一种新的高光谱遥感图像超像素分割方法

为了解决简单线性迭代聚类算法在高光谱遥感图像超像素分割任务中分割精度较低的问题,提出一种基于多级线性迭代聚类结合改进标签传播算法(LPA)的新的无监督高光谱遥感图像超像素分割方法。首先,扩充简单线性迭代聚类(SLIC)的适用范围至多通道对高光谱图像进行超像素初分割;然后,对色彩标准差较大的超像素进行多级迭代细致分割,引入基于局部二进制模式的高光谱遥感图像纹理特征提取方法计算高光谱图像纹理特征并融合多段光谱特征计算超像素间相似度以构建带权图网络;最后,改进LPA社区发现方法进行超像素合并,将改进的标签传播算法运用于超像素合并可以得到更加稳定准确的超像素合并效果,提高超像素分割精度。将该方法与多种方法进行比较,结果表明,该方法对高光谱遥感图像的超像素分割结果更准确,超像素边缘更贴合真实地物边界,能有效改善高光谱遥感图像超像素分割中精度较低的问题。     

基于影像认知和地学理解的面向对象分类研究

以遥感影像认知和地学理解为主要分析视角,在图像多尺度分割的基础上,充分挖掘目标地物的光谱特征、形状特征、纹理特征和语义特征信息,明确对象的特征信息与地物之间的对应关系。在此基础上,合理选择目标地物的分类特征,建立分类规则,实现研究区地物的逐级分层分类。结果表明:所选特征能够很好地实现目标地物的信息提取,并具有明确的地学意义,便于理解。与传统的基于像素的最大似然法分类相比较,该方法分类精度有明显提高。     

基于超像素的高分遥感影像分割算法

针对高分遥感影像中存在地物数目多,特征信息复杂导致分割边缘不清晰、对象细节丢失等问题,提出一种改进的超像素分割和多特征结合的遥感影像分割合并算法。在对图像进行分割前的预处理阶段,使用超像素分割技术得到初始分割图像;区域合并过程中,基于对象间的异质性和对象内部的同质性,结合光谱、纹理和形状特征,对对象进行合并;通过调整全局分割参数来调整合并尺度,得到最终的影像分割结果。实验结果表明,所提方法能得到较好的影像分割效果。     

基于上下文感知和超像素后处理的多光谱图像分类

高质量的地物类别提取是大量地学应用的基础。现有的基于像素的分类方法没有充分挖掘多光谱遥感图像中的上下文关联信息,且分类后的标签图像容易产生破碎。为了提升高分辨率遥感图像的分类精度,本文提出一种基于上下文感知网络和超像素后处理的多光谱图像分类方法。该方法利用新设计的卷积神经网络模型来更好地学习多光谱图像中的空间上下文信息。超像素后处理使用小区域分割和投票的策略来合并结构上关联的区域,以避免破碎标签的产生。本文方法在高分一号卫星数据上进行测试,并与6个分类算法进行比较。实验结果表明本文方法在精度和视觉效果上都优于比对算法。另外,对基于新模型分类后的结果进行超像素后处理,不仅减少了分类结果的破碎度,也进一步提升了图像的分类精度。     

基于纹理信息CART决策树的林芝县森林植被面向对象分类

以西藏自治区林芝县的Landsat-8影像、地形图为信息源,结合样地调查数据及森林资源二类调查数据,研究基于纹理信息的CART决策树的面向对象分类对研究区内的森林地物类别进行提取,分类的总体精度和Kappa系数分别为82.53%和0.768,相较于不利用纹理信息的决策树分类和基于最大似然分类法的研究区地物类别的提取总体精度均高近10%,Kappa系数分别高0.12和0.111。结果表明:基于纹理信息的CART决策树面向对象分类方法对研究区Landsat-8影像进行植被类型提取,分类结果较好,能够满足研究要求。     

基于图像分割的森林火灾早期烟检测算法研究

针对森林这样的大空间、复杂场景下的火灾检测,提出一种在单帧视频序列图像中的烟检测方法,并研究一种新的超像素合并算法,改进现有的天地线检测算法。该方法对图像进行SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）超像素分割,并用一种新的超像素合并算法解决过分割问题;通过改进的天地线分割算法,排除天空中云对于烟检测的干扰;根据光谱特征,运用支持向量机（SVM）对超像素块进行分类。实验结果表明,超像素合并算法高效简洁,易于编程实现,基于图像分割的烟检测技术能排除云雾等噪声对烟雾检测的干扰,在森林场景下的烟雾检测正确率为77%,可以作为人工森林火灾监测的辅助手段。     

基于GEE云平台和Sentinel-2数据的普洱市森林覆盖制图

快速准确获取森林的空间分布对评估森林资源和生态环境状况具有重要的意义。以云南省普洱市为研究区,基于Google Earth Engine(GEE)平台和Sentinel-2影像数据,结合实地调查数据、机载遥感数据及地形辅助数据,提取影像的光谱特征、纹理特征以及地形特征,通过特征筛选,得到适合森林分类的最优特征数据集。结合简单线性非迭代聚类（SimpleNon-Iterative Clustering,SNIC）超像素分割算法,探究不同分类方法、特征变量等因素对分类精度的影响。结果表明：面向对象分类方法的分类精度要优于基于像元分类方法,分类总体精度为88.21%,Kappa系数为0.87,可以较为准确地对普洱市进行森林覆盖制图。面向对象方法可以有效减轻“椒盐现象”,特征优选避免了冗余信息对分类结果的影响,有效提高了分类效率。GEE平台与面向对象方法结合可以提供大区域、高精度的森林覆盖遥感快速制图。     

结合SLIC和模糊聚类的遥感图像分割方法

超像素分割是目前用于遥感影像分割的研究热点,但它易产生过度分割的问题。为解决过度分割问题,提出一种简单线性迭代聚类(SLIC)结合快速FCM聚类算法(Fast fuzzy C-means,FFCM)的遥感图像分割方法。该方法首先用SLIC算法对初始影像进行预分割;然后使用FFCM对获取的超像素进行合并。本文将分形网络演化方法(FNEA)作为对比实验方法。实验结果表明,本文提出方法的分割结果与实际地物的相似度更高,抗噪性更好。提出分割方法的精度较FNEA算法相比均有所提高。研究成果可为遥感影像分割提供有效借鉴。     

一种融合光谱差异的空间约束模糊聚类的熵率超像素分割方法

针对高分辨率遥感影像中传统超像素分割方法存在过分割和边缘分割一致性的问题,选取五景高分辨率遥感影像,提出了一种融合光谱差异的空间约束模糊聚类的熵率超像素分割方法。首先,采用熵率超像素进行过分割,生成超像素过分割区域;然后,分析影像地物的空间信息,对比区域相似性;最后,采用空间约束模糊聚类和光谱差异进行区域合并,获取最终分割影像。定性和定量分析结果表明,该方法改善了过分割问题,能有效提高分割精度,使得分割影像的地物边缘一致性较优。     

基于对象级的高分辨率遥感影像分类研究

依据高分辨率遥感影像的特点,结合深圳市QUICKBIRD数据提出一种基于多尺度分割的对象级遥感分类方法。文中首先利用分形网络演化法(FNEA)进行多尺度图像分割,获取对地表实体更具代表性的图像对象,然后利用对象所包含的光谱、空间特征来确定地物识别中可能要用到的各种特征参数,最后通过构建语义结构实现了研究区地物的逐级分层分类。研究结果表明,本文所采取的方法比传统方法在分类精度上有了明显的提高,为高分辨率遥感影像的信息提取提供了新的技术途径。     

基于Landsat 8卫星影像的北京地区土地覆盖分类

目的 土地覆盖分类能为生态系统模型、水资源模型和气候模型等提供重要信息,遥感技术运用于土地覆盖分类具有诸多优势。作为区域性土地覆盖分类应用的重要数据源,Landsat 5/7的TM和ETM+等数据已逐渐失效,Landsat 8陆地成像仪(OLI)较TM和ETM+增加了新的特性,利用Landsat 8数据进行北京地区土地覆盖分类研究,探讨处理方法的适用性。方法 首先,确定研究区域内土地覆盖分类系统,并对Landsat 8多光谱数据进行预处理,包括大气校正、地形校正、影像拼接及裁剪;然后,利用灰度共生矩阵提取全色波段纹理信息,与多光谱数据进行融合;最后,使用支持向量机(SVM)进行分类,获得土地覆盖分类结果。结果 经过精度评价和分析发现,6S模型大气校正和C模型地形校正预处理提高了不同类别之间的可分性,多光谱数据结合全色波段纹理特征能有效提高部分地物的土地覆盖分类精度,总体精度提高2.8%。结论 相对于Landsat TM/ETM+数据,Landsat 8 OLI数据新增特性有利于土地覆盖分类精度的提高。本文方法适用于Landsat 8 OLI数据土地覆盖分类研究与应用,能够满足大区域土地覆盖分类应用需求。     

基于SLIC和主动学习的高光谱遥感图像分类方法

在主动学习的基础上,提出一种基于SLIC的高光谱遥感图像主动分类方法。首先提取图像纹理特征并与光谱特征融合,使用PCA对新数据进行降维,取前三个主成分构成假彩色图像,然后使用SLIC处理该图像获得超像素;接着随机抽取定量超像素作为初始训练样本,样本光谱信息为超像素样本中所有像素点的光谱信息均值,样本标签为超像素中出现次数最多的类别;然后通过主动学习得到SVM分类器;最后使用分类器对超像素分类得到其类别,并将超像素类别赋予其包含的像素点,从而达到高光谱遥感图像分类的目的。实验表明：该方法明显降低了主动学习过程的时间消耗,有效地提高了分类效果,其OA,AA和Kappa值显著优于未使用SLIC的主动学习方法。     

MESMA与面向对象组合的土地利用分类方法

混合像元是制约传统组合分类方法精度提高的主要因素之一.为此,文章提出一种基于多端元混合像元分解(multiple endmember spectral mixture analysis,MESMA)与面向对象分类组合的分类方法,利用混合像元分解提高分类精度,借助组合方法降低"椒盐"现象影响.首先,使用M ESM A技术...     

结合深度学习和超像元的高分遥感影像变化检测

目的 随着遥感影像空间分辨率的提升,相同地物的空间纹理表现形式差异变大,地物特征更加复杂多样,传统的变化检测方法已很难满足需求。为提高高分辨率遥感影像的变化检测精度,尤其对相同地物中纹理差异较大的区域做出有效判别,提出结合深度学习和超像元分割的高分辨率遥感影像变化检测方法。方法 将有限带标签数据分割成切片作训练样本,按照样本形式设计一个多切片尺度特征融合网络并对其训练,获得测试图像的初步变化检测结果;利用超像元分割算法将测试图像分割成许多无重叠的同质性区域,并将分割结果与前述检测结果叠合,得到带分割标记的变化检测结果;用举手表决算法统计带分割标记的变化检测结果中超像元的变化状况,得到最终变化检测结果。结果 在变化检测实验结果中,本文提出的多切片尺度特征融合卷积网络模型在广东数据集和香港数据集上,优于单一切片尺度下卷积神经网络模型,并且结合超像元的多切片尺度特征融合卷积网络模型得到的Kappa系数分别达到80%和82%,比相应的非超像元算法分别提高了6%和8%,在两个测试集上表现均优于长短时记忆网络、深度置信网络等对比算法。结论 本文提出的卷积神经网络变化检测方法可以充分学习切片的空间信息和其他有效特征,避免过拟合现象;多层尺度切片特征融合的方法优于单一切片尺度训练神经网络的方法;结合深度学习和超像元分割算法,检测单元实现了由切片到超像元的转变,能对同物异谱的区域做出有效判决,有利于提升变化检测精度。     

基于改进决策树分类算法的遥感影像分类研究

针对现有分类器对遥感影像分类结果存不准确的问题,本文提出了一种基于决策树分类器的遥感影像分类方法,该方法以复合决策树Boost Tree思想为基础,首先利用分形理论中的毯模型提取遥感影像的纹理特征,根据遥感影像分类的特点,构造新的单棵决策树生成算法对遥感影像进行分类。以北京市五环内区域为研究区,使用landsat7 ETM数据源,实现了基于分形纹理特征、光谱特征的改进决策树分类。实验结果表明：通过毯模型提取的纹理特征可以很好地表达表面特征,辅以该纹理信息的改进决策树分类精度相比于只用光谱信息进行分类的精度有一定的提高,改善了分类效果。     

容差粗糙集卫星遥感数据分类

结合粗糙集理论和遥感数据中地物光谱特征空间分布信息,提出了一种基于光谱特征邻域的容差粗糙集分类方法,用来处理卫星遥感数据分类中的不确定性问题。利用北京地区Landsat-5 TM数据进行分类试验,对算法分类过程进行讨论及其分类结果进行验证分析;结果表明：文中方法在可理解性和稳定性上体现出比较好的性质,能够有效处理卫星遥感数据分类中存在的不确定性因素,在具有复杂光谱特征地物分类方面具有发展潜力。     

基于流形学习的彩色遥感图像分维数估算

目的 纹理特征提取一直是遥感图像分析领域研究的热点和难点。现有的纹理特征提取方法主要集中于研究单波段灰色遥感图像,如何提取多波段彩色遥感图像的纹理特征,是多光谱遥感的研究前沿。方法 提出了一种基于流形学习的彩色遥感图像分维数估算方法。该方法利用局部线性嵌入方法,对由颜色属性所组成的5-D欧氏超曲面进行维数简约处理;再将维数简约处理后的颜色属性用于分维数估算。结果 利用Landsat-7遥感卫星数据和GeoEye-1遥感卫星数据进行实验,结果表明,同Peleg法和Sarkar法等其他分维数估算方法相比,本文方法具有较小的拟合误差。其中,其他4种对比方法所获拟合误差E平均值分别是本文方法所获得拟合误差E平均值的26.2倍、5倍、26.3倍、5倍。此外,本文方法不仅可提供具有较好分类特性的分维数,而且还能提供相对于其他4种对比方法更加稳健的分维数。结论 在针对中低分辨率的真彩遥感图像和假彩遥感图像以及高分辨率彩色合成遥感图像方面,本文方法能够利用不同地物所具有颜色属性信息,提取出各类型地物所对应的纹理信息,有效地改善了分维数对不同地物的区分能力。这对后续研究各区域中不同类型地物的分布情况及针对不同类型地物分布特点而制定区域规划及开发具有积极意义。     

Building Height Estimation from GF-2 Image based on Morphological Shadow Index

GF-2 is a high resolution earth observing satellite with sub\|meter resolution which is developed by our own technique.To estimate urban building height based on GF\|2 remote sensing image combined with the idea of mathematical morphology and object\|oriented classification.First of all,segment image based on multi\|scale segmentation.Then extract shadow and calculate its length based on object\|oriented classification combined with spectral,shape,Morphological Shadow Index (MSI) and other features.In the end,estimate building height based on the geometrical model of satellite,sun and building and then accuracy evaluation and error analysis are carried out by using the field measurement data.Experimental results showed that 90% of the buildings’ absolute error is less than 1 m.This experiment demonstrate that the method can extract the height of urban building from the GF\|2 image effectively and the immense potential of domestic high resolution remote sensing image in applications on urban building information extraction.     

基于面向对象方法的沙化土地遥感信息提取技术研究

针对基于像元光谱特征提取沙化土地信息分类精度偏低的问题,以Landsat\|5 TM为数据源,基于面向对象的方法对沙化土地遥感信息提取技术进行研究。首先采用多尺度分割法对影像进行分割以获得同质区域,然后结合野外调查数据制成不同地物类型的多种特征图,从而确定提取目标地物的特征并建立沙化和非沙化地物提取决策树,最后对影像进行模糊分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明,基于面向对象提取沙化土地信息的总精度达84.89%,Kappa系数为0.8077。研究结果为后续深入研究奠定了基础。