值分割

阈值分割简单有效,但现有的单阈值方法对城区图像分割效果不佳,难以取得令人满意的结果。为了快速准确地对城区遥感图像进行分割,本文提出了基于直线截距直方图倒数灰度熵和人工蜂群优化（artificial bee colony optimization, ABC）的多阈值分割方法。首先,给出直线截距直方图的定义并建立城区遥感图像的直线截距直方图;然后,计算该直方图倒数灰度熵的大小,推导出其单阈值选取公式;最后,将其推广到多阈值选取,并利用人工蜂群优化算法,对多个阈值进行快速精确地寻优,以此最终实现城区遥感图像的多阈值分割。实验结果表明,该方法所分割的图像中多目标的形状、边缘更为准确,纹理及细节特征更加清晰,且所需运行时间仅为同类多阈值分割方法的25%,是一种行之有效的城区遥感图像分割方法。     

基于PPMU-net的多特征高分辨率遥感道路提取

针对复杂地形条件下道路特征选取不具代表性,分割精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络（PPMU-net）的高分辨率遥感道路提取的方法。将3通道的高分二号光谱信息与相应的地形信息（坡度、坡向、数字高程信息）进行多特征融合,合成6通道的遥感图像;对多特征的遥感图像进行切割并利用卷积网络（CNN）筛选出含道路的图像;将只含道路的遥感图像送进PPMU-net中训练,构建出高分辨率遥感图像道路提取模型。在与U-net神经网络、PSPnet神经网络相比时,所提的方法在对高分辨率遥感道路提取时能够达到较好的效果,提高了复杂地形条件下道路分割的精度。     

一种基于形状特征的高分辨率影像飞机提取方法

针对飞机形状特点,提出一种基于面向对象分析形状特征的高分辨率遥感影像飞机提取方法.首先通过区域增长的影像分割方法获得备选对象,从对象的质心和主轴方向出发建立象限划分,根据各象限像素分布直方图计算飞机形状特征因子.利用飞机形状特征因子,结合光谱灰度值,采用简单的阈值提取即可有效地提取飞机.实验证明该方法具有较好的鲁棒性和适应性.     

结合非监督分类和几何—纹理—光谱特征的高分影像道路提取

目的 目前针对复杂场景高分辨率遥感影像道路提取多采用监督分类方法,但需要人工选择样本,自动化程度低且具有不稳定性。基于像元级的方法,提取完整度低且易产生椒盐噪声;面向对象的方法易产生粘连问题。为了提高道路提取的完整度、准确度和自动化程度,提出一种基于非监督分类和几何—纹理—光谱特征的道路提取方法。方法 首先考虑光谱特征利用非监督分类进行初步分割,结合基于纹理特征分类的结果得到初始道路区域。然后根据道路特征建立一套完整的非道路区域滤除体系：边缘滤波断开道路和非道路的连接、纹理滤波滤除大面积非道路区域、形状滤波去除剩余小面积非道路区域。最后利用张量投票算法得到连贯、平滑的道路中心线。结果 选择复杂场景下的高分辨率IKONOS影像和QuickBird影像进行实验,与国内外基于像素和面向对象的两种有代表性的道路提取方法进行对比,采用完整率、正确率、检测质量3个评价指标进行定量评价。实验结果表明该方法相比于其他算法在完整率、正确率和检测质量上平均提高26.61%、5.57%和26.77%。定性分析结果表明,本文方法可以有效改善椒盐噪声和粘连现象。此外本文方法的自动化程度更高。结论 提出了一种基于非监督分类和几何—纹理—光谱特征的高分辨遥感影像道路提取方法,非监督相对于监督分类的方法有更高的自动化程度,复杂场景下的道路提取融合几何—纹理—光谱特征有效避免了基于像元级道路提取易产生的椒盐噪声现象和面向对象道路提取易产生的粘连现象。该方法适用于高分辨率遥感影像城市道路提取,能够得到较高的完整度、准确度以及自动化程度。非监督分类和多特征结合的道路提取方法有广阔的应用前景。     

高分辨率遥感影像道路线性要素识别

为有效从高分辨率遥感影像中自动提取道路,提出利用线性要素间的拓扑关系识别道路线性要素的方法。提取影像中的线性要素并获取其邻域的光谱属性形成有向直线段;利用提出的道路线性要素识别模型,将满足条件的有向直线段聚类生成道路要素集;利用先验知识进一步验证。该方法主要使用道路线性要素的结构信息,适用于大范围、场景复杂的遥感影像,具有较高鲁棒性,目前该方法已应用于基于高分辨率遥感影像的GPS导航道路数据的生产和更新。     

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。     

基于视觉显著性特征的遥感影像道路网提取方法

在遥感影像上,道路被认为是颜色、纹理、形状相似的狭长线状目标,基于此特征可知,整个道路网在影像上会呈现非常显著的特征,极易引起人眼的注意,我们称之为感兴趣区域。感兴趣区域是场景中最能引起用户兴趣、体现图像主要内容的区域,视觉认知理论的研究表明：通过视觉注意机制可以模拟人眼的观察过程,找出遥感影像上的显著区域。本文提出应用视觉注意机制辅助遥感影像道路网提取的思想,通过对影像的显著区域进行分析和处理,得到最终的道路网。对比实验表明该算法可以有效的提高道路网提取的准确率和完整性。     

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...     

遥感图像自动道路提取方法综述

自动道路提取是遥感图像识别的重要研究领域. 实现自动化、智能化、可靠准确的图像道路提取对地理信息技术发展具有重要的应用价值和意义. 道路的物理属性和功能形成了道路的辐射特征、几何特征、拓扑特征和背景特征. 以该四类特征为线索, 介绍了自动道路提取的典型方法, 侧重于分析四类特征在道路提取中作用和应用方式. 简要介绍了自动道路提取的评估方法和准则, 列举了主流的道路提取软件和遥感图像片源, 展望了该领域的发展方向.     

Convolutional Neural Network for RemoteSensing Plant Cover Extracting

The key point of the state-of-the-art machine learning method to extract land information is to construct the features-vector.The existing methods mainly use the spectral features,texture features of remote sensing images to construct the features-vector,however,this method can only get limited features and requires too much human intervention.In the face of the above problems,this paper builds a convolutional neural network model for mining the deep-level features of multi-band remote sensing images and then extract the greenbelt in the Kubuqi Desert.The model was trained and hyperparameter selection was performed.The performance of the model was evaluated by cross validation and comparative analysis between methods.The experimental results show that the model is of high accuracy and good generalization ability.Finally,the test data set was input into the model to predict land cover classes and to do visualization.The importance of this study is to inspire new thinking of better performance of the green land and even more complex information extraction from remote sensing images.     

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。     

基于改进区域生长的遥感影像道路提取

提出一种改进区域生长法的遥感影像中道路提取方法。对遥感影像进行[K]均值聚类,实现道路区域和非道路区域的初步分离,并获取区域生长的基准值,按照图像特征计算出区域生长的阈值。依据对道路特性的分析,设计了9个道路路口模型。根据设计的道路路口模型,对区域生长法进行了改进,使得道路的提取按照道路路口模型自动增长。最后通过数学形态学的手段对道路进行优化。实验结果表明使用提出方法所提取道路区域更加完整。