面向土地覆盖分类的OMIS I数据特征选择与提取

高光谱遥感以其携带的数据量显著增加为代价换取了纳米级的光谱分辨率,使得基于特征光谱信息的目标地物识别成为可能。但如何从大量带有冗余的数据中提取有用信息,是高光谱研究的一个极富挑战性的课题和其实用化的基础之所在。本文以江苏宜兴地区OMIS I数据为例在全面计算影像的统计特征(相关系数、均方差、最佳波段指数、信噪比等)的基础上,结合目视效果对波段集合进行初步缩减和分组;结合地面实测地物光谱详细分析不同地物光谱特性,进行面向土地覆盖易混类别的波段选择;最后总结了OMIS I数据特征选择与提取流程,相关实验证明应用该流程进行特征选择与提取,其后续分类精度较高。     

利用MRF方法的高分辨率影像道路提取

高分辨率遥感影像提供了地物更丰富的信息,包括光谱信息、地物结构、形状、纹理以及地物之间的空间关系等多方面的信息。面向对象的影像分析方法以目标地物为研究对象,充分考虑目标地物的形状、结构及空间关系等信息进行目标的提取和分析,是当前高分辨率信息提取技术的主要方法。研究了采用面向对象目标的思想将MRF方法应用于高分辨率遥感影像的道路目标提取中,并进行了道路提取实验。     

基于SPOT 5图像的岩溶地貌单元自动提取方法

通过对峰林、峰丛和岩溶洼地3者的地理特征和影像特征的研究,基于遥感图像本底值提出了能有效反映目标特征的遥感指数——植被指数、土壤亮度指数、图像主成分变换第1主成分值及地形数据等,并构建了遥感指数的集成计算法,建立了遥感自动提取模型.指数集成运算法能够有效地增大峰丛、峰林与其他地物之间的光谱差异,使这些岩溶地貌单元的灰度值高于其他地物,从而利于岩溶地貌单元提取阈值的自动选取.基于构建的遥感自动提取模型先提取了峰丛、峰林信息,并在此基础上提取了岩溶洼地信息.经实验研究表明,该方法具有较高的提取精度和效率.     

高光谱图像稀疏信息处理综述与展望

高光谱成像技术具有光谱连续、图谱合一,能够以较高的光谱诊断能力对地物目标进行精细化解译,可以大幅增强地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感图像丰富的空间、谱信息,进行观测目标地物的精细化解译,成为近年来遥感领域的研究热点和前沿领域,并在多个相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。本文结合高光谱图像成像特点,对基于稀疏表示理论的高光谱图像处理与分析方法进行综述,概括了高光谱图像处理与分析主要研究,并对各个研究领域与方向进行分析和评价,最后对各研究领域发展提出建议和展望。     

基于Landsat 8影像的城市蓝色顶面建筑物提取光谱模型构建

蓝色顶面建筑物作为基础地理数据库中重要的人工目标类型之一,对其进行提取对城市环境监测、违章建筑监测、城市规划和管理具有重要意义。已有的建筑物提取方法准确性低、边界不完整,且存在同谱异物和同物异谱现象。本文以洛阳市为研究区,根据不同地物光谱特征的不同原理,构建一种能增强蓝色顶面信息和弱化其他非目标地物信息的新光谱模型。首先,对待检测的Landsat 8影像进行辐射定标和大气校正等工作,获得地物去除大气影响后的地表反射特征值影像;然后,对影像中的蓝色地物和与蓝色地物较难区分的其他干扰地物,分别采集一定像元数的样本并生成光谱曲线,利用波段相加、差值及正负处理构建一个能增强蓝色地物信息和弱化其他干扰地物信息的新光谱指数;最后,采用密度分割法获得提取蓝色顶面建筑物最合适的阈值范围,进而提取影像中的蓝色顶面建筑物。与最大似然法提取结果进行对比分析及精度评价。结果表明,构建的新光谱指数模型的总体分类精度为94.46%,Kappa系数为0.889 2,准确率为91.95%,召回率为95.19%,均优于最大似然法;根据提取结果计算出洛阳市市区范围内蓝色顶面建筑物的占地面积为16.28 km^2<...     

使用量子优化算法进行高光谱遥感影像处理综述

高光谱遥感技术从20世纪80年代出现以来,已迅速成为对地观测的重要组成部分,其影像信息提取是地物信息提取的主要数据来源。高光谱遥感影像除提供地物的空间信息之外,其成百上千个波段携带的光谱信息所提供的光谱诊断能力可以对地物目标进行精细化解译,大大增强了对地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感影像丰富的光谱信息对地物目标进行精细化解译成为近年来遥感领域的研究热点。对基于量子优化算法的高光谱遥感影像处理方法进行阐述,介绍了量子优化算法的发展与技术,并概括了其在高光谱遥感影像中的应用,并对量子优化算法在高光谱遥感影像处理中的应用发展提出建议和展望。     

多种特征信息在高分辨率遥感影像目标识别中的应用研究

以Quickbird影像为研究对象,探讨了利用多种特征信息识别地物目标的技术方法.首先采用区域生长法将影像分割为若干个具有语义信息的对象,然后在此基础上提取对象的光谱、形状和纹理特征并进行描述,最后根据提取的特征参数,采用最近邻方法将影像分为建筑物、公路、铁路、水塘、耕地、林地和荒地7类地物目标,综合分类精度达到91.03%.研究表明,多种特征信息的综合利用,在目标分类与识别方面明显优于传统的基于单一光谱特征的方法,在一定程度内提升了遥感信息的智能化水平.     

地形信息光谱数据库系统设计与开发

地形信息光谱数据库以地形信息波谱数据的知识化、定量化和实用化为目标,是一个集地物光谱实测数据、环境参数、景观图片数据、影像数据、测绘知识等于一体的地形信息光谱知识库,具有数据转换、检索查询、可视化分析及光谱匹配等功能。地形信息光谱数据库实现了地物波谱数据与地形图中地形要素的有机结合,为地形要素属性信息自动分类提供了技术支撑和实验环境,为快速实现地形图的测制与更新提供新的技术方案。     

成像光谱遥感技术及其图像光谱信息提取的分析研究

成像光谱技术是80年代发展起来的最新遥感方法。本文对其原理、理论基础及图像光谱信息提取的方法进行了探讨,并在红外细分光谱(FIMS)金矿蚀变带信息提取分析研究的基础上,通过对可见光细分19波段AMSS、澳大利亚的24波段GEOSCAN、MKII AMSS及美国GER64通道成像光谱数据的初步处理,发展和形成了一些针对超多波段成像光谱数据的图像处理和分析及光谱信息提取的方法。 成像光谱信息提取的方法,主要包括图像光谱反射率转换技术、图像光谱曲线显示、光谱特征参数测度(光谱吸收特征的波长位置、宽度、深度)、图像地物光谱曲线与地物光谱数据库的信息匹配以及地物光谱识别专家系统。本文以红外细分光谱图像在金矿蚀变带信息提取分析中的应用为例,讨论了成像光谱图像的一种处理分析技术及其发展前景。     

多尺度多准则的遥感影像线状地物信息提取

针对传统低层次单个像元纯光谱的信息提取方法存在的不足,以ZY-3高分辨率遥感影像为数据源,依据"种内一致性最大、类间异质性最大"原则,提出了基于多尺度多准则的ZY-3影像线状地物信息提取方法。利用基于最优分割尺度的影像分割、面向对象线状地物目标信息的提取方法,实现了河流、水渠、道路等线状地物信息的提取,并通过实验分析验证了可行性、有效性。结果表明:构建的RMAS指数指标,可以作为多尺度分割中选择最优分割尺度的一种很好的指示器,所提方法不仅有效避免了分割斑块面积对分割结果评价的影响,还能够有效识别ZY-3影像中的线状地物信息,研究结果对高分辨率遥感影像处理尺度依赖的技术难点及线状地物信息提取等研究具有重要的参考价值。     

集成多层感知器快速多光谱遥感图像分类方法

针对目前深度神经网络训练耗时长、浅层神经网络多为易崩溃三层感知器（BP）的现状,提出一种基于集成全连接多层感知器（MLP）的多光谱图像快速分类方法。实验对基于焦作地区Landsat8多光谱影像,使用半随机网格搜索优化等方法搜索超参数组合,构建4种MLP分类器。实验发现位置信息与地物类别无关,地物的样本量增加时分类器会对其更敏感。比较各分类器对Landsat8多光谱影像的分类结果得知集成分类器更优。     

遥感蚀变信息检测中背景与干扰问题研究

在不同自然景观区的遥感蚀变信息检测中,背景与干扰是2个复杂而又容易混淆的研究对象。本文结合光谱混合模型理论与随机变量概率分布相关理论,深入分析了遥感数据的光谱空间几何结构特征(重点剖析二维散点图),系统研究了背景与干扰的关系、复杂度以及干扰地物类型的划分等问题。这些问题的探讨为遥感蚀变信息检测的最佳方案设计和蚀变信息潜在性评价与准确提取提供了技术思路。     

基于骨架特征的多光谱遥感影像飞机目标识别方法研究

飞机目标的自动提取,是信息处理领域的重要研究内容。提高飞机目标的识别率,可以准确的把握区域动态,为相关决策提供支持。由于数学形态学特征和复杂几何结构等特征相对抗干扰性较强,而骨架线由地物的边界形态决定,不受其他因素影响,具有良好的稳定性。据此,研究选取香港机场多光谱遥感影像作为实验数据,基于骨架线几何特征参数与网络测度,提出了一种由多光谱遥感影像自动提取飞机目标的方法。研究选择基于边缘的多光谱遥感影像分割方法,提取矢量地物边缘;基于约束Delaunay三角网自动提取地物骨架和主骨架;通过选取对飞机目标识别具有良好区分度的特征参数,最终实现飞机目标的自动识别与定位。     

基于形状特征的高分辨率遥感影像目标分割

高分辨率遥感影像可以提供更多的地面目标的形状结构与纹理信息,但由于其细节信息特别丰富,因此为相关地物目标的特征检测与提取带来了一定的复杂性.综合梯度边缘检测、区域标识处理与目标形状特征分析技术,提出一种高分辨率遥感影像上建筑物快速提取的方法,并通过试验证明该方法的可行性、快速性和有效性.     

城市建筑三维自动分体系统的设计与实现

传统三维GIS平台多以单体制作、场景集成和发布为主要技术流程,场景更新周期长、投入大;基于倾斜摄影测量原理的Street Factory、Smart3DCapture解决方案便于构建mesh三维模型,较传统三维平台更加精确高效,但因无法直接对单体对象进行编辑导致应用受限。因此,提出了对mesh三维模型自动分体的构想,设计开发了城市建筑三维自动分体系统City Clipper。该系统以A3倾斜摄影测量数据为基础,通过建立高度和光谱规则算法库以区分地物和地类,从背景信息中提取出建筑信息;同时对植被、道路等兴趣地物进行判别,实现城市建筑的三维自动分体功能。     

机载LiDAR铁路测绘关键技术及应用

利用机载LiDAR点云数据提供的铁路地物形状特征与影像的灰度、光谱、纹理等信息进行了匹配、融合,对铁路专题要素信息的自动提取关键技术进行了研究,根据不同地物的特征提出了相应的自动提取方法,实现了对轨道及铁路附属设施要素的自动识别与提取,并在郑州铁路局进行了规模化应用,显著提升了铁路测绘的自动化水平,为既有铁路测绘和地理信息数据快速更新提供了重要的技术支撑和安全保障。     

基于高光谱影像的地形图要素变化自动检测与更新方法研究

探讨采用高光谱遥感影像自动检测地形图变化的技术途径。针对地形图变化检测特点,利用经过辐射和几何处理的高光谱影像,结合已有地面资料确定地物样区,建立地形图要素的光谱特征。在建立地物要素光谱特征过程中,提出结合地形图资料,采用迭代光谱特征重建方法,利用训练样本和初始分析结果作为新的样本进行特征提取,克服高光谱影像处理中存在的训练样本数量要求大的难点,提高地物光谱特征建立的可靠性,从而有效提高分析精度。采用EO-1数据实验表明,该方法能够有效实现地物要素信息的自动提取,是变化检测与自动更新的一种有效方法。     

MASK在遥感影像水系提取中的应用

在遥感图像处理中,通过遥感影像判别识别各种目标是其发展的一个重要环节,无论是专业信息的提取、动态变化监测,还是专题地图的制作和遥感数据库的建立等都离不开所需信息的提取,因此影像信息的提取是影像图像处理的研究重点。掩膜(MASK)技术就是运用地物及影像的特点将影像中的地物提取出来。本文主要介绍地物及影像的特点,运用MASK技术将影像中的水提取出来,并将提取成果与原始影像进行比较分析。     

3S技术支持下的小型遗址提取方法

针对仅利用地物光谱分析方法不能识别某些小型遗址的现状,提出基于地物空间关系知识,多源信息复合提取遗址的思路获取目标信息。以安徽省巢湖柘皋地区为例,利用SPOT-5卫星影像和地形图数据,综合运用3S技术进行小型遗址信息提取研究。经过和巢湖文管部门普查记录对比,证明了该方法有效性。该方法可缩小遗址探查范围,为考古普查工作节约大量时间、人力和物力。     

基于ComGIS的典型地物波谱特性数据库研究

典型地物波谱数据库是遥感定量分析和计算机智能提取地物类型的基础数据,是进行地物识别的重要参照系,可用于遥感技术应用项目的数据分析。本文介绍了典型地物波谱数据库系统软件设计的研究内容,包括系统结构的组织、系统环境的集成、功能设计,系统界面设计以及系统的关键技术分析等。