基于高分一号卫星遥感影像的城市绿地提取对比研究

针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,文中提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地信息的方法,结合K-T变换和ICA变换,根据地物的遥感影像特征、光谱特征信息和基于阀值的分类技术进行有效波段最优组合及地物分类,从而大幅提高了绿地专题信息提取的精度。研究中提出本方法和基于NDVI的典型绿地提取方法的提取结果进行精度评价,实验结果证明,在城市区域范围尺度上,该方法计算简便且实现了94.97%的高精度和总Kappa系数为0.919 5的评价结果。     

基于面向对象的遥感影像二次分割方法在桥梁提取中的应用

传统的基于像元的桥梁提取方法分类精度低、遥感影像信息得不到充分利用、提取速度慢.据此,提出了基于面向对象的桥梁提取方法,并将利用该方法提取到的影像进行二次分割.以Econgition为平台进行提取实验,结果表明:基于面向对象的桥梁提取方法提取速度快、精度高.     

标准最邻近分类法在道路提取中的应用

遥感影像分类的过程即是把分割出来的遥感影像对象和语义类层相互联系在一起,从而使影像对象具体安排到对应的类别中。传统的分类方法不能完全利用遥感影像特征,造成了影像特征空间数据的冗余。为此,将标准最邻近分类法应用到遥感影像信息提取中,并以Econgtion为实验平台进行道路提取。结果表明:这种提取方法操作简单,分类提取的精度较高。     

引入SPP的高分辨率遥感影像深度学习分类方法

当前,深度学习技术与传统的面向对象技术相结合的分类方法已经较好地应用于高分辨率遥感影像的分类任务当中,但是仍存在如下问题:高分辨遥感影像地物目标复杂,依靠单一数据源进行分割效果不佳;标准的卷积神经网络只能接受固定尺寸大小的输入,分割对象在拉伸变形至固定尺寸的过程中会造成信息的损失.该文首先结合DSM数据进行协同分割,获得更佳的分割结果;然后将空间金字塔池化层(Spatial Pyramid Pooling,SPP)引入卷积神经网络中,构建了一种能接受任意尺寸输入的深度学习面向对象分类模型,从而令分割对象的特征表达更完整,以提高影像分类精度.实验结果表明:引入空间金字塔池化层的高分辨率遥感影像深度学习分类方法,可有效提高影像分类精度,进而得到更加真实可靠的分类结果.     

一种高分辨率遥感影像最优分割尺度确定的方法

近年来,面向对象的影像分析方法成为提取高分辨率遥感影像中目标地物信息的新技术,其关键和核心的步骤是多尺度分割。而在多尺度分割中,最优分割尺度的确定成为了重点和难点。鉴于此,文章以某大学校区的高分辨率遥感影像为实验对象,利用e Cognition软件,结合分割对象的均值方差和最大面积来确定最优分割尺度,得出了几种主要地物的最优分割尺度:水体的最优分割尺度为30,建筑物的最优分割尺度为40,植被的最优分割尺度为75,道路的最优分割尺度为100。经实验验证,分割尺度准确。     

基于高分一号特征优选的CART决策树面向对象分类研究

以陕西省神木县部分区域为研究区,采用国产高分一号影像数据,结合目视解译成果,研究基于多种特征的CART决策树面向对象分类,对研究区的地物类型进行自动提取。在训练样本一致的前提下,利用面向对象最邻近分类优化特征空间工具间接优化决策树特征空间,并与其分类结果相对比,证明CART决策树面向对象分类是一种高效、高精度的分类方法,尤其适用于大数据量的高分辨率遥感影像地物类型自动提取。     

尾矿及固体废弃物遥感信息提取与解译

采用2014年1月Quickbird拍摄的高分辨率遥感影像数据,对尾矿及固体废弃物的光谱、纹理以及空间几何特征进行分析,确定了尾矿及固体废弃物的最佳分割阈值为30和最佳合并阈值为90。通过对分类结果计算混淆矩阵,得出本次实验规则分类的总体精度为94.15%,提取精度相对较高。     

一种改进的高分辨率遥感影像变化检测方法

高分辨率遥感影像变化检测中,阴影的存在常会造成变化检测结果中存在大量的伪变化情况。为此,采用顾及阴影信息的遥感影像变化检测方法,首先提取遥感影像中的阴影信息,然后利用前后时相提取的阴影信息求取差值,获得阴影补偿区域,最后在变化检测结果加入阴影补偿区域得到最终的变化检测结果。以乌鲁木齐市沙区2013年的GEOEYE影像和2014年的IKONOS影像组成的像对进行实验。结果表明,该方法能够较好地解决阴影所引起的变化检测中的误判问题,有效地提高遥感影像变化检测的精度。     

基于SVM的矸石山分布信息提取方法

以钱营孜矿区工业广场附近矸石山为例,采用EROS-B高分辨率遥感影像与日本ALOS多光谱影像融合后的影像作为数据源,利用MNF变换和小波变换对图像进行去噪,然后运用SVM方法对实验区内的矸石山信息进行提取.实验结果表明,采用径向基函数的SVM模型能快速准确地提取矿区矸石山分布信息,提取精度达到了80.59％,提取的信息...     

浅论基于面向对象的遥感图像分类

传统的基于像素的统计特征的分类方法在处理高分辨率影像的分类问题上遇到了很大的困难.介绍了面向对象与基于像素的分类方法,探讨了基于面向对象的遥感影像的模糊分类方法在地物分类中的新思路.并且通过了展示利用ecognition进行的的一个分类实例,阐述了面向对象的模糊分类技术的软件应用.     

基于“3S”技术的滑坡泥石流监测新技术

本介绍并探讨了3S技术及其发展趋势，对滑坡泥石流监测的特点进行了初步分析，详细讨论了RS、GPS对地观测技术的精度，各种影象信息应用于滑坡泥石流监测的适宜性，并通过国外应用实例详细分析了3S技术在滑坡泥石流监测信息提取、存储管理、分析处理、应用模型及分析成果显示等方面的应用。     

主成分分析在遥感图像处理中的应用

在研究主成分分析方法基本原理的基础上,用MATLAB软件编写了主成分分析用于遥感图像处理的程序,通过ERDAS及MATLB两种软件对遥感图像进行分析,并对处理结果作比较分析。试验证明,对遥感图像作主成分分析取得了较好的效果,具有一定的可靠性和实用性。     

基于Mean-shift和DoG的卡通化图像生成算法

从数字图像直接生成卡通化效果有着重要的应用,文中提出一种新的图像卡通化效果生成算法,首先利用均值漂移算法去除图像中颜色细节信息和纹理细节信息,用大色块替代原图像中属性相同的区域,然后对均值漂移滤波后的图像利用高斯差分算子提取边缘信息,最后将均值滤波图像和边缘图像进行融合获得卡通化效果。实验结果表明,利用本算法获得很好的卡通化效果图像。     

基于高分二号卫星影像高潜水位煤矿区沉陷地土壤含水量监测

高潜水位地区煤炭开采破坏导致地表沉陷出现积水和斜坡,沉陷内土壤含水量会分布不均匀,影响农作物的生长,从而严重影响矿区居民的生产和生活。因此大范围快速、精确监测高潜水位地区煤矿开采区的土壤含水量具有重要现实意义。卫星遥感技术可以快速、准确、高效监测矿区土壤含水量。通过遥感手段对高潜水位采煤塌陷地土壤含水量进行监测,探求出一个比较方便、快速、合理监测高潜水位采煤塌陷地土壤含水量分布状况方法,为矿区环境影响评价、农作物估产、破坏等级评价、耕地损害补偿与土地复垦方案的编制提供参考依据。借鉴土壤含水量遥感监测经验,通过野外实地采集土壤样本并测量土壤光谱数据,在室内测量土壤含水量,分析实测地面光谱数据与土壤含水量的变化关系,结合实测的土壤含水量与光谱特征数据,对土壤含水量与实测水体光谱进行相关性分析,得到土壤含水量光谱数据敏感波段范围。结合高分二号卫星影像谱段数据特点,将实测光谱波长按照波段范围划分为与高分二号卫星影像谱段对应的4个波段,即450~520,520~590,630~690,770~890 nm,再取各个波段范围反射率的平均值与土壤含水量光谱反射率进行相关性分析,寻求高分二号卫星影像监测土壤含水量最敏感的波段数据,在确定遥感探测敏感波段的基础上,建立了土壤含水量与光谱反射率的遥感反演模型,即:S曲线模型、逆函数模型,基于预处理的高分二号卫星影像进行沉陷区地土壤含水量遥感反演,从而得到高潜水位采煤塌陷地土壤含水量的空间分布情况。研究结果表明不同土壤含水量的光谱特征基本相似,实测地面光谱数据与土壤含水量的变化关系为土壤光谱反射率随着波长的增长而增大,呈正相关关系;土壤含水量与高分二号卫星影像数据B3波段的反射率具有显著的负相关关系,可将B3波段作为监测土壤含水量最敏感的波段;通过对S曲线模型、逆函数模型进行分析与检验,S曲线模型比逆函数模型更接近实测值;基于高分二号遥感影像,利用S曲线模型进行遥感反演,可以迅速得到高潜水位采煤塌陷地土壤含水量空间等级分布图。     

金沙江下游生态环境遥感监测及GIS系统建设

金沙江下游是长江流域生态环境脆弱的地区之一,也是长江最大的泥沙产沙区.为准确了解金沙江下游的生态环境现状,运用"3S"技术,即遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、全球卫星定位系统(GPS),采用影像正射校正、数据融合、影像信息提取等技术方法,对金沙江下游生态环境开展遥感监测,并在此基础上建设完成了金沙江下游生态环境G...     

面向对象的塌陷地提取

针对塌陷地的光谱特征和空间结构特征的特点,采用一种面向对象的技术,实现了塌陷地的信息提取。首先,采用形态学方法建立滤波器,对影像进行形态学重建,然后对影像进行分水岭分割,将影像进行多尺度分割后,影像被分割为多个相互独立的闭合区域,并且每个区域作为一个独立的对象,计算每个对象的光谱、形状、纹理等等各种特征,并把它们作为分类的依据;其次,根据提取专题的不同进行特征选择;接着根据所选择的特征选择分类器进行塌陷地提取。     

基于RS和GIS的南海区基塘用地时空变化分析

基塘地是珠三角地区特有的一种生态农业用地类型,在珠三角地区广泛分布,近20年来基塘地在数量和空间分布上发生了较大的变化。利用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术能有效监测珠三角地区基塘地的变化。本文应用1990年、2000年、2008年3个时相的遥感数据,采用面向对象的方法,综合光谱、空间关系和形状等特征信息对研究区的基塘地进行提取,结果表明,1990-2000年研究区的基塘地面积呈增长趋势,2000-2008年该地区的基塘地面积锐减。对研究区的基塘地重心变化进行分析,结果表明,1990-2008年基塘地呈现向西北方向迁移的趋势。观测期内研究区增加的基塘地主要来源于耕地和林草地,而减少的基塘地主要转化为城镇建设用地、植被和耕地。本研究客观、准确地反演了研究区基塘用地的动态变化过程,并提出了基于可持续发展理论指导下的基塘地发展策略,对珠三角的基塘地综合开发管理和生态农业可持续发展具有一定的理论和现实意义。     

基于MATLAB的线性构造信息提取研究

卫星影像上的线性信息是地表一些线性构造的映像,这些线性构造与矿产形成分布有着密切的关系。对东天山图屋-延东一区TM数据利用ERDAS IMAGE 8.7图像处理软件进行了图像增强处理,通过借鉴前人机助线性体研究的方法和思路,利用M atlab7.0软件开发平台工具,采用Hough变换等技术手段在该区进行线性构造信息提取,并将提取结果与人工解译结果进行对比和评价,探讨了该区线性构造信息提取的途径,为研究区今后的找矿和工作部署工作提供了参考。     

矿井复杂环境视频监控图像增强算法研究

针对井下环境亮度低,粉尘严重等造成监控视频图像光照不均匀以及模糊不清等问题,提出了基于二维伽马函数实现井下视频图像增强的算法。该算法运用具有边缘保持性的引导滤波提取光照分量,通过二维伽马函数自适应调整光照,并运用基于受限自适应的直方图均衡化调整全图的对比度,从而提高图像的清晰度以及信息量。提出的算法与经典算法相比,无论是在视觉效果上,还是在信息熵,平均梯度,标准差等方面都优于经典算法。结果表明该方法可有效提高图像的清晰度,信息量以及对比度,同时减轻井下光照不均匀以及粉尘造成的图像质量不高的问题,提高了井下视频监控图像中的整体的视觉效果。     

桂北上-下坎矿区金矿地质与遥感找矿

在对上-下坎金矿成矿条件、地质特征及成矿规律研究的基础上,利用卫星遥感影像对研究区遥感找矿信息进行了提取和遥感影像特征分析研究;应用主成分分析方法对遥感图像进行了处理,并采用(TM5/TM7)/(TM3/TM4)的比值处理方法,将图像中的绿色植被信息单独提取,增强了找矿指示信息。综合遥感影像所反映的信息,对研究区线性构造和环形构造进行了综合解译,结合矿化蚀变信息对成矿有利地带进行了预测,指明了下一步的找矿方向。