一种基于蜂群智能算法的遥感影像分类方法

结合仿生智能计算方法,提出了一种基于人工蜂群算法的智能式遥感分类方法。采用模仿蜜蜂采蜜行为的群智能优化算法,自动搜索遥感影像各波段的最优分割点,定义各波段最优分割点和地物类别节点的连线为蜂群搜索路径,构造以If-Then形式表达的遥感分类规则。该智能式遥感分类方法不需使用数学公式,能更清晰地表达地物分类中的复杂关系。将该方法应用于长江口北岸ALOS影像分类中,取得了较好的分类结果,并与See5.0决策树方法进行了对比分析。研究表明,蜂群智能遥感分类的总体精度和Kappa系数均比See5.0决策树方法更高,该智能遥感分类方法具有更好的分类效果。     

复杂山地环境下典型地物解译规则库研究

选择重庆市山地区域为研究区,以World View-2影像为研究对象,基于植被构面成果,采用面向对象的分类方法探讨了复杂山地环境背景下典型地物的光谱、纹理、几何、结构等特征;构建了适合山地环境地物遥感分类的解译规则库,自动进行地物的分类解译,并对分类结果进行了精度评价。结果表明,面向对象分类方法构建的解译规则库能够适用于复杂山地环境遥感影像的分类,保证了地物形状和属性的完整性,提高了遥感影像的分类精度;基于植被构面成果建立的解译规则库解决了地物分类时林地和果园难以区分的困难,提高了复杂山地环境下遥感影像的分类精度。     

基于多尺度纹理和光谱信息的SVM分类研究

基于单尺度纹理和光谱信息的地物分类较难取得理想效果,本文结合多尺度纹理与光谱信息,运用SVM分类方法,对IKONOS遥感影像进行分类。结果表明:结合多尺度纹理和光谱信息的SVM高分辨率遥感影像分类,能够更好地描述地物,分类总体精度达到83.9%,与基于光谱信息的最大似然法和基于单尺度纹理和光谱信息的SVM分类方法比较,分类精度分别提高了13.8%和4.9%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类正确率。     

遥感影像智能解译样本库现状与研究

我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文面向大范围多源遥感影像地物信息智能解译需求,在分析现有样本集现状及问题的基础上,研究提出遥感影像智能解译样本库设计方案,并在此基础上设计了基于互联网的样本协同采集与共享服务框架.本文将为多源遥感影像样本库建设提供参考,为大范围遥感影像智能解译提供支持.     

基于深度学习的遥感影像地物目标检测和轮廓提取一体化模型

随着遥感影像的分辨率不断提升,基于可见光遥感影像地物目标检测和轮廓提取的研究越来越受到关注。基于深度学习的方法提出一个利用遥感影像进行地物目标检测和轮廓提取的一体化模型,旨在解决遥感影像地物目标检测和轮廓提取中繁复的手工标注和传统算法效果不佳的难题。以船舶为研究对象,在HRSC2016遥感数据集上进行验证,单类目标检测精度可以达到79.50%,4类目标检测精度为63.45%,轮廓提取精度可以达到97.40%。结果证明,提出的模型可以实现基于遥感影像的自动化、智能化的船舶目标轮廓提取。     

融合时间特征的遥感影像分类

为了克服基于光谱纹理特征的影像分类法的不足,提出一种融合时间特征的遥感影像分类方法。以历史时期土地利用矢量图为辅助数据,对新时期遥感影像进行带约束的影像分割以获取像斑;采用迭代统计的方法计算新时期遥感影像的地物类别转移概率;利用地物类别转移概率表达时间特征,将其融入到像斑的后验概率中,构建顾及时间特征的像斑联合概率;依据后验概率最大原则获取影像分类结果。采用Quick Bird遥感影像进行的实验结果表明:与基于光谱纹理特征的分类方法相比,所提出的方法能够显著提高影像分类的精度,总体分类精度与kappa系数分别提高了9.8%和17.9%,验证了所提方法的可行性和可靠性。     

智能遥感深度学习框架与模型设计EI北大核心CSCD

近年来,随着遥感技术的快速发展,遥感对地观测数据获取量与日俱增。在对海量遥感数据的特征提取与表征上,基于深度学习的智能遥感影像解译技术展现出了显著优势。然而,遥感影像智能处理框架和信息服务能力还相对滞后,开源的深度学习框架与模型尚不能满足遥感智能处理的需求。在分析现有深度学习框架和模型的基础上,针对遥感影像幅面大、尺度变化大、数据通道多等问题,本文设计了嵌入遥感特性的专用深度学习框架,并重点讨论了其构建方法,以及地物分类任务的初步试验结果等。本文提出的智能遥感解译框架架构将为构建具备多维时空谱遥感特性的深度学习框架与模型提供有力支撑。     

利用Sentinel-2A影像的面向对象特征湿地决策树分类方法

苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。     

深度学习GoogleNet模型支持下的中分辨率遥感影像自动分类

提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法,它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像,基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构,借助迁移学习方法,构建出遥感分类模型,实现了对武汉市主城区4类典型地物（不透水层、植被、水体和其他用地）的自动分类提取,并将分类结果与传统最大似然分类（ML）结果进行了对比分析。研究表明：基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%,Kappa系数为0.834 2,明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0,而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。     

一种地物点云数据栅格化分类新方法

激光技术的不断发展对利用点云数据进行地物分类的方法提出了更高的要求。基于此提出了一种结合遥感领域地物分类特点,利用地物反射率的不同来实现地物分类的方法。该方法首先提取数据的反射率信息,然后将其作为栅格化后的属性值,最后利用监督分类、非监督分类和支持向量机分类方法对栅格化后的栅格影像进行地物分类。通过实验表明,支持向量机方法在保持较高训练和分类速度的同时还具有较高的分类精度,总精度和Kappa系数达到了88.69%和0.86,为点云数据分类提供了一种新的途径。     

基于主题模型的高分影像人工地物在线检索

传统遥感影像检索系统主要是基于遥感影像的元数据、底层视觉特征或语义标注来实现检索功能,面对海量的高分辨率遥感影像时,会因为计算量大或人力标注工作量大而无法兼顾时效性和准确性。提出了基于高性能云计算的海量高分辨率遥感影像的存储组织、底层视觉特征提取和基于主题模型的遥感影像及人工地物检索总体框架,并进一步实现了原型系统,为高分辨率遥感影像中人工地物在线检索研究进行了有益尝试。     

基于深度学习的地物要素智能提取系统设计

随着人工智能在图像识别领域的应用不断深入,传统的地物分类正从人工采集向自动化/半自动化的模式发展。本文主要开展利用多源遥感影像数据基于深度学习算法实现植被、水体、道路、居民地等典型地物的智能化提取的研究,进行模块设计,为用户提供可操作、可视化的系统软件设计。本系统设计立足应用实际,遵循模块化、可拓展的设计原则,提供水系、道路、植被、居民地等典型地物智能提取解决方案,以减少人工投入,提高生产效率。     

基于半监督学习的遥感影像分类训练样本时空拓展方法

针对无法直接获取训练样本的遥感影像分类问题,从满足条件的其他影像中选择替代训练样本是最直接的方法,但由于地物类型在不同影像中的辐射环境不同,导致替代训练样本对待分类影像的代表性较差,无法保证分类精度.以直推式支持向量机(transductive support vector machine,TSVM)分类为例,发展了一种基于半监督学习的遥感影像训练样本时空拓展方法.该方法采用非监督方法从待分类影像中选择大量未标记样本,挖掘各类地物在特征空间中的结构信息;以替代训练样本所拟合的分类面为初始面,通过自适应渐进式的优化,实现对待分类影像的高精度分类.该方法要求训练样本的来源影像与待分类影像具有相似的地物分布和相近的时相.以SPOT5和QuickBird影像分类为例,分别通过基于像元的和基于分割对象的分类实验证实,该文提出的方法可有效地实现训练样本的时空拓展应用.     

基于纹理特征的遥感影像监督分类

影像分类技术是遥感影像分析与解译的重要基础。纹理特征是影像的重要特征,本文主要实现基于纹理特征的遥感影像监督分类。首先对地物样本进行提取,通过样本训练统计各类地物纹理特征向量,建立纹理特征库;然后以各类地物的特征向量作为基准,采用最短距离分类器对影像进行分类;最后采用混淆矩阵对分类结果进行精度评定,并与ERDAS专业软件分类结果进行对比分析。实验证明,本分方法取得了与ERDAS软件相当的分类效果,从而验证本文方法的可靠性。     

GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法

国产高分遥感影像信息丰富,提供了精准的地物空间细节,深入研究高分数据处理及其提取城区地类目标信息的方法具有重要意义。本文以国产高分二号（GF-2）遥感影像为数据源,利用规则集的面向对象分类方法,通过ESP尺度分析工具选取得出最优分割尺度,建立各类地物的特征体系及分类规则,最终提取出研究区典型城区地物信息,并将之与传统基于像元的SVM监督分类结果作比较。结果表明：规则集的面向对象分类总体精度为92.23%,Kappa系数为0.9,比SVM监督分类有大幅度提高。对高分二号等高分辨率影像,面向对象的分类方法精度更高,图示效果更好,是城区地物提取的有效方法。     

基于面向对象的珲春地区高分辨率遥感影像分类研究

以吉林省珲春市春化镇为研究区,以Pleiades、高分一号、资源三号影像为实验数据,利用面向对象信息提取方法实现了对3种遥感影像进行信息提取。利用3D Filter边缘检测算子对多尺度分割进行优化,通过对影像进行多次实验得出地物要素的最优分割参数,并且建立不同地物要素的分割层级。分析实验数据的特点构建了合理的分类层级,选取能区分各个地物要素的特征进行组合,利用阈值分类和模糊分类实现地物要素的信息提取。利用混淆矩阵对数据进行客观分析,得到3种影像的总体分类精度和kappa系数。分析结果表明:Pleiades影像分类精度较高,更适合本实验区的遥感影像信息提取。     

高分辨率遥感影像多特征协同地物分类方法

高空间分辨率遥感影像在提高对地物细节信息表达的同时,因地物类内光谱方差增大、类间光谱方差降低而造成了影像上地物识别与分类难度的增加。针对高分辨率遥感影像的地物分类问题,提出并实现了一种将光谱、纹理、形状等多特征综合协同的分类方法,并通过实验验证了该方法的有效性。     

基于BP神经网络的高分辨率遥感影像分类

为了能有效地从高分辨率遥感影像中提取地物信息,本文通过影像的光谱和纹理特征,利用BP神经网络算法进行影像分类研究。首先提取分类所需的光谱和纹理特征源,然后根据影像和地物特征,建立BP神经网络,用于样本训练和分类处理,实现地物分类。为验证该方法的可靠性,以2006年11月获取的成都平原某区域的Quickbird影像为实验数据,进行高分辨率遥感影像的地物分类实验。实验结果表明,结合影像光谱和纹理特征的BP神经网络分类算法,不仅可以有效保证BP神经网络分类训练的稳定性和收敛速度,还能达到较高的分类精度。     

基于变化检测的地理国情监测数据更新研究

地理国情监测数据的更新是自然资源调查监测的一项重要工作,如何基于遥感影像,实现变化信息的快速提取是一个热点。本文以句容市为研究区域,充分利用2018年地理国情监测数据与2019年遥感影像数据,通过棋盘分割法得到规则的影像,共选取植被、构筑物、水体样本134.32 m^(2),利用监督分类中最邻近分类法对影像进行分类,并通过2019年地理国情监测数据进行精度评定,符合率为79.5%。实验结果表明,棋盘分割与监督分类结合可有效提取地表地物的信息,遥感影像变化检测技术可为地理国情监测数据更新提供技术支撑。     

面向对象的遥感分类方法在输电线路地表信息提取中的应用

面向对象的遥感分类方法是影像分辨率越来越高的背景下的产物。本文以某特高压输电线路工程为研究对象,选取宁夏、陕西、山西、河南、安徽境内五个典型地区样本,通过影像特征分析、多尺度分割和地物分类建立了水体、建筑、林地、道路等四种典型地物的分类规则集,并对工程全线进行信息提取和精度分析。结果表明:利用面向对象的方法提取高分辨率航空影像地表信息能够为输电线路智能选线快速提供基础地理空间数据。