利用高分辨率遥感影像提取建筑物方法研究

随着航空航天技术的发展,人们获取的遥感影像数据的空间分辨率不断提高,同时获取难度大幅降低。在遥感数据日益普及的今天,利用影像处理与分析技术对高空间分辨率遥感影像中的感兴趣目标进行自动提取已经成为目前遥感领域研究的热点之一。建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市发展的重要标志。目前,通过对高分辨率遥感影像进行建筑物自动提取已经成为建筑物信息获取的重要手段,而建筑物信息可用于进一步研究城市的扩张与发展、城市土地利用现状与变化、城市规划、城市热岛效应、人口估计与预测、灾害监测预警与评估等。     

密集城区高分辨率遥感影像建筑物提取

建筑物在地理国情监测中是一个重要目标,快速、准确地提取城市建筑物可以带来巨大的经济价值。本文在前人针对城市区域的建筑物提取研究基础上,对现有提取方法存在的问题,提出了一种针对密集城区的面向对象自动化建筑物提取流程。首先利用高分辨率遥感影像得到阴影和建筑物初提取结果;然后利用阴影和建筑物的空间位置关系,建立筛选条件,对疑似建筑物区域过滤;最后通过图割算法来精确建筑物轮廓。通过使用武汉地区的两幅QuickBird影像进行算法验证试验,可得到准确的检测结果。本算法可应用于密集城区的建筑物检测,能够有效减少人工判图的工作量。     

利用高分辨率遥感影像获取建筑物高度信息方法的分析

城镇化进程的加剧促使违章建筑蜂拥出现,政府部门有必要实施对城镇建设用地的监测。介绍从高分辨率遥感影像上获取建筑物高度的方法,对在此领域所开展的研究进行总结、分析,探讨各种方法的可行性。     

IEU-Net高分辨率遥感影像房屋建筑物提取

房屋建筑物作为人类活动的主要场所,快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来,对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习,提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先,针对样本图像边缘像素特征不足现象,以U-Net模型为基础提出IEU-Net模型,设计了全新的忽略边缘交叉熵函数IELoss并将其作为损失函数,另外添加Dropout和BN层在避免过拟合的同时提高模型训练速度和鲁棒性。其次,为解决模型特征丰富度有限的问题,引入形态学建筑物指数MBI,与遥感影像RGB波段一同参与到模型的分类过程。最后,在模型预测时与IELoss相对应采用忽略边缘预测策略从而获得最佳建筑物提取结果。实验对比分析表明：本文方法能有效克服样本边缘像素特征不足问题并抑制道路、建筑物阴影对结果的影响,提升高分辨率遥感影像中房屋建筑物的提取精度。     

高分辨率遥感影像建筑物分级提取

高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。     

基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法研究

高分辨率遥感影像的数据源日益增长使得其成为主要的遥感数据源之一。本文研究了一种基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法,该方法是在卷积神经网络的基础上,建立一种端到端自动提取影像中建筑等物体位置的方法:首先使用图像增广技术增加数据集的丰富性和多样性;再通过超参数搜索选择网络使用的较优参数,最终实现了遥感影像中建筑物的自动提取。实验结果表明,该方法可达到75%的提取精度;与传统方法进行定性和定量对比,该方法具有耗时少、精度高的特性,对后续城市规划、三维建模等应用有着重要意义。     

高空间分辨率遥感影像建筑物提取方法综述

高空间分辨率光学遥感影像中建筑物的提取对城市空间数据库的更新、城市动态监测以及建设"智慧城市"等方面具有极其重要的意义。本文首先介绍了高空间分辨率遥感影像中建筑物的特点,然后介绍了基于高空间分辨率遥感影像中建筑物自动提取的四种主要方法,即多尺度分割提取方法;基于边缘和角点检测与匹配的提取方法;基于区域分割的提取方法和基于数学工具;新理论以及多种方法结合的提取方法,分析讨论了各种方法的研究进展以及各方法的优缺点,同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。最后对高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、边缘检测以及阴影辅助作用等方面提取建筑物,提高建筑物提取精度和高分遥感影像的利用率。     

高分辨率遥感影像的建筑物自动提取

文章结合结构图分析方法,提出一种针对高分辨率遥感影像中建筑物自动提取方法.该方法利用几何限制对线基元进行初连接,解决由于边缘检测无法完整提取建筑外边缘问题;通过构造结构图确立线基元之间连接关系,搜索结构图中闭合路径,建立高级别特征,对过于散列的线基元进行整合;在此基础上,综合考虑建筑物的几何结构、光谱特征等图像信息筛选闭合路径,实现对建筑物的提取.最后通过对天绘一号高分辨率遥感影像进行建筑物自动提取验证了该方法的有效性.     

多特征多尺度相结合的高分辨率遥感影像建筑物提取

在高分辨率遥感影像中,建筑物通常表现为多尺度形态,且存在同谱异物和同物异谱现象。因此,本文提出了一种综合利用光谱特征、形状特征和纹理特征,并结合多尺度分割的建筑物分级提取方法。该方法首先对遥感影像进行形态学建筑物指数（MBI）计算,而后对其特征影像进行阈值分割,并借助形状特征参数实现建筑物初提取;然后引入面向对象思想完成遥感影像多尺度分割,并利用纹理特征实现单一尺度的建筑物对象识别;最后借助多尺度融合思想完成建筑物后提取。利用本文方法对冲绳某地区影像进行了建筑物提取试验。试验结果表明,该方法的识别查准率和查全率在对象级和像素级两方面均取得较高精度。     

面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法

提出一种高空间分辨率遥感影像城区建筑物自动提取方法。该方法将面向对象的思想融入到基于邻域总变分的建筑物分割方法中,并通过分析分割后不同类型建筑物提取的难易程度,提出一种多特征融合的建筑物对象分级提取策略:首先通过形状分析检测一部分分割完整的矩形建筑物目标,然后采用新提出的多方向形态学道路滤波算法将建筑物与邻近光谱相似的道路目标分离,确保每一个候选建筑物目标都是独立的对象,最后利用初提取的建筑物对象和已剔除的非建筑物对象作为样本建立概率模型,根据贝叶斯准则进行建筑物后提取。实验表明:该方法可以检测同一幅影像中具有不同形状结构和光谱特性的建筑物目标,准确率高、鲁棒性好。     

一种高分辨率遥感影像建筑物自动检测方法

高分辨率遥感影像具有丰富的空间信息、地物几何结构和纹理信息,有助于对地物目标进行认知和解译。而建筑物目标在人类活动区域内占据重要地位,对高分辨率遥感影像中的建筑物进行自动检测具有重大意义。提出了一种基于全卷积神经网络的建筑物自动检测方法,并制作了建筑物样本数据集,利用基于区域的全卷积神经网络和特征检测网络进行建筑物检测模型的参数训练,对待检测影像进行预处理之后利用模型进行建筑物检测,得到影像中的建筑物目标的具体位置和类别置信度。实验证明,提出的检测方法具有更好的效果和更快的速度。检测召回率达到92%,检测准确率达到98%,证明了该方法针对建筑物检测具有较高的精度和较强的稳定性。     

eCognition技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用

本文提出了面向对象的多尺度分割策略,针对不同尺度的地物信息采用不同的分割尺度,在此基础上构建多尺度分割等级网,实现了地物信息的分层提取。以北京怀柔区QuickBird遥感影像为试验区进行信息提取,给出了多尺度分割参数的设置规律,获得了较好的效果,总体精度为84．82%。     

融合主题语义特征的高分辨率遥感影像建筑物自动化识别

建筑物提取是高分辨率遥感影像解译领域的一项重要工作,由于遥感技术的宏观性、实时性和周期性特点,基于遥感影像的建筑物识别对于城市管理与国土规划等领域具有非常大的应用潜力.本文介绍了一种基于影像主题语义特征建模的高分辨率遥感影像建筑物提取方法并通过具体的影像场景加以实践应用,该方法首先对影像进行对象级的分割,然后利用LDA...     

从高分辨率遥感影像中提取道路信息的方法综述及展望

道路作为城市的重要组成部分,是衡量城市发展的重要标准之一,研究基于高分辨率遥感影像的道路信息提取具有重要的现实意义。一直以来,从高分辨率遥感影像中提取道路特征信息都是研究的热点和难点。本文首先阐述了道路信息提取的思想和基本方法,列举并分析了几种比较有代表性的道路特征提取方法,并指出了其中所存在的问题,最后对高分辨率遥感影像中道路信息的提取研究前景进行了展望。     

基于小波包变换距离特征选取的遥感影像融合

介绍了基于小波包变换和距离特征选取的影像融合方法：首先对多光谱影像做IHS变换;其次对多光谱影像的亮度分量和全色影像做小波包变换并分别采用加权平均法和距离特征选取法融合低频部分和高频部分;最后通过小波包重构和IHS逆变换得到最终的融合影像。以ERDAS8．5软件自带的影像文件为例对这种方法进行了实验,并利用信息熵等标准与其他融合方法进行了比较,实验结果表明该方法能得到更好的融合效果。     

面向对象的形态学建筑物指数及其高分辨率遥感影像建筑物提取应用

高分辨率遥感影像建筑物提取是摄影测量与遥感领域的一个热门研究主题。本文综合利用影像分割、基于图的数学形态学top-hat重建技术,提出了面向对象的形态学建筑物指数OBMBI,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取。首先,建立像素-对象-图节点的双向映射关系;然后,基于图的白top-hat重建和上述映射关系来构建OBMBI图像;接着,对该OBMBI图像二值化、矢量化以获取建筑物多边形;最后,对结果进行后处理优化。使用一景航空、一景卫星全色影像对本文方法和PanTex方法进行性能测试。试验表明,本文方法的建筑物提取精度显著的优于PanTex方法。其中,本文方法平均比PanTex方法的正确率高9.49%、完整率高11.26%、质量高14.11%。     

基于高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取

针对许多领域对建筑物信息更新的迫切要求,提出并发展了一套完整的基于高分辨率遥感影像的建筑物二维轮廓快速提取流程。首先介绍一种利用数学形态学理论进行边缘检测和边缘连接的新方法,然后利用了模式识别和图像分析领域的相关技术(区域标识和特征量测等)进行建筑物二维信息的提取。最后通过Quickbird影像进行了方法验证,试验证明该流程可以快速有效的提取建筑物轮廓信息。     

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。     

基于面向对象方法的高分辨率遥感影像道路提取方法研究

随着遥感影像分辨率的不断提高,基于高分辨率遥感影像的目标自动提取逐步成为研究热点。本文采用面向对象的图像分析方法,基于Ecognition遥感图像处理平台,对IKONOS影像进行道路提取实验,重点对图像分割方案、道路提取规则、后处理方法等进行探讨。