基于MapReduce的高分辨率遥感影像特征提取方法

遥感影像的数量和数据量正在呈几何级数增长,传统遥感影像处理方法已经无法应对这一海量问题。利用新兴的高性能计算集群的超强计算、存储及吞吐能力处理海量高分辨率遥感影像是一种新的思路。在基于云计算的高分辨率遥感影像处理的研究框架下,介绍一种MapReduce遥感影像特征提取方法,实现海量高分辨率遥感影像的海量底层视觉特征的提取。通过在16个节点的Hadoop集群上进行数据量扩展和处理能力扩展实验,证明了基于MapReduce的高分辨率遥感影像底层视觉特征的高效检测与描述方法的高效率及可扩展性。     

一种基于LDA的高分辨率遥感影像检索方法

传统遥感影像检索存在时间和人工成本高、内容信息描述太粗略等问题,更未充分考虑语义信息,难以应对高分辨率遥感影像的海量地物类型及其复杂关系。借鉴信息检索的思想,引入计算机视觉领域的视觉特征和自然语言处理领域的概率主题模型,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的高分辨率遥感影像检索方法。通过一组多主题个数的高分辨率遥感影像检索实验证明,该方法在主题个数较少时,能达到较好的检索效果,较高的查准率,而且在主题个数继续增加时,能使查准率保持在0.9左右。     

高分辨率遥感影像在水系分类中的应用

高分辨率遥感影像中水系的有效提取,对于实现快速、高效、范围广的整体水系监测是必不可少的。针对山西浑源县的遥感影像,选择最合适的分割尺度和最佳的光谱因子与形状因子(紧致度和光滑性)利用易康软件进行了多尺度分割和面向对象的分类,选取对象的光谱属性信息中的Brightness和对象的几何特征中的length/width两个特征,分别采用最邻近分类法和隶属度函数法进行分类,将遥感影像分为水系和其他地类两种情形。结果表明,面向对象的分类结果要比单纯依靠光谱信息的基于像素的分类方法的结果好,形成的分类结果图更符合人的思维方式。与第二次全国土地调查成果图对比结果和本次分类结果得出的最佳分类结果概率,均表明了最邻近分类法在水系分类中更能准确的进行分类。     

基于纹理特征的SPOT 5影像水体提取方法研究

以2008年8月7日某区SPOT 5遥感影像为研究对象,基于地统计学变差函数的方法对影像的纹理特征进行了提取,并辅以影像的光谱特征进行研究区地物分类,实现了水体信息的自动提取。对基于纹理特征提取法与植被指数法、光谱特征提取法的水体提取结果进行了对比分析。结果表明:基于纹理特征提取法能对河道水体充分提取,河道与河滩地、居民地、湿润地表等地类基本没有错分现象,水体提取的效果较另两种方法有较大改善。     

遥感影像水体提取与洪水监测应用综述

卫星遥感观测技术由于观测范围广、周期性重访等独特优势,广泛应用于水利、环境保护、防灾减灾等多个领域.通过对国内外目前在遥感洪涝监测研究成果文献的梳理,对遥感影像水体提取的主要方法与洪水监测应用进行回顾,其中包括遥感影像的分割方法、水体特征描述和洪水监测应用3个部分,描述从水体信息的确定、分类到洪涝应用的3个过程,并对当前遥感影像用于洪水监测中存在的问题进行分析     

基于多光谱影像的水体自动提取方法比较研究

以鄱阳湖湿地及附近水域为研究区,基于Landsat OLI影像从水体错提率和面积精度两方面比较了单波段阈值法、归一化差异水体指数法(NDWI)、改进的归一化差异水体指数法(MNDWI)、新型水体指数法(NWI)提取湿地水体的效果。并针对传统提取方法中阈值难以确定的问题,引入直方图波谷法、大津法、迭代法计算阈值。结果表明:单波段阈值法的提取效果较差,3种水体指数法均能对水体进行有效提取;直方图波谷法的计算效果不稳定,不适合计算此次水体提取方法的阈值;大津法和迭代法均能较准确地计算阈值,其中大津法结合新型水体指数法(NWI)精度最高。     

基于深度学习的遥感影像小目标检测

针对大量高分辨率遥感影像中的小目标检测问题,文章提出一种基于SSD检测网络改进后的目标检测算法实现遥感影像小目标检测。第一,针对遥感影像中数据量不足的问题,利用迁移学习的策略对特征提取网络进行模型预训练,得到对图像较低层级特征具有较好提取能力的特征提取网络;第二,修改SSD网络架构的特征提取网络层级,使用更多尺度的特征提取层进行检测,同时使用Adam优化算法进行训练,提高对遥感影像小目标的识别精度。实验结果表明,利用迁移学习的策略和修改SSD网络架构的方式,可以将通用深度学习目标检测算法应用于遥感影像中的小目标检测,检测性能有所提高。     

融合光谱和几何特征的高分辨率遥感变化检测研究

针对高分辨率遥感影像城市区域地类复杂的特点,提出了一种融合光谱和几何特征的多时相高分辨率遥感变化检测方法。在获取光谱和几何差异影像的基础上,采用模糊分类的方法,进行变化类和非变化类区分,建立各类的隶属度图像。采取基于模糊集理论的融合算法,对各种检测方法获取的隶属度图像进行有效融合,以减小部分区域的模糊度,提高变化类和非变化类的检测精度。采用城区多时相高分辨率影像为实验数据,进行各种变化检测方法的对比与分析,实验结果表明,融合光谱和几何特征的方法所获取的检测结果与光谱、几何差异影像法相比,具有检测精度高、漏检率低的特点。     

高分辨率遥感影像融合方法应用研究

介绍对高分辨率遥感影像的不同融合方法,同时从遥感影像光谱特征的分析入手找到颜色偏差的原因,然后分别利用传统的和改进的方法进行了融合试验,从而找到对新型高分辨率遥感影像融合的最佳方法。     

基于多种水体指数的城市碧道水体遥感提取方法对比研究

作为最常见的水体遥感提取方法之一,水体指数可用于城市碧道水体监测.基于哨兵2号遥感影像,该文分析比较了双线性插值、Gram-Schmidt(GS)全色锐化方法对于MNDWI、WI水体指数提取结果的影响,并与NDWI水体指数提取结果开展对比.各水体指数均可有效提取城市碧道水体,各项提取精度指标在80％以上,其中GS对应的...     

基于多光谱影像辅助的微波遥感水体提取方法研究

微波遥感数据具有穿透力强的特点,可在灾后复杂天气条件下快速获取灾区地表信息,如水体面积。但是在山区等复杂地形下,由于成像机理造成的阴影,会影响到水体提取的精度。为了快速有效地去除阴影,本文利用数据融合的方法,开展了基于光学影像辅助的微波遥感水体提取方法研究,并结合COSMO Skymed SAR数据和福卫-2号多光谱数据开展了实验分析。通过对HSV、Brovey、主成分、Gram-Schmidt四种融合方法效果的比较,发现无论从目视判读还是在定量指标上,Gram-Schmidt方法的效果都好于其他方法。将融合后图像进行监督分类,可以有效地区分出大部分雷达阴影和水体,从而快速有效地辅助在雷达图像上获取水体信息。     

一种改进的遥感影像水体信息快速提取方法

水体资源精确提取在水文调查和监测中具有非常重要的意义.针对传统指数模型在检测遥感影像水体信息中存在过程复杂、环节过多以及阈值选择误差较大等诸多问题,提出了一种改进的新型水体快速提取方法NNDWI(New Normalized Difference Water Index),该方法在对水体及非水体地物进行波谱特征分析的基...     

基于多源遥感数据的水体提取方法研究

快速准确地获取水体信息对于水资源管理利用以及灾害防治具有重要意义.利用不同分类方法探讨多种数据源在不同天气场景下水体提取的最优技术,结合Sentinel和Landsat系列数据,对红碱淖1973—2018年湖泊面积变化进行分析.结果表明:在无云的情况下,使用Sentinel-2结合最大似然分类方法提取效果最好,精度为9...     

基于MapReduce的高分辨率遥感影像特征提取方法简

 遥感影像的数量和数据量正在呈几何级数增长,传统遥感影像处理方法已经无法应对这一海量问题。利用新兴的高性能计算集群的超强计算、存储及吞吐能力处理海量高分辨率遥感影像是一种新的思路。在基于云计算的高分辨率遥感影像处理的研究框架下,介绍一种MapReduce遥感影像特征提取方法,实现海量高分辨率遥感影像的海量底层视觉特征的提取。通过在16个节点的Hadoop集群上进行数据量扩展和处理能力扩展实验,证明了基于MapReduce的高分辨率遥感影像底层视觉特征的高效检测与描述方法的高效率及可扩展性。     

基于多进制小波变换的多源遥感影像融合及其评价

在给出小波分解基本模型的基础上,采用二进制小波变换法、多进制小波变换法对SPOT全色卫星影像数据和LandsatTM多光谱数据进行了融合处理,同时对实验结果进行了分析和讨论。理论和实验表明,基于多进制小波的遥感影像数据融合具有较好的效果,并可用于广泛的研究领域。     

基于PCA和SVM的遥感影像水体提取方法及验证

针对内陆湖泊水质及光谱特性空间差异性大、支流水系结构复杂而导致的遥感影像水体提取精度低的问题,提出了结合光谱主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的PCA-SVM水体提取算法。基于GF-1卫星遥感影像,对原始影像光谱波段特征进行PCA降维,从中优选熵、方差、差异性纹理特征向量,结合原始波段及归一化差分水体指数(NDWI),构建了8维特征向量,并基于SVM算法提取湖泊水体。以巢湖洪水期与非洪水期影像为研究实例,分别采用NDWI法、传统SVM算法及PCA-SVM算法对水体进行提取,并进一步基于PCA-SVM算法对2020年汛期巢湖洪水期淹没演变过程进行反演和跟踪,定量解析特征向量组合及SVM惩罚系数C对水体提取性能的影响。结果表明：PCA-SVM算法提取的湖泊完整、支流连续,显著改善了含蓝藻水体漏提、建筑物误提等问题;洪水期和非洪水期提取结果的F1分数分别为95.08%和97.95%,虚警率分别为5.43%和1.13%,提取精度显著高于NDWI法和SVM算法。     

临淮岗以上流域多源高分辨率卫星遥感影像数据库建设

近年来淮河水利委员会通过相关项目积累了丰富的基础数据,但由于数据精度偏低、影像数据覆盖范围不完整,且时相上过于陈旧,已建立的数据成果难以满足现代化工程调度管理的需求.为满足临淮岗洪水控制工程调度运行管理的需要,通过对王家坝至临淮岗地区编程拍摄和长台关至王家坝地区的航空拍摄,并对采集的数据进行处理、入库,形成临淮岗地区卫...     

高分辨率遥感影像梯田快速提取方法研究进展

通过对常用高分辨率影像的参数、软件及特征指标等进行系统总结和整理,分析了梯田信息提取技术的特点和难点,并将目视解译法、基于象元提取法和面向对象提取法提取梯田信息的效率、精度、优缺点进行了比较。面向对象法提取效率和精度都较高,因此是目前高分辨率影像分类提取的发展趋势。     

基于小波变换的多传感器遥感影像融合

遥感信息融合是遥感数据处理的重要研究内容之一。在给出小波分解基本模型的基础上,采用IHS融合法、小波变换法对SPOT全色卫星影像数据和LandsatTM多光谱数据进行了融合处理,同时对实验结果进行了分析和讨论。     

面向对象的ETM+影像分割尺度与水体信息提取

采用面向对象的影像提取方法,以ETM+影像作为数据源进行水体提取。首先对影像进行分割,获取影像对象,分割时探究提取水体时影像的最优分割尺度;然后对分割生成的影像对象运用ENVIFX工具建立规则集并对水体进行提取。对比面向对象的方法和传统最大似然分类方法的水体提取结果表明:面向对象方法提取水体的总体精度、Kappa系数、生产者精度、用户精度均明显高于传统方法。