面向对象的多尺度多特征高分遥感影像建筑物提取

建筑物作为地理信息基础数据,是衡量城市发展的主要指标,如何对遥感影像对建筑物进行的提取是遥感图像处理的热点。本文研究了基于面向对象的高分遥感影像建筑物提取,首先对影像进行多尺度分割,然后对分割以后形成的有意义的图斑进行处理。结合建筑物的光谱、形状等特征对建筑物进行提取,实验结果表明该方法提取结果较好,精度可以达到90.3%。     

面向对象的高分辨率遥感影像建筑物震害信息提取

建筑物的倒损信息是震后灾害评估的一项重要指标。文中应用震后高分辨率遥感影像数据,采用面向对象分类方法,以最优分割参数对影像进行分割,构建多尺度影像对象层次结构。通过影像对象的光谱、形状、纹理等特征及空间拓扑关系建立分类规则库,提取基本完好、受损和完全倒塌三类破坏等级的建筑物震害信息。结果表明,面向对象分类方法能够实现提取三类等级的建筑物震害信息,从而满足地震灾害快速评估要求。     

像元与对象特征融合的高分辨率遥感影像道路中心线提取

提出了一种融合像元-多尺度对象级特征的高分辨率遥感影像道路中心线提取方法。首先在像素级上提取影像的纹理和形状结构特征,在构建的多尺度分割集影像上提取对象的区域光谱特征。然后,将像元级特征与多尺度对象特征进行决策级融合,完成道路网的粗提取。最后,结合本文所提出的非道路区域自动去除算法和张量投票算法,实现道路中心线的精提取。不同场景、不同分辨率数据下开展的试验结果表明,该方法可有效改善传统道路提取方法易产生的"盐噪声"和非道路地物粘连现象。     

光谱和形状特征相结合的高分辨率遥感图像的建筑物提取方法

针对高分辨率遥感影像具有较为丰富的地物属性"谱相"信息和空间分布及其组合"图式"信息的特点,提出了一种光谱和形状特征相结合的建筑物自动提取方法。在多尺度分割和矢量化基础上,根据建筑物的形状、光谱特征,从特征基元中自动选取样本,并计算其特征;通过根据建筑物形状、光谱、纹理构造的模板,在整景影像上进行建筑区域识别,并在建筑区域内提取建筑物外部轮廓。实验表明,本算法具有较高的识别率和较低的误识别率。     

高分辨率遥感影像目标形状特征多尺度描述与识别

在高分遥感影像中,同类地物目标形状具有多样性,单一尺度或单一形状模版不足以描述同类目标的形状。本文利用小波变换和Fourier描述子构建了一种目标形状的多尺度描述模型,并基于该模型给出了一种新的面向对象的高分遥感影像目标识别方法。从上到下,该模型采用尺度依次减小的小波近似系数对原始形状进行近似表示,并利用Fourier描述子对其进行定量描述。利用语义规则综合考虑多个尺度下的识别结果,得到最终识别结果,减小小尺度下分割目标破碎和大尺度下小目标无法识别造成的影响,提高识别精度。基于本文方法分别对高分遥感影像中的飞机和建筑物进行识别,对比实验表明,该方法具有较高识别精度。     

基于多特征差异的随机森林遥感影像变化检测

为充分发挥遥感影像中多种特征的优势及不同时相影像对象之间特征差异优势,本文利用预测精度高性能稳定的随机森林算法,提出一种基于特征差异的面向对象变化检测方法.首先,基于变化向量分析法对影像进行像元级变化检测,并多尺度分割检测结果;然后,提取每个对象在前后时相影像上的光谱、纹理特征及特征差值作为随机森林的输入数据,在像素级...     

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。     

面向对象的多尺度高分影像建筑物提取方法研究

近年来,随着航空航天事业的高速发展,带动了遥感对地观测技术的进步,为高分影像的获取奠定了基础。作为地物类别中的主要内容和地形图中的重要成图元素,建筑物的识别与提取,直接影响到地物提取的自动化水平。因此,高分辨率遥感影像中建筑物的提取是图像处理领域中的主要研究内容之一。为了提高城市建筑物信息提取精度,本文改进了常规的面向对象方法,以航空遥感影像和SPOT-6影像为对象针对其下垫面结构复杂的特性,采用多尺度分割和多规则结合的方法自动提取建筑物信息,并通过样本区进行了精度验证,将提取的结果与传统分类方法所得到的结果相互比较。研究结果表明,面向对象的多尺度分割对高分影像中建筑物的提取具有较好地效果,KIA精度达到了0.76,为城市建筑物信息提取的应用提供了新思路。     

基于多尺度分割的煤矿区典型地物遥感信息提取

根据煤矿区典型地物类型的特点,研究遥感影像信息提取时面向对象分类方法的最优分割尺度问题。试验结果表明:在适于不同地物提取的最优分割尺度下,充分利用煤矿区影像对象的光谱、形状、纹理以及类间相关等特征,并综合应用隶属函数法和最邻近分类法,能有效地提取出煤矿区地物信息,与最大似然分类法相比,能够较好地消除"椒盐现象",其总体分类精度可提高26.2%。     

面向对象的高分辨率影像农用地分类

采用面向对象的影像分类方法,结合多尺度分割技术,以QuickBird影像为实验数据,进行农用地的精细自动分类。首先,根据地物大小,选择最优分割尺度,构建多尺度分割等级网;然后,综合利用高分辨率影像的光谱信息、纹理和形状特征,建立各个对象的特征集;最后,通过目视解译建立隶属度函数,实现地物的分层提取。实验表明,该方法能有效区分农作物种类,相对于传统的像素级分类方法,该方法明显提高了高分辨率影像的分类精度,且避免了"椒盐"噪声的产生。     

面向对象的泰安市高分辨率影像住宅建筑物提取

基于eCognition Developer平台,以泰安市QuickBird影像为数据,采用面向对象多尺度分割、最邻近和隶属度分类,充分利用高分辨率QuickBird影像具有的丰富光谱、形状、纹理和结构等地物信息,对实验区进行分类并提取住宅建筑物信息。实验表明,与传统逐像元分类法相比,面向对象分类法有效地避免了分割区域的离散破碎,地类信息的提取更加完整、精确、高效。     

基于卷积神经网络的城市水体提取方法研究

针对传统方法在城市水体提取中容易受到建筑物阴影影响和难以精确提取细小水体等问题,提出了一种基于逐像元分类和多尺度分割技术的卷积神经网络遥感水体提取方法.该方法利用像元的光谱特征向量构建光谱特征矩阵,作为卷积神经网络输入特征训练水体提取模型,以多尺度分割结果抑制分类离散点与水体边缘误分现象,进一步提高提取精度.试验结果表...     

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。     

基于面向对象与规则的Sentinel-2A影像土地覆被分类——以江西省都昌县为例

土地覆被作为地表自然和人工建造物的综合体,是开展土地科学相关研究的重要基础,在遥感大数据背景下,准确、快速、自动化进行土地覆被提取技术一直是遥感研究中的重点。本文基于e Cognition软件,采用面向对象的多尺度分割法,综合考虑地物在遥感影像上的光谱、形状和纹理特征,建立多种地物提取规则。通过模糊函数、支持向量机(SVM)和阈值法对研究区的土地覆被进行分类提取,并与研究区的FROM-GLC10数据和土地利用变更数据进行了对比分析。结果表明:①研究区土地覆被分类的总体精度为97%,Kappa系数为0.96,分类精度较高;②基于10 m分辨率影像,综合使用形状、纹理、光谱信息对于道路的提取具有较好的效果,道路提取Kappa系数为0.84;③分类结果在面积和空间分布上都优于FROM-GLC10数据,与研究区实际土地变更数据保持较好的一致性。基于面向对象与规则的分类方法提取地物能够有效利用多种遥感影像特征,分类精度高,对于处理高分辨率遥感数据具有很好的优势。     

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。     

多尺度特征融合深度学习建筑物的提取方法

提出一种基于多尺度特征融合的建筑物提取方法,结合新的网络DenseASPP-UNet,以实现影像多尺度特征的融合,进而高精度提取建筑物.通过Inria开源建筑物航空影像数据集进行验证,表明DenseASPP-UNet相比其他深度学习方法建筑物提取精度有很大的提升.     

加入空间-时相纹理的高分辨率图像城市建筑物物倒塌提取

将两种基于地统计学的纹理特征加入到高分辨率遥感影像的城市建筑物倒塌探测中,考察了多尺度纹理对探测结果的影响.采用基于单类支持向量机的多时相直接分类方法提取建筑物倒塌信息.以伊朗巴姆地区2003 年12 月地震前后的Quickbird 遥感影像为数据源,评价和验证了本文方法的有效性.研究表明,将多尺度的空间和时相纹理信息加入到高分辨率遥感影像的倒塌建筑物探测中,可以有效提高分类精度,该方法得到的结果可应用于灾害救援及评估.     

一种面向对象的CVA变化检测方法

以两期0.3 m分辨率图像作为变化检测对象,辅以矢量数据,以图斑为最小处理单元,采用面向对象的变化矢量分析(Change Vector Analysis,CVA)方法预测变化图斑。为提高预测精度,图像的特征采用多尺度下的光谱、纹理和局部不变特征的方法提取。实验结果表明,本文采用的方法,其预测准确率与同尺度下图像特征提取的方法相比有了一定程度的提高。     

基于分类与形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法研究

本文提出了一种基于分类和形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法。主要研究的是基于高分辨率影像多尺度分割的面向对象人工地物分类方法,并以此为基础提取房屋,实现房屋位置、范围的初步自动化提取。最后,对提取的地物图斑的精确边界利用Hough变换提取直线边缘轮廓线,并以此为基础进行轮廓拟合和制图综合,从而得到规则的、方形组合的建筑物形状信息。