高分辨率卫星遥感图像及其应用

介绍了目前世界上分辨率最高的卫星图像,它的分辨率达到２ｍ。如果结合同时摄取的具有８０％重叠度的１０ｍ分辨率图像,就可以得到数字正射影像或进行立体量测。如果应用中需要这种高分辨率的图像,可以直接通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络购买或订购。     

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%。     

An Integrated Multistage Framework for Automatic Road Extraction from High Resolution Satellite Imagery

Automated procedures to rapidly identify road networks from high-resolution satellite imagery are necessary for modern applications in GIS. In this paper, we propose an approach for automatic road extraction by integrating a set of appropriate modules in a unified framework, to solve this complex problem. The two main properties of roads used are: (1) spectral contrast with respect to background and (2) locally linear path. Support Vector Machine is used to discriminate between road and non-road segments. We propose a Dominant singular Measure (DSM) for the task of detecting linear (locally) road boundaries. This pair of information of road segments, obtained using Probabilistic SVM (PSVM) and DSM, is integrated using a modified Constraint Satisfaction Neural Network. Results of this integration are not satisfactory due to occlusion of roads, variation of road material, and curvilinear pattern. Suitable post-processing modules (segment linking and region part segmentation) have been designed to address these issues. The proposed non-model based approach is verified with extensive experimentations and performance compared with two state-of-the-art techniques and a GIS based tool, using multi-spectral satellite images. The proposed methodology is robust and shows superior performance (completeness and correctness are used as measures) in automating the process of road network extraction.     

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。     

光谱和形状特征相结合的高分辨率遥感图像的建筑物提取方法

针对高分辨率遥感影像具有较为丰富的地物属性“谱相”信息和空间分布及其组合“图式”信息的特点,提出了一种光谱和形状特征相结合的建筑物自动提取方法。在多尺度分割和矢量化基础上,根据建筑物的形状、光谱特征,从特征基元中自动选取样本,并计算其特征;通过根据建筑物形状、光谱、纹理构造的模板,在整景影像上进行建筑区域识别,并在建筑区域内提取建筑物外部轮廓。实验表明,本算法具有较高的识别率和较低的误识别率。     

高分辨率卫星影像立体测图分析研究

运用高分辨率卫星遥感影像立体像对,利用少量的外业控制点,进行l：10000比例尺地形图立体测图精度试验,获取分辨率更高的彩色影像。     

基于高分影像的水利空间要素提取规则集构建

针对高分遥感水利要素自动提取问题,提出了一种在融合处理后的高分一号(GF-1)遥感影像下表征和提取水利基础空间要素的方法。依据水利要素与水体的空间关系,采取先进行土地利用/覆盖分类,再提取水利设施要素的技术思路,构建了较为完整的水利空间要素提取规则集。利用混淆矩阵和矢量化图像对提取精度和叠合精度进行评价。结果表明,该规则集用于高分辨率影像水利基础空间要素提取的效果较好。其中,河流提取精度和叠合精度最高,分别为97.1%和94.1%;河流阻断物的提取精度和叠合精度最低,分别为86.0%和81.4%;其他水利要素总体精度较高。     

高分辨率遥感影像道路震害信息提取

道路作为震后救援的“生命线”,在地震应急中发挥了无可替代的作用,因此,第一时间获得震后道路受损情况显得极为重要。本文结合高分辨率遥感影像特点,以汶川地震的影像为例,总结道路震害在高分辨遥感影像上的表现形式,并基于ENVI/IDL二次开发,实现了面向对象法道路震害信息提取,通过与目视判读结果对比分析表明：该方法提取速度快、效率高,精度达到80%以上,具有很高的应用价值。     

Contextual Analysis Based Approach for Detecting Change from High Resolution Satellite Imagery

Spatial contextual feature plays an important role in high resolution remote sensing image. A new approach based on local variance analysis is introduced to spatial contextual feature extraction for change detection in this paper. In the proposed approach, the change magnitude between the paired central pixels of a local area (e.g., a 3 × 3 sliding window) in multitemporal images depends on surrounding pixels in the difference image, and this change magnitude is quantitatively measured based on the standard deviation of the difference image within the local area. This difference image contextual property may be useful particularly when high-resolution images are used. Finally, the change magnitude image is classified as a binary CD map by using SVM. This proposed approach is applied to SPOT-5 multitemporal datasets and two QuickBird multitemporal images from two case studies, which are quantitatively compared and validated. Experimental results show that the proposed approach is feasible.     

多水平集演化的高分辨率遥感影像分割

提出多水平集演化的非监督高分辨率影像分割模型,避免传统多水平集方法中的区域重叠问题。提出新的水平集函数重初始化技术加快曲线演化,该模型缓解面向像元分割中的“椒盐效应”及面向对象分割中尺度选择不佳造成的过/欠分割现象。     

Pleiades高分辨率卫星影像道路提取技术

遥感影像上的道路提取是摄影测量与计算机视觉研究的一项重要内容,本文设计了一种高分辨率卫星影像道路提取方法,首先,利用Canny边缘提取算子提取左影像上的边缘,并利用霍夫变换对线特征进行检测,根据道路的几何特性检测平行直线,再基于影像匹配方法匹配立体像对上的道路;然后,利用卫星影像RPC参数前方交会原理实现道路的几何定位。利用Pleiades卫星影像开展试验,自动提取的道路与人工采集的道路几何定位误差在1个像素以内,试验结果验证了本文方法的有效性。     

高分辨率卫星遥感影像姿态角系统误差检校

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。     

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。     

国产高分辨率遥感卫星影像自动云检测

云检测一直是卫星影像处理的难题,特别是混有地物光谱特性的薄云长期成为影像产品生产的阻碍。本文所介绍的国产高分辨率遥感卫星影像自动云检测方法能够有效克服这一难题。首先采用改进的颜色转换模型,将影像由RGB转换至HIS颜色空间,利用影像强度信息与饱和度信息生成基底图,并使用影像近红外与色调信息对其进行优化,生成修正图。然后利用直方图均衡化与双边滤波结合带限定条件的Otsu阈值分割提取纹理信息,并对修正图进行误差剔除生成云种子图。最后以HIS颜色空间的强度信息为向导,结合云种子图进行云精确提取。与不同自动、人工交互式云检测方法相比,总体精度提高了10%左右,并且能够较好地提升云检测效率。     

高分辨率遥感影像在测绘生产中的应用潜力研究

结合国内外近年来的一些研究,探讨高分辨率遥感影像应用于测绘生产的潜在能力.对高分辨率遥感影像和中低分辨率遥感影像以及航空影像进行全面比较,分析高分辨率遥感影像用于基础测绘生产的潜在能力.最后得出结论,借助于精密的摄影测量纠正模型和适当的地面控制点,目前的米级高分辨率遥感影像在基础测绘生产中可以用于最大至1:10000国家基本比例尺地图的生产和更新工作.     

基于高斯混合模型法的国产高分辨率卫星影像云检测

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。     

基于高分辨率遥感影像的农村聚落信息的提取

传统的房屋提取方法一般基于像素的提取,无法利用影像的空间信息。本文提出了一种面向对象的卫星影像房屋提取方法。利用影像对象的光谱特征、几何特征和空间关系建立知识库,利用知识库中的规则来提取影像中的房屋。     

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.     

高分辨率卫星遥感数据在城市地图更新中的应用

城市地图是全面反映城市发展和城市社会经济现象的综合信息载体,是城市基础空间数据库和城市GIS的重要组成部分。文章就高分辨率卫星遥感数据在城市地图更新中的工艺、生产平台、影像纠正、影像融合、地图更新的方法及应用进行了探讨。