结合尺度空间的面向对象高分辨率影像城市道路提取

基于遥感影像的城市道路提取对于城市建设、规划和地图更新等有重要意义。针对高分辨率遥感影像城市道路网的复杂性,结合尺度空间思想提出一种面向对象的城市道路自动提取算法。在此基础上,使用Canny算子获取像元簇梯度图,并进行标记分水岭分割得到区域对象;建立城市道路与几何、光谱特征相关的道路规则,从分割结果中筛选出道路区域对象;使用形态学方法提取道路区域的骨架,并对骨架进行连接、光滑等后处理,最后输出道路网提取结果。实验结果表明,该方法用于复杂城市道路的高精度自动提取,对城市道路网更新有一定参考意义。     

高分辨率遥感影像建筑物分级提取

高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。     

Approximate approaches to geometric corrections of high resolution satellite imagery

The exploitation of different non-rigorous mathematical models as opposed to the satellite rigorous models is discussed for geometric corrections and topographic/thematic maps production of high-resolution satellite imagery (HRSI). Furthermore, this paper focuses on the effects of the number of GCPs and the terrain elevation difference within the area covered by the images on the obtained ground points accuracy. From the research, it is obviously found that non-rigorous orientation and triangulation models can be used successfully in most cases for 2D rectification and 3D ground points determination without a camera model or the satellite ephemeris data. In addition, the accuracy up to the sub-pixel level in plane and about one pixel in elevation can be achieved with a modest number of GCPs.     

面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法

针对高分辨率遥感影像阴影提取的问题,通过分析影像主成分变换和HIS变换的特征,提出了一种面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法:首先,使用mean shift分割方法进行影像去噪和平滑;然后,结合主成分变换和HIS变换形成了一种阴影检测指数(SDI);最后,通过阈值分割提取阴影信息。选取两景影像进行了阴影提取实验。实验结果表明,SDI能有效地区分阴影与建筑物、水体、蓝色地物、植被等非阴影地物;另外,mean shift分割能有效地去除结果中斑点噪声的影响,提高阴影检测精度。     

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。     

多特征加权融合的高分SAR影像建筑区提取方法

机载SAR影像分辨率的不断提高使得图像纹理信息更加丰富,对地物分类和提取具有重要意义。针对建筑区的纹理特点,该文提出了一种综合统计和结构多特征加权融合的建筑区提取方法。分别采用经典的灰度共生矩阵方法提取统计纹理特征和采用变差函数方法提取结构纹理特征,并考虑方向信息;然后利用提出的巴士距离特征权值计算方法,将所选特征进行加权融合;利用K均值聚类算法对融合后的特征图像进行非监督分类,对分类图像进行后处理并提取外部轮廓。以国产机载P波段全极化SAR影像为数据源进行了实验,并对结果进行了定量分析,表明该方法能够高精度地有效提取高分辨率机载SAR影像中的建筑区。     

高分辨率遥感影像城中村提取的景观语义指数方法

城中村是中国一类特殊的非正式居民区。本文从城中村的物理特点出发,采用景观语义指数描述复杂的城中村场景,提出基于景观语义指数的高分辨率遥感影像城中村提取方法,并采用“分类置信度-反馈”机制进行实际可操作的大范围城中村制图。以广州市核心城区为例,城中村检测的总体精度达到了90%以上。试验结果表明相对于传统的光谱、纹理特征,景观语义指数能够更好地描述城中村的根本形态特点,更准确的城中村提取。此外,“分类置信度-反馈”机制能够充分参考机器学习的分类概率,以有限的人工干预生产更加准确的城中村制图产品。因此,本文方法能够有效应用于大范围的城中村提取与制图。     

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取

建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE(Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。     

图割能量驱动的高分辨率遥感影像震害损毁建筑物检测

为充分利用高分辨率遥感影像提供的细节信息,提高震害损毁建筑物检测精度,提出了一种图割框架下融合形状、边缘、角点等多种类型特征的损毁建筑物检测方法。该方法首先利用震前建筑物线划图提取包含单个建筑物的局部影像,用于图割能量函数建模,并分别根据建筑物的位置、形状、边缘以及角点构造能量函数的各约束项。在此基础上,通过最大流/最小割算法求解能量函数最小值,依据最小割能量进行地震前后局部影像中建筑物的相似性度量。最后利用最大期望算法(expectation maximization,EM)求得最小割能量的分类阈值,并根据错分率估值执行后处理以获得最终变化检测结果。采用2011年3月11日东日本大地震前后石卷港的高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法能有效检测出损毁建筑物。     

利用高分辨率遥感影像提取建筑物方法研究

随着航空航天技术的发展,人们获取的遥感影像数据的空间分辨率不断提高,同时获取难度大幅降低。在遥感数据日益普及的今天,利用影像处理与分析技术对高空间分辨率遥感影像中的感兴趣目标进行自动提取已经成为目前遥感领域研究的热点之一。建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市发展的重要标志。目前,通过对高分辨率遥感影像进行建筑物自动提取已经成为建筑物信息获取的重要手段,而建筑物信息可用于进一步研究城市的扩张与发展、城市土地利用现状与变化、城市规划、城市热岛效应、人口估计与预测、灾害监测预警与评估等。     

基于面向对象的高分遥感景观格局提取方法

为了实现对景观连续变化特征与连接特征的描述,并保持与斑块镶嵌特征的空间尺度一致性,该文利用高分辨率遥感数据,采用面向对象分割方法,建立基于Delaunay-Voronoi原理的景观格局定量描述模型,统一表达景观格局的镶嵌、连续以及连接特征;并将此图像分割方法的结果与像素聚合方法的结果进行对比。结果表明:1面向对象的图像分割方法能够更好地保存对景观格局提取至关重要的微细景观特征,并在尺度上推过程中延缓这些细微特征消失;2基于Delaunay-Voronoi数据结构的景观格局模型有利于面向对象影像分析的景观镶嵌、连续和连接特征的混合及其多尺度表达,更适用于高分辨率遥感景观格局信息提取。     

一种高分辨率遥感影像建筑物自动检测方法

高分辨率遥感影像具有丰富的空间信息、地物几何结构和纹理信息,有助于对地物目标进行认知和解译。而建筑物目标在人类活动区域内占据重要地位,对高分辨率遥感影像中的建筑物进行自动检测具有重大意义。提出了一种基于全卷积神经网络的建筑物自动检测方法,并制作了建筑物样本数据集,利用基于区域的全卷积神经网络和特征检测网络进行建筑物检测模型的参数训练,对待检测影像进行预处理之后利用模型进行建筑物检测,得到影像中的建筑物目标的具体位置和类别置信度。实验证明,提出的检测方法具有更好的效果和更快的速度。检测召回率达到92%,检测准确率达到98%,证明了该方法针对建筑物检测具有较高的精度和较强的稳定性。     

高分辨率遥感影像主干道路提取的感知编组方法

针对高分辨率遥感影像的道路提取受"同物异谱、同谱异物"干扰的问题,该文提出一种基于感知编组的高分辨率遥感影像主干道路自动提取方法:首先,使用Line Segment Detector算法提取影像中直线段信息。然后,利用高分辨率遥感影像上的道路几何特征对直线段进行感知编组;最后,经过长度约束得到道路信息。使用两景影像进行了主干道路提取实验。实验结果表明,两个实验中主干道路提取的完整率、正确率和检测质量都在96%以上。     

电磁散射模型应用于单景高分辨率SAR影像建筑物高度反演的解算方法

首先,测量建筑物叠掩量,反演出建筑物高度初值;然后,在相邻建筑物下垫面粗糙度相关的假设下,对重组后的电磁散射模型进行基于拟模拟退火的参数解算,实现了模型中未知参数的求解以及建筑物高度的反演。将此方法应用于真实Radarsat-2SAR场景中3座建筑物高度的反演,取得了反演高度相对误差均小于10%的结果。     

基于多层形状特征提取与融合的城市高光谱影像解译

以前的研究往往从像素光谱的角度来解译高光谱影像,忽略了像素间的空间上下文关系。本文提出一种基于像素和对象层形状特征提取与融合的方法,把多层形状特征和光谱信息用支持向量机(SVM)输出函数方法进行融合,用于提取城市高光谱影像的形状特性,利用影像的空间关系。实验用HydICE-DC航空高光谱数据对提出的方法进行了验证,结果表明:像素级形状指数能够提供比对象级形状指数更优的结果,但像素—对象级形状特征的融合,能够给出更高的精度。     

基于高通滤波的高分辨率遥感影像城市道路提取

本文根据高分辨率遥感影像城市道路与房屋等建筑物在空间域中光谱特征差异很小,而在频率域中区别很大的特点,提出一种基于频率域的道路提取方法.在图像频率域中利用Butterworth高通滤波器对图像进行锐化增强处理,突出道路的边缘信息,将道路与建筑物初步区分开来;再对增强后的图像二值化,通过形态变换等方法对图像中的建筑物进行...     

多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取

遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提取能力。首先,利用多尺度SLIC-GMRF分割算法确定初始建筑物区域,然后,充分利用FCN神经网络在语义分割中的优势抽取建筑物特征,最后,结合提取出的建筑物特征训练SVM分类器细化建筑物提取结果,通过3种控制实验,两种对比方法得出以下结论:SLIC分割算法影响初始分割结果;SVM分类器影响建筑物细部提取;FCN特征影响SVM分类器性能。对于特征清晰、遮挡干扰较少的研究区,本文方法能够较好提取影像中的建筑物,查准率、查全率、质量指标均优于对比方法,对建筑物复杂分布的研究区同样能够取得较好的提取效果。     

Quantifying the building stock from optical high-resolution satellite imagery for assessing disaster risk

This study uses high-resolution (HR) satellite imagery to quantify the stock of buildings, referred herein as building stock. The risk assessment requires information on the natural hazards and on the element at risk, that is the building stock in this article. This study combines (1) texture-based image processing to map built-up areas, (2) statistical sampling that allows locating the building samples and (3) photo-interpretation to encoding building footprints. Statistical inference is then used to quantify the building stock per class of building size. Legaspi in the Philippines is used as a case study. The results show that texture-based computer algorithms provide accurate area estimations of the built-up, that the detail of HR imagery allows the mapping of single buildings using photo-interpretation, and that a systematic sampling approach that uses building encoding and built-up maps can be used to quantify the building stock.     

地震损毁建筑物的高分辨率SAR图像模拟与分析

为了分析汶川地震震后高分辨率合成孔径(SAR)图像的城区建筑物特征,基于实际获取的机载X波段SAR图像,采用电磁模拟方法进行分析和研究.通过对城区的完整建筑和毁损建筑进行三维建模,采用射线跟踪的电磁计算方法和图像域积分的成像模拟方法得到不同受灾程度的建筑物SAR模拟图像.与真实SAR图像对比分析,提出的算法能够分析建筑物结构变化对SAR图像的影响,模拟主要的强散射点,能有效辅助SAR图像进行城区特征分析.