影像与激光雷达数据的城市地物信息提取

针对城市地物信息提取中地物边界难以确定、分类精度不高的问题,该文提出一套综合利用影像及激光雷达点云高程信息的面向对象分类方法。在分割中,各类地物的最佳分割尺度由监督法分割精度评价确定,最终分割结果利用粒度理论下的分割尺度综合方法进行合成,能兼顾不同地物最优分割尺度,获得准确地物边界;在分类中,采用ReliefF特征选择算法度量从影像及点云数据提取的对象特征重要度,选择最佳特征组合,并采用多分类器组合方法进行分类,以消除Hughes现象,提高分类精度。选择德国斯图加特市两块实验区进行分类实验,结果表明:该方法有利于提高大范围城市地物精细信息提取的精度和效率,具有较高的应用价值。     

顾及空间上下文关系的JointBoost点云分类及特征降维

随着激光雷达技术的发展及广泛应用,点云数据的分类及理解成为了目前一个研究热点。本文研究了较复杂的电力线路走廊场景的点云自动分类方法,目标类别为地面、植被、建筑物、电力塔、电力线等。本文首先归纳、定义了点云分类所需的关键特征,并利用JointBoost实现地物分类;同时,考虑到点云数据量大,其分类速度较慢,本文结合地物空间上的相互关联关系,提出了一种序列化的点云分类及特征降维方法。该方法在保证分类精度的前提下,使分类所需特征维数降低,缩短了分类所需时间。实际的电力线路走廊的激光扫描点云数据分类实验证明本文研究的分类方法的有效性。     

基于面向对象层次分类法的输电线路走廊地表覆盖分类

随着国产卫星遥感影像在电力部门的应用日益深入,利用高分辨率国产卫星遥感影像对输电线路走廊地区进行快速准确的地表覆盖分类成为现实。本文以湖北省输电线路走廊为研究对象,通过多种地物分类方法对比试验,综合利用高分辨率影像的光谱、纹理、形状等特征优势,以"高分一号"影像为例探索出面向对象的层次分类法,快速实现了地物的精确提取,可用于输电线路走廊地区山火评估及预防。研究结果表示,面向对象的层次分类法对于输电线路走廊地物快速分类是可行的并且能达到较高的精度。     

融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法

针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。     

面向对象的LiDAR数据多特征融合分类

针对单源遥感数据分类精度不高的问题,提出一种基于多特征融合的面向对象分类方法.该方法利用LiDAR点云数据的高程信息,并融合地物粗糙度特征,以及航空影像的地物光谱、形状和上下文信息等多种特征,再基于SVM分类器构建面向对象的分类方法,以提高城区环境下遥感数据分类的可靠性.试验表明,该方法可有效地提高城区地物的分类精度,且分类结果更符合人的视觉认知规律.     

多层次分割的极高海拔区影像信息提取北大核心CSCD

针对极高海拔区地形复杂、气候寒冷,难以实地测绘,且目前的极高海拔区遥感影像信息提取方法在精度和效率方面不足的问题,该文利用中分辨率影像,以西昆仑山区为例,依据地物的光谱、地形和分布等特征差异,综合和发展现有的描述特征算法,在不同尺度层次建立了多尺度分割的分类体系,实现了极高海拔区目标地物的影像分类提取。实验表明,该方法的提取精度优于面向对象的监督分类和传统基于像素的分类,能够很好地提高极高海拔地区影像信息提取精度和效率。     

一种改进的空间上下文点云分类方法

考虑到点云数据具有线性分布和密度不均匀的特点,以及现有复杂场景点云分类方法中缺少对非局部空间上下文信息的有效利用,提出了一种改进的空间上下文点云分类方法。该方法在提取点云数据顾及曲率的自适应邻域的基础上,首先估算点云局部特征与依赖性空间上下文,并基于超级体素提取分布性空间上下文,最后采用高阶条件随机场模型,实现对点云数据的自动分类,避免了利用单一点云局部特征分类的局限性。试验结果表明,本文方法能够有效提高点云数据地物分类精度。     

高光谱影像的引导滤波多尺度特征提取

为了解决高光谱遥感影像分类中单一尺度特征无法有效表达地物类间差异和区分地物边界的不足,提高影像分类精度和改善分类目视解译效果,提出了采用引导滤波提取多尺度的空间特征的方法。首先,利用主成分分析对高光谱影像进行降维,移除噪声并突出主要特征;然后,将第1主成分作为引导影像,将包含信息量最多的若干主成分分别作为输入影像,应用依次增加的滤波半径分别进行引导滤波处理提取多个尺度的特征,获得影像不同尺度的结构信息;最后,将多尺度特征输入分类器中进行影像监督分类。采用仿真数据和帕维亚大学(Pavia University)、帕维亚城区(Pavia Centre)等3幅高光谱实验数据,提取了基于引导滤波的多尺度特征、多尺度形态特征和多尺度纹理特征,输入到支持向量机、随机森林和K近邻分类器中,进行了实验。实验结果表明:采用支持向量机分类Pavia University数据,相对于采用多尺度形态特征的分类结果,引导滤波特征的总体精度提高了6.5%;Pavia Centre和Salinas两幅影像最高分类精度均由引导滤波特征实现,分别达到98.51%和98.39%。实验证实基于引导滤波提取的多尺度特征能有效地描述地物结构,进而获得更高的分类精度和改善目视解译效果。     

结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。     

机载激光点云中电力线的自动提取与重建

针对传统电力线点云自动提取方法在抗差性、准确性上的不足,文中从输电线路走廊中不同地物点云的空间特征差异出发,提出一种新的基于激光点云的电力线自动提取与重建方法.此算法利用栅格化处理和拟合残差判别提取电力线候选点云,通过双重K-means算法实现电力线重建.利用4组实际输电线路点云进行可行性试验.试验结果表明,方法对电力线候选点集的提取正确率均在97％ 以上,双重K-means算法能够准确地对电力线进行提取与重建,具有较高的提取准确率与较好的算法效率,可为实际工程的应用提供参考.