融合随机森林和超像素分割的建筑物自动提取

建筑物是城市空间的重要部分,建筑物信息的提取对基础地理空间数据库更新、城市规划、城市动态监测等具有重要意义.基于遥感影像数据提取建筑物信息具有非常广泛的应用,本文提出了一种基于随机森林和超像素分割算法,并从机载激光点云和数字航空影像数据中自动提取建筑物的方法.试验选取广州市海珠区某处为研究区域,结果表明:在一般的城市区...     

基于随机森林的洪河湿地遥感影像分类研究

随机森林(Random Forests)是一种最有效的分类方法之一。现阶段,它吸引了来自不同领域的研究人员,被广泛应用到不同的学科领域之中。本文采用TM影像,运用随机森林算法,对洪河湿地影像进行分类,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MLC)和CART(Classification And Regression Tree)算法对比。结果表明,基于RF算法的分类结果的总精度和Kappa系数分别为88.31%和0.82,较MLC和CART分类方法有明显提高。从而证明RF算法可以提高遥感影像的分类精度,并可应用在湿地信息的提取研究中。     

基于多层次感知网络的GF-2遥感影像建筑物提取

高分辨率遥感影像建筑物提取任务在城市规划、城镇化进程等领域发挥着重要作用.针对现有的深度学习提取方法存在浅层特征未得到有效利用、小目标信息容易丢失等问题,提出了一种多层次感知网络.该网络利用密集连接机制充分提取特征信息,并构建平行结构保留不同特征分辨率的空间信息,增强不同深度、尺度特征信息,减少细节特征的丢失;同时利用...     

基于随机森林的遥感影像变化检测

随机森林是一种新兴的、高度灵活的机器学习算法,在预测和分类方面有着良好的稳定性,且算法性能要优于许多单预测器。鉴于此,本文提出了随机森林的遥感影像变化检测算法,利用熵率法对遥感影像进行超像素分割,获取最优分割结果;构建了基于随机森林的遥感影像变化检测模型,以所提取的Gabor特征和光谱特征作为模型输入进行训练和预测,并将有决策树的投票作为最终的变化检测结果。试验结果表明,本文所构建的随机森林变化检测模型在漏检率和虚检率上明显低于其他算法,且总体正确率高,在算法时间上也明显优于其他算法。     

基于可变模板的航空影像中建筑物提取

针对航空影像中目标提取的困难，提出了一种基于可变模板的航空影像中建筑物提取方法，产并针对几种比较典型的建筑物，详细讨论了模板的设计、目标初始参数的 获取及模板最优参数求解等几个关键性的问题。     

基于语义分割的遥感影像建筑物提取

针对在遥感影像的建筑物提取过程中,建筑物密集且离散分布带来提取效果一般的问题,采用一种特征信息增强的U-net网络.模型使用MobileNet主干网络做编码器,用于影像的建筑物特征提取,考虑到下采样时低维信息逐渐丢失,以致边缘提取效果不佳,网络结合形态学的膨胀和闭运算优化提取结果的精度.实验结果表明,在多场景高分辨率的武汉大学遥感影像建筑物数据集上,结合形态学后处理的M-Unet(MobileNet U-net)提取结果不仅在视觉效果上表现优异,而且在精确度、召回率、F1-score、平均交并比MIou(Mean Intersection overunion)4个指标上分别达到96.2％、76.6％、84.6％和74.5％,均优于相同主干网络下的Pspnet和Segnet.     

高空间分辨率遥感影像建筑物提取方法综述

高空间分辨率光学遥感影像中建筑物的提取对城市空间数据库的更新、城市动态监测以及建设"智慧城市"等方面具有极其重要的意义。本文首先介绍了高空间分辨率遥感影像中建筑物的特点,然后介绍了基于高空间分辨率遥感影像中建筑物自动提取的四种主要方法,即多尺度分割提取方法;基于边缘和角点检测与匹配的提取方法;基于区域分割的提取方法和基于数学工具;新理论以及多种方法结合的提取方法,分析讨论了各种方法的研究进展以及各方法的优缺点,同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。最后对高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、边缘检测以及阴影辅助作用等方面提取建筑物,提高建筑物提取精度和高分遥感影像的利用率。     

基于可变模板的航空影像中建筑物提取

针对航空影像中目标提取的困难,提出了一种基于可变模板的航空影像中建筑物提取方法,并针对几种比较典型的建筑物,详细讨论了模板的设计、目标初始参数的获取及模板最优参数求解等几个关键性的问题。采用这种方法进行航空影像中目标的提取时,可以将影像中的多种信息和人的识别能力进行有效的融合,因而能够达到可靠地提取影像中目标的目的。作为一种有效的优化求解方法,模拟退火被用于目标提取的优化过程。为了验证这种方法提取航空影像中目标的能力,给出了利用可变模板提取航空影像中几种不同类型的建筑物的例子。     

基于随机森林的遥感影像雪冰云信息检测方法

结合随机森林(random forest,RF),提出了一种检测遥感影像雪冰云信息方法.建立有效区分影像中冰凌、雪、云的特征组合,采用随机森林算法和形态学操作得到初步分类检测结果,进一步对分类检测流程优化,增加了"二次检测".实验结果表明,采用优化后的算法总体分类精度均为90％以上、Kappa系数均为0.8以上,精度较...     

密集城区高分辨率遥感影像建筑物提取

建筑物在地理国情监测中是一个重要目标,快速、准确地提取城市建筑物可以带来巨大的经济价值。本文在前人针对城市区域的建筑物提取研究基础上,对现有提取方法存在的问题,提出了一种针对密集城区的面向对象自动化建筑物提取流程。首先利用高分辨率遥感影像得到阴影和建筑物初提取结果;然后利用阴影和建筑物的空间位置关系,建立筛选条件,对疑似建筑物区域过滤;最后通过图割算法来精确建筑物轮廓。通过使用武汉地区的两幅QuickBird影像进行算法验证试验,可得到准确的检测结果。本算法可应用于密集城区的建筑物检测,能够有效减少人工判图的工作量。     

基于多时相TM影像的湿地信息提取方法研究

西北干旱半干旱气候区湿地对维护当地生态系统的平衡和稳定、保障绿洲的稳定发展和良性循环,以及防止沙漠东移具有重要的价值。以地处西北干旱半干旱区的典型湿地为研究对象,探讨基于对象的多时相Landsat TM影像湿地信息提取方法。研究表明,基于对象的影像分析方法可以有效提取西北半干旱区的湿地信息,并避免了经典的基于像元的影像分类方法中存在的＂椒盐现象＂。     

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。     

基于DInSAR技术与WorldView-2影像的煤矿塌陷区信息提取研究

结合DIn SAR与World View-2光学遥感解译技术,对研究区进行多源数据处理,提取研究地区的煤矿塌陷区信息,然后对处理后的两种结果进行对比。二者既有区别,又可以互补,最终在研究区形成完整的塌陷区信息。     

基于Landsat-8 OLI影像的植被信息提取方法研究

植被是地理环境的重要组成部分,在城市生态环境系统中扮演着非常重要的角色。本文以池州市2014年OLI遥感影像为基础,结合30 m空间分辨率的DEM数据,在ENVI 5.1和ArcGIS 10.2软件的支撑下,对该区植被信息进行提取。通过对比原始波段组合、主成分分量组合和衍生波段组合的分类精度,确定植被信息提取的最佳波段组合,并对植被提取结果进行精度验证。结果表明:考虑NDVI、绿度指数和第一主成分的衍生波段组合植被提取精度最高,与该区已知的土地利用类型中的植被覆盖度进行比较,精度达到89.16%。这说明该波段组合方案对于Landsat-8影像提取植被信息效果较好,可以为其他地区植被信息的提取提供参考。     

基于GF2号卫星影像的农业信息提取方法对比分析

以GF2卫星0.8 m全色/3.2 m多光谱分辨率遥感影像为基础数据源,对基于GF2号卫星影像的农业信息提取流程和方法进行了研究与对比分析。首先对GF2号卫星影像进行波谱分析;其次对GF2号影像进行融合,并对多种融合方法进行质量评价;最后选择阈值法、波谱间关系法、非监督分类法和面向对象法分别对GF2号影像数据进行农业信息提取试验,并对信息提取结果进行精度验证和结果分析。试验表明,面向农业信息提取的GF2号卫星影像融合方法中,Pansharp融合算法融合影像色彩正常,无虚影,清晰度高,地类对比度正常,纹理清晰,熵值及与原始多光谱影像的相关系数高。阈值法和谱间关系法适用于提取单要素农业信息,非监督分类法能够初步获取研究区土地利用情况,面向对象法提取研究区全要素信息精度高。总体来说,不同信息提取方法具有各自的优势,在具体实际应用中,可以根据目标地类的波谱特性,选择适宜的遥感影像处理和信息提取方法。     

面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取

运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度,再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取,并对分类结果进行后处理,进一步提高分类精度。最终分类结果精度达到80.38%。     

基于WorldView影像实现暗礁识别定位

通过对WorldView遥感影像的纠正、融合、直方图拉伸、采集等处理,获得了海域内暗礁的空间位置及其数字正射影像,并根据相关资料及外业调绘数据,录入暗礁属性信息,建立暗礁的地理信息数据库,实现暗礁的识别定位。     

基于高分三号卫星影像的水体信息提取技术研究

随着各类卫星遥感和航天航空技术的不断进步,采用卫星遥感图像来提取水域的信息成为了新的选择和研究的热点.同时SAR(合成孔径雷达)技术以其不受各类气候、气象的干扰,高分辨率、穿透力强的优点,成为水域信息提取的重要手段.高分三号卫星是近年来我国发射的SAR卫星,为此本文研究所采用的数据源为高分三号HH、VV、HV、VH四种极化方式的SAR图像,研究区域为长春市农安县太平池水库及共青团水库,采用经验阈值分割法分别提取其水域信息,进而分析评价水域提取的正确性和精度.总结发现:1)使用经验阈值分割法可以从SAR图像上提取水体;2)提取的水体经过和天地图和谷歌地图的比对,验证了正确性;3)不同极化方式所提取出来的水体的效果是不同的.     

基于Sentinel-1A雷达影像地表覆盖信息提取研究

为提取不同类别地表覆盖信息,本文利用Sentinel-1A双极化星载合成孔径雷达影像,使用Cloude极化分解方法获得雷达卫星探测到的地表目标散射机制信息,并以由散射熵H和α角所构成的特征空间中不同地表覆盖区域所对应的不同散射机制区域为基础,划分监督样本并结合Wishart迭代监督分类方法以及SVM分类方法进行地表覆盖信息提取,结果显示,根据H-α特征空间进行的监督分类方法中H/α-Wishart分类方法精度评价Kappa系数为0.804,H/α-SVM方法Kappa系数为0.827,两种不同方法的地表覆盖分类结果都能够达到较高的分类准确性,说明根据H-α特征空间进行地表覆盖信息提取是有效、可行的分类方法.     

基于SPOT-5遥感影像的城市信息自动提取技术研究

城市信息的提取是城市动态监测和分析的基础,而城市动态监测对社会发展和人类生活具有重要意义。本文基于三峡地区的SPOT-5遥感影像,以城市绿地和建筑物为研究对象,用ENVI FX影像处理软件,对实验区的绿地和建筑物进行多尺度影像分割信息提取。结果表明,采用多尺度分割技术提取高分辨率影像中地物的提取精度更高,并有效地避免了"椒盐现象"。