Landsat-8影像的LDA模型变化检测

变化检测一直是遥感研究领域的热点,随着遥感技术的不断发展,新型数据源不断涌现,使传统遥感变化检测方法面临新的挑战。本文以Landsat-8影像为主要数据源,使用影像分割算法,设计2期遥感影像的文档-单词映射,将影像中所有的像元作为视觉单词,利用LDA模型将影像文档从单词空间转换到主题空间进行表达。在此基础上,结合实地调查对变化区域进行检测和验证,形成一套面向对象的LDA模型变化检测方法。研究表明：基于图斑的分析可有效消除以像元尺度进行变化检测产生的椒盐现象;利用LDA模型构建的变化检测方法能较好地实现影像文档特征的统一表达,有效去除2期影像相同地物因光谱差异导致的变化误检验;与差值法和波谱角等常规遥感变化检测方法相比,该方法能有效地减少错漏判,提高遥感影像变化检测的正确率,为中高分辨率遥感影像的变化检测提供新思路。     

基于遥感影像的变化检测研究动态

变化检测是遥感应用的重要领域之一,同时也是遥感科学研究的难点问题.随着对地观测技术的不断发展,影像分辨率的逐渐提高,基于遥感影像的变化检测在理论方法和技术手段上也有了显著的进展.本文以第21届国际摄影测量与遥感大会(ISPRS)中的变化检测相关文章为主,参考相关文献,从理论模型、技术方法、应用实例及平台这三个方面介绍基于影像的变化检测研究动态.     

浙江省自然资源行政公益诉讼调研报告

<正>一、行政公益诉讼制度的确立2014年10月,党的十八届四中全会作出《关于全面推进依法治国若干重大问题的决定》,要求"探索建立检察机关提起公益诉讼制度"。2015年5月,中央深改组审议通过了《检察机关提起公益诉讼改革试点方案》,作出了开展公益诉讼试点的决策。同年7月,全国人大常委会通过《关于授权最高人民检察院在部分地区开展公益诉讼试点工作的决定》,在北京等十三个省、自治区、直辖市开展为期两     

基于特征增强和ELU的神经网络建筑物提取研究

近年来,城市发展快速,大量人口奔向城市工作生活,城市建筑物的数量有如雨后春笋般扩张,需要合理地规划城市土地资源,遏制违规乱建现象,因此基于高分辨率遥感影像,对建筑物进行准确提取,对城市规划和管理有着重要辅助作用。本文基于U-Net网络模型,使用美国马萨诸塞州建筑物数据集,对网络模型结构进行探究,提出了一种激活函数为ELU、“编码器-特征增强-解码器”结构的网络模型FE-Net。实验首先通过比较不同网络层数的U-Net5、U-Net6、U-Net7的建筑物提取效果,找到最佳的基础网络模型U-Net6;其次,基于该模型,加入特征增强结构得到“U-Net6+ReLU+特征增强”的网络模型;最后,考虑到ReLU容易产生神经元死亡,为优化激活函数,将激活函数替换为ELU,从而得到网络模型FE-Net（U-Net6+ELU+特征增强）。比较3个网络模型（U-Net6+ReLU、U-Net6+ReLU+特征增强、FE-Net（U-Net6+ELU+特征增强））的建筑物提取结果,表明FE-Net网络模型的建筑物提取效果最好,精度放松F1值达到97.23%,比“U-Net6+ReLU”和“U-Net6+ReLU+特征增强”2个网络模型分别高出0.36%和0.12%,且与其他具有相同数据集的研究成果比较,具有最高的提取精度,它能较好地提取出多尺度的建筑物,不仅对小尺度建筑物有较好的提取效果,而且能大致、较完整地提取出形状不规则的建筑物,有相对更少的漏检和错检,较准确地实现了端到端的建筑物提取。     

融合边缘特征与语义信息的人工坑塘精准提取方法

针对高空间分辨率遥感影像目标提取中定位精度低、边缘粗糙等问题,提出一种融合目标边缘特征与语义信息的人工坑塘提取网络模型。方法首先利用改进的U-Net语义分割网络模块来提取遥感影像中丰富的目标语义信息,然后拓展上述语义分割网络构建边缘提取子网络来获取遥感影像的多尺度边缘特征,最后借助于编码-解码子网络融合边缘特征与语义信息,实现遥感影像目标的精准提取。将该方法运用到雷州半岛复杂背景条件下人工坑塘提取实验中,实验结果中本文提出的方法在F分数以及边界F分数等评价指标上表现最优,达到97.61%与83.01%,验证了融合高层语义信息结合低层的边缘特征在提升遥感目标提取精确度上的有效性。     

结合像元级与对象级的滨海湿地变化检测方法

滨海湿地是动态且脆弱的生态系统,遥感变化检测技术为滨海湿地动态变化监测提供了有效手段。为解决像元级变化检测对配准误差敏感及其椒盐现象严重,对象级变化检测受分割参数影响较大且过程繁琐等问题,本文提出了显著图引导的结合像元级与对象级变化检测方法。首先,提取湿地亮度、归一化差异植被指数、归一化差异水体指数三个特征,得到特征差异影像;其次,利用最大对称环绕显著性检测算法生成显著图,采用结合模糊C均值和马尔可夫随机场方法对显著区域进行分割得到初始像元级变化检测结果;最后,在面向对象分割的基础上,通过构建对象的不确定性指数自适应选择训练样本,采用随机森林分类器进行分类得到最终变化检测结果。利用江苏盐城滨海湿地资源三号影像进行实验,结果表明,结合像元级与对象级方法的湿地变化检测总体精度为93.51%,与像元级、对象级方法相比,虚检率分别降低了29.04%和22.78%。     

携手织密生态保护法律网——最高人民法院生物多样性司法保护典型案例选登

<正>近日,最高人民法院发布了15个生物多样性司法保护专题典型案例。该批案例涉及环境资源刑事、民事、行政及公益诉讼等不同诉讼类型,涵盖物种多样性、遗传多样性和生态系统多样性保护等生物多样性保护核心领域,以及森林、草原、湿地、河湖、海洋等多种自然生态系统,所涉生态要素多、保护范围广、复合程度高、创新意识强,为司法机关和行政机关更好发挥保障生态文明建设职能作用提供了案例指导。     

基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法

传统遥感影像变化检测方法依赖人工构建特征,算法设计复杂且精度不高;而将2幅不同时相影像叠加后输入神经网络的遥感影像变化检测方法会造成不同时相的特征相互影响,难以保持原始影像的高维特征,且模型鲁棒性较差。因此,本文提出一种基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法,以经典DeepLabv3+网络的编解码结构为基础对网络进行改进：① 在编码阶段利用共享权值的孪生网络提取特征,通过2个输入端分别接收2幅遥感影像,以保留不同时相影像的高维特征;② 在特征融合中用密集空洞空间金字塔池化模型代替空洞空间金字塔池化模型,通过密集连接的方式结合每个空洞卷积的输出,以提高对不同尺度目标分割的精度;③ 在解码阶段中针对不同层级特征图信息差异较大,难以融合的问题,引入基于注意力机制的特征对齐模型,引导不同层级的特征对齐并强化学习重要特征,以提升模型的鲁棒性。应用开源数据集CDD验证本文方法的有效性,并与UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+和N-Siam-DeepLabv3+网络对比试验。试验结果表明,本文方法在精确率、召回率、F1值和总体精度上达到87.3%、90.2%、88.4%、96.4%,均高于UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+网络和N-Siam-DeepLabv3+网络,检测结果较为完整,对边界的检测也更为平滑,且对尺度变化具有更高的鲁棒性。     

高分遥感图像相对辐射校正中的伪不变地物自动提取和优化选择

相对辐射校正是遥感变化检测中重要的预处理过程,伪不变地物（Pseudo-Invariant Features,PIF）是多时相影像中相对不变的地物,是相对辐射校正中的重要依据。针对高分遥感图像变化检测中相对辐射校正的要求,本文提出了一个自动提取和优化选择PIF的流程和方法：首先计算两期图像的亮度、光谱特征和空间特征的变化向量,然后对各变化向量的像元值从低到高进行排序,经多数投票后提取PIF,最后使用“迭代线性回归—去除异常值”方法选择获得最终PIF。以2016年11月27日和2017年7月18日的2期“北京二号”高空间分辨率多光谱影像为例,选择地物占比不同的两个实验区对流程和方法进行了验证,并与多元变化检测和迭代加权多元变化检测的PIF提取方法进行了比较。使用两期WorldView-2影像和Landsat-8 OLI影像对方法的适用性进行了验证。结果表明：① 2个实验区提取的PIF精度分别为98.74%和98.71%,PIF像元合理分布于未变化区域、包括了影像中主要的地物类型;② 使用本文方法提取的PIF建立的相对辐射校正模型具有显著的线性拟合效果（p<0.000 1）;③ 本文方法考虑了图像亮度、光谱信息以及空间信息的差异,使用参数少,可操作性高;④ 与多元变化检测和迭代加权多元变化检测方法相比,本文方法提取的PIF更为合理,建立的辐射校正方程拟合效果更佳;⑤ 本文方法适用于具有相同波段设置的中、高空间分辨率光学遥感影像。     

青海省检察院与省自然资源厅签署备忘录 协力同心助推“三江源头”公益法治建设

正12月16日,省检察院与省自然资源厅签署《关于充分发挥公益诉讼检察职能促进自然资源管理法治建设的备忘录》(以下简称《备忘录》)。这是贯彻落实党的十九届四中全会精神,解决"三江源头"突出生态环境和自然资源问题,推进自然资源领域公益司法保护,积极助推青海生态文明建设和自然资源法治建设,致     

历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法

高空间分辨率遥感影像为地表变化监测提供了大量细节信息,这使得基于高分辨率影像的变化检测技术成为当前遥感领域的研究热点之一。本文提出了一种历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法。首先,通过分割前后时相的组合影像构建空间位置一致的对象,并在提取对象光谱和纹理特征后,引入前期土地覆盖专题图指导2类图谱特征相似度的DS证据融合;然后,利用其历史存档图斑所属区域的优势地类标签指示不同特征相似度的证据差异融合;最后,基于GMM（Gaussian Mixture Mode）模型的二值化方法提取最终的变化区域。实验结果表明,该方法能充分利用历史解译知识指导不同时相高分辨率影像对象特征相似度组合,一定程度上提高了变化检测正确率。     

如何应对国上资源行政公益诉讼?

正2017年6月27日,十二届全国人大常委会审议通过了修改后《行政诉讼法》,明确规定行政机关不依法履行职责的,人民检察院依法向人民法院提起诉讼。以此为标志,我国行政公益诉讼制度正式确立。国土资源管理领域是行政公益诉讼的重点领域之一。从试点情况看,在国有土地使用权出让、违法案件査处、耕地保护、矿产资源开发、矿山地质环境恢复治理等方面     

基于多任务学习的高分辨率遥感影像建筑提取

建筑物的自动提取对城市发展与规划、防灾预警等意义重大。当前的建筑物提取研究取得了很好的成果,但现有研究多把建筑提取当成语义分割问题来处理,不能区分不同的建筑个体,且在提取精度方面仍然存在提升的空间。近年来,基于多任务学习的深度学习方法已在计算机视觉领域得到广泛应用,但其在高分辨率遥感影像自动解译任务上的应用还有待进一步发展。本研究借鉴经典的实例分割算法Mask R-CNN和语义分割算法U-Net的思想,设计了一种将语义分割模块植入实例分割框架的深度神经网络结构,利用多种任务之间的信息互补性来提升模型的泛化性能。自底向上的路径增强结构缩短了低层细节信息向上传递的路径。自适应的特征池化使得实例分割网络可以充分利用多尺度信息。在多任务训练模式下完成了对遥感影像中建筑物的自动分割,并在经典的遥感影像数据集SpaceNet上对该方法进行验证。结果表明,本文提出的基于多任务学习的建筑提取方法在巴黎数据集上建筑实例分割精度达到58.8%,在喀土穆数据集上建筑实例分割精度达到60.7%,相比Mask R-CNN和U-Net提升1%~2%。     

IR-MAD算法的遥感影像变化检测方法研究

变化检测技术是遥感图像处理的研究热点之一。针对目前多元变化检测方法不能有效地去除波段间相关性且检测结果对噪声敏感等问题,在深入研究迭代加权多元变化检测算法原理的基础上对黄河入海口区域的Landsat影像进行变化检测试验,选择了变化剧烈的黄河河道进行精度评价。其中迭代加权多元变化检测方法检测精度高达76.8%,直接相减法精度为50.5%,主成分分析法精度为13.2%,与这两种传统检测算法相比具有明显的提高。研究表明,IR-MAD算法能够有效地去除噪声和去相关,且检测精度高,同时也具有人工干预少、执行效率高等显著优点。     

一种基于改进U-Net的高分影像公路线路提取方法

高质量的公路网信息在区域经济发展、灾害应急管理和土地规划中发挥着重要作用。本文提出一种基于改进U-Net(u-shaped network)模型的高分影像公路线路提取方法。首先,从功能、路线设计、分级标准和构造及横断面四个方面剖析公路线路特征,厘清公路与道路的区别;然后,联合通道与空间注意力模块,提出了一种改进的U-Net网络模型;最后,以重庆市南岸区和巴南区为研究区,建立数据集并进行公路线路信息提取实验。结果表明,与已有方法相比,精确度、F1分数、IoU指标有明显提升。本文方法在高分辨率影像提取公路信息方面具有可行性与有效性。     

湖南郴州市矿业活动引发的环境问题及防治措施

通过大量的调查取证,将郴州市矿业活动引发的生态环境问题归纳为“地表环境破坏、大气环境破坏、水环境破坏、次生地质灾害”等4大类;提出了“提高认识、增强紧迫感和责任感,预防为主、在源头上保护矿山生态环境,改进工艺、提高资源综合利用水平,查清现状、加大治理恢复力度”等环境保护与治理措施。     

面向地理国情监测的变化检测与地表覆盖信息更新方法

常态化地理国情监测能够全面、动态地掌握地理国情信息及其变化,为经济建设和社会发展提供数据基础。地理国情普查成果是按照统一规范标准、经过内业解译和外业核查形成的矢量数据。如何在普查成果的基础上,利用多时相遥感影像实现变化信息提取与更新是地理国情监测的关键。针对地理国情普查成果的特点与监测需求,以多时相遥感影像处理分析为基础,构建了针对地理国情监测的变化检测方法体系,提出了像元—对象结合的多时相影像变化检测、基于对象实体统计分析的变化识别方法,实现了综合地理国情普查成果和遥感影像的地理国情变化检测与数据更新。基于像元—对象结合的多时相影像变化检测首先根据传统的变化矢量分析法提取基于像元的变化检测结果,再以地理国情普查的矢量对象为统计单元计算对象内变化像元的比例,以此判断该矢量对象是否发生了变化,并根据变化像元的比例计算其变化强度。基于对象实体统计分析的变化检测方法直接以地理国情矢量为对象进行特征提取和差异构造,再将差异影像进行阈值分割得到基于地理国情对象的变化检测图。最后,根据变化检测结果,对变化区域进行面向对象分割,并从上一期未变化区域选取训练样本训练分类器模型以得到变化区域的地表覆盖类型,将变化区域与未变化区域结合得到更新后的地理国情矢量图。选取江阴市地理国情普查成果和两期高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法在准确提取和解释变化区域的同时,明显提高了变化检测和数据更新的效率,可用于常态化地理国情监测。     

融合网格注意力阀门和特征金字塔结构的高分辨率遥感影像建筑物提取

在高分辨率遥感影像中提取建筑物轮廓是地区基础建设信息统计的一项重要任务。适应性较强的深度学习方法已在建筑物提取研究中取得较大进展,受网络模型对影像特征表达的局限性,存在局部建筑轮廓边缘模糊的问题。本研究提出一种基于注意力的U型特征金字塔网络（AFP-Net）可以聚焦高分遥感影像中不同形态的建筑物结构,实现建筑物轮廓的高效提取。AFP-Net模型通过基于网格的注意力阀门Attention Gates模块抑制输入影像中的无关区域,凸出影像中建筑物的显性特征;通过特征金字塔注意力Feature Pyramid Attention模块增加高维特征图的感受野,减少采样中的细节损失。基于WHU建筑物数据集训练优化AFP-Net模型,测试结果表明AFP-Net模型能够较清晰地识别出建筑物轮廓,在预测性能上有更好的目视效果,在测试结果的总体精度和交并比上较U-Net模型分别提高0.67%和1.34%。结果表明,AFP-Net模型实现了高分遥感影像中建筑物提取的结果精度及预测性能的有效提升。     

基于图像分割的城市变化检测

利用遥感数据进行城市变化检测时,由于城市是包含建筑物、道路、绿地以及水体等多种地物类型的综合体,同时与农村居民地等地物类型具有相似的光谱特征,因此,传统的单纯基于光谱信息的变化检测方法很难取得理想的效果。将空间信息加入到变化检测中,可提高变化检测的精度,但常用的加入纹理的方法容易产生边缘效应。本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,在该方法中使用一种基于组分的多尺度形态学梯度,具有对噪声不敏感、边缘不会变厚等优点;同时与现有方法进行比较。实验结果表明,该方法在加入图像空间信息的同时避免了加入纹理等空间信息所产生的边缘效应,能够有效地提高城市变化检测的精度。     

超像素与主动学习相结合的遥感影像变化检测方法

针对高分辨率遥感影像变化检测结果较破碎,易产生椒盐噪声、监督训练过程中人工标注成本较高、训练样本冗余以及大量未标注样本信息未有效利用等问题,提出一种超像素与主动学习相结合的高分辨率遥感影像变化检测方法。利用超像素分割算法得到超像素对象,提取其光谱和纹理特征;引入并借助主动学习样本选择策略充分利用未标注样本信息,挖掘不确定性最大、最易错分的样本交由用户人工标注;为保证所选样本的多样性,加入基于余弦角距离的样本相似性度量,以减少样本间信息冗余,在减轻人工标注负担的同时获得良好的分类性能。通过对2组不同场景的遥感影像的实验,表明本文提出的2种方法能够在标注少量训练样本的情况下获得较好的变化检测结果,且加入样本相似性度量的变化检测方法在有效减少人工标注成本和训练样本冗余的同时,能够更快地达到收敛、提升检测质量。