空间邻接支持下的遥感影像分类

传统光谱分类法的局限性促使了遥感“图谱耦合”认知理论的发展, 使其更加注重了空间信息的应用。 然而, 已有的分类方法虽也融入了空间形态、空间关系的应用, 在精度上有一定的提高, 但在空间规律定量描述、 地物实际分布边界跟踪等方面仍存在不足。本文发展了一种空间邻接支持下的遥感影像分类方法: 通过基准地物的 精确提取进而搜索与其邻接的目标地物, 对邻接范围内的地类混淆以及非邻接范围内的目标类误分一并进行修正, 并以近海地物分类为例进行试验, 获得了更为精确、合理的分类结果, 也为后续逐步精确地提取各地物提供了     

改进SIFT点特征的并行遥感影像配准

本文针对SIFT(尺度不变特征变换)算法存在的内存消耗多、运算速度慢的问题,采用金字塔和分块策略,首先对原始影像进行粗配准,然后进行分块影像匹配以实现精确配准。在匹配过程中,根据影像分辨率限制高斯金字塔影像的阶数,对特征点进行过滤;同时对匹配过程进行并行化,以提高算法效率。实验表明,改进算法在保证配准精度稳定的前提下,解决了原算法对内存要求高的问题,效率比原算法显著提高,适用于大范围遥感影像之间的配准。     

迁移学习支持下的遥感影像对象级分类样本自动选择方法

面向遥感大范围应用的目标,自动化程度仍是遥感影像分类面临的重要问题,样本的人工选择难以适应当前土地覆盖信息自动化提取的实际应用需求。为了构建一套基于先验知识的遥感影像全自动分类流程,本文将空间信息挖掘技术引入到遥感信息提取过程中,提出了一种面向遥感影像对象级分类的样本自动选择方法。该方法通过变化检测将不变地物标示在新的目标影像上,并将过去解译的地物类别知识迁移至新的影像上,建立新的特征与地物关系,从而完成历史专题数据辅助下目标影像的自动化的对象级分类。实验结果表明,在已有历史专题层的图斑知识指导下,该方法能有效地自动选择适用于新影像分类的可靠样本,获得较好的信息提取效果,提高了对象级分类的效率。     

联合概率密度脊提取的影像镶嵌色彩一致性处理方法

针对大区域待镶嵌遥感影像之间存在亮度分布和对比度不一致的问题,提出了一种联合概率密度脊提取的色彩一致性处理方法。统计两景影像重叠区域对应波段亮度值的联合概率密度,并从中提取通过“脊”的直线作为回归方程,对输入影像进行处理,使得影像间具有类似的对比度和亮度分布。选取TM数据进行了实验,结果表明：镶嵌结果色彩均匀、视觉特征良好;与传统方法相比具有较好的稳定性和统计特征。     

塔里木河下游生态环境变化时序监测与对比分析

塔里木河下游地区是我国西部干旱区生态环境问题比较突出的区域。本文主要从地表水(湖泊、河流和湿地)、地下水、地表植被覆盖的角度,基于多源遥感和长时间序列数据,监测和分析生态输水前后区域环境变化和生态响应。首先,采用基于知识迁移的专题图斑更新技术,实现了1990、1995、2000、2005、2010和2015年区域湿地遥感制图和植被覆盖度等生态因子指标提取;然后,以2000年为基准（生态输水起始年）,结合地下水位观测数据,对比分析了人工生态输水前后区域生态环境动态变化过程。结果显示：① 生态输水前（1990-2000年）,塔河下游的生态环境持续恶化,流域范围内一半以上的沼泽湿地消失、河道干涸,地下水位下降,区域植被覆盖大幅度下降;② 生态输水后（2000-2017年）,区域生态环境明显好转,改变了下游河道长期断流状态,区域地下水位明显抬升,地表水域（湖泊和沼泽）面积呈现“V”型逆转增加,区域植被覆盖区和覆盖度均呈现显著增加趋势,曾经一度干涸的塔河尾闾台特玛湖水域面积2017年8月达到147.87 km²。以上研究结果综合表明人工生态输水工程对塔河下游生态环境拯救和治理发挥了重要作用,遏制了生态输水前塔河下游生态环境继续恶化局面,流域生态环境正在逐步恢复。     

阴影辅助下的面向对象城市建筑物提取

分析高分辨率遥感影像城市建筑物提取的难点,探讨建筑物阴影与建筑物之间的关系,提出一种阴影辅助的建筑物提取方法:首先在高分辨率影像中提取出建筑物阴影对象,通过建筑物与其阴影的空间关系特征分离相互连接的建筑物对象并确认漏提取的建筑物对象,从而提高了建筑物的提取精度;将该方法运用于Quick Bird影像的建筑物提取实验中,取得理想的实验效果.     

基于mRMR特征优选算法的多光谱遥感影像分类效率精度分析

在遥感图像分类过程中,进行合理的特征优选操作,将有助于提高分类器的分类效率及精度。本文以淮南地区资源三号卫星多光谱遥感影像数据为例,采用二值离散化、直方图法及F统计法3种计算方法实现mRMR（minimal-Redundancy-Maximal-Relevance）算法特征优选过程。根据3种方法所得到的特征优选结果及全部特征信息,分别采用C5.0决策树和K近邻2种分类器进行图像分类实验,并利用目视解译方法对不同方法组合的影像分类结果进行精度验证。实验结果表明,利用3种计算方法实现mRMR特征优选算法对不同分类器的影响程度不同：在分类效率方面,C5.0决策树分类器可提高36.84%,而K近邻分类器可提高72.05%;在分类精度方面,C5.0决策树分类器能保证分类精度大致不变,总体分类精度可提高0.60%,Kappa系数可提高0.80%,而K近邻分类器总体分类精度可提高4.34%,Kappa系数可提高7.90%。     

集成夜间灯光数据与Landsat TM影像的不透水面自动提取方法研究

利用多源遥感数据提取不透水面信息是一个重要的研究方向。针对以往研究中多需要人工选取不透水面样本进行模型训练的问题,本文通过整合夜间灯光遥感与Landsat TM影像中的空间和光谱信息实现了不透水面覆盖范围（Impervious Surface Area,ISA）的自动提取。首先根据夜间灯光的分布来定位ISA聚集的城市区域的位置,分别在城市区域内部和外部自动提取可靠性高的ISA及非ISA样本,然后通过迭代分类提取城市区域的ISA,再以此为样本对城市区域外部进行分类,最后将分类结果整合完成整幅影像的ISA提取流程。应用本方法对美国雪城地区的DMSP/OLS夜间灯光影像上提取了84个城市区域,提取精度大于95%。从中分别选择高ISA密度和低ISA密度的2个城市区域作为ISA提取的测试区,本文方法在城市区域内的ISA提取总体精度与kappa系数分别为88.23%和0.63;在城市区域外部为78.6%和0.54,均优于人工样本选取方法的提取精度,表明该方法能够实现精度稳定且高效的ISA自动提取。     

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。     

基于多特征的遥感影像分类方法

提出了一种基于多特征的遥感分类方法。首先 ,制定类方案并分解各个类 ,据此得到相应的子类 ;然后 ,通过选用适当的特征 ,使得每一个类都能以一个独特的特征组合来表达。与此同时 ,通过影像分割得到影像对象 ,并测量这些对象的各个特征 ,如光谱特征、几何特征及拓扑特征等。凭借这些特征 ,影像对象可以较为容易地被识别和分类。与传统的分类方法的比较表明 ,文中所提出的分类方法具有明显的优越性和良好的前景。