高分一号汶川极震区滑坡提取研究

选择汶川地震极震区的高分一号卫星影像,通过面向对象的分析技术提取滑坡信息;采用多尺度分割算法,结合高分影像和滑坡特点将以往经验式参数选取方法进行优化,分析极震区滑坡的特征,选择合适的特征参数,构建分类规则,实现滑坡的识别与提取。滑坡灾害信息的提取结果采用野外实际调查的滑坡点进行精度评价,滑坡提取总精度为84%,表明利用高分一号高分辨率卫星数据可以较好地提取滑坡灾害信息,基本满足滑坡灾害识别的要求。     

面向对象的高分一号铁尾矿遥感信息提取与分析

针对高分一号遥感数据铁尾矿信息提取精度较低的问题,文中分析了铁尾矿高分遥感图像光谱、纹理及空间特征,构建了铁尾矿遥感光谱特征强化的数学模型RTI和IOT,建立了面向对象的铁尾矿高分遥感信息提取的技术流程。并以唐山典型矿山地区为研究对象,进行了铁尾矿遥感信息的提取实验和精度分析,验证了RTI和IOT强化数学模型在面向对象决策分类规则中的有效性,为铁尾矿资源的目标提取和自动监测提供了一种新的处理方法。     

高分一号多光谱遥感数据的面向对象分类

文章针对高分一号(GF-1)高分辨率遥感数据,提出了一种基于多特征的面向对象遥感图像分类算法:首先,对GF-1卫星数据进行分水岭分割,并利用仿射不变矩形状特征算子获得遥感图像的几何特征;其次,利用主成分分析和灰度共生矩阵获得遥感图像的纹理特征;然后,基于多特征数据进行均值漂移滤波,并利用自动标记分水岭分割方法实现遥感图像分割;最后,结合基于像元的最大似然监督分类结果做投票分类处理,从而实现面向像元与面向对象相结合的遥感数据分类.以高分一号遥感数据进行分类实验,结果表明:本文方法可有效地提高遥感图像分类精度.     

融合高分影像和LiDAR数据的城市道路提取

为避免由于城市道路复杂及树木建筑的阴影遮挡导致从遥感影像中提取道路信息不准确的问题,本文采用高分影像和Li-DAR数据相融合的方法实现城市道路的提取,并使用一种基于最小面积外接矩形(MABR)的后处理改进方法进行完善.首先对试验区进行数据配准;然后应用FNEA算法进行图像分割,并使用随机森林分类法进行分类,将影像融合和...     

基于高分二号的城市绿地提取方法研究

绿地对城市生态系统具有重要的调节作用。利用遥感技术来辅助绿地信息的提取,能够获取绿地空间结构,动态掌握绿地覆盖面积,从而达到调控和监测城市绿地变化的目的。本文分别采用最小距离分类和面向对象的最邻近分类2种方法进行城市绿地提取,实验结果表明,利用高分二号这种空间分辨率较高的遥感影像进行绿地信息提取,面向对象的分类方法要比传统的最小距离分类方法更为适合。     

结合随机森林的高分一号分类最优组合研究

选取高分一号(GF-1)PMS多光谱影像,提取该数据的指数、共生矩阵纹理等特征与原始多光谱影像叠加,对叠加后影像进行随机森林分类并提取各波段重要性系数。根据重要性系数进行最优波段组合初选择,在此基础上利用最佳指数法(OIF)选取土地覆盖分类最优波段组合,利用随机森林分类器对该组合进行土地覆盖分类,与传统的OIF最优波段选取结果进行分类精度对比。结果表明,提出的方法能够有效提取最优波段组合,最优波段组合为B2-B5-CON,与传统方法相比,在随机森林分类中总精度要高出20.49%。     

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。     

高分二号异轨立体数据的森林高度提取

森林植被碳储量的空间分布格局及其动态变化是陆地生态系统碳收支核算的基础。作为森林地上生物量的重要指示因子,森林高度的精确估算是提高森林植被碳储量估算精度的关键。现有研究已证明,由专业星载摄影测量系统获取的立体观测数据可用于森林高度提取,但光学遥感数据最大的问题是受云雨等天气因素的影响严重。区域森林地上生物量产品的生产需要充分挖掘潜在数据源。国产高分二号卫星(GF-2)虽然不是为获取立体观测数据而设计的专业星载摄影测量系统,但其获取的图像空间分辨率可达0.8 m,且具备±35°的的侧摆能力,在重复观测区域可构成异轨立体观测。本文以分别获取于2015年6月20日和2016年7月19的GF-2数据作为立体像对,其标称轨道侧摆角分别为0.00118°和20.4984°,以激光雷达数据获取的林下地形(DEM)和森林高度(CHM)为参考,对利用GF-2立体观测数据进行森林高度提取进行了研究。通过对立体处理得到的摄影测量点云的栅格化得到DSM,以激光雷达数据提供的DEM作为林下地形,得到了GF-2的CHM。结果表明GF-2提取的CHM与激光雷达CHM空间分布格局较为一致,两者之间存在明显的相关性,像素对像素的线性相关性(R2)达到0.51,均方根误差(RMSE)为3.6 m。研究结果表明,在林下地形已知的情况下,GF-2立体观测数据可用于森林高度估算。     

面向对象的库区高分一号影像土地利用信息提取

高分一号（GF-1）是我国自主研发的第一颗高分辨率遥感卫星,其包含地物信息较为丰富,已应用于土地利用信息提取,但在水利工程库区土地利用调查方面研究较少。本文以峡江水利枢纽工程库区为例,首先对库区影像进行了基于RPC模型的正射校正、几何精纠正等预处理;然后针对GF-1的传感器响应特性,采用基于多元线性波段拟合的方法对多光谱与全色影像进行融合,该方法相对于传统分量替换法具有更好的融合性能;最后综合利用影像的光谱、纹理及形状等特征,采用面向对象的方法对融合后的库区影像进行了地类信息提取与分类精度评价。试验结果表明,融合影像可以有效提取水利工程库区的土地利用信息,总体分类精度达到87.9%,Kappa系数为0.836,能够满足库区土地利用调查和变化监测的要求。     

基于CART决策树的高分二号洞庭湖区湿地分类方法

高分卫星遥感湿地分类的关键在于解决"同物异谱、异物同谱"难题.本文将当前应用前景广泛的亚米级国产高分二号(GF-2)影像和CART决策树面向对象分类算法相结合,以湖南沅江为例进行洞庭湖区典型湿地的分类提取工作,选取包括光谱信息、几何特征、地形特征和纹理特征等多维对象特征对分类器进行训练,构建了多维特征湿地分类方法.试验...     

结合特征分量构建和面向对象方法提取高分辨率卫星影像阴影

针对高分辨率卫星影像,提出一种特征分量构建与面向对象结合的阴影提取方法。分析遥感阴影光谱特性,构建彩色不变特征C3、亮度特征I、主成分第一特征量PC1以及蓝色波段和近红外波段归一化比率特征RATIOb_nir,增强阴影信息。采用线性变换将几个特征分量Digital Number(DN)值归一化到相同范围,对这几个分量进行综合分析。以I和PC1分量为输入对影像进行多尺度分割,建立包括波段均值、标准差、最大差异等特征的规则集,实现面向对象的阴影信息提取。选取20幅QuickBird影像为例进行阴影提取实验,平均总体精度为97%,平均用户精度为96%,平均Kappa系数为0.94。实验结果表明,相对传统基于像素信息提取方法,本文方法提取阴影斑块完整,无破碎图斑;相对基于原始光谱的面向对象方法,本文方法提取精度更高。     

集成Landsat OLI和机载LiDAR条带数据的亚热带森林生物量制图

以亚热带天然次生林为研究对象,借助一个条带的少量LiDAR点云数据和覆盖整个研究区的免费Landsat OLI多光谱数据,并结合地面实测数据,探索森林生物量低成本高精度制图方法。首先,提取了OLI和LiDAR特征变量,并与地上和地下生物量进行相关分析以筛选变量;然后,借助LiDAR数据覆盖区的样地和条带LiDAR数据构建"LiDAR生物量模型";再从LiDAR反演生物量的结果中进行采样,结合OLI特征变量构建"LiDAR-OLI模型";最后,与单独使用OLI多光谱数据建立的"OLI估算模型"结果进行比较,分析精度并验证新方法的效果。结果表明,"LiDAR-OLI模型"对地上和地下生物量的模型拟合效果较好且均优于"OLI模型",且其交叉验证的精度也较高并优于"OLI模型",从而证明了新方法的可靠性及有效性。本研究为主、被动遥感技术在中小尺度上协同反演森林参数提供了实验基础,也为基于全覆盖免费OLI多光谱数据及条带LiDAR数据的低成本森林生物量制图探索了技术路线。     

综合Span图和纹理特征的高分三号影像建筑区提取

建筑区的识别和提取是城市环境规划与研究至关重要的工作。本文采用高分三号全极化SAR影像,提出了一种综合Span图和纹理特征的建筑区提取方法。首先基于Span图利用灰度共生矩阵算法提取图像的7种原始纹理特征,通过目视解译选择出4种纹理效果较好的统计量,然后利用主成分分析法去除他们之间的相关性,筛选出2个最佳纹理特征与Span图结合,最后对组合影像进行分类提取。本文将提取结果与综合灰度和纹理特征建筑区提取、无纹理特征提取方法结果进行对比,实验结果表明:本文方法提取建筑区边界轮廓更加清晰,精度可达92%,提取效果明显得到了优化。     

机载LiDAR点云数据降维与分类的随机森林方法

探索自动化的激光点云分类方法对于三维建模、城市土地分类、DEM制图等应用具有重要作用。考虑到现有的点云分类算法在提取依赖邻域结构的特征参数时面临邻域尺度的选择难、数据维度高、计算复杂,并且缺乏对分类特征参数的重要性评估和选择等问题,本文提出了基于随机森林的机载LiDAR点云数据降维与分类方法。在分析点云数据的高程、回波、强度等属性特征的基础上,提取归一化高度、高度统计量、表面特征、空间分布特征、回波特征及强度特征6大类特征参数,并构建多尺度特征参数,运用随机森林的特征选择算法对分类特征集进行优化,然后进行点云分类。试验结果表明,基于随机森林的特征选择方法可以有效地降低特征维度,并且使得总体分类精度达到94.3%（Kappa系数为0.922）,相比于使用全部特征分类和SVM分类方法而言,该方法的总体分类精度均有一定程度的提高;特征的重要性度量结果表明,归一化高度特征在点云分类中所起的作用最大。     

基于高分一号影像的两种地表覆盖分类方法对比研究

以高分一号影像为数据源,分别应用最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行遥感分类,比较不同影像分割尺度,对分类结果进行精度评价,结果显示:面向对象分类方法综合利用多类遥感指数,提高了分类精度,可以有效应用于遥感影像快速分类。面向对象分类方法中分割尺度对分类精度影响较大,但如何设置最优分类尺度仍需进一步研究定量确定方法。     

基于混合式特征选择的高分五号影像农田识别

精准农田识别是农作物估产和粮食安全评估的基础。遥感数据作为农田识别的重要数据源,可提供动态、快速的监测结果。高光谱数据在农田识别分类方面具有巨大的应用潜力,但其中的冗余波段影响了分类效率和分类精度。因此,本研究提出了一种适用于高光谱数据农田分类的混合式特征选择算法。首先,基于变量的重要性排序或约束程度,按步长逐步进行降维;其次,寻找分类精度骤减的转折点,并将其对应的变量作为特征子集;最后,利用序列后向选择SBS（Sequential Backward Selection）方法搜索最优分类特征子集。本研究利用GF-5高光谱数据,共研究了3种降维方法（随机森林RF（Random Forest）、互信息MI（Multi-Information）和L1正则化（L1 regularization））和3种分类算法（随机森林、支持向量机SVM（Support Vector Machine）和K近邻KNN（K-Nearest Neighbor））的组合在农田分类中的表现。结果表明,基于L1正则化法得到的特征子集自相关性较低,并且包含的红边和近红外波段有效提高了农田、森林和裸土的区分度。在不同分类模型比较中发现,SVM在高维空间中表现出非常好的抗噪能力,分类精度高于RF和KNN。而RF在低维空间中的泛化能力要高于SVM和KNN。相比于第一步降维得到的特征子集,使用SBS搜索得到的最优特征子集均提高了分类精度。最终,具有23维输入的L1-SVM-SBS分类模型得到了最高的总体分类精度（94.64%）和农田召回率（95.83%）。本研究为高光谱数据特征优选提供了一种新思路,筛选出了更具代表性的特征波段,提高了农田分类精度,对高光谱遥感分类研究具有参考价值。     

高分一号遥感影像在青藏高原湖泊的提取方法

基于高分一号影像,选用归一化差异水体指数(NDWI)阈值法、LBV变换法、"全域-局部"水体自动分割法,分别提取了布若错、赛布错和雅根错的边界。分析对比3种方法,结果显示NDWI阈值法与LBV变换法从整张影像中提取湖泊边界,影像中的非湖泊范围的区域如阴影区等,会误判为湖泊的像元;"全域-局部"水体自动分割法将提取范围从全域转为局部,减少了非湖泊范围内地物信息的干扰,并对每个湖泊的NDWI阈值独立判断,实现了湖泊边界的精细提取。     

利用随机森林的高分一号遥感数据进行城市用地分类

为了探究国产高分一号卫星遥感影像数据面向城市用地分类的实际应用方法和效果,本文以北京市某区域为例,基于高分一号PMS数据,使用随机森林、支持向量机、最大似然法3种分类器进行了城市用地分类对比研究。结果表明,随机森林和支持向量机的总体分类精度明显优于最大似然法;最大似然法在运算时间上明显优于随机森林和支持向量机。综合分析发现,随机森林算法表现更优。它既能保证分类精度,又能保持一定的时间效率,更适合高分辨率、大数据量、多特征参数的高分一号遥感影像分类的实际生产应用。     

结合笔画宽度变换与几何特征集的高分一号遥感图像河流提取

从高空间分辨率遥感影像中提取河流具有诸多重要意义。目前大多数方法致力于从河流的光谱特征或纹理特征出发提取河流,但对于存在同物异谱或异物同谱现象、纹理分析尺度难以确定或噪声严重的的图像,基于水体光谱分析或纹理分析的方法并不十分适用。高空间分辨率图像中的河流一般结构不规则,更可能由于各种原因致使河流的局部与整体拥有不一样的光谱特征和纹理特征,然而在一些遥感图像中,河流可能在大范围内具有近似一致的宽度,基于此,提出了结合笔画宽度变换(stroke width transform,SWT)和几何特征集(geometric feature set,GFS)的河流提取方法。首先,使用Canny算子提取图像边缘,并把边缘图作为SWT算法的输入,得到笔画宽度图;然后,使用连通域标记算法对其中的像元进行分组,接着根据构造的GFS来对分组之后得到的连通域进行筛选;最后,对剩下的连通域进行孔洞填充。使用高分一号(GF-1)近红外波段进行实验的结果表明,该方法能够在完整提取目标河流的同时很好地抑制噪声。同时,该方法在提取效果和算法稳定性上明显优于乘性Duda算子和区域生长算法。     

一种综合机载LiDAR与高分辨率航空影像的铁路轨道提取方法

高分辨率航空遥感数据中铁路轨道线性特征明显,可以直接用于铁路轨道的精细提取。首先根据铁路路基光谱、局域地形等特征,基于机载LiDAR数据建立一种面向对象的铁路区域提取算法;进一步通过数学形态学处理消除干扰因素的影响,选取适当的影像波段进行掩模提取图像中的铁路区域,采用基于高斯平滑和微分几何的线性地物提取算法初步提取铁路轨道线。在噪声消除、线段连接的基础上建立轨道平行线算法模型,从而实现轨道信息的准确提取。实验结果证明上述方法的有效性,轨道提取精度达到94.6%以上。