一种目标快照差结合缓冲区分析的地形图面状要素变化检测方法

地形图变化检测一直是地理信息更新保持地形图现势性的难点之一。针对地形图面状要素的变化检测问题,在分析了目前常用的面状要素变化检测方法优缺点的基础上,提出一种基于目标快照差和缓冲区分析的地形图面状要素变化检测方法。该方法首先对配准后的地形图面状要素建立缓冲区;然后对于部分落在缓冲区、完全不在缓冲区的影像面状要素,计算其目标快照差;最后依据目标快照差的三元组值判定地物变化类型。实验结果表明,该方法不但能够有效地检测变化地物,而且能够明确给出地物的变化类型,降低了虚检率,检测精度较高。     

Laws纹理能量结合灰度共生矩阵的遥感影像面状地物提取

针对遥感影像中纹理较复杂的面状地物提取问题,提出一种Laws纹理能量结合灰度共生矩阵的遥感影像面状地物提取方法。该方法首先利用数学形态学膨胀、腐蚀对影像进行预处理;然后,分别对影像进行直方图均衡化,利用4个微观滤波算子滤波生成4幅微纹理影像;计算影像4个方向灰度共生矩阵及每个共生矩阵的4个纹理测度,生成4幅纹理影像;最后,结合8幅纹理影像进行区域生长跟踪轮廓。     

全连接条件随机场高分辨率遥感影像面状地物交互提取

提出一种基于全连接条件随机场高分辨率遥感影像面状地物交互式提取方法。通过人工交互标记估计前景模型,结合光谱与纹理特征,在利用简单线性迭代聚类算法对输入影像进行过分割的基础上,通过基于区域的最大相似融合对前景区域进行扩充,建立全连接条件随机场描述影像的全局信息。以均值场估计为基础,利用高维高斯滤波方法实现模型推断,进而获取面状地物轮廓。通过对高分遥感影像上水域、林地、梯田等面状地物的实验提取,证明了该方法的有效性。     

面向区域与要素的城市1∶2000地形图数据库增量更新方法

大比例尺地形图数据库的更新是一项长期的重要任务。本文分析了1∶2000地形图数据库快速更新的难点,提出了一种航空摄影与卫星遥感、区域更新与要素更新相结合的大比例尺地形图数据库半自动快速更新方法。采用变化检测方法从更新前后卫星遥感影像中提取变化区域和变化要素,然后分别采用面向区域和面向要素的方法从高分辨率航空影像上测量变化地物,最后通过半自动空间实体匹配的方法建立现状库与历史库中要素的回溯关联,从而实现地形图数据库的半自动增量式快速更新。利用该方法对中山市东区的1∶2000地形图进行了更新试验。试验结果表明,引入卫星影像进行自动变化检测后,在航空影像上分区域和要素两种模式采集更新城市大比例尺地形图数据库,效率比传统方法提高25%。     

基于高光谱影像的地形图要素变化自动检测与更新方法研究

探讨采用高光谱遥感影像自动检测地形图变化的技术途径。针对地形图变化检测特点,利用经过辐射和几何处理的高光谱影像,结合已有地面资料确定地物样区,建立地形图要素的光谱特征。在建立地物要素光谱特征过程中,提出结合地形图资料,采用迭代光谱特征重建方法,利用训练样本和初始分析结果作为新的样本进行特征提取,克服高光谱影像处理中存在的训练样本数量要求大的难点,提高地物光谱特征建立的可靠性,从而有效提高分析精度。采用EO-1数据实验表明,该方法能够有效实现地物要素信息的自动提取,是变化检测与自动更新的一种有效方法。     

青藏高原水系特征遥感影像解译方法研究

我国西部地区1∶50000地形图的缺失,制约了该区域经济建设和社会发展,给我国西部大开发战略的实施带来了困难。影像解译是整个测绘工程中的关键环节之一,水系特征又是各类地物中的关键要素。本文通过对不同影像中青藏高原水系特征的解译,结合其它技术手段,综合运用各类信息,在此基础上提出了针对不同水系特征的解译提取方法。结果表明,针对不同水系特征的特点,利用不同的遥感数据源,结合其它技术手段,加上各类信息的运用,能够有效地提取青藏高原的各类水系特征,基本能够满足1∶50000地形图的测绘需求。     

高分三号数据在地形图测制中的应用研究

为探索高分三号数据在地形图测制方面的应用潜力,利用高分三号高分辨率SAR立体像对,通过区域网平差、构建立体模型、立体描绘和几何纠正等步骤制作了1∶10 000地形图;并从几何位置精度、要素采集能力等方面初步分析了利用高分三号SAR数据测制地形图的可行性。结果表明:①高分三号SAR数据立体测图的位置精度可满足1∶10 000地形图山地地形类别的规范要求;②立体采集地貌走势与已有成果基本一致,但一些地貌细节特征无法准确描绘;③地物采集能力不足,可准确采集面状水系以及达到一定宽度、无遮挡的河渠和道路,可识别成片居民地、街区和耕地,但难以准确提取边界,较难判读其他地物要素。在地物要素较少的山地区域,利用高分三号SAR数据进行1∶10 000地形图测图是可行的,但必须有外业调绘或光学资料辅助地物采集,因此高分三号数据可作为光学影像获取困难地区地理信息的重要补充影像源,但作为主要影像源目前还无法满足地形图生产需要。     

我国西部1∶5万地形图空白区地物解译研究——以西藏那曲其香错地区为例

我国西部部分地区1∶5万地形图数据尚未完成,给区域和国家经济发展带来极大不便。空间技术、计算机技术和信息技术的高速发展为遥感技术应用提供了技术支持,高分辨率影像获取能力的提高为大比例尺地物特征的提取提供了数据可能。本文采用SPOT5遥感影像,以1∶5万地形图图式标准为依据,进行青藏高原其香错地区地物判读,结果表明SPOT5能基本满足1∶5万地形图制图要求。为进一步提高判读结果,可采用多时相、多分辨率影像进行1∶5万地形图地物判读。     

我国西部1:5万地形图空白区地物解译研究--以西藏那曲其香错地区为例

我国西部部分地区1: 5万地形图数据尚未完成,给区域和国家经济发展带来极大不便.空间技术、计算机技术和信息技术的高速发展为遥感技术应用提供了技术支持,高分辨率影像获取能力的提高为大比例尺地物特征的提取提供了数据可能.本文采用SPOT 5遥感影像,以1: 5万地形图图式标准为依据,进行青藏高原其香错地区地物判读,结果表明SPOT 5能基本满足1: 5万地形图制图要求.为进一步提高判读结果,可采用多时相、多分辨率影像进行1: 5万地形图地物判读.     

3维面状要素注记的自动配置研究

随着3维地图的发展,2维地图中的一些注记自动配置规则和方法在3维环境下显得并不适用.在分析3维注记视觉变量及其影响因素的基础上,对3维地形图中面状要素的注记配置规则进行了研究,提出一种基于约束性Delaunay三角网提取面状要素注记定位线、并结合3维地形图中面状要素的符号特征获取注记定位点的3维面状要素注记自动配置方法,在基于ArcEngine的3维地形图自动绘制系统中得到了成功应用.     

大比例尺地形图在地理国情普查中的应用探讨

地理国情普查最主要的内容是地表覆盖分类与重要地理国情要素,其中地表覆盖主要基于遥感或航空影像影像进行分割、分类,解译出地表覆盖物的类型,以便从地理的角度进行统计分析。大比例尺地形图具有地表覆盖物与地理要素丰富信息的特点,本文结合生产实践探索出一套大比例尺地形图数据应用于地理国情普查的有效技术方法。     

综合Span图和纹理特征的高分三号影像建筑区提取

建筑区的识别和提取是城市环境规划与研究至关重要的工作。本文采用高分三号全极化SAR影像,提出了一种综合Span图和纹理特征的建筑区提取方法。首先基于Span图利用灰度共生矩阵算法提取图像的7种原始纹理特征,通过目视解译选择出4种纹理效果较好的统计量,然后利用主成分分析法去除他们之间的相关性,筛选出2个最佳纹理特征与Span图结合,最后对组合影像进行分类提取。本文将提取结果与综合灰度和纹理特征建筑区提取、无纹理特征提取方法结果进行对比,实验结果表明:本文方法提取建筑区边界轮廓更加清晰,精度可达92%,提取效果明显得到了优化。     

拓扑多边形自相交判断及纠正方法

提出了一种解决地形图处理中拓扑多边形自相交问题的方法。首先在原多边形内部构建新多边形,通过判定新多边形的顶点是否为原多边形内点实现了多边形自相交的判断。最后利用三种方式对存在自相交的多边形进行纠正。基于VC＋＋6.0实现相关功能,并以实例验证了这一方法的稳定性和可行性。     

地物几何关系的平差方法研究

地物是数字地形图的十分重要的要素之一。数字地形图中的地物是通过连接地物轮廓特征点组成轮廓线绘制而成的,地物轮廓特征点是测量获得的,由于测量存在误差,导致同一地物的轮廓线、不同地物的轮廓线之间可能存在的平行、垂直、直圆相切等条件不能严格成立。为解决此问题,本文以地物轮廓特征点的坐标为观测值,提出了一种基于地物几何关系的平差模型。实验证明,基于地物几何关系的平差方法较好地解决了这类问题。     

真正射影像生成的多边形反演成像遮蔽检测方法

遮蔽检测是真正射影像生成的关键技术。提出一种基于多边形反演成像(polygon based inversion imaging,PBI)的遮蔽检测方法。利用建筑物表面多边形内部互不遮蔽的特点,以多边形为单元将建筑物逆投影到像方,反演成像时的目标状态,获得目标之间、多边形之间的遮蔽关系。为确保算法的稳健性和保真度,提出:①可疑区域增长法,稳健地栅格化复杂3维建筑物模型;②综合滤波模型用于消除多边形边界噪声。最后利用实例比较z-buffer方法,基于射线角度方法和PBI方法的遮蔽检测效果。结果表明,PBI算法的有效性和稳健性较好。     

结合对象关系特征的高分辨率卫星影像建筑物识别方法

基于面向对象特征影像分析的思想,提出了一种结合建筑物和阴影对象邻近关系特征的建筑物识别提取方法。在多尺度影像 分割的基础上,利用对象的光谱和形状等特征,建立简单的分类决策树,提取粗略的建筑物候选区和相对准确的阴影区。计算相邻 近阴影对象和建筑物对象的关系特征,建立简单的知识规则,即可从建筑物候选区中消除广场等噪音,获得准确有效的建筑物目标 信息。通过QuickBird卫星影像的实验,证明了该方法在高分辨率卫星影像建筑物目标识别中具有相当的适用性和准确性。     

高分辨率遥感影像建筑区域局部几何特征提取

及时准确地获取城市建筑区域的空间分布及其变化信息对于城市规划、空间地理数据库建设及区域社会经济分析具有重要意义。本文提出一种基于多尺度Gabor变换和感知聚类方法即张量投票TV (Tensor Voting)相结合的自适应局部几何不变特征检测方法,并将其应用于高空间分辨率遥感影像建筑区域提取。首先,考虑到高分辨率遥感影像复杂的几何结构特征,使用Gabor滤波器组对影像进行多尺度多方向变换检测奇异性特征。然后,在感知聚类框架下,根据张量投票理论将不同方向子带系数位置编码为相应的二阶对称方向张量,为了突出影像几何特征,对不同尺度、不同方向子带中任意像素位置方向张量使用滤波器响应系数加权并求和完成多尺度特征融合。再次,对张量特征分解得到点结构与线结构显著性图并使用非极大抑制提取相应角点和曲线等局部几何特征,同时生成约束准则筛选角点以确定建筑物坐标。最后,利用概率密度估计结合局部角点特征生成全局概率密度场描述影像中像素从属于建筑目标的概率,并使用最大类间方差法(Otsu)阈值分割自动提取居民地多边形区域。使用分辨率分别为0.49 m、0.98 m的Google Earth及0.8 m的高分二号等影像数据集进行实验,实验结果表明本文方法相对于已有的Harris和HSCD点检测算法,在建筑区域提取质量上(Quality)上分别提高了4.79%,5.96%;1.47%,3.76%和1.91%,4.08%。