基于专题层的林地信息提取

结合湖南省林地落界的SPOT5影像数据,对小斑区划及面向对象的林地信息提取进行了研究。将原始小斑数据作为专题层参与小斑边界的提取,并在小斑区划最佳分割尺度下建立了较通用的简易特征库,实现了森林分类的自动化。同时针对影像信息的局限性,用专题层信息扩充特征库,完成了更细致的林地信息提取。     

基于机载Lidar数据辅助的林地信息提取

利用机载Lidar数据进行了林地信息提取,并对提取结果进行了矢量化处理,结合高分辨率航空RGB影像进行进一步林地信息快速分类.通过对比,可以看出分类精度得到了显著的提升,解决了单一RGB高分影像分类困难的问题,为Lidar数据的进一步研究提供了新的思路与方法.     

长春市利用高分辨率卫星正射影像生产城市专题地理信息工程技术实践

高分辨率卫星遥感影像是城市空间地理信息的重要数据源,可通过遥感影像信息提取技术获取以满足城市规划、城市园林、市政公共管理等部门所需的城市专题地理信息数据。本文阐述了长春市利用高分辨率卫星正射影像,采用人机交互目视解译方法批量生产城市专题地理信息的技术实践。     

高分辨率遥感影像信息提取方法综述

感知地物信息最直接的载体就是遥感影像,从遥感影像中提取地形地物等专题信息是当前遥感技术面临的一个迫在眉睫的问题。遥感影像的空间分辨率伴随着遥感技术的飞速发展从公里级发展到厘米级,同时遥感影像所包含的信息正越来越丰富化。高空间分辨率遥感影像具有数据量极大、数据复杂以及尺度依赖的特点,使得高空间分辨率的遥感影像的数据处理以及影像信息提取具有一定的难度,面临一些急需解决的问题。文中介绍了高分辨率遥感影像信息提取的国内外研究现状和趋势,分析了几种遥感影像的分类方法,指出了面向对象的遥感影像信息提取的技术及高分辨率遥感影像的多尺度分割,并指出了国内外在遥感影像信息提取技术方面的不足和迫切需要解决的问题。     

遥感组合指数与不同分类技术结合提取农业用地方法

多光谱遥感影像因具有丰富的波谱信息,提高了地表覆盖的辨识能力,利用遥感数据高精度自动提取专题信息是目前研究的热点和难点。本文以北京市ASTER影像为例,通过对城市生态环境中土地类型及其光谱特征规律分析,组合归一化差异植被指数、修正归一化差异水体指数和归一化差异建筑指数三种指数,制作组合指数新影像。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法进行农业用地信息提取,同时将该方法分别与基于原始影像、组合指数影像的最大似然及支持向量机的分类方法进行对比分析。实验结果表明:组合归一化差异指数影像压缩了数据维数,降低了覆盖地物相关性,易于农业用地信息提取。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法精度达95.701%。     

秦淮河丘陵地区土地利用遥感信息提取及制图

着重论述了使用SPOT卫星遥感图像提取土地利用专题信息的技术与方法。利用数字地形模型（DEM）派生的坡度、坡向等辅助信息，对遥感影像的光谱特征空间进行扩展，建立基于知识的统计分析扩展模型，对不同参数的分类结果进行评价。研究结果表明，该方法能有效地提取SPOT星遥感土地利用专题信息，特别适合我国南方丘陵地区土地利用遥感信息提取。同时，通过地物分层分类信息提取方法和遥感影像数据融合技术，编制了研究区土地利用现状图。     

基于GIS的塔里木河流域遥感影像数据库系统的建立

采用当前流行的数据仓库管理技术,按照空间数据-属性数据一体化、多源数据无缝集成及基于C/S结构和关系数据库3层体系结构的设计思想,将塔里木河流域遥感信息、空间地理信息、多专题信息、社会经济信息,以及多媒体和元数据等各类信息进行集成建库.实现多类型、多尺度的海量遥感影像、空间地理等基础数据的无缝集成和统一管理.     

基于ORACLE和Arcsde的SAR影像库系统构建

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种微波的成像系统,具有全天时、全天候观测以及多频段、多极化和多视角等优点。本文在收集各类星载SAR影像数据基础上,通过对空间数据库和空间数据引擎技术的分析,在ArcGIS Engine和.NET的核心语言C#编程环境下,构建了基于Oracle和ArcSDE集成技术的SAR影像库系统。SAR影像库系统实现了影像数据之间的有效存储,以及元数据与影像数据的高效、统一存储,并为典型地物的特征信息提取和判读工具的形成提供了一个高效平台。     

面向对象的多尺度无人机影像土地利用信息提取

选取面向对象的方法,对无人机影像进行土地利用信息提取.通过对获取的原始无人机影像进行预处理,选取合适的分割参数对实验区进行多尺度分割,找出不同地物最优分割尺度,建立多尺度分割分类的层次结构体系,然后依据地物分类特征差异,在各自最优分割尺度层建立地物特征提取规则,实现土地利用信息的提取.研究结果表明,针对无人机高分辨率影像,运用面向对象的多尺度分割影像信息提取技术,可充分利用影像中包含的纹理、形状、大小及其相互空间信息,快速、准确地进行土地利用信息提取.     

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.     

结合PCA、多尺度分割及SVM的ASTER遥感蚀变信息提取

为了利用遥感影像进行更加精确的找矿预测,本文选择新疆东天山尾亚地区ASTER数据进行矿化蚀变信息提取方法研究.为了提高信息提取精度,本文提出了结合主成分分析(PCA)、多尺度分割和支持向量机(SVM)的遥感矿化蚀变信息提取方法.首先,分析ASTER数据的特征,选取各矿化蚀变信息的特征波段,对组合波段进行主成分分析,获得...     

基于CBERS影像的速生林信息提取方法研究

提出了一种运用遥感技术提取速生林信息的方法,实现了大区域速生林分布情况的检测。该方法基于CBERS影像多年际时间曲线趋势,根据速生林生长周期中被砍伐并翻地的特殊阶段表现在遥感影像上的不同电磁波谱特征,对其进行检测,从而实现速生林地的提取。在广东省雷州市试验的结果表明,速生林信息提取的总体精度为88%,CBERS CCD图像可以用于大区域的速生林信息提取。     

迁移学习支持下的遥感影像对象级分类样本自动选择方法

面向遥感大范围应用的目标,自动化程度仍是遥感影像分类面临的重要问题,样本的人工选择难以适应当前土地覆盖信息自动化提取的实际应用需求。为了构建一套基于先验知识的遥感影像全自动分类流程,本文将空间信息挖掘技术引入到遥感信息提取过程中,提出了一种面向遥感影像对象级分类的样本自动选择方法。该方法通过变化检测将不变地物标示在新的目标影像上,并将过去解译的地物类别知识迁移至新的影像上,建立新的特征与地物关系,从而完成历史专题数据辅助下目标影像的自动化的对象级分类。实验结果表明,在已有历史专题层的图斑知识指导下,该方法能有效地自动选择适用于新影像分类的可靠样本,获得较好的信息提取效果,提高了对象级分类的效率。     

GF-6影像应用于林地与非林地识别的潜力分析

为研究我国首颗携带红边波段的高分六影像（GF-6）在林地与非林地上的识别贡献,本文选择复杂林地类型的安徽省黄山市作为研究区,采用特征优选（RFE）与随机森林（RF）相结合的方法开展了林地与非林地识别潜力研究。首先根据实地调查、Google Earth影像及林地"一张图"样本数据构建了样本库;然后基于DEM、多时相光谱特征、植被指数、红边指数等特征开展分类,并比较不同模型精度及不同变量的重要度。结果表明：GF-6红边信息对林地非林地识别较为重要,引入红边信息可将总体分类精度提升2%,其他新增波段及地形特征对林地与非林地识别贡献并不明显;多时相数据的运用相比单时相数据可整体提高林地类型的分类精度2.93%~4.1%,单时相分类结果6月最好,9月次之,12月最差;特征优选可以有效减少数据输入维数（46到15）,并取得最高分类精度,在不牺牲精度的同时保证了运算数据量的减少且明确了不同变量的贡献,具有较强的应用意义。     

WorldView-2影像林地信息提取的研究与实现

林地信息的获取具有重要意义,可广泛应用于城市规划编制、林地资源分析、水土流失治理等领域。本文基于WorldView-2影像,在研究分割与对象特征的基础上,采用面向对象方法,实现了林地信息提取,其用户精度达到94%,制图精度达到97.2%。然后,将像元二分模型应用于林地类对象,计算其植被覆盖度。试验表明,面向对象方法能高效、准确、经济地提取林地信息;基于林地类对象计算的植被覆盖度能较好地表征植被覆盖情况。     

面向对象的高分辨率遥感影像信息提取技术

介绍了单张高空间分辨率的航空遥感数据在没有其他专题图辅助的情况下进行面向对象的信息提取的方法。以山西省平顺县为研究区,ADS40彩色航空影像为数据源,对不同的地物采取不同尺度的多尺度分割,形成具有"同质性"的对象,然后分别采取不同的信息提取策略,得到研究区信息分类成果,且有效避免了"同谱异物"、"同物异谱"及"椒盐现象",对高分辨率遥感影像信息提取技术研究具有一定的实践指导意义。     

一种面向对象的遥感影像城市绿地提取方法

针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,以及受到城市区域范围尺度限制因素的影响,本文提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地专题信息的方法,结合影像分割、影像面向对象模板统计和基于多阀值的模糊分类技术的优势,林地、密草地和疏草地专题信息被提取出来.研究中提出利用基于面向对象多尺度分割算法...     

基于遥感影像理解模型的土地利用时空变化监测——以龙口市为例

本文从遥感影像理解模型出发,探讨了遥感信息的知识发现及特征提取问题,特别针对士地利用研究领域,提出了纳入GIS信息的遥感影像综合理解模型,将GIS数据(主要包括高程和坡度)与遥感影像结合起来,从中发现知识,并将知识用于遥感影像的专题信息提取,建立了地学规律知识库,从而提高了遥感影像的分类精度。本文基于遥感影像理解模型,发现土地利用变化区域,提取变化信息,动态地监测了龙口市土地利用的时空变化情况。     

遥感影像数据库设计与实现

遥感影像数据库的设计与实现,主要实现多源遥感影像数据的管理.通过调用GDAL库,实现多源遥感影像数据的读取,对影像数据进行分块,建立影像金字塔,实现影像数据和元数据入库,建立高效的索引机制;根据窗口显示范围,调取合理的金字塔层数据,并对数据进行缓冲和实施处理显示;最后,设计元数据的管理.最终实现影像数据和元数据信息的一体化管理.     

WorldViewⅡ全色与多光谱影像融合算法的比较研究

遥感影像融合是基于某种算法,将全色与多光谱影像的优势进行有效结合,从而获得比单一数据更精确、更丰富的信息,有助于影像的特征信息提取和分类处理.WorldViewⅡ(简称WV2)影像是目前主流的高分辨率卫星,探讨WV2数据的实用融合方法对进一步推动影像深度应用具有重要意义.现结合WV2数据特点,从主观定性与客观定量两个方面对不同融合方法进行了评价.结果表明Pan Sharpening算法具有更强的适应性.