基于无人机影像的快速分割方法

为解决地震灾区震后空间数据难以及时获取的问题,考虑到无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)遥感影像自身特点,提出了一种改进的均值漂移(Mean Shift)分割算法。按照影像特征将UAV影像划分为纹理区和匀色区,对匀色区直接进行Mean Shift算法分割得到初分结果;对纹理区综合提取颜色、纹理、形状信息构造高维特征空间,并根据归一化分布密度值求得其合适的带宽,再使用Mean Shift算法对特征空间进行模式分类得到分割结果;通过构造代价函数进行区域合并,消除过分割区域,得到最终分割结果。针对芦山地震后获取的高空间分辨率UAV影像进行分割实验,并提出一种考虑到面积和光谱的分割匹配指数对分割结果进行评价。实验结果表明:所提出的改进的Mean Shift算法的分割精度优于传统的Mean Shift算法,为后续的震害信息提取提供了数据保障。     

一种顾及几何特征的云模型遥感影像分割方法

将云模型与模糊理论相结合,提出了一种基于不确定性的、顾及几何特征的遥感影像分割方法.该方法用分水岭算法对原影像进行分割获得初始分割图斑,再将图斑抽象成云模型,以云模型实现图斑对象表达;在基于云概念的光滑度、紧凑度定义的基础上,构造差异性度量准则和相应的云模型综合算法,并由云综合运算实现不同粒度空间下的区域合并,达到多尺度遥感影像分割的目的.几组实际影像数据的分割实验证明了该方法的有效性.     

一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法

超像素分割已成为遥感影像预处理研究的新热点,但易形成过分割。为解决该问题,提出一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法。首先,采用简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)算法对遥感影像生成超像素过分割影像;然后,采用图论算法对超像素进行合并,通过计算得到每次合并后的分割数对应的局部方差,确定合适的影像分割数;最后,根据合适的影像分割数用图论算法对超像素重新聚类合并。实验数据为4幅不同空间分辨率、不同场景的遥感影像,采用定性和定量相结合的方法评价实验结果。实验结果表明,该方法能有效地解决遥感影像过分割结果的问题,获得了良好的分割结果。     

基于高分辨率遥感影像的城区彩钢棚提取研究

彩钢棚是典型的城市临时建筑物,其空间分布与城市发展和结构存在密切关系,而准确、快速地提取彩钢棚信息将为相关研究提供有效数据支持。以GF-1遥感影像为数据源,利用面向对象的多尺度分割技术构建了基于知识规则的彩钢棚决策树提取模型。首先通过实验选择一个最优分割尺度对影像进行分割;再根据彩钢棚的色彩、光谱、几何等特征建立知识提取规则;最后基于知识规则的决策树自动提取彩钢棚信息。实验结果表明,该方法提取彩钢棚具有很好的普适性,提取效果较好。     

面向对象分类的决策树方法探讨——以Landsat-8OLI为例

针对目前遥感影像分类中面向对象和决策树相结合的研究较少的情况,该文提出基于C5.0决策树的面向对象分类方法,并以广州市从化区进行实证研究。基于Landsat-8OLI影像数据,采用面向对象分类对影像进行多尺度分割,提取出影像对象的光谱、纹理特征以及影像对象相对应的DEM信息;然后利用C5.0决策树根据特征信息来挖掘分类规则;最后根据规则对分割后影像进行分类。结果表明,基于C5.0决策树的面向对象影像分类精度高、效果好,总体精度和Kappa系数分别为89.75%和87.5%。该方法可准确、快速地提取土地利用/覆被信息。     

基于机载LiDAR数据和遥感影像的复杂建筑物提取

综合利用机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像数据优势,提出了一种面向对象的分层分类提取复杂建筑物的新方法。首先根据坡度强度信息,将影像分割成高、中、低坡度目标;再采用阈值法进行陡峭区、地表面和建筑物的初始分类;最后根据邻近对象光谱相似性原则,对陡峭区进行多尺度分割,并结合光谱、形状和空间关系等特征,基于模糊分类对建筑物提取结果进行优化。实验表明,该方法提取的建筑物信息精度较高,轮廓边缘相对完整。     

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.     

顾及几何特征的规则激光点云分割方法

三维激光扫描仪能快速地获取三维场景的高精度点云数据,已成为快速三维建模的重要工具。点云分割是三维点云模型数据预处理中的首要环节,也是影响重建效率与模型质量的重要因素。以激光点云的分割为研究切入点,以八叉树空间划分方式对数据进行组织,并用八进制编码进行命名,结合K邻近搜索法获取目标点的局部邻近点,采用加权平均目标点相邻的三角面片法向量来估算单点法向量。基于投影欧氏距离拟合曲面求取曲率。量化了规则点云集的分割约束条件,采用法向量信息来进行平面点的提取,根据曲率在两个主方向上的差异性来识别和分割柱面和球面信息。试验结果表明：①基于法矢量的平面点分割效果理想;②基于曲率差异性的规则曲面点分割效果较差;③基于几何特性的规则激光点分割方法合理可行。     

基于引力自组织神经网络的震害遥感影像分类

针对高空间分辨率遥感影像震害目标难以识别和提取的问题,结合分形纹理和引力自组织神经网络(gravitational self-organizing map,g SOM),提出了一种新的面向对象分类方法。首先,利用分割算法对原始影像进行初始过分割,得到均质性较好的分割单元,以分割单元作为待处理对象;在此基础上,利用分形纹理描述待分割对象,同时融合光谱特征构建震害目标的特征向量;最后,利用g SOM对分割对象进行聚类,得到聚类结果,并利用一致性函数以最小代价将多样性的聚类结果集成,最终实现快速、自动决策分类。以四川省汶川县震后高空间分辨率遥感影像为实验数据对算法进行定性和定量的评价,结果表明,该算法能够有效地描述复杂的震害目标,既可以保持大面积震害目标的完整性,也可以反映小的震害目标及其细节信息,提高震害影像的自动分类精度。     

面向对象的高光谱影像目标识别方法

将面向对象影像分析和决策树方法综合应用于高光谱遥感影像的目标提取,在分析待提取地物特征的基础上,总结归纳其特性知识,构建分类规则,设计和实现决策树以完成目标识别。该方法充分应用分割所得到的均质对象的位置、形状、纹理等特征实现了决策规则提取和决策树构建,在应用OMIS和PHI影像进行目标识别的实践中取得了很好的效果。     

融合嫦娥一号CCD影像与DEM数据的月球撞击坑自动提取和识别

针对现阶段月球撞击坑定量信息提取不足和误提取的问题,本文提出了一种融合CCD影像和DEM数据进行撞击坑的自动提取及识别的算法。（1）在太阳光照下,撞击坑的影像特征满足特定的规律,通过条件匹配在CCD影像中提取撞击坑;（2）在DEM中,利用撞击坑坑壁点的坡向值的连续性,对影像中误提取的撞击坑进行剔除;（3）在DEM中,利用撞击坑边缘点法向量的突变性,提取撞击坑边缘点并进行拟合,计算撞击坑的参数,通过坑底点云所占比例以及剖面线特征识别撞击坑的类型。经过“嫦娥一号”影像与DEM数据的验证,该算法在高纬度月球撞击坑分布均匀的区域应用效果较好。     

顾及月表铁元素含量的次生撞击坑识别

在对月表地质单元定年时,由于月球岩石、土壤和岩心样品数量有限,能够利用这些样品做同位素定年的地质单元范围很小,因此更大范围的月球表面的绝对年龄需要采用撞击坑尺寸频率定年法(crater size-frequency distribution,CSFD)测定.然而月球表面次生撞击坑的存在会导致CSFD得到的定年结果出现偏...     

浅论京九铁路河北段沿线地区活动构造卫星影像特征

京九铁路河北段地处冀中平原,沿线地区是新生代强烈拗陷区,活动构造发育,本文应用TM图像对全区的活动构造进行了系统解译,文中重点研究了活动构造的区域分布特征。探讨了区内活动断裂对水系地貌及地震震源深度的控制。对活动断裂的深部变化,运用地震层析(CT)资料加以推断和论证。指出了河北平原是重要的活动构造单元,该构造单元内地壳厚度薄,大地热流值高,今后工业布局必须考虑活动构造对地壳稳定性的影响。     

低位数线阵CCD高精度非接触尺寸测量

从提高测量精度、增大测量范围、经济、实用的角度出发,本文分析了常用的两种线阵CCD非接触尺寸测量方式存在的问题,提出了“单眼”单端扫描测量方式,并设计出了适合测量应用的线阵CCD驱动电路和计算机通用接口。通过实验,证明此方法是行之有效的。     

全月球撞击坑的空间分布模式

以基于嫦娥探月工程公开数据识别的全月球直径大于500 m的106 016个撞击坑为研究对象,划分月海、月陆、经向、纬向研究区域,采用核密度估计与Ripley's K函数的规格化函数-L函数相结合的GIS点模式分析方法,研究全月球撞击坑的空间模式。研究结果表明,全月球撞击坑分布形成了三个聚集中心,南北两极核密度低,东半球核密度高,西半球核密度低,北半球核密度高,南半球核密度低;月陆地区的核密度大于月海地区的核密度,在撞击坑直径范围1~500 km范围内,月陆地区的撞击坑数量是月海地区平均水平的5倍;全月球撞击坑的L（d）曲线随距离变化的过程中在总体上呈现先增后减的态势,经向、纬向研究区位在不同空间尺度上的聚集程度存在差异。     

一种基于三维形貌的深空星体表面撞击坑自动提取方法

类地深空星体表面撞击坑的自动提取对着陆区选择、自主导航、星体演变研究具有重要意义。以三维形貌数据为基础,提出了一种基于等值线关系分析与形态学精确拟合的深空星体表面撞击坑自动提取方法。首先,从三维形貌数据中提取并保留满足圆度约束的等高线;其次,依据撞击坑的空间形态特征,分析这些等高线之间的相互关系,以初步确定撞击坑的位置;最后,应用形态学分析方法精确确定它们的边缘和位置信息。以月球月海带区域和火星水手峡谷东部区域的DEM数据进行实验,结果表明该方法与传统的撞击坑提取方法相比,具有更高的正确率、稳定性和实时性。     

新生代玄武岩地区找水中遥感技术应用研究——以阿巴嘎玄武岩为例

利用TM图像对火山口开口方向和玄武岩流向进行解译分析,圈定出玄武岩台地上的汇水盆地,从而确定了新生代玄武岩强富水区———找水目标区。     

嫦娥一号DEM数据月表撞击坑自动检测

基于嫦娥一号数字高程模型(DEM)数据,利用地形信息参数来描述月表撞击坑的边缘轮廓特征,采用Hough变换检测方法提取了月表撞击坑。将该方法应用于克拉维乌斯(Klavius)撞击坑的周围区域,在DEM数据500 m空间分辨率下,不考虑退化严重的撞击坑时,检测百分比D=90%,分支系数B=0.30,质量百分比Q=71%,在考虑退化严重的撞击坑时,D=71%,B=0.30,Q=58%;研究表明该算法对没有退化或轻微退化的撞击坑有很好检测效果。与基于影像数据月表撞击坑自动检测的研究进行比较,本文给出的算法具有更高的检测精度,同时虚假检测较少。证明该方法用于月表撞击坑的自动检测是可行的。     

月球软着陆点的选择与几个预选点的初步对比分析

月球软着陆探测是中国二期探月工程的主要目标,软着陆点的选择是工程实施与科学目标能否顺利完成的关键之一。克里普岩对于研究月球的起源和演化有重要意义,但由于该岩石被玄武岩所覆盖,难以利用轨道探测器开展全面深入的研究。撞击坑是研究月表以下物质成分的窗口,在克里普岩区选择条件合适的撞击坑开展软着陆探测有助于对克里普岩的深入研究。在克里普岩区选取Copernicus、Kepler及Aristarchus 3个撞击坑作为预选着陆点,并利用嫦娥一号CCD数据、LIDAR数据以及Clementine UV/VIS/NIR数据从月形月貌特征和物质组成两个方面对预选点进行了初步对比分析,以期为我国二期探月工程提供参考与依据。     

对偶四元数用于航天线阵遥感影像光束法平差解算

利用对偶四元数可以同时描述位置与姿态的特性,在简化四元数球面线性插值算法的基础上,建立了基于对偶四元数的航天线阵遥感影像的外方位元素模型,且利用该模型设计并实现了光束法平差解算方法。该方法可使用具有约束条件的参数平差法进行迭代求解。利用两个地区的SPOT-5 HRS立体影像进行了对比试验分析,结果表明,提出的基于对偶四元数的光束法平差算法正确可靠,相比于基于欧拉角的平差算法和基于单位四元数的平差算法,有更高的平差计算精度。