基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遥感图像分类

为了进一步提高遥感图像分类的精度,提出了一种基于Log-Gabor小波和Krawtchouk矩的遥感图像分类算法。首先利用Log-Gabor小波对遥感图像进行多方向、多分辨率滤波,提取遥感图像的纹理特征;同时计算遥感图像的Krawtchouk矩不变量,作为遥感图像的边缘形状特征,并与基于Log-Gabor小波提取的纹理特征构成完整的特征向量;最后依据所提取的特征向量利用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对待分类图像进行分类,得到最终的遥感图像分类结果。实验结果表明,与近年来提出的基于Gabor小波、基于Log-Gabor小波、基于Krawtchouk矩等3种遥感图像分类算法相比,本文算法在主观视觉效果和分类精度等客观定量评价指标上都有了明显的改善,是一种行之有效的遥感图像分类算法。     

数学形态学在遥感图像边缘检测中的应用

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息,本文提出了一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素,利用灰度形态变换原理进行边缘提取,实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该算法具有很好的边缘提取能力,但其抗噪能力较差,为此,笔者还探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

用边缘检测方法提取农村道路信息

道路边缘在遥感图像中最醒目的表现是灰度发生突变。遥感图像中道路信息的提取,往往体现为道路边缘的界定,界定道路边缘的主要方法之一是边缘检测,而灰度的区别则是边缘检测的基础。本文介绍了应用ERDAS软件提取重庆界石镇农村道路信息并取得良好效果的方法。     

基于面向对象方法的高分辨率遥感影像道路提取方法研究

随着遥感影像分辨率的不断提高,基于高分辨率遥感影像的目标自动提取逐步成为研究热点。本文采用面向对象的图像分析方法,基于Ecognition遥感图像处理平台,对IKONOS影像进行道路提取实验,重点对图像分割方案、道路提取规则、后处理方法等进行探讨。     

基于图像分块和线段投票的遥感道路边缘线提取

从遥感图像中提取边缘线是一个经典的课题,不同的边缘提取算法适用于不同类型的图像。实际图像中道路的几何形状不甚规则,因受到建筑和树木遮挡导致对比度较低且噪声影响较严重,道路边缘线会发生断裂,故高分辨率遥感图像道路边缘线提取一直是一个研究热点。针对现有方法很难提取出清晰连续的道路边缘线问题,提出一种遥感图像道路边缘线提取新方法:首先通过方向模板检测边缘点,搜索出分块图像中的子线段;然后延伸子线段并进行投票,连接处于弯曲边缘线的直线段,将长度大于特定阈值的边缘线作为输出结果;最后去除毛刺和分叉,取8个方向道路的并集作为最终道路网。实验结果表明,该方法能够从高分辨率遥感图像中较好地提取带有一定曲率、对比度较低、噪声影响严重的道路边缘线。     

基于对比度增强和形态学的遥感影像道路提取

提出了一种基于对比度增强和形态学的遥感影像道路边界与特征点提取的方法。先对遥感影像进行对比度变换增强,通过对比分析直方图均衡化和对比度分段线性增强两种方法获取的增强影像,选取区分度大的分段线性增强方法进行影像增强,然后运用数学形态法进行影像分割,实现道路和其他图像信息的有效分离。利用Krisch算子进行边缘检测提取道路的边缘信息,并基于边缘特征利用改进的Harris算子提取特征点,将提取的特征点进行拟合并用函数模型描述图像道路信息,用于后期制图中道路信息的矢量化。     

Pleiades高分辨率卫星影像道路提取技术

遥感影像上的道路提取是摄影测量与计算机视觉研究的一项重要内容,本文设计了一种高分辨率卫星影像道路提取方法,首先,利用Canny边缘提取算子提取左影像上的边缘,并利用霍夫变换对线特征进行检测,根据道路的几何特性检测平行直线,再基于影像匹配方法匹配立体像对上的道路;然后,利用卫星影像RPC参数前方交会原理实现道路的几何定位。利用Pleiades卫星影像开展试验,自动提取的道路与人工采集的道路几何定位误差在1个像素以内,试验结果验证了本文方法的有效性。     

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。     

遥感变化检测方法探讨

通过分析直接比较变化检测方法的局限性,提出边缘特征的变化检测方法.通过比较边缘提取算法,小波变换和Sobel算子、Log算子、Canny算子的优缺点,并结合实验所用的遥感图像,最终选取基于小波变换的方法.以某地不同时期的遥感图像为例,采用直接比较法和基于小波边缘特征检测方法,对两个时相的图像分别进行变化特征的检测,并对...     

基于Contourlet域Hausdorff距离和粒子群的多源遥感图像匹配

为了进一步提高多源遥感图像的匹配精度和运算效率,本文提出了一种利用Contourlet变换、Hausdorff距离和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对目标图像和参考图像进行Contourlet分解的基础上,采用小波模极大值法提取低频图像的边缘信息,以LTS-HD作为图像匹配的相似性度量准则,并利用一种带极值扰动的简化粒子群优化算法对低频边缘图像进行匹配操作,得到粗匹配点;然后根据粗匹配点的位置反演计算到原始图像,进行精匹配,最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法与目前常用的遥感图像匹配算法相比,不仅具有更高的匹配精度和运算效率,还有较强的鲁棒性。     

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。     

基于灰度和方向一致性的遥感影像道路网提取

从遥感影像中提取道路网是一个经典课题,根据遥感影像中的道路具有灰度和方向一致性的特征,提出一种从遥感影像中提取道路网的新方法。首先根据遥感影像的灰度信息和方向方差信息建立灰度和方向一致性准则分割模型,由此可从遥感影像中提取基本的道路网轮廓,然后再针对道路区域存在非道路点:空洞和裂缝等情况,采用膨胀、腐蚀等操作去除杂乱物块,最后通过数学形态学操作提取出道路网。实验结果表明,该方法能够适用道路、建筑物、植被等多种复杂地物的城市遥感影像中提取道路网,且能获得较好地提取效果。     

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。     

兼顾连通性的U-Net网络高分辨率遥感影像道路提取

遥感影像道路提取结果中的断线一方面降低了提取精度，另一方面影响了道路形态完整性，使得提取结果不能直接应用于空间决策与分析。本文基于U-Net网络在高分辨率遥感影像道路提取时全局特征表达的优势，提出一种兼顾连通性的道路断线修复方法完善U-Net网络局部特征表达的劣势。首先，利用数据增强和扩充数据量后的样本数据作为U-Net网络的输入以此训练模型并进行最优模型的道路提取；然后，对提取结果中出现的道路断线以三次多项式曲线拟合的形式进行优化处理。实验表明，与相近网络比较，本文道路提取的精度和形态完整性有了明显的提高，查准率为86.25%，查全率为85.50%，F1-score达到了85.87%。其成果数据能直接地应用于地理决策分析，特别有利于灾后的路径规划，本文提出的方法对道路、电网、轨道、河流等线性地物分类结果中出现类似断线问题具有一定的参考意义。     

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。     

基于多重信息融合的高分辨率遥感影像道路信息提取

在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物,分类后与道路相互连接,难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想,提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的方法。该方法首先在面状和边缘两个方面同时提高提取精度,然后由他们之间的逻辑互运算分割道路与非道路对象,并应用有效的形状指数（如：极惯性矩和狭长度指数）刻画和区分道路与非道路面状目标（如楼房等）,最终达到提纯道路的目的。实验结果表明了本文方法在去除非道路目标,提纯道路网络方面的有效性。     

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。     

基于高分辨率城区遥感影像的道路半自动提取方法研究

遥感影像上人工地物的自动化和智能化采集一直是摄影测量与遥感技术长期探索的一个主要课题。道路是重要的基础地理信息,随着遥感影像分辨率的提高,道路特征的复杂化对道路提取方法形成了挑战。针对高分辨率城区遥感影像道路提取中存在的问题,结合多分辨率分析思想、模板匹配原理和LSB-Snake模型,综合提出了一种适用于城区高分辨率遥感影像的道路半自动提取方法。实验表明该方法可以在很大程度上弥补LSB-Snake模型的不足,同时具有良好的抗噪声能力,可作为一种有效手段应用在城区高分辨率遥感影像的道路提取中,具有很好的交互性、可靠性和高效性。     

高分辨率遥感影像道路提取方法综述

从高分辨率遥感影像的特点出发介绍了道路在高分辨率遥感影像上所具有的特征,介绍了道路提取的基本方法和研究现状,对现有几种代表性的道路提取方法进行了详细地分析,并对高分辨率遥感影像上道路提取的研究前景进行了展望.     

高分辨率遥感影像主干道路提取的感知编组方法

针对高分辨率遥感影像的道路提取受"同物异谱、同谱异物"干扰的问题,该文提出一种基于感知编组的高分辨率遥感影像主干道路自动提取方法:首先,使用Line Segment Detector算法提取影像中直线段信息。然后,利用高分辨率遥感影像上的道路几何特征对直线段进行感知编组;最后,经过长度约束得到道路信息。使用两景影像进行了主干道路提取实验。实验结果表明,两个实验中主干道路提取的完整率、正确率和检测质量都在96%以上。