多特征加权融合的高分SAR影像建筑区提取方法

机载SAR影像分辨率的不断提高使得图像纹理信息更加丰富,对地物分类和提取具有重要意义。针对建筑区的纹理特点,该文提出了一种综合统计和结构多特征加权融合的建筑区提取方法。分别采用经典的灰度共生矩阵方法提取统计纹理特征和采用变差函数方法提取结构纹理特征,并考虑方向信息;然后利用提出的巴士距离特征权值计算方法,将所选特征进行加权融合;利用K均值聚类算法对融合后的特征图像进行非监督分类,对分类图像进行后处理并提取外部轮廓。以国产机载P波段全极化SAR影像为数据源进行了实验,并对结果进行了定量分析,表明该方法能够高精度地有效提取高分辨率机载SAR影像中的建筑区。     

全卷积网络和条件随机场相结合的全极化SAR土地覆盖分类

针对经典全卷积网络(fully convolution network,FCN)分类精度低、效果差,以及传统的极化合成孔径雷达(PolSAR)土地覆盖分类方法未充分考虑地物散射特性的问题,提出了一种结合改进FCN和条件随机场(conditional random field,CRF)的全极化SAR土地覆盖分类算法。首先,利用Freeman分解和Pauli分解建模全极化SAR影像,同时提取各分解对应的散射特征,参考Freeman分解散射功率获取其主散射分量对应的主散射地物;同时,借鉴在图像分类领域中具有卓越表现的FCN-Vgg19-8s网络,考虑其高层卷积参数量大和低层卷积模型参数优化程度不足,通过在高层和中层分别构建多尺度卷积组和代价函数设计了FCN-MD-8s网络,保证对整体模型参数进行降维和优化;以Freeman分解散射机理特征为基准,采用级连式迁移学习结构,实现FCN-MD-8s网络的模型训练和测试;然后,根据主散射分量所对应的主散射地物,在各分量预测图中提取出主特征地物,得到分量地物分类结果,并将其进行叠加得到全局粗分类;最后,利用全连接CRF结合Pauli相干分解重建假彩色图,对全局粗分类进行全局像素类别转移获得细分类结果。通过对分类结果定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性。     

极化特征组合在ALOS PALSAR数据地物分类中的应用

极化SAR图像分类是目前遥感领域研究热点之一,它为地物信息获取和地物分类提供了新方法。文中对四川省彭州石化地区利用ALOS PALSAR全极化数据进行支持向量机(SVM)分类。试验中首先获得极化总功率,然后对数据进行Cloude-Pottier极化分解,再基于相干矩阵的特征值,提取特征参数香农熵和雷达植被指数。组合这些极化特征对影像进行SVM的分类,并与基于Freeman-Durden极化分解的SVM分类和Wishart监督分类进行比较。试验结果表明:本文采用的极化特征组合信息之间得到相互补充,分类结果效果较好,Kappa系数为97.14%,相对另两种方法的Kappa系数分别提高了5.26%和27.20%。     

特征选择双层SVM的融合算法用于极化SAR图像分类

为了充分利用极化合成孔径雷达(synthetic apeture radar,SAR)图像丰富的地物信息并解决单一特征在图像分类中的局限性问题,提出了一种基于特征选择双层支持向量机(support vector machine,SVM)的特征融合算法,充分利用特征间的完备性和互异性,以形成更有效的特征组合,并用于SAR图像的分类。首先,对SAR图像进行多种类型特征矢量的提取以能完整地描述全极化SAR图像;其次,进行特征归一化处理,以保证不同的特征向量在同一准则下进行选择,以期在进行分类时具有相同的作用;再次,引入空间金字塔(spatial pyramid,SP)分块提取不同尺度的特征矢量;然后,利用最小冗余最大关联(minimum redundancy and maximum relevance,mRMR)特征选择方法获取每种类别的最优特征子集,避免各类特征的简单组合导致的特征冗余和过度拟合现象;最后,引入多层的思想,构造双层SVM模型,实现单层目标类别概率的优化和再处理。实验结果验证了该算法对于极化SAR图像分类的有效性。     

利用改进三分量分解与Wishart分类的极化SAR图像建筑提取

本文针对基于Freeman分解的建筑提取方法存在的问题, 提出采用圆极化相关系数实现选择性去取向, 同时引入广义体散射模型, 构建面向建筑提取的改进三分量分解模型, 以准确分析地物的散射特性。在此基础上, 发展了一种综合利用改进三分量分解与Wishart迭代分类算法的极化SAR图像建筑提取方法。使用E-SAR全极化数据的试验结果表明, 本文方法能够有效减少建筑与植被的误分, 并提高建筑信息提取的准确性。     

利用改进三分量分解与Wishart分类的极化SAR图像建筑提取方法

本文针对基于Freeman分解的建筑提取方法存在的问题,提出采用圆极化相关系数实现选择性去取向,同时引入广义体散射模型,构建了面向建筑提取的改进三分量分解模型,以准确分析地物的散射特性。在此基础上,发展了一种综合利用改进三分量分解与Wishart迭代分类算法的极化SAR图像建筑提取方法。使用E-SAR全极化数据的试验结果表明,本文方法能够有效减少建筑与植被的误分,并提高建筑信息提取的准确性。     

面向城市地物分类的L波段SAR影像极化特征提取与分析

针对ALOS PALSAR全极化数据提取了多种极化特征,分析其对人工地物、裸地、农田、林地、水体5种典型地物的提取能力。实验结果表明,利用全极化SAR影像提取的极化特征可以较好地区分城市典型地物类型,并且全极化数据的地物区分能力优于双极化数据。对于单一时相的数据分类结果而言,人工地物与其他非人工地物的极化特征差别最大,水体与林地也较容易区分,而裸地和农田容易混淆。     

RADARSAT-2全极化SAR数据地表覆盖分类

全极化合成孔径雷达(SAR)能够测量每一观测目标的全散射矩阵,但地物分布的复杂性往往造成不同地物具有相似的后向散射信号特征,因而增加了地物信息提取的难度。文中基于北京地区的RADARSAT-2全极化雷达数据,在图像处理的特征分解的基础上,利用PolSARPro软件提取包含地物散射机理信息的各种极化参数,按H-α、A-α、H-A对全极化SAR影像进行基于散射机理的分类,继而将分类结果作为Wishart H/A/α、Wishart H/α的初始类别划分。最后,采用决策树分类算法对基于Wishart分布的监督分类及以上两种分类算法进行融合处理,从而实现地物的分类,并将分类结果与经典的分类算法进行对比分析,验证了文中方法的有效性。     

多特征全极化合成孔径雷达的林地和居民地提取

针对传统全极化合成孔径雷达(SAR)图像信息提取方法存在的问题,结合林地、居民地的散射机理,文章提出了一种综合多特征(多种极化特征、几何形状和尺度特征)的全极化SAR林地和居民地信息提取方法.该方法采用分形网络演化算法实现综合多特征的多尺度分割;基于对象选择极化特征并制定分类规则来提取林地和居民地.实验结果表明,该方法能有效提取研究区的林地和居民地,结果明显优于H-α-A-Wishart分类方法.     

高光谱影像的引导滤波多尺度特征提取

为了解决高光谱遥感影像分类中单一尺度特征无法有效表达地物类间差异和区分地物边界的不足,提高影像分类精度和改善分类目视解译效果,提出了采用引导滤波提取多尺度的空间特征的方法。首先,利用主成分分析对高光谱影像进行降维,移除噪声并突出主要特征;然后,将第1主成分作为引导影像,将包含信息量最多的若干主成分分别作为输入影像,应用依次增加的滤波半径分别进行引导滤波处理提取多个尺度的特征,获得影像不同尺度的结构信息;最后,将多尺度特征输入分类器中进行影像监督分类。采用仿真数据和帕维亚大学(Pavia University)、帕维亚城区(Pavia Centre)等3幅高光谱实验数据,提取了基于引导滤波的多尺度特征、多尺度形态特征和多尺度纹理特征,输入到支持向量机、随机森林和K近邻分类器中,进行了实验。实验结果表明:采用支持向量机分类Pavia University数据,相对于采用多尺度形态特征的分类结果,引导滤波特征的总体精度提高了6.5%;Pavia Centre和Salinas两幅影像最高分类精度均由引导滤波特征实现,分别达到98.51%和98.39%。实验证实基于引导滤波提取的多尺度特征能有效地描述地物结构,进而获得更高的分类精度和改善目视解译效果。     

基于面向对象与规则的Sentinel-2A影像土地覆被分类——以江西省都昌县为例

土地覆被作为地表自然和人工建造物的综合体，是开展土地科学相关研究的重要基础，在遥感大数据背景下，准确、快速、自动化进行土地覆被提取技术一直是遥感研究中的重点。本文基于eCognition软件，采用面向对象的多尺度分割法，综合考虑地物在遥感影像上的光谱、形状和纹理特征，建立多种地物提取规则。通过模糊函数、支持向量机（SVM）和阈值法对研究区的土地覆被进行分类提取，并与研究区的FROM-GLC10数据和土地利用变更数据进行了对比分析。结果表明：①研究区土地覆被分类的总体精度为97%，Kappa系数为0.96，分类精度较高；②基于10 m分辨率影像，综合使用形状、纹理、光谱信息对于道路的提取具有较好的效果，道路提取Kappa系数为0.84；③分类结果在面积和空间分布上都优于FROM-GLC10数据，与研究区实际土地变更数据保持较好的一致性。基于面向对象与规则的分类方法提取地物能够有效利用多种遥感影像特征，分类精度高，对于处理高分辨率遥感数据具有很好的优势。     

面向对象的泰安市高分辨率影像住宅建筑物提取

基于eCognition Developer平台,以泰安市QuickBird影像为数据,采用面向对象多尺度分割、最邻近和隶属度分类,充分利用高分辨率QuickBird影像具有的丰富光谱、形状、纹理和结构等地物信息,对实验区进行分类并提取住宅建筑物信息。实验表明,与传统逐像元分类法相比,面向对象分类法有效地避免了分割区域的离散破碎,地类信息的提取更加完整、精确、高效。     

轨迹延续性与影像特征相似性结合的城市道路提取

城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明：本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。     

时空融合技术在区域地表覆盖时序分类中的应用

由于中高分辨率遥感影像数据时序性不强,分类过程中无法准确记录地物的时序特征。为增加地物时序变化特征,本文使用时空融合模型重建高时序高分辨率遥感影像,分析加入时相特征对分类结果的影响。以河北省石家庄市中部地区为例,本文采用3种时空融合模型重建高时序的30 m分辨率的遥感影像,增加影像时序分类特征,采用随机森林对年度重建时序影像分类,分析不同重建时序影像数量和不同时间跨度对分类结果的影响。试验表明,通过重建年度时序影像分类比单一影像分类精度增强;分类精度随着时序影像数量增加而增大,当时序影像数量选定为12景,也就是1月1景时,分类精度趋于稳定;不同时间段对分类结果影像程度不同,引入植被变化期间的时序影像,分类精度最高。     

基于高分辨率遥感影像的城市地表信息提取研究

针对高分辨率遥感影像在城市地表信息提取中存在的若干问题,发展了一种基于影像对象最优特征组合的城市地表信息提取方法。该方法首先基于面向对象的思想,抽象出城市地表信息所对应的影像对象的各种特征,然后,基于先验知识和样本分析选择最优特征组合,建立有效的影像对象特征集,最后,采用基于知识规则的模糊逻辑分类器快速准确地检测、识别和提取城市各类地表信息。实验结果表明,该方法具有较好的分类精度,其分类结果可为土地利用变化监测和GIS数据库更新提供依据。     

综合Span图和纹理特征的高分三号影像建筑区提取

建筑区的识别和提取是城市环境规划与研究至关重要的工作。本文采用高分三号全极化SAR影像,提出了一种综合Span图和纹理特征的建筑区提取方法。首先基于Span图利用灰度共生矩阵算法提取图像的7种原始纹理特征,通过目视解译选择出4种纹理效果较好的统计量,然后利用主成分分析法去除他们之间的相关性,筛选出2个最佳纹理特征与Span图结合,最后对组合影像进行分类提取。本文将提取结果与综合灰度和纹理特征建筑区提取、无纹理特征提取方法结果进行对比,实验结果表明:本文方法提取建筑区边界轮廓更加清晰,精度可达92%,提取效果明显得到了优化。     

适用于遥感分类的多邻域粗糙集加权特征提取方法

邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的邻域粗糙集对影像的光谱和纹理特征进行提取,求得不同邻域半径下的有效特征子集;然后统计所有邻域半径下各个特征出现的概率,将概率作为权重与特征进行加权得到最终地物特征。QucikBird影像上分类试验表明本文算法优于传统邻域粗糙集特征提取方法,分类总精度平均提高3.88%,Kappa系数平均提高5.16%。在GeoEye-1影像上的分类试验同样证明了本文方法的有效性。     

用基于知识的决策树方法分层提取矿区土地类型——以湖北大冶为例

以湖北大冶为研究区,采用多时相陆地卫星遥感图像,通过不同波段组合,以及ironoxide指数和归一化差异植被指数(NDVI)等,详细分析了各地表地物光谱特征和空间特征,建立了研究区分类知识库表,采用决策二叉树法进行分类,得到了高精度分类结果图。基于不同时相分类结果的变化检测,通过对研究区水体污染、矿区复垦、耕地变化等分析,认为从1986～2002年,研究区水质虽有一定改善,但矿区植被退化严重,耕地大量减少,停产矿区复垦仅为20%,为合理保护矿区生态环境和科学管理采矿企业提供了有用资料。