一种面向对象的高分辨率影像道路提取方法

高分辨率遥感影像为用户提供了丰富的地表细节信息, 如何利用图像分析技术从高分辨率遥感影像中进行目标提取、更新地理信息数据库, 成为遥感信息处理研究的热点。传统的道路提取方法一般采用像素级检测方法, 仅利用了像素的光谱信息作为道路提取的依据, 无法利用影像的空间信息。提出了一种面向对象的高分辨率卫星影像道路提取方法, 并选取南京市IKONOS 影像进行了实验。首先, 对影像进行分割获取影像对象, 再通过对IKONOS 影像中道路特征的分析, 利用影像对象的光谱特征、几何特征和空间关系建立知识库, 最后, 利用知识库中的规则来提取影像中的道路。实验结果表明采用本方法能够较好地提取出实验区中的道路。     

高分辨率卫星影像在城市建筑物识别中的初步应用

在对试验区IKONOS卫星高分辨率影像预处理的基础上，采用HIS变换法对1m分辨率全色影像和4m分辨率多光谱影像进行了融合处理；通过建筑物阴影提取了建筑物高程，采用正交小波变换方法提取了图像的纹理信息；采用了四种不同的特征图像组合方式，对试验区高，中，低层建筑物进行了分类。研究表明，由融合图像，高程信息和纹理信息参与的分类结果精度最高，对高层建筑物分类的精度可达80%。     

基于视差的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

针对城区高分辨率遥感影像建筑物变化检测中视差引起误检测问题，提出一种基于视差的建筑物变化检测方法。首先，利用改进的双峰分裂法实现对建筑物阴影的检测；然后，借助阴影估计屋顶的位置，并自动选取种子区域，结合区域生长法进行建筑屋顶提取；最后，以视差、视差方位角以及面积等作为判定条件对两时相影像建筑物的变化情况进行分析。通过对WorldView-2影像和IKONOS影像进行变化检测，平均正确率达到了89.6%。实验结果表明:在屋顶光谱均匀且有明显建筑阴影的稀疏建筑区，该方法能够有效解决建筑屋顶种子区域自动选取及高层建筑视差引起误检测等难点问题。     

高分辨率多光谱遥感影像中城区道路信息的自动提取

提出一种从高分辨率遥感影像提取城市区域道路网络的方法。该方法采用改进的数学形态学运算方法对影像进行分割,进而得到粗略道路信息网,然后利用道路网的几何特征实现道路与建筑物的有效区分,最后通过抽骨架的方法获得最终道路网中心线。试验数据为某一城区高分辨率卫星影像,并对最终提取的结果进行了评价,结果表明,所提出的方法能够从高分辨率多波段卫星遥感影像上精确、有效、自动提取城区道路网络。     

基于视差的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

针对城区高分辨率遥感影像建筑物变化检测中视差引起误检测问题,提出一种基于视差的建筑物变化检测方法。首先,利用改进的双峰分裂法实现对建筑物阴影的检测;然后,借助阴影估计屋顶的位置,并自动选取种子区域,结合区域生长法进行建筑屋顶提取;最后,以视差、视差方位角以及面积等作为判定条件对两时相影像建筑物的变化情况进行分析。通过对WorldView-2影像和IKONOS影像进行变化检测,平均正确率达到了89.6%。实验结果表明:在屋顶光谱均匀且有明显建筑阴影的稀疏建筑区,该方法能够有效解决建筑屋顶种子区域自动选取及高层建筑视差引起误检测等难点问题。     

基于形态学阴影指数的高分二号影像建筑物高度估计

高分二号卫星是我国自主研发的高分辨率对地观测卫星,分辨率达到亚米级。利用高分二号卫星遥感影像,结合数学形态学和面向对象分类的思想进行城市建筑物高度估计。首先,利用多尺度分割将影像分割成对象;进而结合光谱、形状、形态学阴影指数(MSI)等特征面向对象进行分类,相对准确提取出建筑物的阴影并计算阴影的长度;最后,结合影像成像时的卫星、太阳和建筑物的几何关系模型进行建筑物高度估计,并利用实地测量数据进行精度评价和误差分析。结果显示,90%的估计结果绝对误差小于1m,说明该方法可以有效地从高分二号影像中提取建筑物高度,展现了国产高分辨率遥感影像提取城市建筑物信息的巨大潜能。     

基于视差的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

针对城区高分辨率遥感影像建筑物变化检测中视差引起误检测问题,提出一种基于视差的建筑物变化检测方法。首先,利用改进的双峰分裂法实现对建筑物阴影的检测;然后,借助阴影估计屋顶的位置,并自动选取种子区域,结合区域生长法进行建筑屋顶提取;最后,以视差、视差方位角以及面积等作为判定条件对两时相影像建筑物的变化情况进行分析。通过对WorldView-2影像和IKONOS影像进行变化检测,平均正确率达到了89.6%。实验结果表明:在屋顶光谱均匀且有明显建筑阴影的稀疏建筑区,该方法能够有效解决建筑屋顶种子区域自动选取及高层建筑视差引起误检测等难点问题。     

基于高分辨率遥感影像的土地覆盖信息提取

高空间分辨率遥感影像使得土地覆盖和土地利用信息的提取成为可能。以高分辨率遥感影像数据IKONOS为主要数据源,以多尺度分割与基于模糊逻辑分类的面向对象影像分析方法为主要技术,自动提取株洲市城乡结合部的土地覆盖和土地利用信息。达到了提取郊区丘陵地带林地信息和城市建筑、道路等土地覆盖信息的目的,而且精度高,速度快。结果表明利用该方法对复杂的城乡结合部信息获取是可行的。     

基于灰度共生矩阵法的IKONOS影像中竹林信息提取

探索应用IKONOS高分辩率卫星图像提取竹林信息 :用经过几何校正和阴影校正后的近红外波段影像数据计算图像灰度共生矩阵和灰度联合矩阵 ,计算四个纹理量 ,利用 3× 3窗口的CON纹理量设置阈值分割提取出草地 ,再用改进了的纹理量MCON的值分割提取竹林的分类法 ,并且通过精度评估发现后者具有较高的精度 ,具有适应性     

针对资源三号卫星影像水体提取的谱间关系法

针对现阶段水体提取的数据源多是国外测绘卫星数据且需要多波段、丰富光谱信息的问题,通过研究资源三号卫星影像中水体的光谱特征以及阴影的光谱特征,提出一种在资源三号卫星影像中水体提取的方法。运用单波段阈值法、归一化差分水体指数法、支持向量机法、基于阈值的谱间关系法4种方法对提取水体的效果进行比较分析。实验结果表明,本文提出的基于阈值的谱间关系法提取水体的效果比另外3种方法有明显提升,能有效剔除阴影的影响,并且能较好地提取影像中的细小水体。     

高分辨率遥感图像中建筑物阴影的提取

在利用城区高分辨率遥感图像进行变化检测及目标提取等应用时,建筑物阴影的影响相对严重.要消除建筑物阴影的影响,就需要准确提取出建筑物的阴影.在分析了现有建筑物阴影提取方法不足的基础上,介绍了一种基于形态学重构来自动提取城区高分辨率遥感图像中的建筑物阴影的算法的原理及方法,并进行了实验.实验表明,算法能很好地去除绿化带和道路的影响,而且也能消除图像背景不均匀对结果产生的影响,提取出的建筑物阴影的大小和形状都能保持得比较好.     

Extraction of bridges over water from IKONOS panchromatic data

Compared to remote sensing images of medium or low spatial resolution, high‐resolution remote sensing images can provide observation data containing more detailed information for georesearch. Accordingly, an important issue for current computer and geoscience experts is to develop useful methods or technology to extract information from these high‐resolution satellite images. As part of a series of research into object extraction, this paper focuses mainly on the extraction of bridges over water from high‐resolution panchromatic satellite images. Since bridges over water are obviously adjacent to water in remote sensing images, this paper proposes a practical knowledge‐based bridge extraction method for remote sensing images of high spatial resolution. The steps involved are: water extraction based on Gauss Markov Random Field (GMRF)‐Support Vector Machine (SVM) classification methods which use a SVM to classify the image based on textural features expressed by a GMRF; image thinning and removal of fragmented lines; main trunk detection by width; vectorization; and feature expression. Finally, tests are described for two pieces of panchromatic IKONOS satellite images with a 1 m resolution. The experimental results show that the proposed method is suitable for images with a single‐peak histogram (contrast between water and land is sharp) or a multi‐peak histogram (greyscale value of water is close to that of land).     

遥感图像时空融合综述

高时空分辨率的遥感图像大数据在遥感领域发挥着重要作用.然而,由于技术上和预算上的限制等原因,目前单一的卫星传感器无法获取同时具有高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像.因此遥感图像时空融合技术被认为是解决时间分辨率和空间分辨率折衷问题的有效途径之一.随着深度学习在各领域的广泛应用,深度学习技术已经被证实是解决图像问题非常...     

基于深度学习与超分辨率重建的遥感高时空融合方法

针对遥感影像的“时空矛盾”,提出一种改进STARFM的遥感高时空融合方法。利用SRCNN对低分辨率影像进行超分辨率重建,由于所融合的2组影像分辨率差距过大,网络训练困难,先将2组影像均采样至某一中间分辨率,使用高分辨率影像作为低分辨率影像的先验知识进行SRCNN重建,再将得到的中间分辨率影像重采样后以原始高分辨率影像作为先验知识进行第2次SRCNN重建,得到的最终重建图像相比原先使用插值法重采样所得图像,在PSNR和SSIM上均有提升,缓解了传感器差异所造成的系统误差。STARFM融合方法在筛选相似像元与计算权重时均使用专家知识提取人工特征,基于STARFM时空融合的基本思想,以SRCNN作为基本框架 自动提取特征,实验结果表明,其MSE值相比原方法更低,进一步提高了遥感时空融合的质量,有利于充分利用遥感影像。     

基于对象关系特征的高分辨率光学卫星影像水上桥梁目标识别方法

利用卫星遥感技术对大中型桥梁进行识别定位,在民用上和军事上都具有很重要的意义。本研究提出了一套利用基元对象关系特征提取高分辨率卫星影像中水上桥梁的技术方法。首先利用多尺度分割算法对高分辨率卫星影像进行分割,利用水体指数或GLCM同质性纹理特征区分河水和陆地;其次,利用对象形状特征和相邻的关系特征提取桥梁潜在区;将河流片段和桥梁潜在区专题二值化,利用数学形态学算子实现河流水面的连续化;最后利用叠加分析的方法获得最终的桥梁目标。本方法充分利用了桥梁与河流相邻和相交的空间关系特征,利用QuickBird和IKONOS高分辨率卫星影像进行实验,证明所提出的方法可以高精度的实现大中型水上桥梁的识别定位。     

The recognition of road network from high‐resolution satellite remotely sensed data using image morphological characteristics

With the development of remote sensors and satellite technologies, high‐resolution satellite data such as IKONOS images have been available recently. By these new high‐resolution satellite data, remote sensing technologies can be successfully applied to more application areas such as extracting road network from high‐resolution satellite images. This paper proposes a newly developed approach to extract a road network from high‐resolution satellite images. The approach is based on the binary and greyscale mathematical morphology and a line segment match method. First, the outline of road network is detected based on the grey morphological characteristics. Then, the basic road network is detected by the line segment match method. Next, the detected basic road network is processed based on the knowledge about the roads and binary mathematical morphological methods. Finally, visual analysis and three indicators are used to evaluate the accuracy of the extracted road networks. The results of the accuracy evaluation demonstrate that the developed road network extraction approach can provide both good visual effect and high positional accuracy.     

一种基于区域分割的多尺度遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是图像融合的重要问题,提出了一种区域分割和小波变换相结合的多尺度遥感图像融合方法。首先对经过配准的待融合图像进行小波变换,然后对变换后的低频系数进行基于区域标准差的分割,将低频系数分为目标信息和背景信息,接着对目标信息采取基于绝对值的融合,对背景信息采用基于灰度误差的融合。对小波变换后的高频系数采用基于清晰度的融合规则,最后进行小波逆变换得到融合图像。将该方法和几种常用融合方法进行对比分析,结果表明:该方法在有效地保持多光谱影像光谱信息的同时,可以有效地提高融合影像的空间细节信息,有利于后续进行信息提取和图像分类。     

基于形变估计与运动补偿的医学CT图像层间超分辨率算法

针对医学断层图像层间分辨率较低的问题,提出了基于形变估计与运动补偿的医学CT图像层间超分辨率算法用于生成切片间图像,从而提高层间分辨率。首先利用U-Net对相邻两幅图像作多尺度特征提取与融合;其次,为了处理层间图像的复杂形变,使用基于自适应协作流的变形扭曲模块来实现相邻切片间的双向形变估计,设计层级信息递进融合模块对金字塔特征层进行特征聚合,对生成图进行运动补偿;最后经过后处理网络以减少异常像素点。该算法在两种CT数据集上进行验证,平均PSNR值分别达到了35.59 dB和30.76 dB,输出图能较好地恢复图像细节。与现有的一些方法对比,相关实验证明了该算法的有效性。     

Estimating burned area for Tropical Africa for the year 1990 with the NOAA-NASA Pathfinder AVHRR 8 km land dataset

The international scientific community recognizes the long-term monitoring of biomass burning as important for global climate change, vegetation disturbance and land cover change research on the Earth's surface. Although high spatial resolution satellite images may offer a more detailed view of land surfaces, their limited area coverage and temporal sampling have restricted their use to local research rather than global monitoring. Low spatial resolution images provide an invaluable source for the detection of burned areas in vegetation cover (scars) at global scale along time. However, the automated burned area mapping algorithm applicable at continental or global scale must be sufficiently robust to accommodate the global variation in burned scar signals. Here, the estimation of the percentage of a pixel area affected by a fire is crucial. In a first step, an empirical method is used which is based on a function between the change in Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the surface area affected by fire. Next, a new statistical method, based on the Monte Carlo algorithm, is applied to compute probabilities of burned pixels percentages in different neighbourhood conditions.     

复小波包域遥感图像局部自适应融合算法

为了使融合后的图像在保持原IKONOS 卫星图像多光谱特性的同时,最大可能地提高图像空间 分辨率,提出了一种基于四树复小波包变换的SAR 图像与多光谱IKONOS 卫星图像相融合的新方法．该方法 利用复小波包变换的多方向性和对高频细节信号良好的时频局部化分析能力,分别对IKONOS 图像经HIS 空 间变化的I 分量子图和SAR 图像进行复小波包分解,并对分解后的低频复系数采用取平均或取大值的方法、 对高频方向复系数采用邻域一致性测度的局部自适应方法进行复系数融合．用融合后复系数经复小波包反变 化得到的图像代替原IKONOS 图像经HIS 变换的I 分量,再经HIS 空间反变换得到最终的融合图像．实验结 果表明,该融合算法在光谱保留和空间质量提高方面,比传统的基于小波变换的融合算法具有更高的性能．