高分辨率遥感影像中云和似云目标的自动区分

云的存在会对遥感影像的处理及目标识别等产生影响,因此,自动提取云对高分辨率卫星影像的应用具有重要意义。高分影像上更加复杂的云的细节形态及似云目标的干扰,使得高分影像的自动云提取难以达到实用水平。本文以雪地为例,选取形状、纹理和边缘3个差异化特征作为云与似云目标区分的关键,提出了一种区分高分辨率遥感影像中云和似云目标的云检测算法。首先利用Wallis滤波对输入影像进行预处理,增强影像中不同尺度的影像纹理模式;然后对影像进行快速稳定的均值漂移分割,利用灰度和纹理特征构成支持向量机的第一层分类器,将分割后的区域对象分成"云"和普通地物,再利用边缘、形状、纹理等特征结合灰度特征构成支持向量机的第二层分类器,将"云"区分为云区和似云目标;最后使用Grab-cut对云检测结果进行边缘迭代精化。本文算法取得了优良的试验结果,证明了算法在似云目标干扰下对高分辨率遥感影像进行精确云检测的能力。     

基于变差函数的遥感影像纹理特征提取

遥感影像有着丰富的纹理信息,准确地提取纹理特征对于影像的分割和分类至关重要。基于变差函数的遥感影像纹理特征提取是一种比较实用的且处于探索阶段的影像纹理分析方法。文中通过实例对提取的方法进行了研究,并通过不同变异方向纹理图像的分析比较,阐述了纹理特征准确提取应正确选取的3个因子、不同计算方向对纹理图像生成结果的影响,实验和分析还表明了变差函数法是遥感图像纹理特征提取的一种有效手段。     

基于变差雨数的遥感影像纹理特征提取

遥感影像有着丰富的纹理信息,准确地提取纹理特征对于影像的分割和分类至关重要.基于变差函数的遥感影像纹理特征提取是一种比较实用的且处于探索阶段的影像纹理分析方法.文中通过实例对提取的方法进行了研究,并通过不同变异方向纹理图像的分析比较,阐述了纹理特征准确提取应正确选取的3个因子、不同计算方向对纹理图像生成结果的影响,实验和分析还表明了变差函数法是遥感图像纹理特征提取的一种有效手段.     

傅里叶谱纹理和光谱信息结合的高分辨率遥感影像地表覆盖分类

以高空间分辨率遥感影像为研究对象,将纹理特征与影像的光谱特征结合起来,用于地表覆盖类型分类。设计了一种基于傅里叶谱纹理的分类策略,对主成分分析后的第1、2主分量特征影像,利用径向谱（r-spectrum）提取纹理特征,并将纹理与光谱特征结合起来,构建了不同的分类特征用于支持向量机分类模型。以Salinas数据集和QuickBird影像为例,验证该算法。结果表明,纹理与光谱信息的结合可以明显提高高分辨率遥感影像的分类精度;由傅里叶径向谱提取的纹理特征可以很好的应用到高分辨率遥感影像的分类问题中,分类精度高于基于傅里叶总能量谱和灰度共生矩阵的分类精度;利用该算法对PCA变换后的第1和第2分量提取的纹理特征具有一定的互补性,并且结合多特征图像的纹理特征提取优于单特征图像的纹理特征提取。     

JSEG改进算法在多光谱遥感影像区域分割上的应用

图像分割是对图像进行感兴趣区域提取与识别的基础,是图像分析的关键步骤.基于区域分割的JSEG算法是一种既融合了颜色信息又融合了空间信息的图像分割方法,在普通图像和视频图像中都能得到良好的分割结果.将这一算法引入到遥感影像的分割中,并对其做出改进,使之适用于多光谱遥感影像和纹理特征复杂的遥感影像的区域分割.实验结果表明,该算法很好的解决了由于影像中复杂的地物信息而产生的不同区域边界模糊的问题.     

结合双树复小波纹理特征和MRF模型的遥感图像分割

针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题，以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑。本文提出了结合双树复小波（DT-CWT）纹理和马尔可夫随机场（MRF）模型的高分辨率遥感影像分割方法。首先，通过双树复小波变换提取影像纹理特征，联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量；然后，将混合特征向量高斯归一化处理，并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图；最后，借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息，基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果。本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度，同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的“椒盐噪声”，从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度。     

基于视觉显著性和图分割的高分辨率遥感影像中人工目标区域提取

目标检测与提取是遥感影像处理与解译的重要研究内容。提出一种基于显著性检测和图像分割的面向对象高精度目标提取方法。首先,给出一种融合"基于图论的视觉显著性"和"基于边线密度的视觉显著性"的显著性计算模型。通过引入线密度,可以在复杂背景图像下有效提取目标区域,用于高分辨率遥感图像无监督的快速场景分析。然后,利用图论分割方法获取特征相似的图像区域。同一区域中的像素具有相似的显著度值和特征。以图块为对象分析其显著性大小,可以提取精细的目标轮廓。相对于基于像素点的显著性目标提取方法,本文所用面向对象的分析方法能够在保证较高检测精度的同时有效降低冗余检测率。在高分辨率遥感影像上的试验证实对人工目标(如建筑物)的检测更准确并且所得轮廓更精确。     

融合颜色-纹理模型的均值漂移分割算法

针对常规的均值漂移算法在特征空间聚类时未考虑图像的纹理信息从而导致分割精度不高的问题,该文提出了一种融合颜色-纹理模型与均值漂移的改进分割算法。首先,对原始影像进行同等组滤波和颜色量化,得到颜色-纹理模型;其次,利用均值漂移算法对滤波影像进行初始分割,得到同质性较好的初始分割区域;最后,将颜色-纹理模型及初始分割对象轮廓信息应用于区域合并过程中,结合形状特征增强分割对象的紧密性。该算法充分结合了图像的颜色、纹理特征,通过对不同类别的遥感影像的分割实验进行分析,结果表明分割效率和分割质量均得到较大提升,且具有较好的适用性、可靠性及精确性,对遥感影像中纹理信息丰富的植被、密集建筑区等具有较好的分割效果。     

一种基于概率潜在语义模型的高分辨率遥感影像分类方法

针对高分辨率遥感影像中"同谱异物","同物异谱"现象对影像分类过程造成的干扰,将文本分析中的概率潜在语义模型应用于高分辨率遥感影像分类,提出一种无监督的遥感影像分类新方法.该方法首先利用均值漂移分割方法对影像进行分割构建图像区域集合,然后提取集合各区域中每个像元的Gabor纹理特征,并对这些特征进行聚类形成视觉词汇,最...     

基于面向对象技术的农田分类方法

采用面向对象的分类方法,以富锦地区为研究对象,将纹理和拓扑信息加入中等分辨率遥感影像中,快速准确地提取耕地信息。研究结果表明,利用面向对象技术对遥感影像进行多尺度分割,并结合影像的光谱、形状和纹理特征对水田和旱地进行提取,提取后的成果总体分类精度达到了92%,Kappa系数为0.91,说明采用面向对象技术对中等分辨率遥感影像进行耕地提取的成果可靠,可为大面积土地分类提供技术支持。     

变分法遥感影像人工地物自动检测

人工地物（建筑物、道路、桥梁等）检测是目标识别的一个重要组成部分。本文将人工地物检测转换为能量泛函数最优化问题。首先对遥感影像进行超像素分割,综合图像的颜色、纹理、梯度等信息,以超像素为单元计算图像的显著度信息,然后构建一个包含显著性约束、面积和边界约束、纹理约束及灰度方差约束的能量泛函数,通过变分法迭代求解能量泛函最小值,获取目标前景部分即为人工地物区域。本文以重庆和广东某地的遥感影像数据为例对算法进行验证,将其与常见的人工地物目标提取算法,如C-V模型、MRF模型,以及当下研究较为热门的深度学习算法进行对比。试验结果表明,该算法能有效地检测出遥感影像中的人工地物区域,并保证较低的误检率及漏检率。论文对该方法与深度学习方法进行了一定的分析对比。     

面向对象和GURLS结合的高空间分辨率遥感数据云检测

遥感信息获取过程中云是重要的干扰因素，随着国产高空间分辨率卫星数据的应用，实现数据的准确云检测对有效获取地面信息具有重要意义。本文以高分一号、高分二号多光谱影像为数据源，利用图像分割获取了同质对象，基于对象光谱、纹理和几何8种属性特征建立了规则集，以规则集为输入，利用阈值法和GURLS分类器结合进行了云检测。针对不同时相和场景的高分数据，将该方法与基于像素的最大似然法和SVM法进行了对比，结果表明该方法云提取精度均在95%以上，Kappa系数在0.9以上。     

神经网络支持下的Sentinel-2卫星影像自动云检测

为解决利用Sentinel-2卫星影像进行地物信息提取时云层遮挡造成的信息误判问题，提出了一种基于深度学习的遥感影像云区高精度分割方法。该方法通过预处理的遥感样本数据构建出一种深度神经网络模型，自动提取高层次影像特征；再将影像特征输入分类器，实现遥感影像的像素级分类，从而分割出云覆盖矩阵；最后将云覆盖矩阵转化为云二值图，结合感兴趣区矢量准确获取指定区域云检测结果。选取典型区域进行测试，结果表明：该方法检测精度较高，速度较快，且无须辅助信息与人工干预，可用于Sentinel-2卫星影像不规则区域自动云检测。     

多视觉特征与K-centroid聚类的高分辨率遥感图像检索

目前基于单一内容的高分辨率遥感图像检索具有描述片面、信息不精确的问题。针对此问题,充分利用遥感图像的颜色、形状和纹理特征,将三者综合起来,形成多视觉特征的遥感图像检索,并通过一系列的迭代运算,得到这三种特征对待不同类遥感图像时各占的最佳比例系数,从而得到较好的检索结果。并针对分别计算遥感图像的颜色、形状和纹理特征,再将其融合导致在大图像库中进行检索时检索速度较慢这个问题,引入改进的K-centroid聚类算法,先对遥感图像库中的图像进行聚类,大大缩小了检索的范围,提高了检索速度。实验结果表明,该方法具有较好的检索结果。     

GVF Snake与显著特征相结合的高分辨率遥感图像道路提取

高分辨率遥感图像中的道路信息,对地理信息系统数据库的更新具有重要的意义。本文通过分析道路在遥感图像中所呈现的特性,提出了一种基于显著特征和GVF Snake的高分辨率遥感图像道路提取方法。该方法根据视觉认知理论将道路的几何特性和辐射特征作为显著特性。首先,通过融合颜色对比度和空间统计特征计算显著性图,并以输出的显著图的最大值作为GVF Snake的初始种子点;再利用区域生长法求出道路的初始边界,通过梯度矢量流模型的迭代求解,并最小化能量函数,实现道路信息的自动提取。试验结果表明,本文所提出的方法提高了不仅可以提高计算效率,还具有较好的检测精度。     

多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类

针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。     

资源三号测绘卫星自动云检测

光学卫星遥感影像自动云检测是卫星产品生产系统的一个重要环节。利用资源三号卫星编目生成的浏览图,采用树状判别结构进行云检测,对浏览图进行分块,提取子块图像的特征进行云地分类。由于云类和地物类过于繁杂,且浏览图的分辨率较低,传统通过图像特征对云地进行分类的算法有很大的局限性,针对这一问题,本文提出了在分类之前对原始的子块图像进行增强处理,扩大云和地物的纹理差异,然后以二阶矩、一阶差分等作为云地分类的图像特征,并在多尺度空间内进行特征延拓,经过综合分析估计云在影像中的比例。该云检测算法应用于资源三号卫星应用系统工程,实际测试结果表明,该算法能够较好地提升云量检测的准确率。     

Salient man-made object detection based on saliency potential energy for unmanned aerial vehicles remote sensing image

Abstract

It is difficult to automatically recognize complex ground objects, and massive data images with the super-high ground resolution in images captured by unmanned aerial vehicles (UAVs). In order to directly identify the salient man-made ground objects from the UAV remote sensing (RS) image, a saliency detection method based on saliency potential energy (SPE) is proposed. With a detection, filtration and backtracking strategy, the texture, shape and colour of the UAV RS image are comprehensively and numerally analysed by the SPE to detect the salient man-made objects. Both qualitative and quantitative evaluations have indicated that, compared to the state-of-art saliency detection methods, our method could achieve better performance with better accuracy and less errors, which prove that our method has great application potential in UAV RS image understanding.     

多源遥感影像湿地检测概率潜在语义分析

提出了一种基于概率潜在语义分析的多源遥感影像湿地检测方法。首先提取高分辨率影像的光谱、纹理和湿地场景的地物组成成分,并结合由多光谱遥感数据提取的湿地地表温度、土壤含水量,组成湿地场景的特征空间;然后利用概率潜在语义分析将湿地场景表示成多个潜在语义的组合,并用潜在语义的权值向量来描述湿地场景的特征空间;最后利用SVM分类器实现湿地场景的检测。试验表明,概率潜在语义分析能够将湿地的高维特征空间映射到低维的潜在语义空间中,地物组成成分和定量环境特征的加入能更加有效地表征湿地特征空间,提高湿地检测精度。     

合理尺度纹理分析遥感影像分类方法研究

纹理分析是提高遥感影像分类精度的重要手段之一。纹理特征与地物类别尺度密切相关,应用纹理特征进行遥感影像分类, 关键在于纹理尺度的确定。对于灰度共生矩阵纹理分析来说,就是选择大小合适的纹理窗口。根据样本半变异值在较小范围内有较 大变化的特性,研究遥感影像相邻像素之间的空间关系,将半变异值开始趋于恒值时所对应的步长作为纹理分析的窗口大小,并在 纹理特征提取过程中针对每一个像素,在最大似然分类结果的约束下,适时改变其窗口大小,提取纹理特征,提出一种合理尺度纹 理分析的遥感影像分类方法。最后,选择北京市昌平区2006年SPOT 5遥感影像,利用TitanImage二次开发环境实现了该方法。实践 证明,该方法能有效提高遥感影像的分类精度。