基于高分辨率遥感影像的建筑物快速提取

建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市问题研究中的重要研究对象。介绍一种基于高分辨率遥感影像面向对象的建筑物快速提取技术,利用对影像多尺度逐级分割分层的方法来提取地物目标,并对遥感影像进行分类,从而提取建筑物信息。通过试验验证,该方法能较完整地提取整个试验区的建筑物,利用性高,具有一定的推广意义。     

基于面向对象的遥感影像空间信息提取方法研究

探讨了利用遥感影像,基于面向对象技术进行空间信息提取的方法及技术路线,通过选取试点区域,进行了信息提取实践。在多尺度图像分割的基础上,综合利用影像数据的纹理特征、光谱信息及形状特征等,通过建立规则,实现研究区地物的逐级分层分类。研究结果表明：该方法提取空间信息不但速度快、效率高,而且还有效减少了“噪声”,分类精度显著提高。     

基于遥感影像的鄱阳湖地形提取方法

采用遥感影像进行湖底地形反演具有操作简单、处理周期短的优势。本文提出了一种基于克里金法的湖底地形反演方法,以鄱阳湖为研究对象,通过分析周边8个水位站的空间位置与水位间的相关性,获取湖区边界水位变化趋势,利用克里金法反演湖区边界点的水位,将边界点的水位作为高程点进行湖底地形反演,并用实测湖底地形数据验证反演方法的可靠性。研究结果表明,通过克里金插值法反演得到的湖底地形,交叉验证的误差标准平均值在0.2 m以内;地形反演平均绝对误差在1 m以内,说明该方法可用于湖底地形反演且反演精度较高。     

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。     

基于高分辨率遥感影像的面向对象水体提取方法研究

根据高分辨率遥感影像的特点,利用面向对象的方法对高分辨率遥感影像进行了水体提取.选取最优分割尺度和分割参数对试验区进行了分割;建立了对象知识库;选择合适的阈值参数进行了水体的提取和河流、湖泊的分类;把面向对象方法分类结果与传统方法分类结果进行了对比分析.试验表明,面向对象水体提取方法具有更高的精度,不仅有效地区分了水体和阴影,而且很大程度上抑制了"椒盐现象".     

基于遥感影像的水资源提取精度评价方法研究

立足于当前生态文明建设的迫切需求,以促进遥感技术在水体提取及其时空变化研究中的应用为目的,经过评价指标的选取、配置,标准参考数据的优化选择,以及评价流程的设计,研究制定了一套基于遥感影像水资源提取的精度评价方法。在此基础上,以基于深度学习的遥感水体提取算法的提取结果为实验数据,选取了湖北省部分水体作为样本,进行了遥感影像水资源提取精度评价方法实验。实验结论符合提取算法的特性,验证了提出的精度评价方法的可行性。     

基于高分辨率遥感影像的耕地地块提取方法研究

针对耕地地块提取问题,提出了一种基于图像分割的耕地地块提取新方法。该方法以高分辨率遥感影像为基础,借助于边缘提取和数学形态学的方法,通过边缘检测、边缘闭合、区域标号和后处理四个步骤,提取耕地地块。该方法在IDL6.3平台下编程实现。将此方法应用于北京地区QuickBird多光谱遥感影像,结果表明此方法有较好的定位精度,又在一定程度上去除了噪声,具有较好的实用性。     

高分辨率遥感影像建筑物提取方法研究

选取了监督分类、植被指数法、支持向量机和面向对象4种方法对资源三号和高分一号影像提取建筑物信息。通过对不同方法的精度评价,探索一种最适合高分一号和资源三号影像的建筑物提取方法。     

基于数学形态学的遥感影像水域提取方法

利用数学形态学的方法对遥感影像上的水体进行了提取实验。经实验结果得出,利用数学形态学的基本运算组合成的各种算子:高、低帽变换、滤波与阈值截取相结合的增强方法,通过选择合适的结构元素,对图像进行预处理后进行分割,可以完成遥感影像上灰度变化较小的水体提取,其结果优于直接对原图像进行形态梯度法、均值分割的结果,对分割后的结果进行矢量跟踪后,得出的结果可以直接应用到GIS中去。     

基于Encoder-Decoder网络的遥感影像道路提取方法

针对道路目标特点,设计实现了用于遥感影像道路提取的Encoder-Decoder深度语义分割网络。首先,针对道路目标局部特征丰富、语义特征较为简单的特点,设计了较浅深度、分辨率较高的Encoder-Decoder网络结构,提高了分割网络的细节表示能力。其次,针对遥感影像中道路目标所占像素比例较小的特点,改进了二分类交叉熵损失函数,解决了网络训练中正负样本严重失衡的问题。在大型道路提取数据集上的试验表明,所提方法召回率、精度和F1-score指标分别达到了83.9%、82.5%及82.9%,能够完整准确地提取遥感影像中的道路目标。所设计的Encoder-Decoder网络性能优良,且不需人工设计提取特征,因而具有良好的应用前景。     

基于高分辨率遥感影像的建筑物提取方法综述

建筑物的提取是地理数据库更新和建设的重要内容,利用高分辨率遥感影像进行建筑物提取是该项研究的重要方向,也是遥感前沿技术研究的重要内容。本文将相关文献进行归纳分析,将建筑物提取方法分为3种有代表性的类型:基于对象分割的提取方法、基于建筑特征的提取方法和结合辅助信息的提取方法,综述分析了每种类型的提取方法并总结了其优缺点,展望了高分辨率遥感影像中建筑物提取的发展前景。     

遥感影像上基于特征的道路提取方法

从遥感影像上提取道路信息是当前遥感技术应用研究的主要方向之一.文中在详细分析航空遥感影像上道路特征及目前国内外关于道路提取技术的前提下,综合考虑各种实际情况,提出了一种新的基于特征的道路提取模型.在算法实现过程中,采用了自适应分块边缘检测、多尺度侦测道路中心点、自适应对比度调整、道路中心点综合判断准则等技术手段,保证了提取结果的稳健性、准确性.实验表明该算法能够快速、稳健地从航空遥感影像上提取道路中心骨架线.     

遥感影像上基于特征的道路提取方法

从遥感影像上提取道路信息是当前遥感技术应用研究的主要方向之一。文中在详细分析航空遥感影像上道路特征及目前国内外关于道路提取技术的前提下,综合考虑各种实际情况,提出了一种新的基于特征的道路提取模型。在算法实现过程中,采用了自适应分块边缘检测、多尺度侦测道路中心点、自适应对比度调整、道路中心点综合判断准则等技术手段,保证了提取结果的稳健性、准确性。实验表明该算法能够快速、稳健地从航空遥感影像上提取道路中心骨架线。     

基于GF-2高分辨率遥感影像的水体提取方法研究

针对GF-2卫星影像数据的特点,利用单波段阈值法、多波段算法、归一化水体指数(NDWI)阈值法、单波段阈值法与阴影水体指数(SWI)相结合的决策树法对刘家峡地区的水体信息进行了提取,同时提出一种单波段阈值法与增强阴影水体指数(ESWI)相结合的决策树分类法,并对以上几种水体提取的效果进行比较分析,发现单波段阈值法与ESWI相结合的决策树分类法能够有效地消除绝大部分阴影的影响,且提取效果较SWI的效果要好,NDWI与多波段算法提取效果次之,单波段阈值法提取效果较差.      

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。     

遥感影像快速入库和元数据提取系统的研究

传统的遥感影像数据库一般是把影像数据放置到大型关系数据库中。由于遥感影像数据量较大，因此其读取、传输的时间很 长，让操作者难以忍受，影响了系统的快捷易用性。该研究从另外一个角度出发，直接把遥感影像数据体转换为操作系统可以管理的 自定义结构体文件，并提取其对应的元数据信息存放到关系数据库中，每个元数据对应一个自定义结构。该方法可以大大提高海量遥 感数据的出入库速度，并可以方便快捷地查看其对应的元数据信息。     

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。     

遥感影像上线状目标提取方法研究

遥感影像线状目标(主要是指道路)的提取是一个经典研究项目。本文首先基于相位编组的思想,确定出若干个局部图像的主方向,再利用对应方向的Sobel算子进行检测,最后对所得结果进行细化。实验证明,该方法对于图像中弱边界的识别是很有效的。     

遥感影像有效覆盖范围自动提取方法研究

遥感影像有效范围提取是影像管理、分发和应用工作中经常遇到的问题。根据实际需求一般可分为整景卫星影像产品落图文件提取和影像实际覆盖范围提取2个方面。利用Python开发语言,基于开源空间数据处理库GDAL和商业软件ArcGIS提供的ArcPy开发包,分别研究了通过影像产品元数据文件和栅格文件像素分析构建影像范围多边形矢量的方法,可以满足查询定位和准确覆盖分析的需求,实现不同工作环境条件下相关业务的自动化和批量化,有助于提高作业效率。