一种基于局部判别正切空间排列的高光谱遥感影像降维方法

提出一种基于局部判别正切空间排列(local discriminative tangent space alignment,LDTSA)的高光谱影像降维方法。LDTSA源于局部正切空间排列(LTSA)中的排列机制,在一个局域块内利用线性局部正切平面对类内样本的流形结构建模,同时还考虑到类间判别信息以最大化判别边界。利用多幅高光谱数据进行降维和分类试验。结果表明,LDTSA主要有三个优点:①在小样本问题上性能稳定;②在降维过程中保持类别间的判别信息;③有效挖掘数据集的几何流形结构。     

改进最大似然遥感影像分类方法——以SAR影像为例

针对常规最大似然分类算法中类别先验概率获取困难及遥感影像分类问题,提出了一种有效的改进最大似然遥感影像分类方法.该方法能使用类别样本的统计信息,实现类别先验概率的自动和最优提取,从而很好地解决了基于统计监督分类方法中无法直接获取类别先验概率的问题.以6景Radarsat-1 精细模式SAR影像数据为例进行的分类实验证明,该算法分类效果较好,针对单波段、单极化的SAR影像,其精度可望达到80%.     

基于主成分判别分析的高光谱遥感影像分类方法

提出了一种基于主成分判别分析的高光谱遥感影像分类方法。针对高光谱遥感影像数据量大、冗余信息多的特点,使用改进的线性判别分析方法对高光谱遥感数据进行线性维数减少。该方法将主成分分析加入到线性判别分析的算法框架中,能够克服常规的线性判别分析方法在训练样本数量较少时遭遇到的小样本问题。通过实验,证明基于主成分判别分析的遥感影像分类方法能够利用少量的训练样本实现更优的分类精度。     

空-谱协同正则化稀疏超图嵌入的高光谱图像分类

传统依据图嵌入的高光谱图像维数约简算法多数仅利用光谱信息表征像元间单一关系，忽视了数据间的多元几何结构。本文提出了一种面向高光谱图像分类的空-谱协同正则化稀疏超图嵌入算法（SSRSHE）。该算法首先利用稀疏表示揭示像元之间的相关性，自适应选择近邻，并构建稀疏本征超图和惩罚超图，以有效表征像元间的复杂多元关系，并进行正则化处理。然后利用遥感图像空间一致性原则，计算局部空间邻域散度来保持样本局部邻域结构，并引入样本总体散度来保持高光谱数据的整体结构。在低维嵌入空间中，尽可能使类内数据聚集、类间数据远离，提取鉴别特征用于分类。在Indian Pines和PaviaU高光谱遥感数据集上试验结果表明，本文算法总体分类精度分别达到86.7%和92.2%。相比传统光谱维数约简算法，该算法可有效改善高光谱图像地物分类性能。     

3D点云震害建筑物深度学习样本增强方法

针对震后复杂场景下LiDAR点云建筑物破坏类型自动识别问题，为满足应急救援时效性、准确性需求，告别传统人工震害特征提取，充分挖掘点云数据中灾区建筑物震害信息，进一步实现建筑物自动化智能化识别。本文将3D点云深度学习方法应用于建筑物震害识别，构建了包含倒塌、局部倒塌、未倒塌3种建筑物破坏类型的点云数据集。基于PointNet++网络探究了各类别样本量及其均衡性对识别精度的影响，并提出破坏建筑物样本增强方法，丰富了各类别样本点云形态。利用2010年海地7.0级地震后机载LiDAR数据，在PointNet++网络中进行了样本增强前后分类精度比较、样本量以及均衡性分析实验，样本增强后倒塌和局部倒塌的分类精度分别提高近27%和17%，模型整体平均分类精度、Kappa系数均有近15%的提升。实验结果表明三维建筑物震害深度学习模型在各类别样本量足够且均衡时，才能取得较好的分类识别效果。     

一种基于局部分布的空间聚类算法

设计了一种度量邻近域内空间实体局部分布的新指标——中值角度,在此基础上,提出了一种基于空间实体局部分布的空间聚类算法。该方法递归搜索空间实体集中所有局部分布度量值相近且非离群的点,并将其聚为一类。通过模拟数据和实际数据进行实验发现,所提出的算法比DBSCAN算法的聚类结果更合理,具有很好的抗噪性,能发现任意形状的聚类。     

一种切空间协同表示的高光谱遥感影像分类方法

协同表示分类（collaborative representation classification,CRC）算法近年来成为高光谱遥感分类的研究热点。地物类别间区分性不高会严重影响现有CRC算法的性能。流形结构可有效地解决非线性问题,并解决高光谱遥感影像因数据冗余导致的类别间区分性低的问题。提出了一种基于切空间的高光谱遥感影像协同表示分类算法（tangent space collaborative representation classification,TCRC）和一种基于欧氏距离的自适应加权的切空间协同表示分类算法（weighted tangent space collaborative representation classification,WTCRC）。TCRC算法利用测试样本的切平面来估计区域流形,在测试样本的切空间中使用协同表示算法,寻找测试样本在各类训练样本中的最优线性表示估计,并用其最小误差来对测试样本进行分类。在此基础上,利用测试样本邻域像元、训练样本与测试样本的欧氏距离作为权矩阵来自适应调整各样本对测试样本的影响。实验采用ROSIS（reflective optics system image spectro-meter）和AVIRIS（airbone visible infrared imaging spectrometer）高光谱遥感影像对所提出算法的性能进行了评价,结果表明TCRC和WTCRC在分类效果上比CRC有明显的提升,WTCRC相较于TCRC具有更好的分类效果,具有更强鲁棒性。     

Delaunay三角化中特征约束细分嵌入算法

在Delaunay三角化中,以在特征约束上插入附加点的方式对特征约束细分,可使剖分网格在表达特征约束的同时仍满足Delaunay三角网格特性.本文提出了一种改进的细分嵌入算法--端点外接圆法(ETCM),该算法具有线性时间复杂度.以剖分结果的稳定性、附加点个数、运算耗时和网格质量为评价标准,对ETCM和现有的细分嵌入算法进行了评估.实验结果表明,在运算耗时方面,ETCM受数据分布的影响最小,且耗时最少;在其他方面,与现有算法的最好表现持平.     

一种鲁棒的矢量地图数据的数字水印

数字水印是多媒体数据版权保护的一种有效方法。为了将水印技术应用于矢量地图数据的版权保护,根据矢量地图数据各要素层所合数据的多少,设计两种不同的数据分类规则,以实现嵌入不同大小的水印信息。通过仿真实验,可以看出算法具有很好的不可感知性和鲁棒性,尤其是抵抗矢量地图数据最常受到的对数据正常的增加、删除、修改、局部裁剪等更新操作。     

非局部均值加权的动态模糊Fisher分类器的遥感图像变化检测

提出一种新的变化检测算法,利用改进的动态模糊Fisher分类器,通过对多时相图像的联合直方图进行分类得到变化区域。在此基础上,根据图像空间关系对待检测点进行非局部均值加权,并以一定比例选取可靠性高的数据先进行标类,增加数据的可分性和算法的可靠性。根据更新后的样本动态调整待检测点权重及分类器参数,直到所有点判别完毕为止。本算法不受参数模型限制,不受差异算子影响并充分利用图像的空间与时间信息。真实遥感数据试验表明本算法提高了检测精度。     

基于散射分量系数的极化SAR数据分类

分析了传统的基于散射功率大小的极化SAR数据分类算法,提出了一种基于散射分量系数的改进算法,实现了全极化SAR数据的有效性分类。     

结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像自动化分类

高分卫星遥感影像空间分辨率的提高，使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂，这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战。因此，本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先，对研究区域进行多尺度分割，建立影像分割对象集；然后，采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量；最后，充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布，迭代选择最优样本用于训练支持向量机，用于分类遥感影像。为了验证本文方法的有效性和稳健性，以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析。结果表明，本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类，正确率达到90.6%以上。     

地图数据图层级批量综合功能的设计与研制

目前,已有地图综合系统使用过程中需要专业人员深度参与,耗时耗力、自动化程度较低。针对这一问题,从软件工程的角度探讨了图层级批量综合功能的研制。以1∶5万居民地图层数据的综合处理为例,分别从建筑物目标的剖分、特征参量定义与计算、综合操作决策与实施、综合控制规则建立与表达4个方面进行分析,尝试构建"特征诊断→行为决策→操作执行"的完整技术链条。结合样例数据对提出的技术设想进行可行性验证,并对后续工作进行展望。     

利用改进三分量分解与Wishart分类的极化SAR图像建筑提取

本文针对基于Freeman分解的建筑提取方法存在的问题, 提出采用圆极化相关系数实现选择性去取向, 同时引入广义体散射模型, 构建面向建筑提取的改进三分量分解模型, 以准确分析地物的散射特性。在此基础上, 发展了一种综合利用改进三分量分解与Wishart迭代分类算法的极化SAR图像建筑提取方法。使用E-SAR全极化数据的试验结果表明, 本文方法能够有效减少建筑与植被的误分, 并提高建筑信息提取的准确性。     

结合Singh四分量分解的高分三号全极化SAR影像分类

不同于一般分类算法基于像素统计的分类，忽略了地物的散射特性，文中提出了一种保持地物散射特性的分类方法。这种方法将Singh提出的Singh四分量分解与基于复Wishart分布的最大似然分类器相结合，对高分三号全极化影像进行分类。利用Singh四分量分解获得表面散射、体散射、二次散射和螺旋体散射，然后将前3种基础散射分别划分为多个聚类，根据复Wishart距离进行类间合并，直到获得指定类别数，输入复Wishart分类器进行迭代分类，最后进行类别合并获得最终分类结果。试验表明本文算法具有较好的分类效果且验证了利用高分三号全极化卫星数据进行影像分类的可行性。     

利用样本生成方法进行机载多光谱LiDAR数据深度学习分类

机载多光谱LiDAR系统能够快速、准确地获取地物的空间几何和光谱信息,为地物覆盖分类和目标识别提供新的数据源。近年来,基于三维点云的深度学习算法取得了一系列突破性进展,然而直接将不规则的原始点云数据输入深度学习模型进行基于点的分类存在一定的困难。本文提出了一种基于FPS-KNN的样本生成方法,用于基于深度学习的机载多光谱LiDAR数据分类。该方法首先对输入数据进行归一化处理;然后利用最远点采样方法(FPS)和K近邻法(KNN)在输入数据中生成一系列规则大小的训练样本数据集。通过机载多光谱LiDAR数据的试验表明,该方法所生成的样本不仅符合卷积神经网络所要求的输入数据形式,而且能够确保对输入场景的完整覆盖。     

空间数据模糊聚类的有效性(英文)

The validity measurement of fuzzy clustering is a key problem. If clustering is formed, it needs a kind of machine to verify its validity. To make mining more accountable, comprehensible and with a usable spatial pattern, it is necessary to first detect whether the data set has a clustered structure or not before clustering. This paper discusses a detection method for clustered patterns and a fuzzy clustering algorithm, and studies the validity function of the result produced by fuzzy clustering based on two aspects, which reflect the uncertainty of classification during fuzzy partition and spatial location features of spatial data, and proposes a new validity function of fuzzy clustering for spatial data. The experimental result indicates that the new validity function can accurately measure the validity of the results of fuzzy clustering. Especially, for the result of fuzzy clustering of spatial data, it is robust and its classification result is better when compared to other indices.     

结合纹理的SVM遥感影像分类研究

针对传统统计模式识别分类方法分类精度不高,分类时未加入像元灰度的空间分布和结构特征以及分类时样本不足等缺陷,采用一种结合纹理的支持向量机(SVM)遥感图像分类方法。该方法在对Landsat7 ETM遥感影像进行纹理特征提取的基础上,构建了结合纹理的SVM分类模型。以河南省汝阳县为试验区,利用此模型对该区域的土地利用类型进行分类研究,并将分类结果与最大似然法和单源数据(光谱)SVM分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明:该方法能够有效地解决单数据源分类效果破碎、分类精度不高等问题;对高维输入向量具有较高的推广能力;总精度达到90%,比单源信息的SVM分类法提高了6%,而与最大似然法相比,总精度提高了近9%,取得了良好的效果。     

GIS辅助下的Bayes法遥感影像分类

介绍了Bayes分类器 ,提出了从GIS空间数据库中挖掘知识用以辅助进行遥感影像分类的方法。文中以规则的形式表示遥感影像的解译知识 ,并使用其它地理辅助数据 ,从遥感影像处理、地理辅助数据、专家知识一体化的角度出发 ,使用基于知识的方法进行了分类研究 ,改善了分类精度。实验表明这是一种较好的分类方法。     

基于空间粒度的矢量空间数据比例尺估算方法

志愿者地理信息近年已得到广泛应用,鉴于有些来源数据可能缺少比例尺说明,因此对矢量空间数据比例尺的估算十分必要。本文提出了一种通过计算和统计矢量空间数据的空间粒度,估算矢量空间数据比例尺的方法。首先,以道路要素为例选取多种空间粒度,包括单类别道路空间数据的最短直线段长度和弯曲的最小面积等,并通过线性插值方法拟合空间数据比例尺估算函数;其次,以北京市1∶25万、1∶100万、1∶400万比例尺道路矢量空间数据作为试验样本数据,详细阐述了基于空间粒度估算比例尺的过程;然后,统计了不同类型空间粒度的数量分布,基于开方根规律量化了比例尺与空间粒度单元数量之间的对应关系;最后,试验验证了该方法的可行性和有效性,有利于多尺度多源数据的融合和应用。