遥感影像云及云影多特征协同检测方法

遥感影像中云及云影不同程度地影响着地物信息的有效获取。随着多源遥感数据的日益丰富,交叉应用多源、多时相遥感影像复原云及云影区的影像,以有效地获取地类演变过程是遥感大数据应用研究的重要内容。高精度的云及云影检测是遥感影像云及云影区修复的前提和保障。复杂多变的光谱特征以及难以有效表达的空间形态特征,使云及云影一直存在检测过程复杂、适用性差和精度不高的问题,难以形成稳定有效的检测方法。在对厚云、薄云、冰雪及其他地类多光谱特性分析的基础上,本文提出了一种云及云影的多特征协同检测方法。首先,对冰雪、云及其他地物类型可分性较好的红、短波红外、热红外波段,利用SAM方法匹配云光谱特征曲线,并进一步结合短波红外波段像元绝对值区分云与冰雪,以及热红外波段像元绝对值区分云及其他地物类型;其次,通过组合云影定向移动模型与近红外波段亮度阈值检测出云影像元。对具备这些光谱波段的Landsat-8进行实验,结果表明多光谱曲线、“诊断性”波段及空间关系多特征耦合能有效地检测出影像中的薄云、厚云及云影,整体精度优于95%。     

遥感图像三维地形景观可视化的实现——以西藏赛利普地区为例

遥感影像能客观地反映景物的形态、结构和空间关系等特征,使人们对地物有一个宏观整体的认识,但遥感影像所反映的二维平面不能真实地再现现实中的三维空间^[1]。本文以赛利普地区为例,应用遥感图像作为纹理数据,将数字高程模型(DEM)数据与二维遥感图像叠合生成三维影像,真实再现了赛利普地区的景观特征,有效地反映该区的地形、地貌特征。     

基于高分二号遥感影像的河界水体信息提取方法研究

在高分辨率遥感影像中,部分河流水面与阴影暗色地物常常难以区分。文章基于高分二号影像数据的特点,采用单波段阈值法、归一化差分水体指数、面向对象分类法、单波段阈值法与阴影水体指数相结合的决策树法,对红水河大化瑶族自治县部分流域进行提取,并比对分析结果。     

遥感与GIS技术在龙口市土地利用调查中的应用研究

以山东省龙口市为例,利用ERDASIMAGINE图像处理软件,通过对遥感图像进行图像增强、图像正射校正,融合等处理,得到1∶1万正摄遥感图像。对龙口市所辖区域进行实地外业踏探,建立土地分类的影像解译标志。此外,运用MapGIS地理信息系统软件,通过人机交互目视解译,对目标地物分层矢量化,提取龙口市土地利用现状信息。并在此基础上对研究区的土地利用现状及空间分布特征进行了分析,为当地土地资源的合理开发利用提供了基础数据。     

基于数学形态学的高空间分辨率遥感影像几何特征提取

本文结合高空间分辨率遥感影像的特点,利用数学形态学方法,选取具有不同尺度和包含全部方向的结构元素,设计了全方位结构元素多级加权滤波去噪算法和多尺度全方位形态学边缘检测算法,用于高空间分辨率遥感影像的处理;并通过图像边界追踪生成栅格数据对象和矢量数据对象,据此建立了高空间分辨率遥感影像的几何特征提取模型。结果表明:全方位结构元素多级加权滤波去噪算法很好地抑制了图像中的噪声,并保留了图像细节;多尺度全方位形态学边缘检测算法很好地解决了噪声抑制和精细边缘提取的矛盾,检测出的图像边缘比基本的边缘检测算子清晰,而且抗噪性能强。提取的几何特征信息可以结合遥感图像的光谱、纹理、统计等特征用于遥感图像地物识别与分类,也可以在GIS、摄影测量、计算机视觉等领域和气象、农林、地理、海洋、水利、国土资源和环保等行业使用。     

遥感与GIS技术在龙口市土地利用调查中的应用研究

以山东省龙口市为例,利用ERDAS IMAGINE图像处理软件,通过对遥感图像进行图像增强、图像正射校正,融合等处理,得到1:1万正摄遥感图像.对龙口市所辖区域进行实地外业踏探,建立土地分类的影像解译标志.此外,运用MapGIS地理信息系统软件,通过人机交互目视解译,对目标地物分层矢量化,提取龙口市土地利用现状信息.并在此基础上对研究区的土地利用现状及空间分布特征进行了分析,为当地土地资源的合理开发利用提供了基础数据.     

高分遥感图像相对辐射校正中的伪不变地物自动提取和优化选择

相对辐射校正是遥感变化检测中重要的预处理过程,伪不变地物（Pseudo-Invariant Features,PIF）是多时相影像中相对不变的地物,是相对辐射校正中的重要依据。针对高分遥感图像变化检测中相对辐射校正的要求,本文提出了一个自动提取和优化选择PIF的流程和方法：首先计算两期图像的亮度、光谱特征和空间特征的变化向量,然后对各变化向量的像元值从低到高进行排序,经多数投票后提取PIF,最后使用“迭代线性回归—去除异常值”方法选择获得最终PIF。以2016年11月27日和2017年7月18日的2期“北京二号”高空间分辨率多光谱影像为例,选择地物占比不同的两个实验区对流程和方法进行了验证,并与多元变化检测和迭代加权多元变化检测的PIF提取方法进行了比较。使用两期WorldView-2影像和Landsat-8 OLI影像对方法的适用性进行了验证。结果表明：① 2个实验区提取的PIF精度分别为98.74%和98.71%,PIF像元合理分布于未变化区域、包括了影像中主要的地物类型;② 使用本文方法提取的PIF建立的相对辐射校正模型具有显著的线性拟合效果（p<0.000 1）;③ 本文方法考虑了图像亮度、光谱信息以及空间信息的差异,使用参数少,可操作性高;④ 与多元变化检测和迭代加权多元变化检测方法相比,本文方法提取的PIF更为合理,建立的辐射校正方程拟合效果更佳;⑤ 本文方法适用于具有相同波段设置的中、高空间分辨率光学遥感影像。     

面向对象的极高海拔区水体及冰川信息提取——以珠穆朗玛峰国家级自然保护区核心区为例

极高海拔地区多为河流发源、冰川发育地,由于地形起伏强烈,且野外考察验证工作困难,传统的遥感信息提取方法很难保证该地区水体及冰川的提取精度。本文基于ASTER影像,运用面向对象的图像信息自动分析方法,对珠穆朗玛峰国家级自然保护区核心区的水体及冰川信息进行了提取研究。为保证信息提取的准确度,将数字高程模型(DEM)及其衍生数据(坡度、坡向),归一化植被指数(NDVI)数据,及有助于区分水体、冰川与其他地物的相关指数(冰雪指数NDSII)及波段运算结果(b1-b3)、(b3/b4)等,分别作为一个波段叠加到原始图像中,使之成为对目标地物光谱特征的有益补充。并对不同类型的水体及冰川进行多级、多尺度分割,以满足其对分割尺度的不同要求。分割完成后,综合考虑目标地物的光谱特征、纹理特征、空间结构特征,根据各特征指数的直方图信息,设定合适的阈值,建立了各水体及冰川类型信息提取的知识规则,并结合实地调查对信息提取的精度进行验证,改进了ASTER遥感影像自动快速提取极高海拔区水体及冰川信息的实用模型。     

遥感与GIS技术在龙口市土地利用调查中的应用研究

以山东省龙口市为例，利用ERDAS IMAGINE图像处理软件，通过对遥感图像进行图像增强、图像正射校正，融合等处理，得到1：1万正摄遥感图像。对龙口市所辖区域进行实地外业踏探，建立土地分类的影像解译标志。此外，运用MapGIS地理信息系统软件，通过人机交互目视解译，对目标地物分层矢量化，提取龙口市土地利用现状信息。并在此基础上对研究区的土地利用现状及空间分布特征进行了分析，为当地土地资源的合理开发利用提供了基础数据。     

小波变换与FCM聚类的QuickBird影像特征空间识别分析

遥感影像分类是应用遥感影像进行地学分析等其他应用的重要准备工作,它的精度将直接影响到后续的分析工作。纹理特征对于提高高分辨率遥感影像的分类精度具有重要意义,小波变换的"时-频"分析方法在遥感影像纹理分析方面有着独特的优势。本文采用QuickBird影像,利用小波分解得到影像的纹理特征,结合光谱响应值组成特征空间,再利用模糊C均值聚类方法对影像进行分类。实验结果显示:加入了纹理特征的影像分类精度有所提高,同时,同一类地物的内部均一性有所改善。小波分析对于细微纹理特征的提取效果比粗纹理要好。     

QuickBird 影像城市阴影信息的提取与消除

城市绿地信息在城市研究中的重要作用。但由于各种因素的影响,城市绿地信息提取的精度受到很大的限制,其中,城市中建筑物的阴影是城市绿地信息提取的一个重要限制因素。本研究选取呼和浩特市城区的QuickBird影像,在获取最佳波段组合的基础上,利用多种方法对遥感影像的阴影信息进行提取和消除,以期获得最佳的阴影消除方法,高效地提取城市绿地信息。首先,通过比值运算、波段重组,增强处理影像阴影信息,用最佳指数法分析QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合;然后,根据阴影在近红外波段的最小亮度值与最大亮度值的范围建立掩膜,成功提取影像的阴影信息;最后,将色彩空间变换分别与同态滤波和Gamma矫正结合以消除影像阴影,并与其他方法进行对比。研究结果表明,QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合为3/4、4、2波段组合,最佳亮度值范围为70-165;色彩空间变换与Gamma矫正相结合的方法可更好地消除阴影,并能较好地保留影像的彩色信息,是消除阴影的最佳方案。     

黑臭水体水面阴影提取的自适应阈值算法研究

黑臭水体水面阴影对水面光谱信息产生干扰,严重地影响了利用高空间分辨率遥感数据进行水质状况监测的精度,因此,在数据预处理中必须进行阴影剔除。本研究基于无人机高光谱遥感数据,通过分析各种波段组合下黑臭水体水面的阴影像元和水体像元的光谱特征空间,选择以492、666和792 nm处的反射率建立黑臭水体的河面阴影指数（RSSI）,并利用最大类间方差法（OTSU）自动确定划分本影、半影以及水体的阈值。利用南京金川河和龙江河的无人机高光谱遥感影像对算法进行测试,结果表明：RSSI阴影指数能突出显示阴影与水体的差异;OTSU自适应确定的阈值能较好地区分本影、半影和水体,阴影的总体识别精度达到85%以上。该算法能够有效地识别黑臭水体水面阴影,为后续开展水体的定性、定量遥感监测提供数据预处理的技术支持。     

无参数高分辨率遥感影像的建筑高度快速提取方法

无参数高分辨率遥感影像快速提取建筑高度,在城市建设和土地管理中有重要的现实意义。当前的研究多以已知参数的遥感影像获取,但其提取方法受限制条件多。本文提出以无参数高分辨率遥感影像,综合利用单张影像上的特征点所构成的4类特征线换算建筑高度的方法。4类特征线包括屋顶位移点与其阴影点的连线、建筑高差引起的屋顶像点位移、阴影全长和建筑遮挡后的阴影长。通过已知的少量建筑的实际高度和推导出的4类特征线换算建筑高度的计算模型,可对大量建筑进行快速、精确地高度量算。结合南京市的Google Earth影像进行了验证,结果表明,该方法采用的影像易于获得,综合量算方法大大增加了单张影像上提取建筑高度的可操作性,并解决了量算建筑高度时无相关参数的问题。该方法精度较高,可大面积、快速提取建筑高度,在生产实践中有较大的实用价值。     

融合高度特征的高分遥感影像多尺度城市建筑类型分类

城市区域建筑类型信息在城市功能区识别、城市环境变量反演等应用领域具有重要作用。本文提出一种融合高分辨率遥感影像高度特征的多尺度城市建筑类型分类方法。首先利用语义分割模型识别高分辨影像中建筑和阴影对象;然后借助建筑对象及其阴影信息在卫星成像时的几何关系估算建筑高度;最后基于多尺度图像分析思想,提取一系列表征建筑对象的高度、空间结构、几何等多尺度特征,利用机器学习方法进行建筑类型分类,并进一步分析不同粒度的建筑类型分析单元对分类结果的影响。选取福州市主城区国产高分二号高分辨率影像进行实验验证。结果表明：① 基于所提方法的建筑类型分类总体精度达到82.98%, kappa系数为0.77,分类精度优于本文中未加入高度信息的分类方法和单一尺度分类方法;② 引入高度特征有效提高了中低层居民楼和高层商住两用建筑类型的分类精度,较未加入高度特征的分类结果,总体精度提高了11.28%;③ 融合多个尺度的图像特征可有效减少粘连建筑误分为密集型建筑的情况,较单一尺度分类方法,总体精度提高了2.77%。在精细的数字表面模型数据缺失下,利用高分辨影像阴影信息可为建筑物高度估计提供一种有效的策略,提高城市建筑类型分类精度。此外,融合多粒度图像特征可提升城市区域复杂建筑类型的表征能力,进而提高分类精度。     

基于亮度补偿的遥感影像阴影遮挡道路提取方法

在基于高分辨率遥感影像的道路提取中,阴影遮挡是导致提取的部分或整段道路缺失的重要因素,严重制约了道路提取的自动化过程,因此探索适用性强的阴影情况下道路提取方法对地图数据生产和地理大数据研究具有重要意义。本文针对传统的阴影系数修正方法难以消除植被、建筑上的阴影对道路提取带来的干扰,选用路面颜色不一、地物干扰少的郊区影像与地物丰富、路面地物阴影干扰严重的市区影像开展研究,提出了基于亮度补偿的阴影遮挡道路的提取方法。首先,在图像预处理的基础上,利用HSI阈值分割获取阴影区域;其次,在削弱蓝色分量信息后采用亮度补偿方法实现像素点空间域增强以及阴影区信息的恢复,在增大道路面阴影与周围环境差异的基础上,借助高效的分割算法实现阴影道路提取;最后,通过和由K-means聚类分割获取的非阴影道路进行合并,经细化处理最终实现阴影遮挡道路的完整提取。实验结果表明,此方法提取郊区与市区影像中阴影道路的正确率在80%以上,该方法能有效地提取阴影遮挡道路,消除其他阴影的干扰,降低阴影道路提取时的斑块破碎度,较好的保留道路的主体。     

卫星TM影像阴影消除方法的探讨

地形决定了地面电磁波反射的强弱,反射的强弱又决定了被动遥感影像的质量。卫星影像的阴影与地形密切相关,山势越陡峭,影像阴影越多。云南省菜阳河保护区山高坡陡,TM卫星影像的阴影也相对增加,占10%以上。这给判读带来了很大的不便。本文利用阴阳坡归一化探讨了地形阴影消除的方法,并在菜阳河保护区及其它保护区影像阴影消除中取得了很好的效果。     

基于五叉树分解与多特征直方图匹配的高分辨遥感图像检索

随着遥感图像数量的急剧增加,如何进行高效检索已成为遥感图像信息提取和共享的瓶颈问题,基于内容的遥感图像检索因此逐渐成为了研究热点。本文提出了一种新的遥感图像检索方法,该方法综合利用了图像的色调和纹理特征。其基本过程是:首先,对图像进行主成分变换,对变化后的第一主成分图像进行五叉树分解,将大幅面的遥感图像分成一系列的子图像;然后,利用多通道Gabor滤波器与子图像做卷积运算,提取其纹理特征,同时计算像元值的方差和三阶矩作为各子图像的色调特征;最后,以子图像为特征基元,构建图像的色调直方图和纹理直方图,以多特征直方图匹配方法计算图像相似度实现遥感图像检索。利用高分辨率遥感影像的检索实验证明该方法是有效的。     

基于离散粒子群算法的2种新型水体提取方法的对比与验证

随着遥感技术在水体提取与监测方面的广泛应用,更多的研究者致力于提高遥感水体提取的精度。离散粒子群算法在遥感图像分类研究中获得了较高的精度和更稳健的分类效果,已经被应用到遥感水体提取领域,但其在水体提取中的适用性和精度还有待对比与验证。本文采用最新提出的2种基于离散粒子群算法的水体提取方法,即光谱匹配耦合离散粒子群算法（SMDPSO）与最大熵耦合离散粒子群算法（MEDPSO）,基于Landsat8_OLI遥感影像,分别选择了有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物的4种环境复杂,常规方法提取精度较低的区域进行水体提取,并与2种常用的水体指数法（NDWI、MNDWI）进行了对比与验证。结果表明：① SMDPSO和MEDPSO方法在4个实验区都能快速地寻找出最佳的水体分布,具有一定的通用性;NDWI和MNDWI方法对有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物影响的区域表现出水体信息的错分现象,提取精度较低;② SMDPSO方法能够识别细小河流和离散水体,水体提取精度较高,但在有冰雪、云、山体阴影和建筑物的复杂环境下提取精度较低、误判率高;MEDPSO方法不仅可以识别细小水体,而且也解决了其他3种方法在提取过程中无法抑制背景信息干扰的问题,在4个实验区的总体精度均在97.8%以上,高于其他3种方法;③ 将离散粒子群算法引入到水体提取方法之中,可增强方法的区域整体性,也可提高其水体提取的精度和自动化程度;④ 运用最大熵模型等机器学习方法,可以结合光谱、形状和纹理等影像信息以及地形信息来进行水体识别,使得水体信息提取精度更高。本文的研究可为离散粒子群算法的推广以及遥感水体提取方法的选择提供参考。     

基于自定义RDD的海量遥感图像并行镶嵌方法

图像镶嵌是遥感图像处理中的重要内容,在跨区域遥感图像分析中发挥重要作用。为了解决传统遥感图像并行算法中存在的计算节点利用率低、频繁数据I/O等问题,本文根据Spark分布式内存计算框架,充分利用Spark利于迭代数据处理的优势,提出了一种基于Spark自定义RDD（弹性分布式数据集）的并行镶嵌方法。该方法首先在集群的多个节点上通过相位相关法执行图像重叠区域估计操作,从而提高了图像重叠区域估计的多节点并行计算;然后,通过重写Spark中RDD的compute和getPartitions方法,自定义针对遥感图像处理的RDD,并将图像镶嵌中的重叠区域估计、图像配准和图像融合3个关键步骤作为自定义RDD的Transformation类型的操作算子;最后,通过隐式转换创建自定义RDD,并调用自定义RDD的操作算子实现图像镶嵌的并行处理。实验结果表明,与传统基于MPI的并行镶嵌算法相比,该方法在保证图像镶嵌效果的基础上,能够有效提高大数据量的图像镶嵌效率。