共查询到18条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
2.
针对资源三号、高分一号等国产高分辨率卫星影像波段少、光谱范围受限的特点,提出一种通过高斯混合模型拟合影像灰度直方图从而自动获取灰度阈值的云检测算法。首先由影像灰度直方图自适应地获取高斯混合模型初始拟合参数,然后依据期望最大原则对初始参数进行调整,最后根据拟合模型中各高斯分量的分布特点,自动确定该波段影像中云与晴空之间的灰度阈值。实验表明,该算法不受限于卫星光谱范围,同时适用于含云和无云影像,检测精度较高,且不需要辅助信息和人工干预,可满足自动化生产的需要。 相似文献
3.
4.
针对高分辨率遥感影像云检测过程中合适的云检测光谱阈值难以确定及影像中类云地物对云检测精度影响的问题,提出一种基于对象光谱与纹理的高分辨率遥感影像云检测方法。首先,对影像进行直方图均衡化处理,根据均衡化影像直方图获得合适的影像云检测光谱阈值。其次,用简单线性迭代聚类算法对影像进行分割生成分割对象,以对象为处理单元,根据云检测光谱阈值和对象光谱属性对对象进行云检测过滤,获得初始云检结果。然后,求得直方图均衡化影像的纹理图,根据对象的纹理均值及角二阶矩对初始云检测结果提纯,消除类云地物对云检测精度的影响。最后对提纯云区域进行区域增长及膨胀处理,获得最终的影像云检测结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以获得良好的影像云检测结果。 相似文献
5.
6.
国产高分辨率卫星影像云检测方法分析 总被引:1,自引:1,他引:0
云检测方法大都针对特定的传感器或依赖多个波段,对参数要求高,而国产高分辨率卫星影像通常包含波段数较少,多数云检测方法不适用。本文采用深度学习的方法,以融合后的高分一号影像为例,应用基于双重视觉注意机制模型进行云检测,并与人工采集、全卷积网络模型的检测结果进行对比。理论分析和研究结果表明:基于双重视觉注意机制的模型云检测结果与人工采集进行对比,正确率为0.986 4;通过增加云样本数量和非云样本数量可有效解决模型对道路、河流、居民地的误检测问题;基于双重视觉注意机制的模型与全卷积网络模型相比,云边界更为准确,模型适用性更强。利用较少的波段信息进行云检测为国产其他高分辨率卫星影像云检测提供了参考。 相似文献
7.
大部分国产卫星波段少,利用传统方法难以进行云检测。本文提出了基于改进D-LinkNet模型的云检测算法,并应用于国产卫星遥感影像的云检测。首先,利用自然资源部国土卫星遥感应用中心提供的人工勾云样本生成二值图标签;其次,对D-LinkNet50的编码器进行改进,使用带有通道注意力机制的ResNeSt50-Block替换原始的ResNet50-Block;然后,对损失函数进行加权,测试分析发现只用交叉熵损失作为损失函数时,检测精度更高;最后,使用条件随机场(CRF)对预测结果进行后处理。试验结果表明,改进D-LinkNet模型在测试集上的IoU提升了1.93%,精度提升了2.45%,保持了较好的云边缘信息,云检测效果高于原D-LinkNet模型。 相似文献
8.
9.
云的存在会对遥感影像的处理及目标识别等产生影响,因此,自动提取云对高分辨率卫星影像的应用具有重要意义。高分影像上更加复杂的云的细节形态及似云目标的干扰,使得高分影像的自动云提取难以达到实用水平。本文以雪地为例,选取形状、纹理和边缘3个差异化特征作为云与似云目标区分的关键,提出了一种区分高分辨率遥感影像中云和似云目标的云检测算法。首先利用Wallis滤波对输入影像进行预处理,增强影像中不同尺度的影像纹理模式;然后对影像进行快速稳定的均值漂移分割,利用灰度和纹理特征构成支持向量机的第一层分类器,将分割后的区域对象分成"云"和普通地物,再利用边缘、形状、纹理等特征结合灰度特征构成支持向量机的第二层分类器,将"云"区分为云区和似云目标;最后使用Grab-cut对云检测结果进行边缘迭代精化。本文算法取得了优良的试验结果,证明了算法在似云目标干扰下对高分辨率遥感影像进行精确云检测的能力。 相似文献
10.
以广西壮族自治区66个县为研究区域,针对实际应用,分析违法类型,收集2016年上半年GF-1、GF-2、ZY-3数据,结合2015年辅助数据,采用ENVI IDL开发批处理程序进行数据预处理,通过影像比对,目视解译提取可疑图斑,利用地理处理模型(GP Model)获取图斑行政区、坐标、面积等属性数据。核查53个县,查明1 046宗违法用地,16个违法采矿点。结果表明:国产卫星影像能较好地反映地物信息,地物判读性较好,文中所示的内业工作流程高效可靠,对在国土监察工作中发现可疑图斑具有现实意义。 相似文献
11.
提出了一种从高分辨率卫星影像中检测特定目标的方法。该方法首先用一种双边滤波的方法去除图像中的噪声,然后采用形态学处理的方法对图像进行分割和特征增强,并提取兴趣区域。在目标检测阶段,设计了一种基于双指数函数导数(DODE)模型的检测算子,该算子是面向具体目标设计的,能实现稳健的目标检测。对Google Earth中的影像分别进行了车辆检测实验和船舰检测实验,结果表明,此方法能够有效准确地检测高分辨率卫星影像中的特定目标。 相似文献
12.
针对阴影在高分辨率遥感影像的特性,提出了一种色彩空间变换和多尺度分割相结合的阴影检测方法。该方法首先对原始影像进行连续两次HSV变换,并分别提取前后两次变换的亮度分量和色度分量;然后引入面向对象思想,进行多个尺度的影像分割并依次实现每一尺度下的阴影检测;最后将多个尺度的检测结果进行决策级融合获取最终检测结果。利用高分二号和Google Earth影像分别进行实验,实验结果表明,该方法有效结合了粗细尺度优势,阴影检测误检率和漏检率较低,同时对较亮阴影和较暗地物均具备较好的识别效果。 相似文献
13.
高分辨率卫星遥感影像姿态角系统误差检校 总被引:1,自引:0,他引:1
简要介绍高分辨率卫星遥感影像的严格几何处理模型,提出较为严密的影像姿态角系统误差检校模型。通过对SPOT-5、CBERS-02B两种卫星遥感影像的试验证实模型的正确性和方法的有效性。对影像姿态角系统误差进行补偿后,可明显提高卫星遥感影像对地目标定位的精度,且优于影像姿态角常差检校的效果,目标点平面定位精度达到了±(2~3)像素的水平。 相似文献
14.
针对线阵推扫式卫星遥感影像的特点,提出了一种利用有理函数模型预测同名像点位置的快速影像匹配方法。经对某地区一对IKONOS立体影像进行匹配试验,验证了算法的稳健性,并与常用的金字塔影像匹配和核线影像匹配的试验结果进行了比较。结果表明,相对于金字塔影像匹配和核线影像匹配,利用有理函数模型预测同名像点的影像匹配方法的效率和成功率都得到了明显的提高。 相似文献
15.
地震发生后,道路是生命救援及运输物资的重要通道,因此,快速有效地获取道路的信息是震后抢险救灾非常关键的一步。在震前影像及矢量数据等缺失的情况下,本文基于2014年8月3日云南鲁甸地震的单时相高分辨率World View-2遥感影像进行了震后毁损道路提取方法研究。在提出的一个震后毁损道路提取方法中,先在e Cognition软件中对影像进行多尺度分割和最邻近分类,然后在Matlab软件平台下对分类结果进行二值化,并用数学形态学技术去除偏大和偏小的地物,最后利用Hough变换进行道路检测得到毁损的路段。实验结果证明:该方法能够快速有效地提取出震后的山区道路毁损信息,可为地震应急提供信息支持。 相似文献
16.
高分辨率卫星的发展使遥感影像的广泛应用成为可能,在摄影测量领域具有重要意义的核线是高分辨率光学遥感影像应用的基础。本文基于有理函数作为通用的几何模型研究线阵CCD影像的理论依据,在一种新的有理函数反演模型基础上,确定像点的虚拟物方点,利用核线投影轨迹生成算法获得核线在左右影像范围内的走向和形状,结合3组不同传感器获取的不同地区的遥感数据进行了本文方法的验证,证明其有效性,证明本文方法可以快速高效地实现核线提取。 相似文献
17.
资源三号测绘卫星自动云检测 总被引:4,自引:0,他引:4
光学卫星遥感影像自动云检测是卫星产品生产系统的一个重要环节。利用资源三号卫星编目生成的浏览图,采用树状判别结构进行云检测,对浏览图进行分块,提取子块图像的特征进行云地分类。由于云类和地物类过于繁杂,且浏览图的分辨率较低,传统通过图像特征对云地进行分类的算法有很大的局限性,针对这一问题,本文提出了在分类之前对原始的子块图像进行增强处理,扩大云和地物的纹理差异,然后以二阶矩、一阶差分等作为云地分类的图像特征,并在多尺度空间内进行特征延拓,经过综合分析估计云在影像中的比例。该云检测算法应用于资源三号卫星应用系统工程,实际测试结果表明,该算法能够较好地提升云量检测的准确率。 相似文献
18.
基于HSI色彩空间的资源三号影像阴影检测 总被引:1,自引:0,他引:1
由于遥感影像上某些区域的光照辐射不足,不可避免地会产生阴影,阴影意味着图像信息的损失,而遥感影像的阴影检测在地物的识别和影像匹配方面具有重要意义。本文主要介绍的是基于HIS色彩空间的阴影检测方法,在检测过程中,根据阴影高色调低亮度的特性,结合大津法计算比值图像最佳阈值进行遥感影像阴影检测,并且在RGB色彩空间计算G分量的最佳阈值来排除树木植被和一些非阴影区域对阴影检测的影响。同时采用国产高分辨遥感卫星——资源三号的同一地区不同季节和不同太阳高度角的遥感数据进行阴影的对比检测。实验结果表明:本文基于HIS色彩空间的阴影检测方法可以快速有效地检测出影像上的阴影,并且能区分树木、河流等暗色物体。 相似文献