高分辨率遥感影像建筑物提取方法探析

目前,我国高分辨率的遥感影像技术已经被广泛应用于很多行业当中。作为地物类别当中的主要成图元素之一,建筑物提取将会直接影响到整体地物提取的水平。基于此,本文将针对髙分辨率遥感影像建筑物提取方法进行相应的分析,以便为同行提供一定的参考。     

基于CART决策树提取高分辨率遥感影像建筑物信息

传统的仅依赖于光谱信息的遥感影像信息提取方法难以满足精度要求, 基于CART算法构建规则集, 利用决策树技术对玉树地区高分辨率影像进行建筑物信息提取, 除了光谱信息外还结合建筑物的纹理特征信息。 结果表明, 提取精度较传统的最大似然法有了较明显的提高, 说明此方法对于高分辨率影像建筑物提取具有一定的可行性。     

基于最优分割的高分辨率遥感影像震害建筑物识别技术

为了提高建筑物震害信息提取的效率与准确度,针对震后高分辨率遥感影像,根据震害建筑物在遥感影像上的特征,以2010年海地M_S7.0地震为例,通过尺度参数估计算法自动选择最优分割尺度对影像进行多尺度分割,并采用面向对象方法对海地高分辨率遥感影像进行建筑物震害信息提取,同时与基于像元的支持向量机、反向传播神经网络、基于分类回归算法的决策树分类方法进行比较。试验结果表明,面向对象的分类方法具有更好的目视效果和更高的分类精度,有利于地震后震害信息的准确提取和快速评估。      

高分辨率遥感影像道路震害的快速提取

震后及时获取道路受灾信息, 进行交通通行能力分析, 是抗震救灾的关键之一。 传统的利用遥感技术提取震害信息的方法普遍存在效率低的问题, 影响地震应急的时效性。 本文提出针对特定传感器影像的经验训练参数, 结合面向对象分类, 按照预处理、 影像分类、 震害识别这一流程实现道路震害的快速提取。 实验结果表明, 保障提取效果在一定精度范围内的情况下, 提取速度有明显提高, 有较高的实用意义。     

改进高分辨率遥感影像测量断裂错动空间尺度的探讨研究

为避免在进行高空遥感影像活动断裂空间尺度测量分析时采用较多的外业控制点,降低测量过程的繁琐性,提高测量精准度,提出利用空中三角测量的遥感影像空间定位方法。通过有理多项式系数模型精准表示平面坐标系中相应像点和地面点三维空间坐标之间的数学关系,选取活动断裂区域中重叠率较高（概率较高）的控制点,忽略其他控制点以减少外业控制点的需求量;以控制点地面坐标、像点坐标作为已知值,将活动断裂区域的地面坐标以及可以精确表达卫星影像物方的几何旋转关系的定向参数作为待定量,根据有理多项式系数模型的误差方程,以最小二乘为准则确定活动断裂区域的地面坐标,定位区域遥感图像主要活动断裂解译标志包括线性标志、垂直错动和水平错动标志;依据不同标志中的两侧色调反差、阴影色调以及扭曲变形程度,将活动断裂的活动性分成强、中、弱三个等级,实现对断裂空间尺度的分析。实验结果表明,该方法测量的空间尺度精准性较高,解译和判断的断层形态与实际相符。     

基于GIS的遥感影像管理技术研究

结合黑龙江省国土资源遥感信息管理系统的建设,阐述海量影像无缝数据库管理系统实现的关键技术,包括海量遥感影像的快速显示和查询,以及影像管理中一些辅助功能的开发实现,从而实现了一个多时态、多尺度、多分辨率、多数据源、多种类的遥感影像数据库系统,并且满足遥感影像、矢量和属性数据的高效存储要求。     

基于高分卫星遥感影像的城市建筑物提取研究

以安庆市区的高分一号影像为信息源,结合地震应急基础统计数据资料,重点研究基于CART决策树的面向对象分类对研究区的建筑物进行分类提取,分类的总体精度和Kappa系数分别为83.9%和0.821。结果表明:基于CART决策树面向对象分类方法对研究区高分一号影像进行建筑物提取,分类精度较好,可作为地震应急基础数据库更新辅助手段之一。     

利用高分辨率卫星影像进行地震损失评价所需的城市特征识别

高分辨率卫星影像已经在一些国家的民用领域得到应用。利用高分辨率卫星影像来收集地震损失评价所需要的各类城市信息不仅高效和有较好的时间分辨率，而且它可以减少以往所必需的大量的代价高昂且费力的城市调查。基于在印度城市台拉登所做的研究，讨论了如何利用高分辨率卫星影像进行城市特征识别的一些问题，同时也简单论述了利用GIS／RS软件综合所得的数据以便用于地震损失评价的方法。     

高分辨率遥感影像的图像分割研究

高分辨率卫星遥感影像可以为城市防震减灾信息系统的建设提供丰富的数据,但由于其细微信息特别丰富,因此也为相关地物目标检测与提取带来了一定的困难.本文选用2002年4月6日采集的上海市宝山区部分区域0.7 m分辨率的Quick Bird-2多光谱融合影像作为实验影像,通过图像预处理、边缘检测、二值化、区域标识、后期修整等一系列算法处理,对影像进行了图像分割.经过与目测结果的对比,认为计算机分割结果基本满足设计要求.     

Feature based image processing methods applied to bathymetric measurements from airborne remote sensing in fluvial environments

Bathymetric maps produced from remotely sensed imagery are increasingly common. However, when this method is applied to fluvial environments, changing scenes and illumination variations severely hinder the application of well established empirical calibration methods used to obtain predictive depth–colour relationships. In this paper, illumination variations are corrected with feature based image processing, which is used to identify areas in an image with a near‐zero water depth. This information can then be included in the depth–colour calibration process, which results in an improved prediction quality. The end product is an automated bathymetric mapping method capable of a 4 m² spatial resolution with a precision of ±15 cm, which allows for a more widespread application of bathymetric mapping. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

Optimum segmentation of simple objects in high-resolution remote sensing imagery in coastal areas

The optimum segmentation of ground objects in a landscape is essential for interpretation of high-resolution remotely sensed imagery and detection of objects; and it is also a technical foundation to efficiently use spatial information in remote sensing imagery. Landscapes are complex system composed of a large number of heterogeneous components. There are many explicit homogeneous image objects that have similar spectral character and yet differ from surrounding objects in high-resolution remote sensing imagery. Thereby, a new concept of Distinctive Feature of fractal is put forward and used in deriving Distinctive Feature curve of fractal evolution in multiscale segmentation. Through distinguishing the extremum condition of Distinctive Feature curve and the inclusion relationship of fractals in multiscale representation the Scalar Order is built. This can help to determinate the optimum scale in image segmentation for simple-objects, and the potential meaningful image-object fitting the intrinsic scale of the dominant landscape object can be obtained. Based on the application in high-resolution remote sensing imagery in coastal areas, a satisfactory result was acquired.     

基于Lasso函数的分层混合模糊-神经网络及其在遥感影像分类中的应用

本文提出一种新的分层混合模糊-神经网络(HHFNN)算法.在模糊系统中使用Takagi-Sugeno模型和三角波隶属函数.同时,为降低离散输入变量中可能存在的强交互作用,采用了系数收缩机制中的Lasso函数.最后,以福建的漳平洛阳—安溪潘田地区LANDSAT ETM+遥感影像数据地物分类为例,应用本文的改进算法与其他神经网络算法进行分析比较,得到了较高的分类精度,验证了采用基于Lasso函数的T-S型分层混合模糊-神经网络的可行性和有效性,可作为一种新的遥感影像地物分类方法.     

基于稀疏成分分析的遥感影像分类

遥感影像分类一直是遥感研究的重点、难点和热点之一.针对经典的主成分分析法在不同地物的光谱存在重叠相关时,分类效果欠佳的缺陷,提出一种基于稀疏成分分析的遥感影像分类法.该方法利用稀疏性提取源信号,不要求源成分之间互不相关.实验结果表明,与主成分分析方法相比,基于稀疏成分分析的分类结果更可靠、更准确.     

基于遥感反射率的太湖优势藻识别方法

我国淡水湖库频发水华,不同类群形成的水华特征、危害及其治理方法差异显著,因此,如何区分不同藻种的遥感反射率特征,获取湖泊优势种信息是一个亟待解决的科学问题。研究基于室内藻种培养实验,培养了富营养化湖泊中的典型蓝藻和绿藻藻种,其中,蓝藻包括铜绿微囊藻（Microcystis aeruginosa）、假鱼腥藻（Pseudanabaenasp．）和束丝藻（Aphanizomenonsp．）,绿藻包括小球藻（Chlorellasp．）以及四尾栅藻（Scenedesmus quadricauda）;基于实测的遥感反射率,经归一化处理后,分析了不同藻种的遥感反射率特征,构建了DI(difference index)指数以及ADI(algae distinguish index)指数,建立了藻种分类模型,利用验证集数据进行检验,整体识别精度达77.55%,Kappa系数为0.7178。将分类方法应用于太湖野外实测遥感反射率数据集中,结果与实测的生物量数据有较好的匹配;将模型应用于太湖OLCI(ocean and land colour instrument)影像数据,获得了2019年12月和2020...     

基于Contourlet变换和ICA的多时相遥感图像变化检测

为了提高多时相遥感图像变化检测的精确度和运算效率,本文提出了一种基于Contourlet变换和独立分量分析(ICA-Independent component analysis)的变化检测算法.利用Contourlet变换多尺度、多方向性和各向异性等性质,对图像数据进行多尺度分解,再对分解后的数据进行独立分量分析,利用改进的基于牛顿迭代的固定点ICA算法分离出互相独立的数据分量,然后将分离后的数据分量转变成图像分量,最终对变化图像分量经阈值分割实现变化检测.实验结果表明,与现有的基于PCA、基于ICA、基于小波变换与ICA三种变化检测算法相比,本文算法能有效地分离出变化信息,减少了计算的复杂性,得到的变化图像具有更高的精确度,且对背景有较强的稳健性.     

湖泊水情遥感研究进展

湖泊作为最直接的淡水资源之一,在人类的生产、生活各方面都占据至关重要的地位.受到全球气候变化与人类活动的影响,湖泊正在发生急剧变化,因而有必要对其进行快速、准确的时空变化监测,从而为水资源管理与保护、未来气候变化预警提供依据.遥感技术的产生与发展为大范围、实时动态的湖泊变化监测提供了难得的契机,它克服了人类对湖泊实地考察的局限性.本文对现有国内外湖泊水情遥感监测技术与方法进行了综合梳理,主要综述了国内外在湖泊水域范围提取、湖泊水位提取、湖泊水量估算、流域水文过程等方面的遥感研究进展情况,重点总结了该领域近年来提出的新方法和新技术.最后,结合当前遥感技术的发展,对未来遥感在湖泊动态变化监测中的应用潜力和趋势进行了简要论述,并对多源遥感数据融合与云计算平台的结合在地表水体连续变化监测中的应用进行了展望.     

用于地震调查的航空红外遥感实时传输系统研究

该系统提供了航空红外遥感资料的袢时采集和传输，为及时开展地震野外调查工作提供了一个有力的手段。该系统由红外传感器系统、机载站图像和数据实时处理系统、机载站通信系统、转发站通信系统、地面站接收系统、地面站图像和数据实时处理系统组成。     

小波分析在遥感图像融合中的应用

利用小波分析的方法对多分辨率、多波段的遥感图像信息进行融合，原始图像经小波变换，分解成多个子图像，选择适宜的小波基，进行分块处理，再做逆变换，进行图像融合重构，使得融合后的图像最大限度地保留多波段光谱信息的同时，提高了图像的空间分辨率及局部目标的清晰度，与传统方法相比，小波分析方法具有明显的优越性。