基于深度语义分割的无人机遥感影像水体提取研究

快速、可靠地获取遥感影像中的水体对于指导人类生产活动和掌握水资源的分布规律、开发保护具有重要意义。本研究根据无人机遥感影像在复杂环境下采用OCRNet语义分割模型结合HRNet骨干网进行水体提取,充分利用了水图像的特征,有效抑制了非水噪声,加快了模型的收敛速度。实验结果表明,该网络在准确率上有着不错的表现,Acc可达到99.30%,mIoU为0.9281,kappa系数（KC）为0.9231。     

基于改进UNet的遥感影像道路提取研究

传统遥感影像道路提取方法的精度较低,为此提出一种改进的UNet道路语义分割模型。首先,在编码器中引入CNN-Transformer混合结构,以增强特征提取能力。其次,将解码器中传统的上采样模块替换为双上采样模块,以提高特征提取能力和分割精度。最后,采用Hard-Swish激活函数对曲线进行平滑处理,以增强泛化能力和非线性特征提取能力。实验结果表明,该模型的平均交并比（Mean Intersection over Union,MIoU）、平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy,MPA）和F1分数最优,优于对比模型。     

基于格网相交的遥感影像道路中心线提取方法

为从遥感影像中获得可用于建模的道路中心线矢量数据,首先利用成熟光谱反射(面向对象图像分类)方法,自动判读出道路范围,继而使用转化工具得出道路范围的矢量轮廓;通过添加辅助线与轮廓相交、提取线段中心点的方式得出道路中心线上的点集;最后设计工作流对点集进行排序处理,最终转化成可以用于规则建模的道路矢量数据.结果表明上述方法可...     

基于微分几何的遥感影像上线状地物提取方法

自动识别遥感影像上的目标、快速淮确地获取所需信息是遥感数据处理的主要发展方向。通过研究微分几何理论中曲面的一些基本性质，本文介绍了一种基于微分几何的线状 地物提取方法，首先在局部区域内拟合一个二次曲面函数，然后通过该函数来估算灰度曲面的梯度和曲率，设定合适的梯度和曲率阈值来检测线状地物，最后进行后处理，消除许多噪声颗粒及小块区域。实验表明，该方法对于具有一定宽度的线状地物的检测具有较好的效果。     

基于SPUD-ResNet的遥感影像道路提取网络

针对遥感影像中道路目标细节丰富且呈带状分布的特点,造成狭长的道路结构提取困难的问题,设计并实现了一种基于SPUD-ResNet的道路提取方法。该方法利用空洞卷积构建残差网络编码器,并通过跳跃连接与对应解码器相连,有效加速网络的收敛并保留道路的细节信息;为了更有效地捕获狭长道路结构的长距离依赖关系,分别构建条形池化模块和混合池化模块,增强网络对条形道路结构特征的获取能力;利用道路结构的几何信息和结构相似性指数设计混合损失函数,精细化道路边界,去除道路提取结果中的模糊预测。在Massachusetts Roads数据集上的实验结果表明,所提方法在召回率、精确度和F1-score指标分别达到了83.4%、84.5%和83.9%,提升了道路提取的效果。     

基于一维Kohonen网络的遥感影像分类方法研究

分析了Kohonen网络的训练模式和聚类特性,选用规模相对较小的一维Kohonen网络,并调整网络输出层的规模和邻域形状,优化网络结构;同时根据多光谱遥感影像中地物波谱曲线特征,通过不同波段组合、波段权重系数调整等方法对输入数据进行预处理,使该方法更适用于多光谱遥感影像分类和专题提取.本文以浙江省绍兴地区多光谱遥感影像分类为例,研究结果表明使用改进后的分类方法可以有效提高分类精度.     

基于对象建模的遥感影像建筑物提取方法

研究城镇建筑物的提取是遥感影像分析应用中的一项重要内容.遥感影像建筑物结构和光谱的多样性,使结构、光谱等特征的建筑物提取变得极其复杂.根据遥感影像的建筑物纹理区别于其它空间对象纹理的特点,为提高影像分辨率,提出Gabor纹理块的遥感影像对象模型方法应用于遥感影像城镇建筑物的提取.以整个城镇为对象,以建筑物、道路、绿地等不同城镇区域为组成对象的纹理块,建立基于纹理块的对象模型,利用模型进行遥感影像对象的纹理标定,最终提取出城镇建筑物.实验结果表明方法克服了建筑物结构复杂性和多样性以及背景环境的影响,能很好地从城镇遥感影像中提取建筑物.     

一种改进U-Net的高分辨率遥感影像道路提取方法

从遥感影像中准确高效地提取道路信息,对基础地理数据库的建立与维护具有重大意义。高分辨率遥感影像背景信息复杂,导致现有算法无法较好地从中提取道路信息。U-Net网络在图像分割方面有较好的实验效果,但道路分割结果准确性不佳,因此,提出了一种改进U-Net网络的高分辨率影像道路提取方法。首先,设计基于U-Net的网络结构,将VGG16作为网络编码结构,可更好地提取特征语义信息;其次,利用Batch Normalization与Dropout解决网络训练过程中出现的过拟合;最后,对训练数据利用旋转与镜像变换进行扩充,采用ELU激活函数,提升了网络训练速度。实验结果表明：该方法可以较为准确高效地提取道路信息。     

一种基于高分辨率遥感影像的道路提取方法

道路等线性地物的自动提取一直是高分辨率遥感影像研究所关注的内容。论文在分析现有的各种提取方法的基础上,结合城市道路在高分辨率遥感影像上的特点,提出一种半自动的道路提取法。该方法先对遥感影像中的道路点进行采样,统计其光谱特征,然后再在道路上设置道路生长原点,从这些生长原点开始,根据统计得出的道路光谱特征对邻域点进行判断生长,最后对生长出的道路图利用数字形态学进行内部腐蚀和边界平滑处理。试验结果表明,该方法提取道路具有较高的精度和实用性。     

一种遥感影像的自动噪声评价方法

提出一种改进的遥感影像自动噪声评价方法,基本思想是通过自动提取最优平坦区域来检测整幅影像的噪声水平。首先使用低通滤波器过滤原始影像以初步估计影像的噪声水平,然后根据初步估计结果,选用最优的滤波器组合提取均匀平坦区域,再对均匀平坦区域自适应迭代优化,最后对多种噪声评价指标进行优化组合,实现对影像噪声水平的评价。     

基于最近邻的遥感影像单类信息提取

遥感影像单类信息提取是一种特殊的分类,旨在训练和提取单一兴趣类别。研究了基于最近邻分类器的单类信息提取方法,包括类别划分和样本选择问题。首先分析论证了最近邻方法提取单类信息只与所选择的样本相关,而与类别划分无关,因此可以将单类信息提 取作为二类分类问题进行处理。然后在二类分类问题中,根据空间和特征邻近性选择非兴趣类别的部分训练样本,简化了分类过程。实验结果表明,所提出的方法可以有效实现遥感影像单类信息的提取。     

遥感图像特征提取算法仿真

研究遥感图像特征准确提取问题.遥感图像采集过程中,经常受到天空不定项云层干扰,云层会大幅反射遥感射线,导致遥感成像中存在碎云杂波,造成遥感图像中关键特征模糊、丢失等问题.传统的图像分割算法根据单一阀值设定滤波值,很难对这种随机性的碎云杂波干扰建立有效的过滤模型,造成特征分割结果偏差较大.为解决上述问题,提出了一种抗碎云杂波干扰的遥感图像特征提取算法.建立灰度增强模型,对遥感图像进行增强处理,提高图像的对比度,为特征提取提供准确的数据基础.利用最小二乘法,实现碎云杂波干扰环境下的遥感图像特征提取.实验结果表明,这种算法能够有效提高遥感图像特征提取的准确性.     

基于变分方法的遥感图像去噪研究

在分析自适应保真项模型和自适应全变分(ATV)模型基础上,通过实验比较了变分方法模型的优缺点;将ATV模型与保持纹理的自适应保真项模型相结合,得出了相应的梯度下降流,实验结果表明:该方法应用于遥感图像能在有效抑制噪声的同时保持纹理细节,获得较好的视觉效果;最后讨论了偏微分方程应用于遥感图像去噪的进一步研究工作。     

高分辨率遥感影像信息提取及块状基元特征提取

分析了基于目标基元的遥感信息提取技术相对于传统的基于像元的处理方式所具有的优势;结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程框架,即在大尺度下进行粗分割后进行块状基元提取的技术及实现过程;最后给出了相关实验结果,实验表明本文提出的基于基元的遥感信息提取便于与视觉知识和环境知识更好地结合,提高了遥感信息处理与应用的自动化和智能化水平。     

遥感与DEM相结合的海岸线高精度提取方法

针对海岸线现场测量难度大、施测周期长等问题,研究了应用高分辨率卫星遥感影像和DEM数据提取海岸线的技术方法。以SPOT 5融合影像为例,给出了基岩、砾石、砂质、人工4种类型海岸线的解译标志建立方法和提取原则,其中砂质岸线的提取须对影像做拉伸处理;针对纯遥感手段提取海岸线的不足,提出结合精细DEM数据提取海岸线的几种方式,分析了基于砂质岸线解译标志提取海岸线高程精度的可靠性,并给出了结合DEM数据提取基岩岸线的应用实例。通过应用海岸线现场测量结果开展精度验证,海岸线提取结果的定位精度优于5 m,可满足1∶10 000比例尺的制图精度要求。     

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。     

基于模糊连接度的卫星图像道路提取新方法

论文提出一种将相对模糊连接度和道路特征相结合进行卫星图像主干道路半自动提取的新方法。首先将原始图像划分为多个目标,对每一类目标分别人工选取种子点,然后计算出图像中各像素点与每一类种子点之间的模糊连接度,将其归属于模糊连接度值最大的一类,从而分离出道路目标。接着结合道路局部特征运用模糊连接度连接断裂路段,最后根据道路走向进一步完善整个道路轮廓。SPOT图像道路提取实验表明,新方法可以取得很好的效果。     

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.     

基于Gabor滤波器的遥感图像纹理查询方法

介绍了一种基于Gabor纹理特征的遥感图像检索方法。利用Gabor滤波器对图像进行多分辨率分解,提出了一种改进的基于滤波图像及图像能量的纹理特征提取方法,利用尺度、方向、纹理结构构成特征向量,使用归一化欧氏距离进行了相似性判断。该方法计算过程简单、快速,提高了方向判别的可靠性。仿真实验和实际运用验证了该算法的有效性。