一种融合多波段信息的遥感影像纹理提取算法

针对传统纹理提取窗口尺度固定,而且影像提取还会受到影像噪声、同物异谱或异物同谱等因素影响的问题,本文提出了一种融合多波段信息的自适应窗口算法。首先,利用多波段信息改进边缘检测算法,再基于边缘检测结果,选择最佳窗口尺度;其次,运用自适应窗口算法和固定尺度窗口算法分别提取影像纹理特征,并结合影像光谱特征进行支持向量机分类,对比分类结果,光谱特征结合自适应窗口纹理的分类精度优于结合固定尺度窗口纹理。表明自适应窗口算法提取纹理特征比固定尺度窗口算法更具优势,融合多波段信息的自适应窗口算法是有效的。     

顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法

遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容。基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题。目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度。提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤。本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法。该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值。根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数。由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象。试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度。     

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。     

多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类

针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。     

结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。     

一种改进低层特征算子的遥感影像检索方法

在遥感数据检测中,现阶段往往将C_Meta(颜色特征计算得到)和T_Meta(纹理特征计算得到)作为两种不同的Meta-feature特征,使得对于同类地物影像利用C_Meta和T_Meta检索的结果不理想且有较大差异。为了改善检索结果,该文提出通过初步检索选择检索结果较好的C_Meta或T_Meta作为不同类别影像最终的Meta-feature特征;并利用新的影像特征库进行第二次检索。实验结果表明,此方法的检索结果好于原始的C_Meta和T_Meta以及传统的颜色直方图和小波纹理。     

基于语义规则的高分辨率影像道路交叉口提取方法

为了准确提取遥感影像上道路交叉口目标,提出一种利用特征语义规则从高分辨率影像上提取道路交叉口的方法。该算法构建交叉口模型时将其视为由同质区域像素集合及区域轮廓边界构成的面对象,提取过程分为两步:1)利用辐射、纹理特征语义匹配提取交叉口候选区域;2)通过几何特征语义匹配筛选候选区域、识别交叉口属性。利用多源遥感影像对算法正确性及合理性进行验证,结果表明:算法能准确、完整地提取道路交叉口,可为影像道路网构建提供辅助信息。     

纹理特征辅助遥感影像分类技术的探讨

随着卫星遥感影像分辨率的不断提高,人们希望从遥感图像中获得更多有用的数据和信息,所以遥感影像的分类变得尤为重要.但是基于光谱特征的影像分类精度过低,不能满足生产的需要,所以研究利用其他辅助手段来提高遥感影像的分类成为未来发展的一个重要方向.本文研究了利用灰度共生矩阵提取纹理特征的方法并对利用纹理特征影像辅助光谱特征分类的方法进行了研究.实验结果表明,纹理特征辅助光谱特征分类能够提高遥感影像分类的准确性和精度.     

基于MATLAB的遥感影像纹理特征分析

随着遥感技术的飞速发展,遥感影像计算机分析也随之成为遥感技术应用的一个重要组成部分.传统的遥感影像分析方法大都是基于影像光谱特征的计算机自动分类,忽略了影像的空间结构信息,精度不高.研究了利用灰度共生矩阵提取遥感影像的纹理特征,实现了MATLAB下采用监督分类方法应用最短距离分类器及滤波完成了全色遥感影像的分类分析.     

归一化转动惯量特征的遥感影像检索

针对传统遥感影像检索方法大多存在精度不高、效率低下等不足的问题,该文提出了一种基于归一化转动惯性特征的遥感影像检索算法。该算法对经过脉冲耦合神经网络处理的二值影像序列进行计算,提取影像序列的归一化转动惯量特征;同时,利用马氏距离结合Pearson积矩相关法来度量各特征矢量之间的相似性,提高检索结果的正确率。实验结果证明,该算法有效地兼顾了影像的内容结构信息,不仅可以快速地进行检索计算,还能提高检索精度。     

基于对象特征的遥感影像分类

为了有效地实现分类识别,采用多尺度分割后影像为数据源,通过计算影像对象特征,实现特征集构建,并对特征集进行特征提取,辅助决策树的特征选择方法,达到特征优选的目的,针对影像对象的特征实现对TM影像的分类,实验表明该方法较一般的特征提取方法精度大幅提高,且完成可视化特征提取的重要任务。     

利用融合纹理与形态特征进行地震倒塌房屋信息自动提取

提出了一种以震后单一时相高空间分辨率光学遥感影像为基础,融合纹理特征和形态特征的地震倒塌房屋自动提取方法,研究了不同尺度纹理特征和形态特征在倒塌房屋提取中的作用和表现。以5.12汶川地震作为研究实例,结果表明,本方法能够有效提取地震倒塌房屋。倒塌房屋产品精度和用户精度分别为86.65%和86.35%,Kappa系数为0.790 6。     

单变量特征选择的苏北地区主要农作物遥感识别

遥感识别多源特征综合和特征优选是提高遥感影像分类精度的关键技术。农作物遥感识别中,识别特征的相对单一和数量过多均会导致作物识别精度不理想。随机森林(random forests)采用分类与回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。单变量特征选择(univariate feature selection)能够对每一个待分类的特征进行测试,衡量该特征和响应变量之间的关系,根据得分舍弃不好的特征,优选得到的特征用于分类。本文基于随机森林和单变量特征选择,利用多时相光谱信息、植被指数信息、纹理信息及波段差值信息,设计多组分类实验方案,对江苏省泗洪县的高分一号(GF-1)和环境一号(HJ-1A)影像进行分类研究,旨在选择最佳的分类方案对实验区主要农作物进行识别和提取。实验结果表明:(1)多源信息综合的农作物分类精度明显高于单一的原始光谱特征分类,说明不同类型特征的引入能改善分类效果;(2)基于单变量特征选择算法的优选特征分类效果最佳,总体精度97.07%,Kappa系数0.96,表明了特征优选在降低维度的同时,也保证了较高的分类精度。随机森林和单变量特征选择结合的方法可以提高遥感影像的分类精度,为农作物的识别和提取研究提供了有效的方法。     

突出边缘特征的图像融合方法研究

介绍了像素级图像融合及特征级图像融合方法,分析了两种融合层次的优点。在此基础上,提出了两种突出边缘特征的图像融合方法,两种方案均对人们感兴趣的边缘特征进行增强,并在融合过程中考虑了边缘提取时的假边缘和双边缘情况。实验结果显示,边缘增强方案1提高了边缘定位的准确性,边缘增强方案2有效解决了方案1中融合影像缺少空间细节信息的问题。两种方案有效地增强了融合后图像的边缘特征,有利于图像的后续判读及图像识别。     

Feature Definitions in Feature Catalogues

Abstract

First, an overview of the main terms used in the paper is presented, such as feature catalogue, object, feature, and so on. Then INSPIRE (INfrastructure for SPatial InfoRmation in Europe) Directive, STOKIS (Slu?beni topografski i kartografski informacijski sustav RH), ATKIS (Amtliches topographisch-kartographisches Informationssystem) and FACC (Feature and Attribute Coding Catalogue) are explained. The main section of the paper refers to the problem of defining features in feature catalogues. Adequate solutions to this problem are offered on the basis of conducted research. An overall acceptable model for feature definition is offered. The importance of the proposed model for defining features is explained on the feature ‘avenue of trees’. The research results are applicable in countries attempting to create their first feature catalogues with the aim of developing a topographic information system, or in those wanting to produce a new edition of their existing feature catalogue. Since the suggested model is included, it can be used for the future development of the INSPIRE feature.     

改进SIFT 算法的小型无人机航拍图像自动配准

针对小型无人机航拍图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,首先对航拍图像进行数据预处理,结合 Harris特征点和 SIFT 特征向量的优势,提取 Harris特征点、计算特征点的特征半径和 SIFT 特征向量,并利用PCA 降低特征向量的维数;然后采用最邻近(NN)方法进行特征匹配,利用BBF算法搜索特征的最邻近以提高匹配速度;最后采用 PROSAC算法提纯特征点匹配对并精确计算运动模型参数,实现了图像的自动配准.实验证明,该图像配准方法在准确性、效率方面较经典的 SIFT 算法有较大的提高.     

利用分形特征量提高土地覆盖分类图精度的研究

为了提高利用卫星图像编制土地覆盖分类图的精度，本研究提出将空间信息（结构特征量、分形特征量）叠加到光谱信息上（原图像），以提高分类精度的方法。利用ＳＰＯＴＨＲＶ图像对此法进行了检验，设立了９个探讨项目，对分类精度进行了比较。结果表明，用分形特征量进行分类时ＰＣＣ从８８．１％上升到了９０．２％。     

基于DEM提取水域特征的一种算法实现

本文提出并实现了一种基于规则格网DEM的地形特征线提取算法。该算法基于水文模拟方法,提出了平地、洼地的结构模型,研究了它们形成复杂洼地的拓扑关系,在此基础上设计了洼地填平等算法,简便快捷,在邙山小流域水土保持项目中得到应用,效果较好。     

端元快速提取的光谱梯度特征搜索法

由于数据量大,目前大多数端元提取算法均需较长的计算时间,限制了这些算法的有效应用。本文提出了以光谱梯度特征为搜索条件的快速端元提取方法,其核心包括基于光谱梯度特征的候选端元快速筛选和基于光谱解混误差的端元识别两部分。由于能够从影像中快速筛选出少量的像元光谱作为候选端元,故具有较好的计算性能;同时由于避免了非端元光谱参与端元识别,使得识别的结果具有更高的精度。试验表明,相比经典的IEA算法和ECHO算法,该算法不仅能大幅度提高端元提取速度,而且具有更准确的端元识别能力。同时,基于该算法原理,也可对现有各种算法进行改进,提升现有的各种端元提取算法的运算速度。     

地貌特征点的数学描述与分析

在用等高线表示3维空间地貌形态的科学性这一问题得到解决之后,自然想到如何用数学的方法来描述地貌的各种特征点。地图中的峰、谷、鞍点对应着二元函数的极大值点、极小值点以及马鞍点,首先从地貌函数的二阶方向导数入手给出了判别它们的一个基本条件,并且给出了判别它们的一个较强的充分性条件的简捷证明。然后从概念出发,用函数分析方法首次给出了地性线的宏观定义和微观定义,同时还给出了地性点的科学定义、性质以及与等高线曲率极值点的关系定理和证明。