自然资源要素遥感智能解译样本分类体系研究

根据湖北省自然资源监测监管对大规模遥感智能解译的需求,对已有遥感智能解译样本数据集进行了总结,从提升地类细分领域的深度学习模型效果出发,研究了遥感影像智能解译的典型应用场景和解译对象,构建了湖北省自然资源要素遥感智能解译样本分类体系,并以优于2 m的多源异构高分辨率光学遥感影像为数据源,开展遥感智能解译样本采集。通过具体业务应用场景实验证明,建立的智能解译样本分类体系及其样本库,能够较好地反映湖北省自然资源卫星遥感影像智能解译的区域特征,取得较之前的样本库更为有效的解译效果。     

面向深度学习的遥感影像样本库建设技术研究

针对深度学习样本制作技术稀缺以及样本复用性差等问题,本文围绕自然资源督察业务、测绘生产项目等需求,面向深度学习算法和模型,基于多源多时相卫星遥感影像,结合已有地理国情监测数据、基础地理信息数据等资料,对水体、林地、推填土等典型自然资源要素,开展了遥感影像处理、样本数据制作、质量控制、成果入库等方面的技术研究,初步建立了一套面向深度学习的遥感影像样本库建设技术体系,有效促进了样本数据的统一管理、重复利用和动态更新。     

甘肃省地表要素遥感解译样本库建设与应用

面对自然资源遥感监测体系建设和省级基础测绘重点要素年度更新需求,本文以地理国情地表覆盖为主要参考数据,提出了省域遥感解译样本库的建设方法。首先制定了适用于深度学习的甘肃省自然资源遥感解译样本分类体系和顾及地学知识的样本选取标准,据此构建了囊括不同尺度单元的全要素、单要素和变化检测3类样本数据集;然后基于自主研建的甘肃省遥感解译样本库平台,构建了从样本采集、模型训练、智能解译到质量评估的全链路技术体系。试验结果表明,面向不同尺度区域,地物提取准确率达90%,变化检测准确率达74%,实现了地表要素从粗粒度到细粒度的自适应解译。研究成果在甘肃省省级基础测绘更新、城市国土空间监测及非农化监测等领域进行了业务化应用,提高了自然资源管理精准化和智能化水平。     

高分辨率遥感影像智能解译研究进展与趋势

遥感影像解译是一个不断发展的研究方向,随着日新月异的遥感应用需求、高分辨率遥感数据的快速发展、地理知识的日积月累、以及人工智能技术的发展,亟需发展自动化、智能化的遥感影像解译技术。本文针对遥感影像智能解译,首先从遥感影像解译单元、分类方法、解译认知3个方面阐述遥感影像解译的研究进展,然后提出了面向地理场景的 “地理知识图谱构建—深度学习模型构建—地理知识图谱与深度学习模型协同的遥感影像语义分类”遥感影像智能解译总体框架,并给出初步试验成果,最后对智能解译的重要发展趋势予以展望,以期拓展遥感影像智能解译研究的思路与方法,提高遥感影像智能解译的精细程度和智能化水平,使智能解译具备地理空间理解能力,推动“数据—信息—知识—智能”的深度转化。     

山水林田湖草自然资源遥感智能解译样本库建设研究

针对瞄准遥感智能解译样本稀缺这一基础性问题,本文研究涵盖山水林田湖草自然资源要素的遥感解译样本分类体系、采集与清洗、建库与利用方法,构建分布均匀、种类齐全、涵盖不同地物类型及观测尺度的遥感解译样本库,形成国产高分辨率卫星遥感信息提取与变化检测自动化、智能化业务支撑能力,服务自然资源监测监管及相关行业应用。     

遥感影像解译样本生产质量控制方法研究

针对第一次全国地理国情普查质量检验过程中发现的遥感影像解译样本数据的质量问题,如遥感影像解译样本缺少典型性、地面照片拍摄不符合技术规程、影像实例数据结构异常等系统性质量问题,以及解译样本采集中存在操作不规范、样本采集主观影响较大等主观性质量问题,该文分析了影响遥感影像解译样本质量的关键生产要素、环节与原因等,提出了全过程的生产质量控制方法,给出了提高遥感影像解译样本过程的质量控制措施。该研究提出的基于全过程质量控制体系新需求,以解决质量问题为导向的生产质量控制方法,可以提升遥感影像解译样本质量,并为今后相关工程项目生产过程的质量控制提供借鉴。     

遥感影像智能解译:从监督学习到自监督学习

遥感影像精准解译是遥感应用落地的核心和关键技术.近年来,以深度学习为代表的监督学习方法凭借其强大的特征学习能力,在遥感影像智能解译领域较传统方法取得了突破性进展.这一方法的成功严重依赖于大规模、高质量的标注数据,而遥感影像解译对象独特的时空异质性特点使得构建一个完备的人工标注数据库成本极高,这一矛盾严重制约了以监督学习...     

遥感影像解译样本的一体化生产研究

遥感影像解译样本数据包括地面照片和遥感影像实例,是制作遥感影像解译样本数据库的基础资料。文中针对地理国情普查中遥感影像解译样本的采集、整理进行了研究,通过利用GEOWAY地理国情普查外业调绘核查软件完成遥感影像解译样本的采集、整理,实现了解译样本的一体化生产流程,并与传统的纸质调绘、PDA数字调绘进行对比分析,充分证明解译样本的一体化生产流程自动化程度高,减少了人力、物力,提高了生产效率。     

遥感影像解译的研究现状和发展趋势

回顾了遥感影像解译的发展概况,分析了各种影像解译方法的研究现状和特点,并在此基础上对遥感影像智能解译的发展趋势进行了展望。     

遥感影像解译标志库的建立和应用

在遥感影像解译标志库中,全面、综合地总结了各种解译要素和常见的各种典型地物及其解译标志。该库具有全面性、综合性、开放性和包容性的特点。同时,结合该遥感影像解译标志库,成功地实现了对研究区的遥感地质解译。根据所建立的解译标志库系统地总结了研究区各种岩性的遥感影像特征;解译结果与1:200000地质资料相对比,共发现18处影像特征与其不一致的地方。经野外验证,根据解译标志库所建立的不同岩性的解译标志及解译结果是准确可靠的。     

光学遥感影像智能化处理研究进展

随着对地观测技术的发展,海量遥感影像不断传输到地面。传统的遥感信息处理方法在处理效率、精度上的不足,限制了遥感信息的挖掘及利用,亟需发展智能化方法满足遥感影像处理的需求。受自然界中生物进化机制的启发,基于进化计算的遥感影像智能化处理方法具有以下特点:(1)拥有全局优化能力,对目标函数的优化能力更强;(2)具有自组织、自学习的特点,能够从遥感数据本身学习,不依赖数据分布等先验信息;(3)拥有处理多目标问题的能力,同时考虑多个目标函数而不需要人工确定它们之间的权重。因此,智能化遥感信息处理方法能够在海量遥感影像中有效地提取适用于不同应用目的的信息。本文主要介绍智能化遥感信息处理方法的典型应用包括遥感影像智能化分类(监督分类、聚类)、遥感影像亚像素信息提取(高光谱影像混合像元分解、亚像元制图),并讨论了遥感信息智能化处理方法的发展方向。     

Object based image analysis for remote sensing

Remote sensing imagery needs to be converted into tangible information which can be utilised in conjunction with other data sets, often within widely used Geographic Information Systems (GIS). As long as pixel sizes remained typically coarser than, or at the best, similar in size to the objects of interest, emphasis was placed on per-pixel analysis, or even sub-pixel analysis for this conversion, but with increasing spatial resolutions alternative paths have been followed, aimed at deriving objects that are made up of several pixels. This paper gives an overview of the development of object based methods, which aim to delineate readily usable objects from imagery while at the same time combining image processing and GIS functionalities in order to utilize spectral and contextual information in an integrative way. The most common approach used for building objects is image segmentation, which dates back to the 1970s. Around the year 2000 GIS and image processing started to grow together rapidly through object based image analysis (OBIA - or GEOBIA for geospatial object based image analysis). In contrast to typical Landsat resolutions, high resolution images support several scales within their images. Through a comprehensive literature review several thousand abstracts have been screened, and more than 820 OBIA-related articles comprising 145 journal papers, 84 book chapters and nearly 600 conference papers, are analysed in detail. It becomes evident that the first years of the OBIA/GEOBIA developments were characterised by the dominance of ‘grey’ literature, but that the number of peer-reviewed journal articles has increased sharply over the last four to five years. The pixel paradigm is beginning to show cracks and the OBIA methods are making considerable progress towards a spatially explicit information extraction workflow, such as is required for spatial planning as well as for many monitoring programmes.     

高分辨率遥感影像解译中的机器学习范式

高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值.传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低.所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题.近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习...     

Design of content-based retrieval system in remote sensing image database

IntroductionContent-based i mage retrieval ( CBIR)[1 ,2]technology was proposedin 1990s andit is a i m-age retrieval technology using i mage vision con-tents such as color ,texture ,shape ,spatial rela-tionship ,not usingi mage notationto searchi ma-ges .…     

Design of content-based retrieval system in remote sensing image database

To retrieve the object region efficaciously from massive remote sensing image database, a model for content-based retrieval of remote sensing image is given according to the characters of remote sensing image application firstly, and then the algorithm adopted for feature extraction and multidimensional indexing, and relevance feedback by this model are analyzed in detail. Finally, the contents intending to be researched about this model are proposed.     

面向遥感影像智能分类的海量样本数据采集方法

以地理国情监测高分辨率遥感影像及高精度地表覆盖分类产品为数据源,提出了一种面向遥感影像智能分类、基于位置匹配技术的全国尺度海量样本数据采集方法。根据数据源特征,研究了县域采集数量权重设置、坐标投影转换、栅格灰度重采样、无效样本数据过滤、地表覆盖分类码映射、样本数据命名标识、特定地表覆盖类型样本数据采集等关键技术,构建了位置匹配的遥感影像数据与分类标签数据组成的样本数据对,开发了样本数据自动采集软件。利用该方法,以县级行政区划为单元,实现了全国尺度海量样本数据采集。选取其中5个县域的成果,评估了方法的实用性及运算性能。研究表明：该方法提升了生产全国尺度海量样本数据的计算响应速度;采集的样本数据能够满足遥感影像智能分类对样本源高质量、大规模的需求,提升了遥感影像分类与预测的准确度。     

基于元数据的多源遥感影像数据库集成技术研究与实现

遥感技术快速发展带来了数据的多源异构问题。本文基于遥感数据的元数据信息,综合应用了当前数据集成中的多种技术手段,设计并实现了适合于不同环境的数据集成模型。通过选用本体模型解决了集成中的数据冲突问题;通过预先设置元数据的筛选条件,提供了智能化的快速数据查询机制。最后,以应急灾区遥感数据快速集成系统为例,验证了本文研究成果的可行性和实用性。