融合光谱及形态学信息的对象级空间特征提取方法

针对传统的高分辨率遥感影像分割方法仅利用光谱特征或者形态学特征的弊端,提出了一种融合光谱信息和形态学信息的多尺度分割算法。该算法首先利用差分多尺度形态学序列特征与影像光谱特征构造光谱-形态学特征集,然后利用Hausdorff距离计算相邻像素的边权值并构造图模型,利用最小生成树Kruskal算法完成影像的初始分割,最后结合分形网络进化的区域异质性准则完成区域合并。在该分割结果的基础上,提出了面向对象的灰度共生矩阵特征和面向对象的像元形状指数特征。实验结果显示,所提出的分割方法在效果和效率上均优于eCognition 8.0和Meanshift算法,并且对象级灰度共生矩阵特征和对象级像元形状指数特征明显优于传统的像素级特征。     

融合机载雷达和航空正射影像的道路提取

针对单一遥感数据源提取道路信息中存在的问题,该文提出一种融合多源数据的方法:采用面向对象思想,融合机载激光雷达和航空正射影像,运用对象平均强度指数进行道路精确提取。首先利用点云强度信息进行道路粗提取,再结合影像光谱信息对粗提取点云进行优化,得到"一次点云";然后通过分形网络演化算法对影像进行多尺度分割形成对象,将"一次点云"导入分割对象,利用对象平均强度辅之以对象面积完成道路精确提取。实验结果表明,该方法提取流程简单快速、无须精确配准、道路提取精度较高。     

多特征融合的LSSVM遥感影像道路提取

针对高分辨率遥感影像上道路与相邻近地物的光谱信息相似导致提取道路不理想问题,提出多特征融合的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)遥感影像道路提取方法.该方法首先对原始影像进行色彩变换(HIS)提取光谱饱和度(Saturation,S)分量;然后,采用多尺度分割算法获取道路区域影像对象,并提取影像对象的多种特征作为最小二乘支持向量机分类器的输入;最后,通过最小二乘支持向量机对道路信息进行提取,并通过数学形态优化道路提取结果.结果表明,该方法能够有效地提取复杂场景下的道路信息,提高道路提取的精度.     

一种高分辨率SAR影像道路提取方法

针对高分辨率SAR影像中细节信息损坏道路的面特征结构、影响道路提取,基于影像统计特征,给出一种结合区域生长和细节信息识别的道路提取方法。该方法通过区域生长提取呈现面特征的暗目标(道路框架),利用CFAR算法识别细节,通过形态学融合得到最终结果。为降低高分辨率影像区域异质性对提取结果影响,提出了一种自适应CFAR算法,相比之前算法可自适应删除干扰点;并引入有效表征影像统计的GA0分布。利用海南省陵水黎族自治县机载X波段高分辨率SAR数据的幅度影像进行实验,结果表明,该方法能有效提取呈面特征的道路,获得准确的道路宽度和中心线信息。     

利用方向纹理特征从影像上搜索道路中心线

针对遥感影像道路中心线提取问题,提出利用方向纹理特征辅助道路中心线匹配搜索的思想,以人工给出的道路种子点和初始搜索方向为基础,运用方向纹理特征直接从遥感影像上匹配搜索道路的中心线。算法通过预测道路的宽度、弯曲等情况来自动调整纹理窗口的大小,因而能够很好地搜索到道路中心线,此外算法针对树木遮挡、车辆压盖设计了相应的处理策略。实验表明:该方法对遥感影像上不同类型道路均有很好的提取效果,且提取效率高于现有的道路提取算法。     

融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法

针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。     

利用动态规划半自动提取高分辨率遥感影像道路中心线

传统的基于动态规划的道路提取算法都是直接在图像域内根据道路的光谱等特征定义代价函数,当道路光谱特征发生变化时,需要重新定义新的代价函数,具有很大局限,不适用于道路特征复杂多样的高分辨率遥感影像。针对这一问题,提出了一种基于动态规划的道路中心线半自动提取算法:首先,利用阈值分割和核密度估计生成道路概率分布图;然后,根据道路概率分布图上的道路特征定义代价函数;最后,运用动态规划求解代价函数最大值来提取道路中心线。试验表明,提出的算法能够在高分辨率影像上提取各种不同光谱特征的道路中心线,取得了良好的效果。     

高分辨率影像城市道路提取方法融合研究

提出一种先分割后聚类的道路提取方法,通过模糊积分的方法对多种尺度的道路提取结果进行融合研究。首先对影像进行多尺度超像素分割生成连续的不规则对象;再顾及光谱、形状和纹理特征进行SVM分类提取道路;最后对多种道路提取结果进行处理。实验结果表明该方法能够较为完整、准确地提取出高分辨率影像上的道路信息,可为城市高分影像道路快速提取提供一定的参考。     

基于最优尺度的高分辨率遥感影像道路提取

遥感影像道路提取一直是遥感应用的重点研究方向之一.传统的基于像素级的道路提取方法侧重于考虑影像的像素信息,并没有考虑到地物目标之间的空间依赖性.本文针对高分辨率遥感影像,提出了一种新的面向对象的道路提取方法,其基本思想是利用道路的多尺度特性,将不同尺度的道路提取结果进行集成,得到最终的道路提取结果.方法的主要过程是首先建立不同的图像尺度层,根据道路对象内部的同质性和道路与背景间的异质性给出道路提取的最优尺度层;其次,在道路的最优尺度上提取道路的主干道;最后依次在各小尺度层上通过道路生长的方法实现道路的完整提取.试验结果表明本文所提方法能明显提高道路的提取精度.     

基于语义规则的高分辨率影像道路交叉口提取方法

为了准确提取遥感影像上道路交叉口目标,提出一种利用特征语义规则从高分辨率影像上提取道路交叉口的方法。该算法构建交叉口模型时将其视为由同质区域像素集合及区域轮廓边界构成的面对象,提取过程分为两步:1)利用辐射、纹理特征语义匹配提取交叉口候选区域;2)通过几何特征语义匹配筛选候选区域、识别交叉口属性。利用多源遥感影像对算法正确性及合理性进行验证,结果表明:算法能准确、完整地提取道路交叉口,可为影像道路网构建提供辅助信息。     

航空影像上道路中心线的半自动提取算法研究

提出了一种新的从航空影像上提取道路中心线的半自动方法。该方法利用道路地物的几何特征和辐射特征，根据用户提供的少量道路种子点，利用自适应灰度模板对道路中心线上的每个点进行调整，最后采用最小二乘算法和牛顿迭代法对调整后的道路中心线上的每个点进行拟合，以此获得趋近于道路中心线的最佳折线。试验结果证明，该算法简单易行、效率较高．具有较好的鲁棒性和实用性。     

Automatic main road extraction from high resolution satellite imageries by means of particle swarm optimization applied to a fuzzy-based mean calculation approach

Manual extraction of road network by human operator is an expensive and time-consuming procedure. Alternatively, automation of the extraction process would be a great advancement. For this purpose, an automatic method is proposed to extract roads from high resolution satellite images. In this study, using few samples from road surface, a particle swarm optimization is applied to a fuzzy-based mean calculation system to obtain road mean values in each band of high resolution satellite colour images. Then, the images are segmented using the calculated mean values from the fuzzy system. Optimizing the fuzzy cost function by particle swarm optimization enables the fuzzy approach to be the best mean value of road with sub-grey level precision. Initially, this method was applied to simulated images where the calculated mean values are consistent with the hypothetic mean values. Application of the method to IKONOS satellite images has shown a prospective outcome for automatic road extraction. Mathematical morphology is subsequently used to extract an initial main road centreline from the segmented image. Then, small redundant segments are automatically removed. The quality of the extracted road centreline indicates the effectiveness of the proposed approach.     

基于自适应图像分割自动提取道路中心线

道路是城区地理空间信息中最重要的基础设施之一,从高分辨影像中自动、快速的提取道路特征,是快速更新城市道路网信息的重要途径。文中在分析道路基本特征的基础上,选择基于自适应结构元素的形态分析算法提取初始道路区域;引入面积和长宽比等形状指数,得到较精确的道路信息;最后,采用Hilditch细化算法,并进行优化处理。实验证明,该道路提取过程中无需人工设置参数,且能够得到具有较高完整性和正确性的道路中心线。     

快速提取城市道路中心线

城市道路在空间分布上具有一定的规则。我国的城市道路布局主要有方格式、扇形式等。本文针对这种布局规则的道路网,提出一种快速提取道路中心线的方法。通过对图像进行扫描,将属于一条道路的所有像素点归并到一个容器中,提取中心点并输出成道路线。同时,介绍了几种典型道路的处理方法。实验研究表明该方法可以快速、精准地提取道路中心线,具有实际应用价值。     

利用偏度平衡自动提取机载LiDAR点云城区道路

针对机载LiDAR点云提取城区道路自动化程度低以及提取道路网不完整的问题,提出一种基于偏度平衡算法自动提取城区道路的方法。首先,计算末次回波点云中邻近点的坡度,依据城市道路设计标准选择坡度阈值,分离非地面点并获得初始道路点云;然后,利用偏度平衡算法计算出最优强度阈值,滤除非道路点,再结合道路与停车场的空间位置关系,通过点距精化初始道路点云;最后,对道路区域进行细化和平滑,得到道路中心线。通过定量分析及对比实验,该方法能够自动地从LiDAR点云中提取出较为完整的道路网。     

Automatic fuzzy object-based analysis of VHSR images for urban objects extraction

We present an automatic approach for object extraction from very high spatial resolution (VHSR) satellite images based on Object-Based Image Analysis (OBIA). The proposed solution requires no input data other than the studied image. Not input parameters are required. First, an automatic non-parametric cooperative segmentation technique is applied to create object primitives. A fuzzy rule base is developed based on the human knowledge used for image interpretation. The rules integrate spectral, textural, geometric and contextual object proprieties. The classes of interest are: tree, lawn, bare soil and water for natural classes; building, road, parking lot for man made classes. The fuzzy logic is integrated in our approach in order to manage the complexity of the studied subject, to reason with imprecise knowledge and to give information on the precision and certainty of the extracted objects. The proposed approach was applied to extracts of Ikonos images of Sherbrooke city (Canada). An overall total extraction accuracy of 80% was observed. The correctness rates obtained for building, road and parking lot classes are of 81%, 75% and 60%, respectively.     

结合尺度空间的面向对象高分辨率影像城市道路提取

基于遥感影像的城市道路提取对于城市建设、规划和地图更新等有重要意义。针对高分辨率遥感影像城市道路网的复杂性,结合尺度空间思想提出一种面向对象的城市道路自动提取算法。在此基础上,使用Canny算子获取像元簇梯度图,并进行标记分水岭分割得到区域对象;建立城市道路与几何、光谱特征相关的道路规则,从分割结果中筛选出道路区域对象;使用形态学方法提取道路区域的骨架,并对骨架进行连接、光滑等后处理,最后输出道路网提取结果。实验结果表明,该方法用于复杂城市道路的高精度自动提取,对城市道路网更新有一定参考意义。     

道路网信息层次度量方法

针对目前以信息熵度量道路网信息方法存在的不合理、不准确的问题,该文提出一种基于空间认知的道路网信息层次度量方法。从地图空间信息产生的本质出发,结合空间信息认知的层次性特点,将道路网空间信息划分为3个层次:元素层次道路要素的几何形态信息、邻域层次邻接道路的空间关系信息、整体层次道路分布信息。依据各层次空间特征的多样性,分别建立3个层次空间特征的定量描述指标,计算基于各指标的几何形态信息、空间关系信息、道路分布信息。最后,通过实验分析验证了该方法的合理性。     

融合SAR和TM图像更新GIS道路网络数据

遥感作为空间数据获取的一种手段,其在空间数据更新中的作用显得越来越重要,遥感数据已逐渐成为空间数据更新的主要数据来源。提出一种利用遥感图像自动更新GIS道路网络数据的方法,通过融合两种传感器图像数据,将整个道路网络准确完整地提取出来,然后通过线性特征的变化检测确定已修改的道路及新修建的道路。实验结果表明该方法可以准确地更新道路网络数据。