基于对象上下文信息的无人机影像建筑物提取

针对全卷积网络进行遥感影像语义分割时存在的空间信息和上下文信息缺失问题,本文提出一种基于对象上下文信息的无人机遥感影像建筑物提取方法。该方法首先采用高分辨率网络(HRNet)作为主干网络提取空间信息完整的多尺度高分辨率特征;然后依据主干网络提取的特征在真实标签的监督下划分对象区域,并计算每个像素与对象区域之间的关系得到像素与对象区域的上下文信息;最后将主干网络提取的高分辨率特征与对象上下文信息组合实现特征增强,依据增强后的特征实现无人机遥感影像中建筑物的提取。两个数据集的实验结果均表明,本文方法有效提高建筑物提取精度。     

基于IKONOS的道路信息提取方法研究

道路作为现代交通体系的主体,是遥感测绘工作中获取的重要地理信息。基于高分辨率遥感影像,对其特征信息进行准确并有效的提取,具有重要的意义。在分析道路的光谱和形状特征基础上,基于IKONOS高分辨率遥感影像,利用NDVI和NDBI两种方法,探究针对高分辨率遥感数据类别特征的较为有效的道路提取方法。结果表明,NDVI方法能够较有效地提高在高分辨率遥感影像上提取道路信息的精度。     

一种新的高分辨率遥感图像道路提取方法

根据高分辨率遥感影像中道路宽度变化均匀、局部方向稳定等几何特征,提出了一种基于距离约束的高分辨率影像道路的提取方法。该方法根据图像相邻边缘像素间的距离值,依次提取道路边缘像素和道路曲线段,然后编组连接各个道路段,实现道路提取。     

利用MRF方法的高分辨率影像道路提取

高分辨率遥感影像提供了地物更丰富的信息,包括光谱信息、地物结构、形状、纹理以及地物之间的空间关系等多方面的信息。面向对象的影像分析方法以目标地物为研究对象,充分考虑目标地物的形状、结构及空间关系等信息进行目标的提取和分析,是当前高分辨率信息提取技术的主要方法。研究了采用面向对象目标的思想将MRF方法应用于高分辨率遥感影像的道路目标提取中,并进行了道路提取实验。     

基于高分辨率遥感影像的道路网络提取算法研究

作为遥感信息分析领域的重要工作之一,高分辨率遥感影像道路提取对于地理信息建库、城市建设规划、城市地形分析与三维表达等方面具有重要的研究意义。本文提出了多种改进算法组成的遥感影像道路网络提取方法,首先使用超像素分割(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)算法对高分辨率遥感影像进行分割处理并使用改进K-means算法对分割后影像进行分类;其次根据绿色植被指数(Green Vegetation Index, CVI)值滤除非人工区域并使用OTSU算法分割提取得到初始道路网络;最后对提取道路网络进行优化处理得到精细化道路网络。使用广州市某地高分辨遥感影像对本文提取算法进行验证,结果表明,本文算法能够有效地提取道路信息,提高道路网络提取精度。     

基于SOM的高分辨率遥感影像道路网自动提取

本文研究基于SOM(Self-Organizing Feature Map)神经网络学习模型的高分辨率遥感影像道路网自动提取算法。首先利用数学形态学提取遥感图像道路的初始道路区域信息,自动对原始图像进行分区并确定神经元初始权值,用SOM网络学习模型对神经元进行训练学习,经迭代获取道路网中心点位置,最后运用"中心点四邻域跟踪判别法"跟踪连接形成道路中心线。实验表明,该方法在高分辨率遥感影像道路网的提取上有较好的效果,特别在主干道路网的提取上效果更佳,对噪声干扰具有良好的鲁棒性。     

多尺度高分辨率遥感影像道路提取技术研究

高分辨率遥感影像可以真实的反映各种地物信息,其空间分辨率一般可达到米级对促进道路建设发展具有十分重要的意义。本文结合高分辨率遥感影像的特点,融入多尺度技术,利用边缘特征检测的方法进行道路提取技术。实验结果表明,该方法能够有效地消除高分辨率遥感影像城市道路路面噪声的影响,大大提高了图像质量。     

结合矢量引导的高分辨率遥感影像道路自动提取

从高分辨率遥感影像中提取道路信息具有重要的现实意义。针对现有影像分类方法无法直接获取高精度道路网信息及自动化程度低的问题,本文提出了一种基于OSM(OpenStreetMap)矢量路网辅助的道路提取方法,实现了对高分辨率遥感影像道路快速精确的自动提取。首先,采用灰度形态学的腐蚀、膨胀及开闭操作对遥感影像进行预处理;然后通过OSM路网提供的先验信息,对模糊C均值算法进行改进,并将输入的遥感影像粗分为3类;接着以粗分类结果作为分类特征,通过OSM矢量路网自动获取道路样本,使用支持向量机进行精分类,并采用粒子群优化算法选取最优分类参数;最后对分类结果进行形态学后处理,得到精确的道路网信息。利用两组Google Earth影像进行试验,结果表明,本文算法在道路网提取精度上要优于对比算法。     

基于纹理特征融合与核模糊聚类的道路提取

根据高分辨率遥感影像中道路方向上的纹理一致性,提出了一种基于纹理特征融合与核模糊C均值聚类的高分辨率遥感影像道路提取新算法。该算法改进了角度纹理特征的计算方式,首先与Gabor纹理特征进行融合;再利用结合空间信息的核模糊C均值聚类算法对融合特征进行聚类,从而提取高分辨率遥感影像中的道路。实验结果表明,该算法可较高精度地从高分辨率遥感影像中提取具有一定纹理的道路。     

基于纹理边缘与感知编组的居民地外轮廓提取

提出了一种在高分辨率遥感影像上提取居民地外轮廓的方法。该方法通过计算边缘点的角度提取居民地外轮廓,并利用感知编组连接提取轮廓点,形成闭合外轮廓。实验证明,本方法提取居民地外轮廓位置准确且完整闭合。     

融合直角点和直角边特征的高分辨率遥感影像居民点提取方法

提出了一种融合直角点和直角边两种特征的高分辨率遥感影像居民点提取方法:首先,分别检测高分辨率遥感影像的角点和直线段,通过两种特征交叉验证确定直角点和直角边,并对二者进行栅格化;然后,基于局部直角点和直角边点的密度和距离特征生成居民点指数图像;最后,通过指数图像二值化、栅格转矢量、剔除小图斑等操作确定居民点多边形。使用3景影像进行了试验。试验结果表明,本文方法提高了居民点提取精度,其正确率、完整率、质量等3个指标的平均值比已有方法的相关值分别高6.76%、10.12%、12.14%。     

一种基于小波变换的遥感影像道路自动提取方法

遥感影像上道路的自动提取是摄影测量与遥感、计算机视觉等领域的重要课题。本文通过对图像小波系数的分析,完成道路节点的提取。随后利用基于小波变换的边缘提取算子,对道路进行边缘提取。边缘提取出来之后,以道路节点为种子点,对道路进行Snake跟踪。为保证提取效果,对图像进行了预处理。实验表明,利用本文提出的理论与方法能为道路网的自动提取与识别提供一个可靠的依据,同时也对其他地物（如建筑物）的自动提取提供一个有价值的参考。     

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。     

影像与LiDAR数据信息融合复杂场景下的道路自动提取

城区的道路自动提取受场景复杂度的影响一直是极具挑战的任务,尤其是阴影和遮挡较严重地区的道路提取难度较大。结合LiDAR数据和高分辨率遥感影像,提出一种自动道路提取方法。该方法首先对滤波后的点云强度信息获取初始道路中线及道路关键点;将地面点云强度,离散度及高分辨率遥感影像光谱数据多重信息融合建立道路模型,并以优化后的道路关键点作为种子点利用动态规划计算模型最优解,进一步提取道路网。试验表明,该方法在城市复杂场景下的自动提取主要道路是有效的。     

国产高分辨率遥感影像农村公路核查方法及其应用

传统的农村公路核查需要人工实地抽查或通过GNSS设备进行信息采集验核，存在成本高、效率低等问题。遥感影像具有成像范围广、时效性高、成本低、能客观反映现实情况等优点。相比于传统方法，将遥感影像引入农村公路核查，能客观、准确、高效地对农村公路相关信息进行核查。本文基于国产高分辨率遥感影像，结合农村公路遥感核查业务，采用遥感影像道路提取算法，设计并实现了一种农村公路核查方法。将本方法应用于某中部省份农村公路遥感核查业务，实际应用表明该方法能有效提高现有农村公路遥感核查的工作效率。     

矢量数据辅助的高分辨率遥感影像道路自动提取

高分辨率遥感影像上细节信息繁杂、干扰物普遍存在,对其进行自动化道路识别与提取的相关研究仍处在探索阶段。在道路提取过程中引入矢量数据辅助,可解决初始信息获取的困难,得到可靠性较强的训练样本。为此,提出一种矢量数据辅助下的道路提取方法,能够筛选出矢量数据中包含的有效信息,引导实现对高分辨率遥感影像的道路自动提取。利用Mean-shift滤波对图像进行预处理后,首先从矢量数据获取候选种子点,并通过提炼同质区域的形状特征剔除错误候选点;然后,自动获取负样本点以进行朴素贝叶斯分类,并采用邻域质心投票算法从分类影像提取道路中心线;最后,结合像素跟踪与方向判断矢量化道路中心线,并提出一种基于矢量几何分析的断线连接与毛刺剔除方法,对提取结果进行信息修复与规整、优化。实验结果显示,该算法的提取质量达到80%以上,且具备较强的稳健性,能够适应具有不同道路辐射和分布特征的高分辨率遥感影像。     

高分辨率遥感影像林地边界提取方法

由于高分辨率遥感影像上的信息高度细节化,加之噪声的影响,会导致基于像元级纹理特征的林地边界提取方法的效果不理想。为此,提出一种基于种子纹理基元合并的半自动林地边界提取方法。首先利用基于图模型的影像分割算法获取初始基元;然后定义了一种针对非规则基元统计基元级灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征的方法;最后在人工给定种子基元的基础上合并具有相似纹理的基元,并对基元合并的结果进行边界提取,得到高分影像上的林地边界。利用多源高分影像对所提方法进行验证及对比分析。实验结果表明,该方法对高分影像上大片典型林地的边界可取得较高的提取精度和计算效率。     

基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

针对传统的建筑物提取方法精度较低和边界不完整等问题,本文提出基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。首先,采用主成分变换非监督预训练网络结构,获得待提取遥感影像特征。其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出自适应池化模型,通过非下采样轮廓波变换来获取影像纹理特征,并将纹理特征输入网络中参与建筑物提取。最后,将影像特征输入softmax分类器进行分类,获得建筑物提取结果。选取典型区域进行建筑物提取试验,并与典型建筑物提取方法进行对比分析,结果表明,本文提取方法精度高,并且提取建筑物的边界清晰、完整。     

改进全卷积网络方法的高分二号影像农村道路提取

针对目前利用高分遥感数据提取农村道路的研究与应用少,提取结果精准度不够的问题,提出了结合空洞卷积和ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构的改进全卷积农村道路提取网络模型DC-Net（Dilated Convolution Network）。该模型基于全卷积的编解码结构来提取道路深度特征信息,同时针对农村道路细长的特点,在解编码层之间加入了以空洞卷积为基础的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构来提取道路的多尺度特征信息,在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大了特征感受野FOV（Field-of-View）,从而提高细窄农村道路的识别率。以长株潭城市群郊区部分区域为试验对象,以高分二号国产卫星遥感影像为实验数据,将本文提出的方法与经典的几种全卷积网络方法进行实验结果对比分析。实验结果表明：（1）本文所提出的道路提取模型DC-Net在农村道路的提取上具有可行性,整体提取平均精度达到98.72%,具有较高的提取精度;（2）对比几种经典的全卷积网络模型在农村道路提取上的效果,DC-Net在农村道路提取的精度和连结性、以及树木和阴影的遮挡方面,均表现出了较好的提取结果;（3）本文提出的改进全卷积网络道路提取模型能够有效地提取高分辨率遥感影像中农村道路的特征信息,总体提取效果较好,为提高基于国产高分影像的农村道路提取精度提供了一种新的思路和方法。     

高分辨率遥感影像分割方法研究

在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。