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。     

基于局部空间统计分析的SPOT 5影像分类

受同物异谱和异物同谱现象的影响,对遥感影像进行分类时若仅利用光谱信息则分类精度的提高将会受到限制,而局部空间统计特征可以通过对地物空间聚集度的描述与分析在一定程度上减轻这种影响。本文研究了局部空间统计在不同指数(Moran’s I, Getis-Ord G_i, Geary’s C)、邻域规则和间隔距离下,对高空间分辨率的SPOT 5影像分类精度的影响规律。首先,对波段1进行局部空间统计分析,运算结果作为纹理波段添加到原始的光谱波段中;然后,综合利用光谱波段和纹理波段进行监督分类;最后,选取测试样本进行分类的精度评价,并比较分析不同条件下的分类精度,得到地物分类精度同参数之间的关系与规律。通过分析可以得出Getis-Ord G_i指数对于总体分类精度的提高最理想,总体分类精度从 87.74%提高到95.12%。     

基于航空影像的屋顶半自动重建研究

以航空影像为数据源,设计了一套完整的屋顶快速半自动建模方案。整个建模流程可分为数据获取、数据预处理、几何建模、纹理映射4个阶段。在数据获取阶段,定义了适合于后续建模的两种房屋的屋顶编码方式。在几何建模阶段,利用带约束条件的Delaunay三角构网来构建复杂屋顶几何结构。在纹理映射阶段,提出了一种纹理优化选择算法,选择最佳纹理进行贴图。实验结果表明,此半自动建模方法重建屋顶模型正确率高,纹理贴图精度满足要求。     

局部空间自相关统计洪水灾害影像分析

针对洪水灾害分析在速度、准确性和及时性等方面的需求,该文在研究空间自相关分析的基础上,提出了一种基于局部自相关统计的洪水灾害影像分析方法。首先,对影像进行掩膜处理,去除云层干扰;其次,采用局部空间统计的方法对影像进行统计分析;然后,通过密度分割的方法提取水体,将影像分为水体和陆地两类;最后,将3幅影像分类的结果进行空间叠加分析,分析洪水灾害影响情况。以2013年嫩江流域3个时期的影像为实验数据,设计了仿真实验。实验结果表明,该方法可以较准确地对大面积洪水影响区域进行分析。     

高分遥感影像样本的结构特征分析

空间结构特征是高分影像最显著的特征之一,高分影像的各种地物类型都表现出不同的结构特征,这些结构既包括纹理的、几何的,也包括空间关系的,有效地利用高分影像的结构特征可以弥补光谱特征进行分类的不足.本文以高分影像的空间结构特征建模与信息的提取为主题,主要研究了空间自相关统计量的计算和利用空间自相关统计量对图像进行处理,以及基于空间半变差函数高分影像样本的空间结构信息提取,最后以空间自相关统计量与空间半变差函数所提取得空间结构信息为特征进行神经网络分类.     

空间权重矩阵对空间自相关的影响分析——以我国肾综合征出血热疾病为例

应用空间自相关统计方法,分析了2008年我国肾综合征出血热（HFRS）发病率的空间分布。采用多种权重度量计算了全局和局部两种相关性指数,分析了自相关数值对空间权重矩阵的依赖性。分析结果表明：①空间距离矩阵比空间邻接矩阵能更好地度量HFRS的空间分布;②使用空间距离矩阵时,当距离阈值500km〈δ〈800km时,全国发病率数据显示出显著的空间自相关性;③从局域上看,吉林省高值显著聚集,新疆、西藏、青海、广西和海南省自身低值被高值包围聚集显著。     

结合空间像素模板和Adaboost算法的高分辨率遥感影像河流提取

充分有效地利用像素间的空间关系,是提高高分辨率遥感影像解译精度的关键之一。提出一种空间像素模板来获取空间邻域关系,并结合Adaboost集成学习算法来实现高分辨率影像上河流的精确提取。首先,基于过滤式特征选择方法自动生成像素模板,继而构建多维特征向量,然后利用Adaboost算法实现多特征的加权集成利用提取河流。相关试验结果表明,本文提出的方法河流提取结果面向对象特征显著,并且能够较好地将与河流具有光谱重叠的其他地物区分开。     

山东省人口密度分布模式的GIS空间分析

利用2010年山东省第六次人口普查数据,借助GIS技术,运用空间统计分析方法,对山东省17地市人口空间分布模式进行分析.采用四分位数计算方法和Moran’sⅠ和Local Moran’sⅠ指数研究方法分析可知,2010年山东省17地市人口密度的空间分布模式存在空间集聚现象,总体上以济南、淄博为中心大致划分为高密度区、较...     

城市空间三维数据信息获取技术

城市空间三维信息的获取是建立城市三维模型的基础。从基于地图的方法、基于图像的方法、基于点群的方法,三个不同的角度来论述城市空间三维信息获取的方法。     

多传感器影像建模的海洋遥感数据管理应用

针对海洋遥感数据多源、异构特点显著、采用传统文件型或关系型数据库难以有效集成管理的问题,该文提出了面向海量多源影像数据集成管理的多传感器影像建模技术。在系统分析各类数据存储、组织结构的基础上,分别构建元数据模型和数据模型;数据模型由惟一标识ID、元数据信息、快视图、空间特征和影像数据实体构成,并由ID进行关联;提出了元数据的自动提取与匹配方法,实现了多源遥感影像数据元数据和快视图的自动提取,以及元数据与数据文件、空间特征和快视图的自动匹配,构成了海量多源遥感影像数据统一入库和集成管理的基础。该文提出的方法在我国海洋部门遥感影像数据管理系统中得到了成功应用,有助于提升现有海洋遥感影像数据集成管理和信息化的服务能力。     

基于 GIS 的东北三省气温降水空间自相关性分析简

创新性地提出了基于两观测站点连线的垂直平分线构建空间连接矩阵,进一步计算空间自相关指数Moran＇s I 来分析气象数据的空间分布模式.利用Moran’s I 分析探讨了东北地区86 个气象站1951～2011 年气温降水数据的空间自相关.结果表明,东北三省气温降水存在显著的空间聚集现象,降水表现为吉林省北部显著低低聚集,吉林辽宁省东部显著高高聚集,气温表现为东北三省南北区域显著聚集;1960～2011 年气温分布较降水表现出更强的空间自相关性,且随年份变化自相关性稳定程度比降水好;气温分布空间自相关性随时间有减弱趋势, 但仍表现出区域显著聚集强相关现象.     

一种考虑云检测的遥感影像匹配方法

针对有云遥感影像间常规匹配效果不佳的问题,提出了一种考虑云检测的遥感影像匹配方法,主要包括有云区域的探测、特征点提取和相位匹配三个部分。通过对影像局部区域的高亮度像素的统计,在特征点提取时避开有云区域,最后通过物方空间的相位相关获取同名点对。实验表明本方法在包含大量云团的影像之间能够明显改善匹配效果。     

遥感影像空间尺度特性与最佳空间分辨率选择

尺度概念是理解地球系统复杂性的关键,尺度问题被认为是对地观测的主要挑战之一,而结合具体研究应用领域,由地学现象的尺度本身出发,选择所需遥感影像的最佳尺度和分辨率,是非常有现实意义的.本文在深入剖析了遥感影像的尺度特性和遥感影像尺度选择的意义的基础上,探讨了基于地统计学方法定量选择遥感影像最佳空间分辨率的方法.阐明了传统局部方差方法不能得到理想结果的原因:传统的局部方差方法的实质是基于变化地面面积计算影像局部方差的均值,而基于这样不同甚至是相差悬殊的地面面积进行局部方差计算,其结果必然不具有可比性.对此,本文提出了基于可变窗口与可变分辨率的改进局部方差方法,即依次降低空间分辨率时,高分辨率采用大窗口尺寸,低分辨率采用小窗口尺寸来维持计算窗口内的地面面积的一致,由此计算出的局部方差作比较来判定遥感影像最佳分辨率.进行了系列实验分析,得到了相关结论,分析得出这种基于地统计的方法来选择遥感影像最佳分辨率的方法,对遥感和GIS研究与地学应用具有一定的理论意义和指导意义.     

空间统计分析的环境质量评价应用

本文阐述了空间统计分析方法的基本原理,介绍了判断空间关联显著性的相关指标及其计算方法,并将空间统计分析方法应用于环境质量评价领域,探索区域环境质量在空间上的分布特征,挖掘环境质量数据中的空间关联关系。结合惠州市2008年空气现状调查中的硫酸盐化速率数据进行分析,结果表明,该数据在整体上存在显著的空间自相关和聚集模式;在局部层面存在三个统计显著性较高的聚集区。由此可知,空间统计分析方法能有效地挖掘环境质量数据中的潜在关联关系,为环境质量评价提供十分重要的统计依据。     

基于立体相机的三维场景建模

提出一种基于立体相机的三维场景快速自动建模的方法。首先研制一个数据获取硬件系统,即立体相机系统,通过该系统同时获取被摄物体的三幅影像,进而建立局部模型,并利用一种整体平差优化的方法,将所有的局部模型统一到一个坐标系下,最终建立整个场景的三`维模型。实验结果表明,该方法具有同激光扫描相同的功效,但是成本较低。另外,由于它是基于影像的,纹理数据可以从原始影像中提取,所以可以方便快捷地建立逼真的三维场景模型。     

显著局部空间同位模式自动探测方法

局部空间同位模式挖掘旨在揭示多类地理事件在异质环境下的共生共存规律。已有的方法一方面需要模式筛选的频繁度阈值参数,另一方面需要区域探测的划分参数或聚类参数,参数的不合理设置会导致挖掘结果不可靠甚至出现错误。因此,提出了一种显著局部空间同位模式自动探测方法。首先,基于空间统计思想,采用非参数模式重建方法对空间同位模式进行显著性判别,将全局非显著空间同位模式作为进一步局部探测的候选模式;然后,借助自适应空间聚类方法提取每个候选模式的热点区域;最后,通过不断生长并测试每个热点区域,界定显著局部空间同位模式的有效边界,即空间影响域。通过实验与比较发现,该方法能够客观且有效判别空间同位模式的显著性,并且自适应地提取局部同位模式的空间分布结构,降低了现有方法参数设置的主观性。     

耦合GF-2遥感影像与街景影像的广州市城中村识别

及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例,提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先,从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征;其次,在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征;最后,融合两种影像的特征用于构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明,基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%,Kappa系数分别为0.58和0.31,而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67;其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补,构建了更有区分度的特征空间,减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中,辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。     

一种结合空间邻域关系特征的面向对象遥感影像 变化检测方法

为了充分挖掘遥感影像特征,提高遥感影像变化检测精度,在面向对象遥感图像分割基础上,提出一种遥感影像空间关系特征度量方法,并应用到了变化检测中。首先,通过对两个时期遥感影像叠加分割,提取影像对象;然后,利用目标对象光谱特征及对象与其邻域对象的空间关系特征,构建两个时期影像对象差异特征影像。对象光谱特征参数主要选择对象内像元亮度均值,对象空间关系特征参数主要为目标对象与两个时期的邻域对象之间的像元亮度之间的差值。最后,通过最大期望EM算法自动获取分割阈值,得到影像变化信息。文中利用两期QuikBird影像对实验区域构建多组特征变化矢量影像,实验结果发现,新加入的空间邻域关系特征能较好地提高变化检测精度。     

一种参数化建筑物三维建模方法

针对传统的建筑物建模方法需要大量人机交互操作,建模过程复杂和成本高的问题,该文提出一种参数化建筑物三维建模方法。首先,以高分辨率遥感影像和建筑物立面影像作为数据源,在遥感和GIS软件平台的支持下,提取建筑物的底面边界、高度、楼层数、层高和屋顶类型等空间数据和属性数据,并将其保存至GIS空间数据库。其次,提出基于拉伸、拆分、添加结构面过程的建筑物主体结构建模方案,并设计了模型自动生成算法。进一步,采用Ruby面向对象语言,通过调用SketchUp平台的应用程序接口函数,结合编程实现了建筑物的自动化建模。最后,开发了建筑物参数化建模插件。实际建模实验成果表明:该方法能够显著降低建模人员劳动强度,提高建模效率。     

U-Net模型对不同空间分辨率防护林提取精度的影响

针对当前无人机影像获取精度高但数据规模小的问题,本文提出通过U-Net模型探讨不同空间分辨率对防护林提取精度的影响。以CW-20复合翼无人机搭载Micro MAC12 Snap多光谱传感器获取的300 m（空间分辨率0.15 m）、400 m（空间分辨率0.20 m）、500 m（空间分辨率0.25 m）3种不同高度的遥感影像为例,试验结果证明,3种不同高度的影像提取精度误差在1.3%以内;MIoU误差在3.7%以内。空间分辨率对防护林提取精度的影响较小,高空间分辨率的影像数据并不能显著提升防护林的提取精度。本文为大规模农林业遥感监测的数据源获取提供了理论依据。