滑坡高分辨率遥感多维解译方法及其应用

目的:高分辨率遥感影像技术的发展使得对于地质灾害体的要素组成、形态结构的遥感解译成为可能。目前,遥感影像解译存在着过度依赖影像色彩、纹理、阴影等光学要素,片面追求影像解译标志,DEM数据利用程度低,对基于DEM、GIS的影像复合分析、空间分析、3D可视化等技术方法的应用较少等问题。方法：本文以灾前灾后高精度DEM和高分辨率遥感影像为基础,探讨了地质灾害滑坡的一维、二维、三维三种遥感解译方法,分析了三者之间的互补关系,并应用三种遥感解译方法对贵州关岭“6.28”特大滑坡进行了遥感解译分析,文章最后对有关滑坡多维遥感解译方法体系的建立进行了讨论。结果：研究结果表明：滑坡高分辨率遥感多维解译方法中,一维高程曲线计算、二维影像对比分析、三维场景精细解译分别属于滑坡遥感解译的初判方法、动态分析方法、定量计算方法;结论：其中,一维高程曲线计算为滑坡遥感的二、三维解译提供了有关滑坡崩塌区、滑坡区、堆积区的可能分区参考框架,而二维影像对比分析向三维场景精细解译的发展则体现了以人机交互方式为主要手段的滑坡高分辨率遥感影像解译由定性监测向定量计算的发展。     

遥感影像解译精度的分析

遥感影像的解译精度是指遥感解译图的判对率或错判率。解译精度的分析是遥感影像解译工作中一项不可缺少的过程,它对于解译成果的评价和使用都具有十分重要的意。遥感影像解译精度分析的基本方法是在解译图上选取一定数量的样本进行检验。根据检验样本的判对率得出解译图的解译精度。为了使得到的解译精度可靠,样本的选取应按照抽样理论的方法来进行。但是,从目前的遥感影像解译工作来看,解译精度的分析还没有系统规范的方法,样本的选取大多数还是按照人为的主观选择来进行。抽样的方式和样本的大小缺少科学依据,使得得到的解译精度可     

基于高分辨率遥感影像的土地利用变化监测

利用遥感影像进行土地利用变化监测,在国内已经有众多相关应用的尝试。但是受到遥感影像分辨率的影响,能满足1∶1万土地利用变化的应用还较少。以浙江省湖州市东林镇域内一块试验区为例,阐述了利用SPOT5高分辨率遥感影像进行1∶1万土地利用变化的方法、过程,同时给出了实验结果,进行了该应用的可行性讨论。     

高分辨率遥感影像桥梁特征提取方法研究

根据桥梁水体相连的知识,提出了一种基于知识的高分辨率遥感影像水上桥梁提取的实用方法,即在水体提取的基础上将图像细化,通过宽度限制检测桥梁主干线,并对其进行矢量化和特征表达来实现桥梁提取,通过实验证明了该方法的有效性。实验证明此方法不仅适合于水体与陆地灰度差别大,即单峰直方图的影像,还适合于水体与陆地灰度差别不大,即直方图多峰或峰顶不明显的影像。     

高分辨率遥感影像桥梁特征提取方法研究*

根据桥梁水体相连的知识，提出了一种基于知识的高分辨率遥感影像水上桥梁提取的实用方法，即在水体提取的基础上将图像细化，通过宽度限制检测桥梁主干线，并对其进行矢量化和特征表达来实现桥梁提取，通过实验证明了该方法的有效性。实验证明此方法不仅适合于水体与陆地灰度差别大，即单峰直方图的影像，还适合于水体与陆地灰度差别不大，即直方图多峰或峰顶不明显的影像。     

一种辅助草原遥感影像目视解译方法的探讨——影像与基础图件半透明叠加法

简述了草原遥感影像目视解译方法及其存在的问题。基于目视解译方法存在的不足, 尝试研究一种辅助草原遥感影像目视解译法的半透明叠加方法, 即: 在互联网上实现草原遥感影像与基础图的空间叠加, 通过控制上层影像的透明度, 实现两个图层间的对比和分析, 研究基于互联网的目的是使草原遥感影像达到共享。该研究主要应用WebGIS 原理和网络技术, 使用JAVA 编程语言,设计和开发试验版的软件, 来探讨这一新方法的可行性和实用性。     

高分辨率遥感影像中提取道路网方法综述

高分辨率遥感影像中道路网的提取是智能地物提取和分析的重要方面。针对其特点,介绍了高分辨率遥感影像上道路网提取的基本思想和步骤,从提取要素层次的角度对现有的道路网提取方法进行了分析和综述,并指出当前高分辨率遥感影像道路网提取方法需要进一步解决的遮挡、地物特征类似、地物复杂等问题。展望了未来利用高层次知识、图像融合技术、三维信息等高效提取道路网的可行性。     

高分辨率遥感影像空间结构特征建模方法综述

高分辨率遥感影像能够提供详细的地面信息,具有复杂的空间结构特征。有效地描述和建模这种结构特征对实现影像解译、目标识别与提取以及场景理解等具有重要的作用。首先介绍了高分影像结构特征的概念和内涵,将结构特征划分为像元结构、目标结构和场景结构3个层次;然后对高分影像结构特征描述与建模方法进行了系统的综述,介绍了这些方法的基本思想、分析了其研究现状,并指出了存在的一些问题;最后给出了总结和展望。     

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。     

基于可拓分类器的高分辨率遥感影像分类

可拓学作为一种新的人工智能方法,在遥感图像智能分类研究中应该有着广泛的应用前景。本文以无人驾驶的小飞机在低空拍摄的高分辨率遥感影像的分类为例,说明了可拓分类器的构造和使用。实验结果表明,像元分类精度达到了91.1%,Kappa系数达到0.893,具有较高的图像分类精度。     

基于SPOT5影像的山东南四湖地被覆盖分类研究

以南四湖2006年6月中旬的两景SPOT5多光谱卫星影像为数据源,借助ERDAS Imagine和ArcView软件,运用非监督分类与人工目视解译的方法对影像进行分类处理。运用实地调查记录检验分类结果,符合率达到83.3%。依据分类结果绘制了南四湖地被覆盖图,并且计算了各种地被类型的面积。南四湖大堤内总面积为1206.9 km²,其中开阔水域占总面积的45.54%,湿地植被面积占21.06%,围网养殖区面积占15.6%,无水区的村庄、农田和林地占17.8%。南四湖地被覆盖格局主要受人为因素影响,为保护南四湖生态环境,必须禁止湖内土地围垦,控制围网养殖区,逐步恢复湿地植被。     

TM与ETM影像融合用于地质构造解译

多源遥感影像数据融合是一种通过高级影像处理技术来复合多源遥感影像的技术，其目的是将单一传感器的多波段信息和不同传感器提供的信息加以综合，以提高获取信息的有效性和准确性，解译的可靠性，以及形成对目标的完整一致的描述。本采用TM与ETM经图像处理和融合，用于对地质构造解译，取得良好效果。     

基于迁移学习再训练模型和高分遥感数据的建筑垃圾自动识别方法

目前城市建筑垃圾大量持续产生且堆积严重,利用率较低同时危害城市生态环境.建筑垃圾的识别是实现建筑垃圾分割、提取以及监测的技术基础,但由于建筑垃圾本身的复杂特征和遥感影像的尺度差异、光谱差异等因素导致其识别和监管困难.提出了 一种利用迁移学习再训练模型来实现自动识别建筑垃圾的方法.首先根据建筑垃圾的典型遥感特征构建样本库...     

基于三种高分辨率影像样本迁移学习的城市水体提取研究

水体提取是遥感监测城市水环境必不可少的步骤,提取城市中的细小水体目前已成为遥感影像深度学习领域的热点。但是,深度学习需要大量的样本数据集作为输入,而且不同空间分辨率影像往往需要构建不同的样本集。如果影像的空间分辨率差异不大,可以先采用分辨率较低的影像样本训练模型,并加入少量的较高分辨率样本再次训练模型,这种模型可以保证精度和节约时间。研究选用了U-net图像分割模型,针对3种不同空间分辨率——分别为0.5 m、0.8 m和2 m的影像进行样本迁移学习。发现2 m到0.8 m、2 m到0.5 m、0.8 m到0.5 m 3种迁移学习后,提取水体结果对应评价指标F1-score、MIoU、Kappa都在0.80以上。在分辨率差异不大的前提下,这种从较低分辨率样本迁移到较高分辨率影像提取城市水体的方法基本可行,结果精度较好,适用于缺水型城市的水体提取。     

自适应方法在遥感图像处理中的应用研究

自适应方法为解决遥感图像处理发展中产生的新问题提供了有力的工具。自适应方法的算法、理论已经在遥感图像处理的降噪、分类、目标识别与跟踪、信息融合等诸多领域开始应用。经过试验与仿真分析,证明这些方法都取得了良好的效果。本文探讨了自适应方法在遥感图像处理中应用研究的新进展,对发展趋势作了展望。     

遥感数据融合方法分析与评价综述

论述了几种常用的基于像元级遥感影像融合方法的原理、特点、作用及限制条件，对各种相应的算法进行了分析和评价，归纳并阐明了遥感数据融合效果定量评价指标及其意义，展望了遥感数据融合方法的发展与应用前景。     

黑河综合遥感联合试验中机载WiDAS数据的预处理方法

机载红外广角双模式成像仪(Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner\|WiDAS)是黑河综合遥感联合试验中的主要机载传感器之一,它通过可见光到热红外波段的广角成像,获取地表二向反射和热辐射方向性信息,介绍了WiDAS数据的预处理关键算法及关键参数。WiDAS传感器的可见近红外波段与中红外、热红外波段在探测器性能、空间分辨率和目标辐射特性方面都有显著差异,因此它们的预处理具有不同的算法。可见近红外波段的CCD相机用积分球定标,用简单的多项式形变函数进行波段间配准,用6S模型和实测气溶胶光学厚度进行大气校正。中红外、热红外波段的红外相机则用面元黑体定标,波段配准中采用了复合的形变函数和较为复杂的配准算法,大气校正采用MODTRAN模型和实测大气廓线。还介绍了从WiDAS标准预处理产品中提取目标的多角度观测的方法,这些信息为使用WiDAS数据产品开展定量遥感研究和应用提供参考。     

基于高分辨率遥感影像的不透水面信息提取方法研究

不透水面是城市地区的典型特征,它与城市总用地面积的比值--不透水率作为一个重要的城市生态指数常出现于城市水文、水质、面源污染以及城市植被制图等研究中。利用高分辨率遥感影像提取不透水面不仅可获得较高精度的不透水面信息,而且可为中低分辨率遥感影像的不透水面提取提供样本训练区并检验其提取精度。本文利用南京IKONOS影像,采用面向对象分类方法提取不透水面信息,初步解决了阴影归类和遮盖不透水面的植被剔除等问题,提高了不透水面信息提取精度。     

改进SeMask主干网络的高分辨率遥感影像变化检测模型

随着城市化进程的加速和人口不断增加, 土地资源的利用和管理变得愈发重要. 高分辨率遥感影像技术的发展为土地覆盖类别变化检测提供了新的途径. 目前, 多数遥感影像变化检测任务主要针对显著建筑物的变化检测, 缺少对土地覆盖类别变化检测任务的研究, 本研究基于公开数据集, 对更多土地覆盖类别变化情况进行标注. 在原语义分割主干网络的基础上结合孪生网络结构, 提出适用于土地覆盖类别变化检测任务的检测模型, 该模型在网络的特征提取阶段加入变化引导模块, 以辅助网络关注两时相影像中的变化信息, 并在网络不同阶段加入通道信息交互模块, 以增强不同特征图的信息融合. 同时, 在特征提取阶段最后一层加入特征对齐模块, 以缓解下采样过程导致的特征偏移. 在土地覆盖类别变化检测数据集上的实验结果表明, 本文提出的方法可以有效提取影像中的变化信息, 并提高分割精度.     

SPOT 5在森林资源二类调查应用中数据优化研究

为了实现SPOT 5影像应用于森林资源二类调查过程中影像数据最优的目视效果,首先利用标准差、均值、信息熵、OIF指数等指标对影像融合及目视解译最佳波段进行选取;其次,针对性地引入了亮度信息、空间细节和纹理结构、信息量、光谱特性保持程度等融合效果评价参数,并以高空间分辨率信息继承程度作为重要参数以反映融合影像空间分辨率特征,把最佳波段作为统计对象对常用的9种像素级融合方法进行了融合效果分析。比较得出PCA融合为9种方法中综合最优,影像亮度、空间分辨率信息较高,视觉效果最佳;乘积融合和Brovey融合虽然空间分辨率信息继承程度等指标也较优,但是光谱扭曲太大。小波融合等方法总体光谱特征普遍较好,但是噪声较多,空间分辨率信息不佳,不适用于目视解译。定量评价之后的定性评价分析进一步强调了高空间分辨率信息继承程度做为评价指标的重要性。