高分辨率遥感影像目标形状特征多尺度描述与识别

在高分遥感影像中,同类地物目标形状具有多样性,单一尺度或单一形状模版不足以描述同类目标的形状。本文利用小波变换和Fourier描述子构建了一种目标形状的多尺度描述模型,并基于该模型给出了一种新的面向对象的高分遥感影像目标识别方法。从上到下,该模型采用尺度依次减小的小波近似系数对原始形状进行近似表示,并利用Fourier描述子对其进行定量描述。利用语义规则综合考虑多个尺度下的识别结果,得到最终识别结果,减小小尺度下分割目标破碎和大尺度下小目标无法识别造成的影响,提高识别精度。基于本文方法分别对高分遥感影像中的飞机和建筑物进行识别,对比实验表明,该方法具有较高识别精度。     

基于面向对象方法的高分辨率遥感影像道路提取方法研究

随着遥感影像分辨率的不断提高,基于高分辨率遥感影像的目标自动提取逐步成为研究热点。本文采用面向对象的图像分析方法,基于Ecognition遥感图像处理平台,对IKONOS影像进行道路提取实验,重点对图像分割方案、道路提取规则、后处理方法等进行探讨。     

基于GMRF-SVM的高分辨率遥感影像目标区域划分方法

高分辨率遥感影像数据量大、细节丰富并呈现出一定的尺度依赖性,单一尺度遥感影像分割难以同时兼顾影像的宏观和微观特征,这成为制约遥感信息自动化提取技术发展的瓶颈之一。对此本文提出了基于特征的多尺度高分辨率遥感信息提取技术框架,并分析了其对于大尺度海量数据信息提取与目标识别工作具有的理论及实践意义。根据影像光谱或纹理等特征,提出采用GMRF-SVM方法在大尺度上进行分类的目标区域划分方法。从大尺度信息提取的角度来看,该方法综合了GMRF纹理分类和SVM少量样本模式识别的优势,便于先验知识的融合,无论从花费时间还是分类处理效果上,都远远优于直接采用GMRF进行分割所取得的效果,对于后面的信息提取和目标识别来说更具有实际意义。     

基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

针对传统的建筑物提取方法精度较低和边界不完整等问题,本文提出基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。首先,采用主成分变换非监督预训练网络结构,获得待提取遥感影像特征。其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出自适应池化模型,通过非下采样轮廓波变换来获取影像纹理特征,并将纹理特征输入网络中参与建筑物提取。最后,将影像特征输入softmax分类器进行分类,获得建筑物提取结果。选取典型区域进行建筑物提取试验,并与典型建筑物提取方法进行对比分析,结果表明,本文提取方法精度高,并且提取建筑物的边界清晰、完整。     

高分辨率遥感影像上居民地的表征与信息提取简述

本文主要是对居民地及其在高分辨率遥感影像上的表征及信息提取作简单的介绍。     

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。     

高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究

由于高空间分辨率遥感影像海量数据、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。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。     

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.     

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。     

基于特征点的高分辨率遥感影像城镇道路提取

根据高分辨率遥感影像中城镇道路的特点,提出了一种基于特征点的道路信息提取方法。首先,对影像进行增强处理并选取感兴趣的子区域,利用改进的分水岭分割理论和阈值选择算法,结合八邻域检测方法得到道路的特征点;然后,利用回归分析方法在一定的坐标系统下得到每条道路的回归方程,根据端点坐标信息得到道路信息图;最后,利用数学形态学算法获取道路骨架图。结果表明,本方法能够精确有效地提取高分辨率遥感影像的城镇道路信息。     

从高分辨率遥感影像中提取道路信息的方法综述及展望

道路作为城市的重要组成部分,是衡量城市发展的重要标准之一,研究基于高分辨率遥感影像的道路信息提取具有重要的现实意义。一直以来,从高分辨率遥感影像中提取道路特征信息都是研究的热点和难点。本文首先阐述了道路信息提取的思想和基本方法,列举并分析了几种比较有代表性的道路特征提取方法,并指出了其中所存在的问题,最后对高分辨率遥感影像中道路信息的提取研究前景进行了展望。     

多特征多尺度相结合的高分辨率遥感影像建筑物提取

在高分辨率遥感影像中,建筑物通常表现为多尺度形态,且存在同谱异物和同物异谱现象。因此,本文提出了一种综合利用光谱特征、形状特征和纹理特征,并结合多尺度分割的建筑物分级提取方法。该方法首先对遥感影像进行形态学建筑物指数（MBI）计算,而后对其特征影像进行阈值分割,并借助形状特征参数实现建筑物初提取;然后引入面向对象思想完成遥感影像多尺度分割,并利用纹理特征实现单一尺度的建筑物对象识别;最后借助多尺度融合思想完成建筑物后提取。利用本文方法对冲绳某地区影像进行了建筑物提取试验。试验结果表明,该方法的识别查准率和查全率在对象级和像素级两方面均取得较高精度。     

融合形状和光谱的高空间分辨率遥感影像分类

提出了一种像元形状指数及基于形状和光谱特征融合的高（空间）分辨率遥感影像分类方法。形状和光谱是遥感影像纹理的具体表现形式,尤其在高分辨率影像中地物细节得到充分表达,相邻像元的关系及其共同表征的形状特性成为分类的重要因素。本文用像元及其邻域的关系来描述其空间结构,同时为了更全面地利用影像特征,提出了基于支持向量机的形状和光谱融合分类方法。实验证明,该方法计算简便且能有效表达高分辨率影像的地物特征,提高分类精度。     

高分辨率影像解译理论与应用方法中的一些研究问题

近年来，不断发展的遥感技术使遥感数据呈现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间采集频率的特点。卫星图像空间分辨率已经提高到0．6m级，而航空遥感数字影像分辨率高达0．1m以上。光谱分辨率高达3—4nm。不断发展的高分辨率遥感数据能够提高信息提取和监测精度，并拓展遥感数据的应用范围。目前，国外已经加快对高分辨率图像，特别是高空间分辨率影像，在城市环境、精准农业、交通及道路设施、林业测量、军事目标识别和灾害评估中的应用。但是总的情况是自动化程度不高。介绍高空间分辨率影像信息提取、高光谱和偏振影像信息提取、影像数据融合和高分辨率遥感变化探测等方面迫切需要研究的一些科学问题及其意义。建议建立图像知识库，改善数据共享环境，为有志于从事这方面研究的学者提供参考。     

基于高分辨率遥感影像的汶川地震道路损毁评估

强烈地震造成道路基础设施的损毁,严重影响应急救灾工作.因此,及时准确地对灾区道路损毁情况进行评估,具有十分重要的现实意义.以汶川特大地震道路损毁评估工作为例,介绍了利用高分辨率卫星遥感影像进行地震灾害道路损毁评估的技术方法.通过对灾区20个县(市、区)国/省道基础设施损毁情况评估,结果表明,汶川、北川等6个县道路重度损毁,3个县(市)中度损毁,11个县(区)轻度损毁.表明该方法能够在应急期间缺乏地面调查的情况下,充分利用高分辨率遥感图像,对道路震害损毁进行快速及较为准确的评估.     

面向对象的形态学建筑物指数及其高分辨率遥感影像建筑物提取应用

高分辨率遥感影像建筑物提取是摄影测量与遥感领域的一个热门研究主题。本文综合利用影像分割、基于图的数学形态学top-hat重建技术,提出了面向对象的形态学建筑物指数OBMBI,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取。首先,建立像素-对象-图节点的双向映射关系;然后,基于图的白top-hat重建和上述映射关系来构建OBMBI图像;接着,对该OBMBI图像二值化、矢量化以获取建筑物多边形;最后,对结果进行后处理优化。使用一景航空、一景卫星全色影像对本文方法和PanTex方法进行性能测试。试验表明,本文方法的建筑物提取精度显著的优于PanTex方法。其中,本文方法平均比PanTex方法的正确率高9.49%、完整率高11.26%、质量高14.11%。     

多尺度同质区域提取的高分辨率遥感影像分类研究

提出了一种监督的多尺度同质区域的提取、融合和分类方法(ECHO),该方法同时考虑了地物的光谱。和空间信息。利用空间分辨率为5 m的华盛顿商业街数据和空间分辨率为0.7 m的北京地区QuickBird数据,证明该方法能有效提高高分辨率遥感影像的解译精度。     

结合高斯马尔可夫随机场纹理模型与支撑向量机在高分辨率遥感图像上提取道路网

在高分辨率遥感图像上,道路网的同物异谱现象更为突出,因此其提取难度更大。提出了一种马尔可夫随机场纹理模型与支撑向量机分类相结合的道路网提取方法。其基本过程是:利用高斯马尔科夫随机场模型6个归一化特征值进行支撑向量机的分类得到道路斑块,利用形态学算子对其进行初步连接并提取轴线,然后通过斑块轴线的启发式连接得到最终道路网。试验证明方法是有效的。     

基于单时相高分辨率遥感影像的震后道路提取研究

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。     

高分辨率SAR与光学遥感影像中道路提取方法的研究

高分辨率影像能够提供丰富的地表细节信息,从高分辨率遥感影像中进行高精度的道路提取是目前遥感信息处理的研究热点。分别以高分辨光学IKONOS影像和COSMO-Skymed SAR影像为数据源,对北京市某区域进行了道路信息自动提取方法的研究。高分辨率光学影像中采用最大似然分类进行道路信息提取,在SAR影像中则采用Otsu阈...