遥感视频卫星运动车辆目标快速检测

随着遥感卫星成像技术的快速发展,遥感视频卫星的出现为运动车辆目标信息获取提供了新手段。然而在遥感卫星视频中,运动车辆目标仅为几个或十几个像素并与背景的对比性较低,难以获取车辆的局部细节特征,使得传统监控视频的运动车辆检测方法直接应用到卫星视频图像会存在很多的问题。在分析遥感卫星视频运动车辆目标检测与传统监控视频运动车辆目标检测差异的基础上,本文提出了一种感兴趣区域自动约束的遥感卫星视频运动车辆快速检测方法：首先是快速自动获取运动车辆目标的感兴趣区域;其次在感兴趣区域约束下,基于改进的高斯背景差分方法实现感兴趣区域内运动车辆快速检测。应用Skybox-1卫星视频数据进行了运动车辆目标检测实验并进行了定性与定量分析。实验结果表明,本文方法可以有效自动减少动态背景变化导致的伪运动目标,具有较高的检测率、较高的检测质量、极低的虚警率以及较高的运行效率,可自动高效实现卫星视频图像中运动车辆目标的高精度检测。     

卫星重力梯度测量数据的粗差探测

分别讨论了阈值法、Dixon检验法和小波算法应用于卫星重力梯度数据粗差探测的效果。为了克服这3种单一粗差探测方法的不足,提出了卫星重力梯度数据的粗差探测组合方案,即联合Dixon检验和小波算法,以及联合Dixon检验、阈值法和小波算法的组合方案。模拟结果表明,两种组合方案均能有效改善粗差探测的效果。     

决策树弱分类支持的卫星视频运动检测

针对卫星视频的运动检测存在的局部伪运动虚警问题,提出一种决策树支持的局部有差别更新背景减除法。首先,对ViBe背景模型加以改进,在原模型基础上新增更新因子参数,建立初始的背景模型;其次,利用改进的模型进行运动检测,并对检测结果进行连通域标记,得到分割目标集;然后,根据目标特征属性建立决策树模型,并对分割目标集进行弱分类处理;最后,根据分类结果对背景模型样本和对应的更新因子进行局部有差别更新,进而实现“伪运动”虚警消除。利用SkySat和吉林一号视频数据进行实验,结果表明所提方法的效果和性能良好,检测率优于0.909,针对经典ViBe方法的误检测消除率优于90%。     

顾及运动估计误差的“凝视”卫星视频运动场景超分辨率重建

在含有运动地物的"凝视"卫星视频影像超分辨率重建问题中,针对由于运动估计不准确导致的重建后运动物体存在"格网"和"拖尾"等问题,提出了顾及运动估计误差的运动场景超分辨率重建方法。首先,在MAP模型框架下分析了基于L₁范数和L₂范数的保真项对于运动估计误差的稳健性,引入稳健的M-估计作为保真项,自适应的减少运动估计误差对重建结果的影响;然后,分析了稳健估计条件下Tikhonov、TV、BTV正则项的重建效果;最后,提出了基于稳健估计的双边滤波超分辨率重建方法,用SkyBox和吉林一号的卫星视频数据验证本文方法。试验证明,本文方法对含有运动目标的卫星视频影像具有较好的重建效果,重建后动态和静态地物细节都得到提升,归一化方差和梯度能量指标都优于其他方法。试验表明了本文方法的可行性。     

运动分割和光流估计的卫星视频超分辨率重建

针对卫星视频中存在局部运动目标的问题,该文提出了一种运动分割和光流估计联合约束的卫星视频超分辨率重建算法。首先通过视频帧间运动分割方法提取局部运动目标,获得其边缘信息;其次用光流方法对视频图像进行逐像素的运动估计,获得初始运动矢量场;利用分割边缘和运动矢量场进行联合约束,并统一运动目标内的光流矢量,获得纠正后的运动矢量场,并作为几何运动矩阵,将其补偿到超分辨率重建模型中生成高分辨率图像;最后用卫星视频数据进行实验,并与传统方法结果进行对比,证明该文算法可以有效地克服运动目标的伪影效应,提升了卫星视频的分辨率。     

高分一号遥感影像在青藏高原湖泊的提取方法

基于高分一号影像,选用归一化差异水体指数(NDWI)阈值法、LBV变换法、"全域-局部"水体自动分割法,分别提取了布若错、赛布错和雅根错的边界。分析对比3种方法,结果显示NDWI阈值法与LBV变换法从整张影像中提取湖泊边界,影像中的非湖泊范围的区域如阴影区等,会误判为湖泊的像元;"全域-局部"水体自动分割法将提取范围从全域转为局部,减少了非湖泊范围内地物信息的干扰,并对每个湖泊的NDWI阈值独立判断,实现了湖泊边界的精细提取。     

基于资源卫星数据面向对象法的红树林提取研究

利用无人机在研究区域内采集了红树林分类的训练样本点,基于资源三号高分影像对红树林进行分类.首先采用面向对象的方法,建立决策树对保护区内红树林进行提取.之后基于面向对象法对红树林区域进行种间分类,分析保护区内红树林种群空间分布格局.研究表明,红树林种间分类精度达到76.67％,总体Kappa系数为0.68,结果具有高度一...     

复杂交通场景中车辆视频检测的背景提取与更新

建立了一种适用于复杂交通场景的多层次背景模型,采用随机差影法来获取背景的候选像素,利用空间统计与时间统计的方法确定背景及其可信度。结合目标跟踪结果以区域为单位进行背景更新并排除浅阴影干扰,能在目标出现运动状态变化时快速地恢复背景,并且能够检测出场景中的部分静止目标。实验表明,本算法能及时恢复真实背景,提高了目标检测的准确性。     

基于卫星测高数据的萨德湿地水位变化研究

以萨德湿地为例,使用ENVISAT和Jason2卫星测高数据利用改进的阈值法进行回波重定,反演萨德湿地水位。结果显示:萨德湿地的恒定水域水位变化规律。通过对比萨德湿地和维多利亚湖的水位变化可以发现,维多利亚湖对萨德湿地南部水域水位有巨大的影响,且影响与人类活动(尤其是欧文瀑布大坝的水能发电)有很大的关系,而位于大坝下游的阿尔伯特湖水位变化和萨德湿地南部水域水位变化有很强的相关性。     

结合运动平滑约束与灰度特征的卫星视频点目标跟踪

针对卫星视频条件下的点目标跟踪问题,提出了一种运动平滑约束的贝叶斯分类目标跟踪方法(BMoST)。本方法引入朴素贝叶斯分类器的思想,不依赖目标的任何先验概率,在运动平滑性约束下,利用灰度相似性特征来表达描述目标的似然度,并根据独立假设的贝叶斯定理,建立简化的分类器条件概率修正模型,通过该模型估计目标的后验概率,从而实现目标跟踪。同时,采用卡尔曼滤波辅助、优化跟踪处理,提高算法的稳健性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段,对6个点目标进行跟踪试验。结果表明,本文提出的方法针对卫星视频的点目标跟踪效果良好,精度达到90%左右,且跟踪轨迹平滑,满足卫星视频后续高级处理和应用需要。     

车辆轨迹数据的道路学习提取法

车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题,引入深度学习领域的生成式对抗网络,利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征,构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法,实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换;然后利用样本数据学习模型参数;最后将训练模型应用到郑州、成都、南京3个试验区域提取车行道级道路数据。试验结果表明,本文方法能够有效地提取完整的车行道级道路数据。     

基于车载点云数据的树木提取与分析

本文基于高速公路高精度点云数据,首先通过点云数据的分类处理实现对树木点云数据的提取,将树木点云投影到水平面,采用DBSCAN密度聚类算法实现单根树木的提取;然后在数据密集区域存在树木树冠点云重叠的区域,本文结合树干几何特征提取树干的位置信息,计算所有点云到树干中心的欧氏距离,将所有点云归类到最近的树干进行粗分割;最后根据粗分割的树木轮廓特征确定树冠模型与树冠中心,提出了采用基于密度特征的格网竞争算法对重叠的区域进行精细分割。试验表明,本文采用的树木分割方法能够实现单棵树木精确提取。     

State-of-the-art of elevation extraction from satellite SAR data

Relative or absolute elevation extraction from satellite radar data has been an active research topic for more than 20 years. Various investigations have been made on different methods depending on the predominant “fashion” and data availability, leading each time to new developments to improve the capability and the applicability of each method. The paper presents an update of the state-of-the-art of elevation extraction from satellite SAR data. The performance and limitations of four different methods (clinometry, stereoscopy, interferometry and polarimetry) are reviewed, as well as their applicability to different satellite SAR sensors. Their advantages and disadvantages and how they are addressed during the data processing are also analysed. Finally, concluding remarks look at the complementarity aspects of each method to make the best use of the existing and future radar data for elevation extraction.     

视频数据的地理信息提取研究

针对视频数据虽然能高效、逼真、详细地展现地理信息,但是因不具备地理框架而不能直接与GIS结合,参与空间分析的问题,该文通过多次真实环境条件下的尝试性实验,探索出一种从视频中提取地理信息的方案:采用运动目标检测技术自动识别出视频帧中实体的轮廓;通过半自动的处理清除提取数据的干扰轮廓;借助数据变换技术为视频帧及其提取的数据赋予准确的地理框架。基于真实环境的实验结果表明:该方案不仅可以有效地提取视频中的地理信息参与空间分析,还能够实现其空间分析结果的多视角可视化。本研究针对视频与GIS结合问题做出初步探索,为视频GIS的深层次研究提供帮助。     

A novel mathematical morphology based algorithm for shoreline extraction from satellite images

Abstract

Shoreline extraction is fundamental and inevitable for several studies. Ascertaining the precise spatial location of the shoreline is crucial. Recently, the need for using remote sensing data to accomplish the complex task of automatic extraction of features, such as shoreline, has considerably increased. Automated feature extraction can drastically minimize the time and cost of data acquisition and database updating. Effective and fast approaches are essential to monitor coastline retreat and update shoreline maps. Here, we present a flexible mathematical morphology-driven approach for shoreline extraction algorithm from satellite imageries. The salient features of this work are the preservation of actual size and shape of the shorelines, run-time structuring element definition, semi-automation, faster processing, and single band adaptability. The proposed approach is tested with various sensor-driven images with low to high resolutions. Accuracy of the developed methodology has been assessed with manually prepared ground truths of the study area and compared with an existing shoreline classification approach. The proposed approach is found successful in shoreline extraction from the wide variety of satellite images based on the results drawn from visual and quantitative assessments.     

卫星高度计的北太平洋中尺度涡时空分析

本文利用1993年—2012年AVISO卫星高度计融合数据,识别和追踪了北太平洋海域(100°E—77°W,0°N—70°N)20年的中尺度涡。统计分析了北太平洋中尺度涡的生命周期、振幅、移动速度等属性特征、空间分布和运动特征、季节、年际和年代际的变化趋势及其与ENSO的关系。结果表明:北太平洋中尺度涡的平均寿命为6.9周,平均振幅为8.44 cm,平均速度为6.4 cm/s;随着纬度的增加,反气旋涡的生命周期和振幅差异较大,气旋涡差异较小,涡旋的移动速度随纬度的增加逐渐减少。在空间分布上,日本东部的黑潮延伸区、加利福尼亚海岸和阿拉斯加湾是涡旋的高发区,其中黑潮延伸区分布最为密集;涡旋大多数向西运动,只有少数涡旋向东传播,移动过程中反气涡旋表现为向赤道方向偏移,气旋涡向极地方向偏移,且具有明显的非线性特征。在季节、年际尺度上,春季和夏季是涡旋高发的两个季节,秋季和冬季生成的涡旋相对最少,在加利福尼亚沿岸涡旋的季节差异较明显;涡旋数量的年际变化与ENSO事件具有明显的相关性,1993年—2002年厄尔尼诺年生成的涡旋较多,而拉尼娜年生成的涡旋较少,2003年—2012年则是厄尔尼诺年生成的涡旋较少,而拉尼娜年生成的涡旋较多。     

多源数据协同的城市道路提取

城市道路的高精度提取可为城市三维表达、城市地形分析、城市建设规划、交通导航等提供数据基础和支撑。本文以合肥市局部城区为试验区,以开源路网、街景图像和遥感影像为数据源,在利用最大似然法进行初提取的基础上,通过空间分析、统计分析、几何量测、最小二乘拟合等方法进行粘连分割、缺失处理和交叉口细化等关键处理,构建了多源数据协同的城市道路提取方法,并对提取结果进行了精度评价和分析。试验结果表明,本文提出的城市道路提取方法优于最大似然和面向对象方法,提取总体精度为96.65%,Kappa系数为93.71%,道路宽度偏离标准差为0.03m,特别是对同物异谱、同谱异物及遮挡等造成的信息提取不全问题具有良好的改善效果。     

基于ObjectARX的图形接口和数据提取方法

在对AutoCAD图形数据库的结构、组成进行分析的基础上,基于AutoCAD 2002绘图平台,运用VisualC++编译环境结合ObjectARX开发工具,研究了创建图形实体、设置图层、图线与线型比例等接口函数的方法,为CAD软件的开发奠定了基础;并结合DXF接口方法,实现了图形数据信息的自动提取,为图形的自动生成和空间分析提供基础数据。该成果已用于公路与铁路选线设计部门,极大地提高了设计效率,取得良好经济效益。     

基于机载LiDAR数据的建筑物轮廓提取

建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素,在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取,以及提取精度评定各环节存在的一些问题,提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上,首先利用改进的区域生长算法滤波地面点,并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点;再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面;最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算,通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明,综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息,对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。