奇异值分解和阈值分割的遥感自适应变化检测

针对传统遥感变化检测算法中差值影像构造方法不容易提取弱变化信息,以及变化阈值需要人工干预的不足,提出一种基于奇异值分解(SVD)和最大类间方差法(OTSU)阈值分割的遥感影像变化检测算法。首先计算两期遥感影像的多波段差值影像,对其进行矢量化后所构造矩阵进行奇异值分解,并计算差值影像的变化强度,选取奇异值分解主分量投影和变化强度作为表征两期影像变化的特征量;然后通过最大类间方差法对上述两个特征量进行阈值分割,得到变化检测结果;最后通过对比实验以及精度验证,证明了该变化检测方法相比传统方法能够更精确地提取出变化信息,而且能够自适应获取分割阈值。     

数学形态学在遥感影像云层识别中的应用

针对传统遥感影像质量评价中云层覆盖量无法定量评价的问题,文章提出采用利用边缘信息的阈值分割结合数学形态学方法来提取遥感影像云层覆盖范围。利用边缘信息的阈值分割方法能够有效利用影像自身信息来改善分割结果,再结合形态学方法,进而能消除道路、房屋等大部分噪声信息,最终实现遥感影像上不同特征云层覆盖范围的自动提取。基于浙江全省高分辨率遥感影像的实验结果表明:该方法能够快速有效地识别出遥感影像上云层覆盖范围,研究结果对于遥感影像云层覆盖的自动评价具有参考价值。     

基于改进的最大类间方差法的遥感影像变化检测

变化检测技术被广泛应用于灾情估计、环境监测、农作物生长、森林覆盖等多个领域。为了自动获取变化检测的阈值,本文仔细分析了最大类间方差的方法和原理,改进了二维最大类间方差方法在变化检测中的应用,并利用多套遥感影像数据进行了实验,实验表明了该方法的可行性和有效性。     

基于粒子群优化算法的最大类间方差多阈值图像分割

最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法,对于单阈值分割具有显著的效果,但是对于多阈值分割,计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合,提出了一种新的图像分割方法,该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性,并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值,搜索最优分割阈值,实现图像的多阈值分割。实验结果显示,新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间,降低了运算复杂度,提高了图像分割速度,说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的。     

路网增量更新中基于OSTU的目标几何匹配阈值计算

电子地图数据增量更新过程中的几何匹配是道路网目标匹配最常用的方法之一,其中,阈值的选取是几何匹配能否准确完成的先决条件。针对目前常用的经验阈值方法存在的适应性差、误差大、精度低等不足,利用匹配叠置数据具有多峰分布这一特性,本文提出了一种基于最大类间方差法(OSTU)的匹配阈值动态计算方法。实验结果表明,该方法得到的匹配阈值相对于经验阈值具有更好的自适应性和准确性,并且算法简单、易于实现。     

高分辨率遥感影像多特征协同地物分类方法

高空间分辨率遥感影像在提高对地物细节信息表达的同时,因地物类内光谱方差增大、类间光谱方差降低而造成了影像上地物识别与分类难度的增加。针对高分辨率遥感影像的地物分类问题,提出并实现了一种将光谱、纹理、形状等多特征综合协同的分类方法,并通过实验验证了该方法的有效性。     

利用BP神经网络提取TM影像水体

常用的水体提取方法需要设定阈值,而阈值的选择通常需要反复实验才能确定。为克服这一不足,本文提出了一种基于BP神经网络和光谱特征的水体自动提取方法。首先在TM影像中提取水体样本光谱信息、谱间关系、归一化差异水体指数以及缨帽变换(K-T变换)的第三分量(TC3)特征,然后将这4个特征作为BP神经网络的训练输入参数,最后利用训练好的网络对水体进行提取。对长沙市区TM影像进行水体提取,发现该方法组合了其他方法的优点,在不设置阈值的情况下,得到了更好的水体提取效果。     

一种高分辨率彩色遥感影像的道路检测方法

提出了一种采用FLD特征抽取分类和形状特征相结合的道路检测方法。首先,对标记的样本进行颜色信息的抽取;其次,利用Fisher线性判别对抽取的信息进行遥感影像特征分类,将影像分为道路和非道路两类;然后根据分类结果进行阈值分割检测初步道路网;最后利用道路的形状特征和形态学处理去除误提的信息优化检测结果。实验证明,该方法可以实现具有颜色信息的遥感影像主干道路的检测。     

基于时空自相关的建筑物变化检测

针对传统基于像素级的变化检测方法在变化分析中难以利用像元间的时空关系、变化检测结果精度低的问题,提出了一种基于时空自相关的建筑物变化检测方法。首先,利用形态学建筑指数(Morphological Building Index,MBI)进行建筑物提取,并通过长宽比、面积等剔除道路信息优化建筑物提取;其次,采用时空自相关模型分别构建两期MBI特征影像的时空自相关性指标值作为对应像元的相似性测度;最后,利用最大类间方差(otsu)法确定最优阈值,得到变化检测结果。实验表明,该方法所得变化检测结果更完整,漏检率和误检率均低于对比算法,该方法基本满足变化检测需求,为高分影像建筑物变化检测提供一种新的技术手段。     

一种基于地物波谱特征的最佳波段组合选取方法

对多光谱数据选取最佳的波段组合,是图像解译和专题信息提取的重要前提。文中提出一种基于地物波谱特征的最佳波段组合选取方法,即综合考虑方差、相关系数、OIF指数和地物间的可分离性4个因素,利用ERDAS和EXCEL等工具进行各指标的解算,并通过实验,选择红菱矿区1995年的TM多光谱影像为数据源,选取了基于水体波谱特征的最佳波段组合TM345。经定性分析和定量计算,验证了该方法的可行性。     

面向对象分类特征优化选取方法及其应用

与传统基于像元的分类方法比较,面向对象的分类方法可利用的地物信息更加丰富,然而如何从众多信息中筛选出能够有效提取不同地物的分类特征,从而提高分类效率与精度,是使用面向对象方法分类时急需解决的问题。SEaTH算法（分离阈值法）是一种有效的自动选取分类特征并计算阈值的方法,但其只考虑了类间距离,容易存在信息的冗余,从而对分类精度造成一定影响。本文在SEaTH算法的基础上,综合考虑了特征间的相关性、类间距离以及类内距离,对SEaTH算法进行了优化,并将改进前后的两种方法运用到广东省肇庆市TM影像及环境一号卫星影像土地覆盖分类中进行对比分析。实验结果表明,改进后的方法筛选出的特征在提取地物上更为有效,尤其使耕地的分类精度提高了12.26%,使分类总体精度由80%提高到了85.26%。改进后的方法对不易获取多时相影像的地区的土地覆盖分类具有重要意义。     

多元变化检测的相对辐射校正方法研究

基于多元变化检测的相对辐射校正方法通过阈值获取校正点,该方法的校正结果优于传统人工参与的校正方法。文章对方法中阈值选择以及自然景观特征等影响因素做了进一步研究,选择北京市平原区和山区的各2期TM影像作为数据源,运用均方根误差和变异系数2个统计特征参数比较和评价校正结果,结果表明:基于多元变化检测的相对辐射校正方法获得的结果有利于后续数据分析;不同阈值获得的校正结果没有明显差异;不同自然景观特征对该方法影响程度不同。     

自适应蚁群和模糊聚类的SAR图像分割

针对传统蚁群算法及模糊C-均值聚类算法在合成孔径雷达遥感图像分割中精度低下和收敛速度较慢的问题,该文提出了一种改进的自适应阈值的蚁群及模糊C-均值聚类算法,实现对复杂合成孔径雷达图像进行分割。针对不同的合成孔径雷达图像,首先利用最大类间方差法获取最优阈值,通过最优阈值干预避免蚁群算法陷入局部最优解;再将自适应阈值蚁群算法得到的聚类中心和聚类类别数输入模糊C-均值聚类算法中,最终实现图像分割。实验结果证明,该算法在时间和误分率上较传统方法有显著的改进。     

高分三号SAR影像双阈值变化检测

双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。     

面向灾害应急土地覆被分类的样本自动选择方法研究

通过对自动化样本选择方法进行研究,实现了局部区域内面向对象的土地覆被自动分类。首先通过模糊聚类获得影像中的候选对象样本,分别提取影像特征和先验知识中的地类特征,通过预设阈值完成样本初步筛选,然后根据先验知识进行半监督距离度量学习,完成样本的自动选择,并为最终的监督分类提供度量依据。应用舟曲泥石流灾区影像进行了实验,结果表明,本文方法与基于人工选择样本的分类结果精度非常接近,同时在多次实验中表现出较高的稳定性,相对人工方法更加客观,适合批量自动化处理。     

多边形形状分析的无人机影像重叠度计算方法

针对无人机飞行姿态不稳定、地形起伏较大时,传统重叠度的统计方法计算不可靠、精度较差低、需要人工量测等问题,该文提出了一种多边形形状分析的重叠度统计方法.该方法首先利用基于区域特征与点特征相结合的高精度最小二乘匹配方法提取稳定可靠的影像同名点;然后使用改进的随机抽样一致性算法计算影像间的单应矩阵,并获取两影像的重叠多边形;最后采用多边形形状分析法获取最小重叠部分长度并计算得到重叠度.实验表明,该方法能够快速、准确地实现无人机影像重叠度的统计,与人工量测结果相比,误差均在3％以内,在实际生产中大幅提高生产效率和质检精度.     

一种基于改进OTSU评价函数的图像分割方法

O tsu阈值分割法是目前应用较为广泛的分割方法,其原理简单,计算量小,性能稳定。本文基于其类间方差和类内方差两个评价函数,在连续域内利用微积分原理进行了改进推广,实现了两个评价函数公式的统一,进而在满足文中函数的同时也满足了两个评价函数的要求,给出了快速实现算法。最后,通过实例对比证明,该方法自动选取的阈值合理,极大提高了图像分割的运算效率。     

基于多特征的人工海岸线提取方法

在中高分辨率的遥感影像中,海岸地物呈现出更多的细节,尤其是受人类影响程度较大的人工海岸。文中针对较为复杂的人工海岸遥感影像,进行基于多特征的海岸线提取方法研究。实验选用SPOT影像作为实验影像,分析实验区海岸带SPOT影像的光谱特征、形状特征和空间关系特征,使用多种特征来提取海岸线,实验结果表明,方法能对海岸带地物进行正确分类并实现海岸线的自动提取。     

采用主成分分析的改进云检测算法

针对Fmask云检测算法难以区分Landsat遥感影像上云和冰这一技术难题,该文提出一种基于主成分分析的改进Fmask云检测算法。首先对Fmask中归一化植被指数和归一化雪指数固定阈值进行自适应阈值改进,并对影像进行主成分变换,然后对主成分分析变换后的组合波段进行改进的Fmask云检测,最后进行算法对比分析。以北极地区的TM影像进行实验,结果表明,对同时覆盖冰层和云层的Landsat遥感影像,该文提出的算法能够提高云检测精度。     

基于Landsat5-TM遥感影像植被监测方法研究

针对Landsat5-TM遥感影像植被监测方法进行了研究,采用了变化向量分析方法,通过分析采用绿度指数GVI和垂直植被指数PVI来进行植被检测,并通过最大类间方差进行阈值的选取,采用Landsat5-TM遥感影像数据进行了试验,通过变化检测分类图和变化类别图斑统计的方法对结果进行了评价,变化检测分类精度较高。