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。     

基于RDN卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建方法研究

光学遥感影像在资源、环境、灾害、交通和城市等领域有着非常重要的应用价值,但高分光学遥感影像获取成本高,在一定程度上限制了推广和普及.自基于卷积神经网络的超分辨率重建模型(SRCNN)被提出后,深度学习在图像超分辨率重建技术方面迅速应用.本文提出了基于RDN卷积神经网络的遥感影像超分重建方法,使用AID、NWPU-RES...     

基于数学形态学的高空间分辨率遥感影像几何特征提取

本文结合高空间分辨率遥感影像的特点,利用数学形态学方法,选取具有不同尺度和包含全部方向的结构元素,设计了全方位结构元素多级加权滤波去噪算法和多尺度全方位形态学边缘检测算法,用于高空间分辨率遥感影像的处理;并通过图像边界追踪生成栅格数据对象和矢量数据对象,据此建立了高空间分辨率遥感影像的几何特征提取模型。结果表明:全方位结构元素多级加权滤波去噪算法很好地抑制了图像中的噪声,并保留了图像细节;多尺度全方位形态学边缘检测算法很好地解决了噪声抑制和精细边缘提取的矛盾,检测出的图像边缘比基本的边缘检测算子清晰,而且抗噪性能强。提取的几何特征信息可以结合遥感图像的光谱、纹理、统计等特征用于遥感图像地物识别与分类,也可以在GIS、摄影测量、计算机视觉等领域和气象、农林、地理、海洋、水利、国土资源和环保等行业使用。     

室内实景三维重建技术综述

构建语义丰富、几何精确且拓扑完备的室内三维模型是实景三维中国建设中一项富有挑战性的任务,在室内导航与位置服务、虚拟现实、智能家居等领域都有重要的应用价值。室内空间结构布局复杂、实体要素类型多样及杂乱遮挡等因素给室内实景三维重建带来诸多挑战。近些年,室内实景三维重建受到广泛关注,然而关于现有方法的系统性总结仍较为欠缺。本文对室内实景三维重建最新技术的研究进展进行整理和归纳。首先,简要总结当前主流的室内空间三维数据采集手段;其次,从室内实景三维模型构建过程中涉及的关键环节出发,从实体要素语义识别和分类、实体要素几何模型生成、空间拓扑特征组织与表达方面对现有方法及其优缺点进行综述;最后,对室内实景三维重建相关研究现存的技术挑战进行分析总结,并对未来研究趋势进行展望。     

面向对象的高空间分辨率遥感影像道路信息的提取

遥感影像的道路信息提取是构建及更新地理空间数据库的一个重要组成部分。针对高空间分辨率遥感影像丰富的地物细节信息和突出的结构、纹理信息的特点,采用一种面向对象技术,实现了高空间分辨率影像道路信息提取。首先,利用面向对象的影像分割技术得到道路均值对象,然后挖掘高空间分辨率遥感影像中描述道路的光谱特征、几何特征及纹理特征,构建道路对象的知识库,实现了城郊重要道路信息的提取。与最大似然法相比,提取结果充分利用道路形状和纹理信息,能克服光谱特征的噪声现象,提取道路准确率高,为高空间分辨率遥感影像道路信息提取提供了一种新的途径。     

CSD和CDD结合下的最优遥感特征指数集构建及其在湿地信息提取中的应用

依托中分辨率成像光谱仪完整的数据序列和丰富的光谱信息,遥感特征指数在湿地生态系统发展变化的状态、趋向和规律研究方面发挥着不可替代的优势。传统类间距离判别的遥感特征指数选取中常存在过分依赖数据统计特征、入选指数与目标地类间生态学意义不明确、分类模型普适性差等局限性。基于此,本研究以河北省白洋淀湿地自然保护区为例,提出类可分离性距离判别（Class Separation Discrimination,CSD）与类间距离判别（Class Distance Discrimination,CDD）相结合的方法构建最优遥感特征指数集,并采用QUEST算法和马氏距离判别法构建分类决策树模型用于白洋淀湿地信息的提取研究,尝试克服传统类间距离指数选取中的不足。结果表明：运用CSD和CDD相结合的方法所选取的遥感特征指数在研究区湿地信息提取过程中的总体分类精度达到了91.32%,Kappa系数0.88,较传统的分类与回归树（Classification and Regression Tree,CART）方法,分类精度提高了1.67%;其次选取的最优指数与待提取的湿地类型均具有明确的生态学意义,如挺水植物在立地干湿交替条件下的潴育化过程决定了氧化铁比率IO可成功的将混分的耕地和挺水植物进一步分离;进一步将基于研究区2017年OLI影像构建的CSD和CDD相结合方法与CART方法的模型分别应用于研究区2019年OLI影像进行分类,基于CSD和CDD相结合方法构建的模型分类总体精度和Kappa系数分别为：86.97%、0.83,基于CART方法构建的模型无法满足分类需求,研究结果较好地证明了基于CSD和CDD相结合方法构建的模型在年际之间具有良好的适用性和稳定性。总之,CSD和CDD相结合的方法在不降低湿地信息提取精度的基础上,有效避免了传统遥感特征指数选择方法的局限性,提高了分类模型的普适性,是遥感特征指数选择算法和决策树相结合在湿地信息提取方面的有益尝试。     

改进的分水岭变换算法在高分辨率遥感影像多尺度分割中的应用

由于高空间分辨率遥感影像自身的复杂性,传统的分水岭分割方法难以取得令人满意的效果。本文提出一种改进分水岭变换的高分辨率遥感影像多尺度分割方法,在抑制分水岭过分割现象的同时,还能实现对遥感影像的多尺度分割。该方法充分考虑了高分辨率遥感影像的多光谱和多尺度特性,首先,利用各向异性扩散滤波技术对影像进行平滑滤波,目的是在滤除各种噪声的同时还能保持影像的边缘特征和重要的细节信息;然后,提取影像的多尺度形态学梯度,并从梯度图像中提取标记;接着进行基于标记的分水岭变换;最后,利用改进的快速区域合并算法实现对影像的多尺度分割。实验表明,改进的算法能有效地抑制分水岭的过分割现象,对高分辨率遥感影像有较好的分割性能。     

基于结构化场景的单幅图像建筑物三维重建

针对无法利用激光扫描或多张图像实现三维重建的已损或不复存在的建筑,本文提出了一种基于结构化场景的单张图像建筑物三维重建方法。该方法先基于RANSAC算法及最小距离法分别解算灭点直线和灭点;然后基于平行平面、包含平行信息的任意平面和包含垂直信息的任意平面的平面模型解算三维坐标。本文以现存某高校图书馆为例,重建了三维模型,并分析了模型精度。结果表明,重建误差最小为0,最大为5.8%,模型整体精度在1.9%左右,符合三维重建精度要求。在四川省白鹿领报修院教堂的三维重建应用中,建立了已损建筑物的三维模型,获得了较好的重建效果。该方法适用于包含平行、垂直、灭点和平面结构的建筑物场景,可得到建筑物三维几何线框模型,几何细节采用纹理映射替代,可应用于现存建筑和文化遗存遗址的三维重建。     

多色彩高空间分辨率遥感影像矢量边缘信息提取算法与应用

相对单波段灰度影像而言,多波段高空间分辨率遥感影像中可用于边缘检测的光谱信息更加丰富。鉴于Canny算子在灰度图像边缘检测中的优越性能,本文利用输出融合策略对其适用于高空间分辨率遥感影像矢量边缘检测作了改进。基于可视化开发平台VC++.NET,编程实现了福州市航拍的高空间分辨率遥感影像红绿蓝三个标准波段在RGB、IHS、Y IQ、YUV、C IELUV色彩空间中对各种地物矢量边缘信息的有效提取。对高空间分辨率遥感影像矢量边缘各分量的分析认为,由于波谱范围差异的影响,在上述色彩空间中不同地物类型边缘检测时响应程度具有显著的不同。本文研究结果表明,该算法参数设置和色彩空间选择对高空间分辨率遥感影像矢量边缘信息提取有较大的影响。     

面向多源遥感影像数据的溯源模型研究

遥感卫星技术的快速发展推动了多层次、多角度、全方位、全天候的对地观测，遥感影像数据极大丰富了起来，已广泛应用于众多领域。然而，影像数据时空分辨率不一、质量参差不齐，从原始遥感数据到数据产品的处理算法多样、业务流程复杂，导致遥感数据处理结果的质量追溯较为困难。针对此，本文对多源遥感影像数据溯源信息模型进行研究，根据遥感影像的分发、处理等特点，构建了遥感影像元数据溯源信息概念模型，图谱化表示遥感影像衍生过程中的事件、实体、关系和属性信息；为了提高遥感影像溯源信息的互操作能力，对W3C（万维网联盟）PROV溯源模型进行了继承与扩展，构建了溯源信息概念模型与W3C PROV溯源模型的映射框架，实现了溯源信息的表达；提出了遥感影像元数据模型扩展方法，以支持溯源信息的嵌入。本研究丰富了遥感影像元数据的溯源信息，支持用户对遥感数据产品追踪溯源，评估其可用性和可靠性；同时，提出了基于溯源信息的遥感数据查询优化方法，提高了数据查询效率。     

无人机倾斜影像自动检索及影像姿态恢复

无人机倾斜摄影测量颠覆了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限,在三维建模中有广泛的前景。针对有些无人机倾斜影像数据无相机标定参数、无航带信息（无序）、无POS信息的现状,本文以计算机视觉中基于内容的影像检索方法与改进的渐进式SFM方法为基础,提出一种“三无”影像自动检索、空中三角测量及影像三维重建的方法。该方法首先通过提取的特征检索出相似影像并建立网络结构,然后将影像进行两两匹配增强对应关系并进行连接点的追踪,最后利用光束法平差方法对其进行平差,获取影像集的三维点云,提高大规模影像检索、影像匹配速度的同时,提高重建的精确性和鲁棒度。本文选取三组典型试验区大数据量倾斜影像数据进行试验,立体实测控制点中误差可以达到平面0.16m/高程0.18m,试验验证了方法的稳定性、可靠性和实用性。     

基于动态极坐标参数化的遥感影像匹配方法

图像匹配作为三维重建至关重要的环节,其精度直接影响了平差优化、正射校正等模块的精度。对于城镇、农场等特征密集型区域,特征距离小,相似性强,易于匹配图像;而针对草地、沙漠等特征不明显区域,特征距离大,如果使用特征点匹配的方法,严格阈值下难以获得足够数量的匹配对,放宽阈值又将引入较多误匹配对,这也是导致稀疏点云不够均匀的原因之一。在此场景下,本文提出了基于动态极坐标参数化的无人机正视影像匹配算法,首先对图像做极坐标参数变化,采用动态策略解决极轴方向采样不均匀的问题,使用最小二乘法对得到的极坐标影像对做位移方向上的匹配,匹配后得到的旋转量和平移量,将该结果和SIFT算法的结果做比较。本文设计了2组实验,即参数已知的解算实验和参数未知的解算实验,且每组实验进行3次。在同等配置的计算机上,对两张7360像素×5400像素,32位的影像,本文方法的位姿解算时间相比SIFT的时间减少约57%,二者求得的位姿差通常小于1%。结论表明二者的结果在精度上表现相当,在时间上明显优于SIFT算法,具有实际的应用价值。     

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。     

融合高度特征的高分遥感影像多尺度城市建筑类型分类

城市区域建筑类型信息在城市功能区识别、城市环境变量反演等应用领域具有重要作用。本文提出一种融合高分辨率遥感影像高度特征的多尺度城市建筑类型分类方法。首先利用语义分割模型识别高分辨影像中建筑和阴影对象;然后借助建筑对象及其阴影信息在卫星成像时的几何关系估算建筑高度;最后基于多尺度图像分析思想,提取一系列表征建筑对象的高度、空间结构、几何等多尺度特征,利用机器学习方法进行建筑类型分类,并进一步分析不同粒度的建筑类型分析单元对分类结果的影响。选取福州市主城区国产高分二号高分辨率影像进行实验验证。结果表明：① 基于所提方法的建筑类型分类总体精度达到82.98%, kappa系数为0.77,分类精度优于本文中未加入高度信息的分类方法和单一尺度分类方法;② 引入高度特征有效提高了中低层居民楼和高层商住两用建筑类型的分类精度,较未加入高度特征的分类结果,总体精度提高了11.28%;③ 融合多个尺度的图像特征可有效减少粘连建筑误分为密集型建筑的情况,较单一尺度分类方法,总体精度提高了2.77%。在精细的数字表面模型数据缺失下,利用高分辨影像阴影信息可为建筑物高度估计提供一种有效的策略,提高城市建筑类型分类精度。此外,融合多粒度图像特征可提升城市区域复杂建筑类型的表征能力,进而提高分类精度。     

MULTI—SOURCE REMOTE SENSING IMAGE FUSION BASED ON SUPPORT VECTOR MACHINE

Remote Sensing image fusion is an effective way to use the large volume of data from multi-source images.This paper introduces a new method of remote sensing image fusion based on support vector machine(SVM),using high spatial resolution data SPIN-2 and multi-spectral remote sensing data SPOT-4.Firstly,the new method is established by building a model of remote sensing image fusion based on SVM.Then by using SPIN-2 data and SPOT-4 data ,image classify-cation fusion in tested.Finally,and evaluation of the fusion result is made in two ways.1)From subjectivity assessment,the spatial resolution of the fused image is improved compared to the SPOT-4.And it is clearly that the texture of the fused image is distinctive.2)From quantitative analysis,the effect of classification fusion is better.As a whole ,the re-sult shows that the accuracy of image fusion based on SVM is high and the SVM algorithm can be recommended for applica-tion in remote sensing image fusion processes.     

多源遥感影像深度特征融合匹配算法

针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹...     

高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析

图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域中的一项关键技术。本文首先从遥感影像地学处理与应用的角度阐述了影像分割技术对于遥感信息提取和目标识别的重要性,然后提出了基于特征的高分辨率遥感影像信息提取技术框架,建立了一套基于特征的遥感影像分割方法及分类体系。同时,鉴于遥感影像分割方法评价的重要性, 阐述了一种高分辨率遥感影像分割方法评价的思路,并对几种典型的基于特征的遥感影像分割方法进行定性和定量的试验和评价,对其各自的性能和适用面进行对比分析。最后,指出了遥感影像特征分割方法所存在的问题及其发展趋势。     

基于先验HMRF的MAP分块超分重建方法

针对高光谱图像应用最大后验概率（Maximum A Posteriori, MAP）超分重建后细节信息丢失严重问题,本文提出一种基于先验Huber马尔科夫随机场（Huber Markov Random Field, HMRF）模型的MAP分块超分辨率重建算法,以期提高图像超分重建质量。首先,利用主成分变换获取图像域的主要成分,在此基础上采用样条插值得到初始迭代图像;而后将初始图像域分为若干子块,在每个子块图像域上建立具有自适应阈值的HMRF模型,并结合子块图像域的保真项构建目标函数,采用梯度最快下降法求解此函数得到超分子块图像,将其重组,进而与插值后的次要成分图像相结合,最后应用主成分逆变换方法得到最终的高分辨率图像。为了验证本文算法的有效性与优越性,分别对模拟和真实图像采用本文方法和具有代表性的Tikhonov、总变分及传统HMRF模型超分重建方法进行实验对比,其中本文方法重建结果在峰值信噪比和结构相似性定量评价方面明显优于其他方法重建结果,在定性评价方面边缘结构及细节信息也更加明显,表明本文算法较为突出。