高分一号遥感影像地质灾害信息提取方法研究

山区地质灾害发生频繁,受灾范围大,危害严重。提取地质灾害信息、估算受灾情况,对救灾工作极为重要。传统的遥感人工解译方法速度慢、效率低;计算机自动解译速度快但解译精度受影像质量影响大,大范围地区很难建立起普适性的解译模型。本文利用洮南市西部高分一号遥感数据,结合DEM生成三维影像,建立解译标志,解译基础地质信息,分析地质灾害成因;根据研究区泥石流地质灾害的主要影像特征,提取影像的分类属性,基于面向对象的分类方法,建立信息提取模型,快速提取出地质灾害敏感区域;再进行人机交互,精确提取出地质灾害的类型和范围,通过野外验证,该方法十分可靠,为大范围地质灾害信息快速提取和灾后救援提供科学依据。     

一种正样本单分类框架下的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法

高分辨率遥感影像建筑物变化检测对于城市规划、城市执法等方面具有非常重要的意义。文中提出一种基于正样本单分类器学习框架下的建筑物变化检测算法。首先提取影像形态学建筑物指数特征(MBI),通过卡方变换将其与光谱特征进行融合;然后利用一种单分类器完成建筑物变化初始判定;最后利用改进的长宽比形状特征完成最终建筑物变化判定。通过与现有建筑物变化检测算法、传统的多分类器算法对比,本文算法精度有一定提升并具有更强的鲁棒性。     

基于LBP纹理与SegNet网络的灾损建筑物提取

高分辨率遥感影像中震后灾损建筑物提取是震害预估中极具重要的参考指标,研究遥感影像的震后灾损建筑物提取方法具有重要的科学意义。本文以青海玉树震后典型的灾损建筑物数据为研究对象,针对卷积神经网络对于城市建筑物纹理特征信息利用的不足,将局部二值模式(LBP)纹理特征与SegNet深度卷积神经网络相结合,采用有监督学习分类的方式训练卷积神经网络,实现震后灾损建筑物自动分类提取,并与传统面向对象提取方法进行对比。实验结果表明,LBP纹理特征与SegNet卷积神经网络模型相结合,对于震后灾损建筑物的提取能提高预测精度,用户精度与生产者精度分别有2%～7%,2%～9%的提升。     

一种面向对象的滑坡变化检测方法

滑坡作为常见多发的地质灾害,危害人民生命财产与国家基础建设,若能够对潜在滑坡进行监测,则可以最大限度地减少它所造成的损失。以某水坝为实验区进行了研究,通过建立检测规则,梳理各滑坡对象层间的层次关系,对滑坡变化情况进行了检测。     

面向对象的城市水体信息提取方法

以北碚主城区为研究区域,利用面向对象方法对高分辨率遥感影像的水体进行提取,首先对QuickBird卫星影像进行分辨率融合,然后充分利用影像的光谱信息、拓扑关系、形状特征、大小信息等构建知识库进行分类。实验表明,该分类方法消除单纯利用光谱信息的缺陷,提高了分类精度。     

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。     

一种参数化建筑物三维建模方法

针对传统的建筑物建模方法需要大量人机交互操作,建模过程复杂和成本高的问题,该文提出一种参数化建筑物三维建模方法。首先,以高分辨率遥感影像和建筑物立面影像作为数据源,在遥感和GIS软件平台的支持下,提取建筑物的底面边界、高度、楼层数、层高和屋顶类型等空间数据和属性数据,并将其保存至GIS空间数据库。其次,提出基于拉伸、拆分、添加结构面过程的建筑物主体结构建模方案,并设计了模型自动生成算法。进一步,采用Ruby面向对象语言,通过调用SketchUp平台的应用程序接口函数,结合编程实现了建筑物的自动化建模。最后,开发了建筑物参数化建模插件。实际建模实验成果表明:该方法能够显著降低建模人员劳动强度,提高建模效率。     

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。     

一种波段融合的分类变化检测方法

针对图像分类后变化检测两次单独分类造成的误差累积问题,在结合图像波段融合原理的基础上,将变化检测问题转化为影像分类问题,提出一种利用图像融合构造差异图的方法.所提出的方法同分类后变化检测法相比,只进行一次分类就能实现变化检测,在一定程度上避免了分类误差造成的误差累积问题.结果表明,利用该方法能够初步实现变化检测,且该方...     

基于机载LiDAR技术的滑坡识别参数提取方法

选择长江三峡秭归段千将坪滑坡及其周边区域为研究区,利用机载LiDAR数据,开展滑坡识别参数提取方法研究。首先提取滑坡识别参数,再利用相关滑坡识别参数和智能分类算法开展滑坡像元和非滑坡像元分类。试验表明,基于LiDAR技术提取的滑坡识别参数能有效区分滑坡像元和非滑坡像元,确定的特征参数子集对于提高分类精度大有帮助。     

基于山地水体指数的水体边界提取方法

对水体进行准确快速的监测是环境研究的重要需求,也是水资源管理的重要工作.山地水体所处位置地形地貌复杂多变,人工实地调查难度更大,更加需要利用遥感方法来自动提取水体.在分析Landsat8多波段影像中岩石和土壤光谱反射特性的基础上,改进了归一化差分水体指数,提出了山地水体指数.相较于其他水体指数,该指数能有效抑制山地中土...     

一种结合数字表面模型的建筑物提取方法

以数字表面模型(DSM)影像为辅助,提出了一种结合基于对象和基于知识的建筑物提取方法。首先利用DSM辅助多尺度分割,有助于分割完整的建筑区域;然后利用3种规则进行建筑物提取;最后利用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)标准数据集影像进行实验验证。结果表明,该方法可有效提取建筑物,得到高精度的提取结果,错提率与漏提率分别为6.26%与7.43%。     

遥感影像去除云阴影的高山区冰湖信息提取方法

利用光学影像提取高山区的冰湖信息时,云阴影和地形阴影是影响冰湖信息提取精度的重要误差源。为减少这一影响,本文提出并实验了一种利用水体指数法提取冰湖信息,利用光谱夹角阈值法、DEM生成的坡度图及地形晕渲图分别消除云阴影、地形阴影的综合方法。将论文算法在两幅存在云阴影和地形阴影的TM影像上进行了实验验证,实验结果表明,本文的方法能够有效消除云阴影和地形阴影对冰湖信息的影响,提高了光学影像的利用率,改善了冰湖信息提取的精度。     

基于“山脉影像提取”方法制作地貌晕渲

分析了DOM和DEM在制作数字地貌晕渲过程中各自的优劣性。利用滇池盆地高质量GIS数据,提出一种提取山脉DOM与分层设色DEM集成的数字地貌晕渲制作方法。能很好地突显地貌晕渲效果,解决传统地貌晕渲过程中存在的2项技术问题:1以DEM制作地貌晕渲不能显示地物要素;2以DOM制作地貌晕渲地貌表现效果欠缺。用文中所叙述的方法制作地貌晕渲在视觉上更具美感,可在影像地图编制中推广应用。     

基于面向对象的建筑物轮廓协同提取方法

机载LiDAR虽然可以获取精确的地表高程信息,但地物边界线表示欠准确,而高分辨率遥感影像则能够提供高清晰度的地表纹理和光谱信息。因此,综合利用LiDAR数据和遥感影像多源遥感数据,可以充分发挥不同数据源的优势、拓展时空分辨力。本文基于面向对象分类理论,建立了一种利用机载LiDAR数据和GeoEye高空间分辨率遥感数据的建筑物轮廓协同提取方法,使所获得的综合信息具有更高的精度及可靠性。实验结果表明,该方法提取的农村居民建筑物的总体精度达到了95.94%,能够更好地表征居民地要素信息。     

重力异常的一种逼近方法

函数模型逼近和统计模型逼近在大地测量均有广泛的应用。前者对趋势和性和规律性变化参数的求解较为理想。后者对随机变化物逼近较为合适，本文首先简单介绍了各种函数模型逼近和统计模型逼近的特性，提出了一种在函数模型逼近的基础上，辅以统计逼近的综合逼近法，作为一个例子，文中利用移动曲面模型和多面函数模型分别与拟合推估结合进行了重力异常的综合逼近计算。理论与计算表明，新的综合逼近法优于单独的函数模型逼近和统计模型逼近。     

基于激光扫描数据的建筑物信息格网化提取方法

针对车载激光扫描点云的分布密度,提出了一种把扫描数据格网化进行信息提取的新方法。实践证明,这种方法效率高,可以自动从密集的扫描数据中快速提取出建筑物信息,能够满足城市三维建模的要求。     

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。