多特征多尺度相结合的高分辨率遥感影像建筑物提取

在高分辨率遥感影像中,建筑物通常表现为多尺度形态,且存在同谱异物和同物异谱现象。因此,本文提出了一种综合利用光谱特征、形状特征和纹理特征,并结合多尺度分割的建筑物分级提取方法。该方法首先对遥感影像进行形态学建筑物指数（MBI）计算,而后对其特征影像进行阈值分割,并借助形状特征参数实现建筑物初提取;然后引入面向对象思想完成遥感影像多尺度分割,并利用纹理特征实现单一尺度的建筑物对象识别;最后借助多尺度融合思想完成建筑物后提取。利用本文方法对冲绳某地区影像进行了建筑物提取试验。试验结果表明,该方法的识别查准率和查全率在对象级和像素级两方面均取得较高精度。     

融合分散自适应注意力机制的多尺度遥感影像建筑物实例细化提取EI北大核心CSCD

遥感影像建筑物准确、高效的自动提取方法有着广泛的用途。针对现有遥感影像建筑物提取方法难以兼顾不同大小的建筑物,导致小尺度建筑物不同程度上漏检及提取的建筑物轮廓边界模糊等问题,本文提出一种融合分散自适应注意力机制的多尺度遥感影像建筑物实例细化提取方法(MBRef-CNN)。首先采用融合分散自适应注意力机制的遥感影像多尺度特征提取网络(SA-FPN)学习多尺度建筑物的特征,然后利用区域候选网络(RPN)预测单个建筑物实例的目标框位置,最后使用边界细化网络(BndRN)迭代获取精确的建筑物掩膜。在WHU aerial imagery dataset数据集上,通过与现有主流方法进行对比试验表明,本文方法的建筑物掩膜提取精确度比其他表现优秀的主流分割算法更高,在多尺度的建筑物提取上表现出良好的综合性能,且在小尺度的建筑物提取上具有明显的精度优势。     

多尺度全卷积神经网络建筑物提取

针对VGG16网络在高空间分辨率遥感影像中进行大型建筑物提取时存在空洞的现象,提出一种基于多尺度影像的建筑物提取方法。将原始影像进行不同尺度的下采样,提取不同尺度下的建筑物特征,并将这些多尺度特征相加合并,同时为了减少网络参数数量,用全卷积上采样过程代替原始VGG16网络中的全连接层进行建筑物提取。以0.5 m分辨率的上海市嘉定区影像和1 m分辨率的Massachusetts地区影像进行试验,精度分别达97.09%和96.66%,表明本文方法的有效性。     

基于改进型U-Net网络的高分辨率遥感影像建筑物提取

针对传统人工提取方法自动化程度低、过分依赖人工设计的特征,以及现有的深度学习方法中存在的提取精度不高等问题,提出了一种基于改进型U-Net网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法.首先将空洞卷积加入到网络中,利用不同尺度的空洞卷积对来自网络编码部分的结果进行多尺度特征提取;再对提取的特征进行特征融合,并输入到网络的下一层;...     

基于多尺度多特征的高空间分辨率遥感影像建筑物自动化检测

建筑物检测在城市规划、变化检测、地表覆盖等方面均起到重要作用。然而高空间分辨率遥感影像(简称"高分影像")中建筑物朝向不一,形态颜色各异,大小尺寸也有着较大差别,使得建筑物检测成为一道难题。为此,提出一种基于多尺度多特征来自动化检测高分影像中建筑物的方法:首先,对影像降采样构建高斯金字塔模型,固定尺度的滑动窗口在不同层影像中对应着不同的实际地面面积;然后,对影像进行超像素分割并计算滑动窗口中多种描述建筑物特性的特征值,通过多特征融合来衡量建筑物目标在不同尺度影像中的显著性;最后,计算超像素块的显著性均值,结合Otsu算法自动求取阈值,进一步设置长宽比等约束条件,从而准确、自动地提取建筑物目标。分别采用空间分辨率为0. 5 m和0. 2 m的影像进行实验,并和基于颜色和纹理建模的马尔科夫随机场模型算法进行定性和定量的比较。实验结果表明,该方法对高分影像中建筑物的提取有更好的实际效果和检测精度。     

多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取

遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提取能力。首先,利用多尺度SLIC-GMRF分割算法确定初始建筑物区域,然后,充分利用FCN神经网络在语义分割中的优势抽取建筑物特征,最后,结合提取出的建筑物特征训练SVM分类器细化建筑物提取结果,通过3种控制实验,两种对比方法得出以下结论:SLIC分割算法影响初始分割结果;SVM分类器影响建筑物细部提取;FCN特征影响SVM分类器性能。对于特征清晰、遮挡干扰较少的研究区,本文方法能够较好提取影像中的建筑物,查准率、查全率、质量指标均优于对比方法,对建筑物复杂分布的研究区同样能够取得较好的提取效果。     

基于多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法

针对高空间分辨率遥感影像城市地物信息提取中的尺度效应、光谱多样性及分类特征优化等问题,基于面向对象影像分析方法,结合数据挖掘与机器学习技术,提出了一种多层次分割分类模型及其特征空间优化的建筑物提取方法。首先,根据遥感信息多尺度特性,针对地物特征差异设立层级关系,再结合光谱多样性特征定义地物包含的子类型,建立基于不透水面分割分类提取建筑物的层次化结构;然后,利用提出的Relief F-PSO组合特征选择方法,优化构建相应层次的影像特征空间;最后,在多尺度分割和特征优化的基础上,基于随机森林模型获取不透水面分布,进而采用J48决策树算法分类提取建筑物。实验结果表明,该方法能够利用较少数量的影像特征,获得高精度的建筑物提取成果。     

建筑物变化的多特征融和及随机多图综合检测法

针对遥感影像建筑物变化检测过程中存在构造的差异影像凸显建筑物效果不理想 、提取训练样本质量差及分类精度低等问题,本文从差异影像构造、高质量训练样本提取及分类方法等3方面进行研究,提出一种基于多特征融合及随机多图的遥感影像建筑物变化检测方法.首先,把通过CVA获取不同时相遥感影像光谱特征差异图、纹理特征(灰度共生矩阵法)...     

基于数学形态学与多尺度的建筑物信息提取

针对传统分类方法提取高分辨率影像时,计算量大、算法效率低等缺点,从面向对象的角度采用数学形态学与多尺度相结合的方法对高分辨率影像进行分割;并将得到的最优分割对象与K-means、最大似然分类方法进行比较。该方法首先选用符合目标提取特征的结构元素探测影像边缘信息,再把探测得到的不同尺度边缘信息进行熵权边缘融合。结果表明,该方法提取的建筑物信息优于传统方法。     

利用多特征进行航空影像建筑物提取

高分辨率遥感影像在不同的尺度下表现出不同的特征,根据这一特性,提出了一种基于多层次特征的航空影像规则建筑物提取方法。该方法先利用大尺度特征——方向梯度直方图（histograms of oriented gradient,HOG）特征对建筑物进行识别,然后提出了一种小尺度特征——纹理和光谱融合特征,该特征能够有效地将HOG特征识别结果中的道路、草地等非建筑物剔除,最终获取建筑物边缘信息。实验结果表明,该方法不仅对矩形建筑物有较好的提取效果,对结构复杂的规则建筑物也有较好的提取效果。     

融合多尺度特征注意力的遥感影像变化检测方法EI北大核心CSCD

深度学习技术已经成为遥感影像变化检测研究的主流方法,现有的基于深度学习的变化检测方法主要是获取单一尺度的变化特征,而在现实场景中,变化区域的尺度具有多样性。为此,本文提出了融合多尺度特征注意力的遥感影像变化检测方法,通过关注多尺度融合策略来解决变化检测存在的多尺度问题。首先,利用特征金字塔网络自身的多尺度特性,使网络学习到不同尺度的变化特征,为了提升网络感受野和利用全局特征信息,在特征提取网络末端引入扩张卷积空间金字塔模块;然后,在不同变化特征融合时,使用变化特征融合模块来控制信息传播以减少特征融合时的差异性;最后,使用门控机制,将不同尺度预测的变化特征图进行加权求和,最终产生具有高精度的变化特征图。本文方法不仅能获取多尺度变化特征,还能利用全局信息和精确的空间细节来提升预测特征图的空间精度。对比试验表明,本文方法在变化检测基准数据集CDD和LEVIR-CD上取得了较好的结果,召回率分别提高了6.58%和5.26%。     

基于多尺度融合特征卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测

飞机检测在遥感图像解译中具有重要的研究意义。针对现有目标检测算法对于复杂场景区域或飞机密集区域的小尺度飞机目标检测精度较低的问题,本文提出了一种端到端的多尺度特征融合飞机目标检测框架MultDet。该方法基于SSD多尺度检测框架,采用轻量级基础网络提取多尺度特征信息;然后设计反卷积特征融合模块,通过跳跃连接将高层语义特征与低层细节特征进行特征融合,得到结构层次丰富的多尺度融合特征;最后设计了一系列不同纵横比的候选框以适应多尺度飞机目标检测。本文在光学遥感图像数据集UCAS-AOD上进行数据分析试验,结果表明,MultDet512在飞机数据集上取得了94.8%的平均检测精度(average precision,AP),在Titan Xp GPU上达到0.0500s/img的检测速度。本文所提飞机目标检测算法在包含多种复杂场景的遥感图像中,能够实现多尺度飞机目标的高精度稳健检测。     

高分辨率遥感影像场景的多尺度神经网络分类法

高分辨率遥感影像场景分类是实现复杂场景快速自动识别的基础,在军事、救灾等领域有十分重要的意义。为了在有限的遥感数据集上获得高识别精度,本文提出了一种基于联合多尺度卷积神经网络模型的高分辨率遥感影像场景分类方法。不同于传统的卷积神经网络模型,JMCNN建立了一个具有3个不同尺度通道的端对端多尺度联合卷积网络模型,包括多通道特征提取器、多尺度特征联合和Softmax分类3个部分。首先,多通道特征提取器提取图像中、高层多尺度特征;然后,多尺度特征联合对多个通道的中、高层多尺度特征进行多次融合以增强特征表达;最后,Softmax对高层特征进行分类。本文在UC Merced和SIRI遥感数据集进行测试,试验表明JMCNN模型在特征表达和计算速度方面均有显著提高,在小样本数据量下分别达到89.3%和88.3%的识别精度。     

一种顾及区域特征差异的热红外与可见光图像多尺度融合方法

针对传统的热红外与可见光图像融合方法对比度低,容易出现边缘细节、目标等信息丢失或减弱的现象,提出一种顾及区域特征差异的热红外与可见光图像多尺度融合方法。首先采用自适应PCNN（脉冲耦合神经网络）模型和二维Renyi熵相结合的图像分割方法,分别对红外和可见光图像进行区域分割;然后利用非下采样Contourlet变换对原图像进行多尺度多方向分解,根据区域的特征差异设计不同的融合规则,融合热红外与可见光图像。实验结果表明,该方法不仅能有效地融合热红外图像的目标特征,还能更多地保留可见光图像丰富的背景信息,融合图像对比度高,在视觉效果和客观评价上优于传统融合方法。     

遥感影像船舶检测的特征金字塔网络建模方法

船舶作为海上运输载体,其准确检测在海洋环境保护、海上渔业生产管理、海上交通与应急处置及国防安全应用中都具有重要意义和价值。目前基于目标检测网络的遥感船舶检测方法因末层特征分辨率不足和卷积固定的几何结构,导致网络难以适应小尺度且具有随机朝向、形态多变特征的船舶目标,进而限制船舶检测精度。针对该问题,本文提出一种用于遥感影像船舶检测的特征金字塔网络建模方法。首先引入形变卷积/RoI池化模块,以适应朝向和形态多变的船舶目标;其次借鉴在小目标检测中性能出色的特征金字塔网络的建模思想,采用对称式网络和多尺度特征融合的方式进一步融合高级语义和低级空间信息,提升小尺度目标特征分辨率。在40 000幅、船舶目标67 280余个的遥感影像数据集上的试验结果表明,本文方法能够有效集成形变卷积/RoI池化和多尺度特征融合方法,相较传统CNN船舶检测方法取得明显提升,在准确率、召回率及F_1指标上分别达到85.8%、97.9%和91.5%。     

高分辨率遥感影像建筑区域局部几何特征提取

及时准确地获取城市建筑区域的空间分布及其变化信息对于城市规划、空间地理数据库建设及区域社会经济分析具有重要意义。本文提出一种基于多尺度Gabor变换和感知聚类方法即张量投票TV (Tensor Voting)相结合的自适应局部几何不变特征检测方法,并将其应用于高空间分辨率遥感影像建筑区域提取。首先,考虑到高分辨率遥感影像复杂的几何结构特征,使用Gabor滤波器组对影像进行多尺度多方向变换检测奇异性特征。然后,在感知聚类框架下,根据张量投票理论将不同方向子带系数位置编码为相应的二阶对称方向张量,为了突出影像几何特征,对不同尺度、不同方向子带中任意像素位置方向张量使用滤波器响应系数加权并求和完成多尺度特征融合。再次,对张量特征分解得到点结构与线结构显著性图并使用非极大抑制提取相应角点和曲线等局部几何特征,同时生成约束准则筛选角点以确定建筑物坐标。最后,利用概率密度估计结合局部角点特征生成全局概率密度场描述影像中像素从属于建筑目标的概率,并使用最大类间方差法(Otsu)阈值分割自动提取居民地多边形区域。使用分辨率分别为0.49 m、0.98 m的Google Earth及0.8 m的高分二号等影像数据集进行实验,实验结果表明本文方法相对于已有的Harris和HSCD点检测算法,在建筑区域提取质量上(Quality)上分别提高了4.79%,5.96%;1.47%,3.76%和1.91%,4.08%。     

高光谱影像光谱-空间多特征加权概率融合分类

提出了一种基于光谱-空间多特征加权概率融合的高光谱影像分类方法。首先,利用最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)方法对高光谱影像进行降维和特征提取,并以得到的MNF特征影像作为光谱特征,联合灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取的纹理特征、基于OFC算子建立的多尺度形态学特征以及采用连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)提取的端元组分特征,组成3组光谱-空间特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每一组光谱-空间特征进行分类,得到每组特征的概率输出结果;最后,建立多特征加权概率融合模型,应用该模型将不同特征的概率输出结果进行加权融合,得到最终分类结果。为了验证该方法的有效性,利用ROSIS和 AVIRIS影像进行试验,总体分类精度分别达到97.65%和96.62%。结果表明本文的方法不但较好地克服了传统基于单一特征高光谱影像分类的局限性,而且其分类效果也优于常规矢量叠加(vector stacking,VS)和概率融合的多特征分类方法,有效地改善了高光谱影像的分类结果。     

高分辨率遥感影像建筑物分级提取

高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。     

水下声图像多分辨率融合研究

针对水下特殊环境的声图像特点,提出了一种基于梯度金字塔的图像融合算法。首先,对已经配准的源图像进行梯度金字塔分解;然后,在多分辨率下对两幅图像构建基于局部邻域的显著性量测和匹配性量测。在构建显著性量测中,针对高分辨率层采用局部梯度,低分辨率层采用局部方差;在构建匹配性量测中,针对高分辨率层利用局部相关性,低分辨率层利用局部方差比,并且利用图像的局部特征指导融合策略。最后,经过合成模块和多分辨率逆变换得到融合图像。声纳图像融合实验结果证明了所提方法的有效性.