拓扑插值与光谱特征结合的复杂城区边界提取

复杂城区边界通常存在建筑物大小差异较大、周边林区高低起伏、散点建筑成片出现的情况,对城区边界提取算法造成严重干扰。针对这一问题,本文提出一种基于拓扑插值和光谱特征的高分辨率遥感影像复杂城区边界提取方法。一方面,通过对大型建筑特征点进行拓扑插值,避免由于大型建筑特征点稀疏造成的城区边界缺失;另一方面,利用植被光谱特征来滤除城区周边高低起伏的林区和散点建筑带来的冗余特征点,从而有效抑制城区误提取。通过试验和对比分析表明,本文方法在提取复杂城区边界方面,具有较好的稳健性和较高的精度。     

基于特征基元的高分辨率遥感影像道路网自动提取技术

高分辨率遥感道路网络的自动提取在城市信息更新等方面具有非常重要的意义。在综述国内外道路信息提取进展的基础上,本文提出一套基于特征基元的道路网提取方法体系。即采取自下而上的研究路线("影像像元—特征基元—道路单元—道路网络"):首先通过影像大尺度的区域划分获取道路区域,在此基础上进行小尺度分割,提取出特征基元;然后根据基元的形态、走向、亮度、纹理等特征对基元进行模式分类,识别出道路单元;最后根据道路网语义规则将道路单元进行形态学处理及拓扑连接,形成道路网络。     

高分辨率遥感影像主干道路提取的感知编组方法

针对高分辨率遥感影像的道路提取受"同物异谱、同谱异物"干扰的问题,该文提出一种基于感知编组的高分辨率遥感影像主干道路自动提取方法:首先,使用Line Segment Detector算法提取影像中直线段信息。然后,利用高分辨率遥感影像上的道路几何特征对直线段进行感知编组;最后,经过长度约束得到道路信息。使用两景影像进行了主干道路提取实验。实验结果表明,两个实验中主干道路提取的完整率、正确率和检测质量都在96%以上。     

基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法

针对高分辨率遥感图像城市道路提取中存在的问题,在面向对象方法和数学形态学等理论基础上,提出了一种基于改进的分水岭分割算法的道路提取方法.在图像预处理基础上,首先使用改进的分水岭算法分割影像,提取基本的道路信息;然后利用面向对象方法提取道路基元,完善道路信息;最后将道路信息二值化,并采用数学形态学等方法进行优化,去除和修补不完善的道路.结果表明,该方法能有效地提取出城市地区的道路信息,对较复杂的道路环境也有较好的效果.     

基于高通滤波的高分辨率遥感影像城市道路提取

本文根据高分辨率遥感影像城市道路与房屋等建筑物在空间域中光谱特征差异很小,而在频率域中区别很大的特点,提出一种基于频率域的道路提取方法.在图像频率域中利用Butterworth高通滤波器对图像进行锐化增强处理,突出道路的边缘信息,将道路与建筑物初步区分开来;再对增强后的图像二值化,通过形态变换等方法对图像中的建筑物进行...     

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。     

基于频域滤波的高分辨率遥感图像城市河道信息提取

提出一种基于频域滤波的城市河道信息提取方法。首先对高分辨率遥感图像进行傅里叶变换得到频谱图, 并利用径向和角向分布图分析城市河道的频谱特征。其次, 基于城市河道的双线型特点, 将其分为边缘特征和低频信息两个部分, 并根据周期性纹理的频谱模型和地物频谱能量分布规律确定两个部分的频域识别标志。然后设计相应的扇环形带通log Butterworth滤波器和低通Butterworth滤波器分别对城市河道的边缘特征和低频信息进行提取, 并根据该两部分信息实现城市河道信息提取。最后对城市河道信息提取结果进行定量评价, 结果表明, 本文方法可以有效地实现城市河道的信息提取。