遥感影像植被信息提取方法研究及思考

从植被光谱特征出发,对植被信息提取的方法和现状进行了综述,其中主要介绍了几种具有代表性的植被提取方法,如:植被指数提取法、NDVI与波段合成法、HIS融合法、分级分类提取法、基于知识库提取法等,对各种方法的原理、特点、优势与限制进行了分析、对比、思考,并展望了下一步研究方向。     

一种利用TM影像自动提取细小水体的方法

提出一种利用TM影像自动提取山区细小水体的多波段谱间关系改进方法。该方法在典型谱间关系法的基础上,针对水体与阴影在蓝绿光波段亮度值降低速率差异较大的特征,基于差值运算,构建了新的多波段谱间关系水体提取模型。首先利用该模型将水体从其他地物及阴影中分离出来,然后基于数学形态学膨胀滤波算法进行空洞填充和短线连接,最后通过图像细化算法实现目标的细化。经过实验比较表明,该方法克服了许多水体提取模型只能有效提取较大面积水体的缺点,除了能够对山区的细小水体进行高精度自动提取外,还能够有效地去除阴影等干扰信息。     

高分辨率遥感影像信息提取方法研究

随着高空间分辨率遥感技术的迅速发展,如何充分应用高空间分辨率遥感影像具有重要意义。而海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。本文在总结高分辨率影像信息提取技术基础上,重点讨论了多尺度分割技术。     

森林沼泽景观区遥感矿化蚀变信息提取方法研究

采用遥感技术,以最新的遥感数据为基础,充分收集近年来新取得的地质资料和矿产信息,以多宝山地区为例,在森林沼泽景观区进行遥感蚀变异常提取研究。在遥感彩色合成影像上做掩模之后分别进行蚀变异常分级方法和蚀变异常信息提取,并参考地质图,依据不同区域影像中的色彩差异进行小区划分,再对各小区分别进行异常信息提取。这样不但减少了去除伪异常信息的工作量,而且使不同分级标准区分同一地区不同地物中成为可能,从而提高了异常信息提取的准确度。     

基于高分遥感影像的城市用地现状信息提取

我国正处于城镇建设的高速发展阶段,城市用地现状信息提取是进行城市精细化管理的重要基础工作。本文通过对高分辨率遥感影像光谱特性的深入分析,提出一种结合面向对象分类和GIS分析技术的城市用地现状分类的处理新模式,实现了城市用地现状的高效分类。利用高分一号卫星高分辨率遥感数据进行验证,总体分类精度达81.44%。试验表明,该处理模式有效地简化了人工操作步骤,大幅度提高了高分辨率遥感影像城市用地现状提取的效率。     

遥感影像中城市道路的提取

阐述了城市遥感影像中道路提取的特点,以及当今道路特征提取的一些研究成果。根据城市道路的特点,设计了根据植被指数先提取道路两旁的植被方法,通过面积阈值和形状指数阈值剔除图斑,以及应用数学形态学,对图像进行细化,可以提取道路目标。实验结果证明这一方法的正确性。     

高分辨率遥感影像道路提取方法综述

从高分辨率遥感影像的特点出发介绍了道路在高分辨率遥感影像上所具有的特征,介绍了道路提取的基本方法和研究现状,对现有几种代表性的道路提取方法进行了详细地分析,并对高分辨率遥感影像上道路提取的研究前景进行了展望.     

利用高分辨率遥感影像提取建筑物方法研究

随着航空航天技术的发展,人们获取的遥感影像数据的空间分辨率不断提高,同时获取难度大幅降低。在遥感数据日益普及的今天,利用影像处理与分析技术对高空间分辨率遥感影像中的感兴趣目标进行自动提取已经成为目前遥感领域研究的热点之一。建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市发展的重要标志。目前,通过对高分辨率遥感影像进行建筑物自动提取已经成为建筑物信息获取的重要手段,而建筑物信息可用于进一步研究城市的扩张与发展、城市土地利用现状与变化、城市规划、城市热岛效应、人口估计与预测、灾害监测预警与评估等。     

海岸带水体遥感信息全自动提取方法

在对经典的水体遥感信息提取方法分析的基础上,针对海岸带水体的特点了提出一种新的方法,该方法通过“像元-对象”及“全域-局部”的双重尺度转换,综合利用了海岸带水体遥感信息的光谱特征、空间特征、统计特征和不确定性,有机结合了地学知识与数据挖掘方法,实现了海岸带水体遥感信息的全自动提取。对我国四大海域不同类型海岸带的Landsat ETM+遥感影像进行试验,发现应用该方法能够兼顾宏观和微观的水体特征,提取结果具有较好的完整性和连续型,相对精度优于监督分类法和阈值分割法。     

高光谱遥感岩矿识别方法的研究进展

遥感技术应用于地质中的目的之一是分辫和识别出不同的岩石和矿物等地质体,高光谱分辫率遥感则可通过诊断性光谱特征对岩石或矿物成分及结构进行识别。随着高光谱矿物识别方法的不断发展,使得高光谱遥感技术在地学领域的应用由定性分析到定量识别成为可能,也为今后开展成像光谱遥感数据的广泛应用做好了技术准备。介绍了多种岩矿光谱分析的技术方法,并对不同方法的优、缺点及其应用场合进行分析。最后,总结并提出了下一步的工作方向。     

一种基于形状特征进行高分辨率遥感影像道路提取方法

提出一种基于局部灰度一致性的图像分割方法并结合形状特征进行道路提取的方法.该方法首先对图像进行分割,对分割结果使用形状特征进行道路段的选择,可以获取直线和曲线道路段,克服了许多方法只能提取直线道路段的缺点,然后在确定的道路段上选择种子点进行区域增长,从而实现自动选取种子点并提取道路网的过程,最后结合边缘信息和形态学方法规整化道路网.提出的方法能适用于高分辨率遥感图像中直线和曲线道路段的提取.经过实验分析和比较证明:该方法对于路面灰度均匀性较好和路面灰度均匀性较差的图片,都达到了较好的效果.     

基于ETM+遥感影像水体信息提取方法探讨

利用卫星遥感数据提取地物信息,已成为遥感观测地物的一种重要手段.但在地物信息提取时由于多种因素的干扰,导致部分地物信息丢失.如何解译出地物的细部信息成为遥感信息提取的关键.利用Landsat7遥感数据为例,探讨了提取水体专题信息的方法,通过对遥感影像进行最佳波段组合、色彩变换、分类后对水体信息进行提取,效果较好.     

高分辨率遥感影像道路提取方法综述

从高分辨率影像中提取道路特征信息已成为当前的一个研究热点,首先阐述了道路特征和道路提取的思想,并对研究现状进行了分析,列举了具有代表性的特征提取方法,并对各个方法的特点进行了分析,最后对道路特征提取的研究前景进行了展望。     

一种利用相位信息的异源遥感影像配准方法

提出一种利用相位信息的异源遥感影像配准方法。首先对两幅影像进行相位一致性变换以消除影像间的灰度和对比度差异,并利用相位一致性最小矩在参考影像上提取特征点,然后以相关系数作为相似性测度,在输入影像上采用模板匹配策略获取同名点,最后采用投影变换实现影像配准。实验表明,该方法对于异源遥感影像具有较强的适应性,且配准精度较高。     

基于规则替换法的多源遥感数据地表覆盖信息提取

为了更加有效地利用海量多源遥感数据提取地表覆盖信息,根据多源遥感图像决策级融合技术原理,提出了基于规则替换法的信息复合方法。通过对三江平原典型内陆淡水湿地的分类实验,验证了该方法的可行性与适用性,从而为地表覆盖状况调查及监测提供了一种新的技术方法。     

基于P-N学习的高分遥感影像道路半自动提取方法

基于模板匹配的道路跟踪是半自动提取道路的主要方法。然而场景中地物干扰和道路宽度的变化降低了模板匹配的稳定性;另外,道路跟踪失败后缺乏重检测机制,使得道路提取过程中人机交互频繁。针对以上问题,提出了一种基于P-N（positive-negative）学习的高分遥感影像道路半自动提取方法。该方法由道路跟踪、检测和学习构成,关键是采用了P-N学习的策略迭代的训练分类器,通过纠正违反结构约束的样本分类结果来提高分类器性能。实验使用了不同场景下的城区高分遥感影像,与经典的模板匹配和在线学习的道路跟踪方法进行了比较。实验结果表明该方法在道路提取的精度和稳定性方面均有提升。     

高分辨率遥感影像林地边界提取方法

由于高分辨率遥感影像上的信息高度细节化,加之噪声的影响,会导致基于像元级纹理特征的林地边界提取方法的效果不理想。为此,提出一种基于种子纹理基元合并的半自动林地边界提取方法。首先利用基于图模型的影像分割算法获取初始基元;然后定义了一种针对非规则基元统计基元级灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征的方法;最后在人工给定种子基元的基础上合并具有相似纹理的基元,并对基元合并的结果进行边界提取,得到高分影像上的林地边界。利用多源高分影像对所提方法进行验证及对比分析。实验结果表明,该方法对高分影像上大片典型林地的边界可取得较高的提取精度和计算效率。     

基于中巴02B星遥感数据的油菜识别技术研究

利用中巴02B星遥感资料,采用光谱分析法分析油菜作物的光谱反射特性,建立油菜作物遥感信息识别模型,并利用该模型对云南省罗平县油菜作物进行信息提取研究。结果表明,该油菜作物识别技术可为了解我国油菜种植情况、进行长势监测和产量估测提供技术参考。     

利用空间连续性进行高分辨率遥感影像道路提取

常规道路提取方法需要初始信息,对窄道路提取效果不佳。针对这一问题,提出了基于空间连续性提取道路的算法模型（RESC）。该方法根据遥感影像道路连续分布的特点,利用邻近像元空间自相关的先验信息提取道路,不要求预先提供种子点,自动化程度较高。实验分析和比较证明,该方法对于高分辨率遥感多光谱影像和全色影像,都达到了较好的效果。     

利用模板匹配和BSnake算法准自动提取遥感影像面状道路

针对已有的遥感影像面状道路提取策略在自动化程度、效率及精度方面的不足,提出了一种新的快速有效的准自动提取方法。遥感影像上各种面状道路的提取实验证明了算法的有效性,在自动化程度、速度和精度上均有明显成效。