基于GF-5高光谱特征分析的水体提取方法研究

针对山区水体、山体阴影与裸地等地类光谱混淆性,基于高分五号(GF-5)影像数据,结合高光谱特征分析构建了山区水体决策树提取模型. 先对水体和相关干扰地类进行高光谱特征分析实现特征波段选取,应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化水指数(NDWI)法进行提取实验. 通过比较以上实验不足之处,提出了单波段阈值法与构建的阴影水体指数(SWI)相结合的决策树水体提取模型,以Google Earth高清影像为参考结合实地采样得到的混淆矩阵进行精度评价. 实验结果表明:单波段阈值法与NDWI法易将山体阴影识别为水体,受裸地影响较小;多波段谱间关系法对山体阴影有一定抑制作用,受小面积裸地影响;决策树提取模型能有效抑制山体阴影和裸地影响提取完整水体. 其总体精度为89.39%,Kappa系数为0.82,显著提升了山区水体提取精度.      

高分辨率遥感影像上居民地半自动提取研究

设计了一种基于 3× 3区域灰度方差纹理特征的高分辨率遥感影像居民地特征分析算法 ,通过高斯模糊处理提高影像上居民地区域纹理特征一致性的同时 ,加大了其同背景地物纹理特征值的差异 ,并设计了相应的居民地自适应分割阈值求取算法 ,提出了针对居民地与道路提取分离的骨架化分析算法     

方差齐性检验与模糊评价的遥感影像变化检测

针对高分辨率遥感影像地物空间结构复杂、光谱纹理信息丰富的特点,该文提出一种基于Levene检验及模糊评价的遥感影像变化检测方法。首先,对预处理后的两期影像叠置分割得到图斑对象,提取其光谱、纹理等特征;其次,利用改进的Levene检验法统计各图斑变化信息得到候选变化图斑,经IHS变换获取影像色调信息,结合纹理特征进行变化向量分析;最后,通过迭代的方式确定阈值并计算候选图斑的变化隶属度,确定最终变化区域。选取江苏省某地区ZY-3高分辨率遥感影像进行实验,结果表明:改进的Levene检验法很大程度地减少了后续的计算量,提高了变化检测精度,对于相对辐射差异较大的非变化图斑具有良好的容错性;采用色调-纹理特征及模糊评价法可以有效地降低漏检及虚检率,提高变化检测精度。     

基于SAR数据的鄱阳湖水体提取及变化监测研究

以C波段Envisat ASAR和L波段ALOS PALSAR交替极化模式的数据为数据源,分析了鄱阳湖主要地物的散射特性,并分别引入纹理特征和不同极化通道间的极化差和极化比等参数增强地物的表征;应用主成分变换对地物的参数向量进行特征提取,增强水体与其他地物的差异,并在第一主成分中选择适当阈值,准确提取出不同时期的鄱阳湖水体信息。实验表明,用上述方法提取水体信息的精度比直接使用地物后向散射系数的监督分类法提取精度要高得多。通过分析和对比上述不同波段SAR数据中水体与其他类别间的Jeffries-Matusita距离可以看出,C波段SAR数据提取鄱阳湖水体的精度比L波段高。并给出了鄱阳湖水体在2007年春、夏和冬3个季节中水域面积的动态变化情况。     

结合MNF变换与灰值形态学的三江平原多光谱、多时相MODIS遥感影像分类

通过对影像进行光谱特征分析,及对各种植被类型进行物候特征分析,选用以NDVI数据为主的多波段、多时相的MODIS影像数据进行最小噪声分离MNF变换,然后进行灰值形态学滤波,运用阈值分割法提取旱地,并运用自组织特征映射SOM神经网络聚类模型分离湿地和水田。实验结果与现有的研究成果相比,精度有较大提高。     

基于分层分类法提取城市裸地信息

城市裸地通常面积较小且分散分布,其光谱特征与建筑用地相似,传统监督分类方法很难准确提取。采用分层分类思想,利用改进后的归一化水体指数和归一化植被指数分别提取水体、植被后并去除,再利用光谱特征分析实现建筑用地和裸地分离,最后提取出城市裸地。以武汉市主城区为研究区,选取Landsat7/ETM+和Landsat8/OLI影像,分层分类法裸地提取精度分别达到94.5%和96%,而作为对比实验的监督分类法裸地提取精度分别为89%和90%,可见,分层分类法可以较高的精度提取城市裸地信息。     

结合空间上下文与慢特征分析的多光谱影像变化检测

为了提高多光谱影像变化检测的精度,本文提出了一种结合空间上下文与慢特征分析的方法。首先采用自适应空间上下文提取算法围绕像素构建自适应区域,探索像素周围的上下文信息;然后通过迭代慢特征分析,由相应像素周围的成对自适应区域定量计算成对像素之间的变化强度,增强变化区域与未变区域的可分性;最后生成变化强度图像,采用大津阈值法作二值分类,将变化强度图划分为二值变化检测图。利用Landsat 7卫星ETM+传感器的图像,与4种基于代数的方法及基于变换的方法进行对比试验,结果表明,本文方法在降低漏检方面有所改善,提高了召回率。     

一种干旱半干旱地区决策树分类方法

以内蒙古自治区伊金霍洛旗为研究区,利用Landsat TM影像,对干旱半干旱地区土地利用信息进行提取。在ENVI软件的支持下,分析了影像的光谱特征及NDVI,NDBI,NDWI特征变量,并运用灰度共生矩阵对影像进行纹理特征提取,得到熵纹理特征图像,确定各类地物的阈值,运用决策树分类法对影像进行分类。结果表明,结合光谱特征和纹理特征的决策树分类方法,提取干旱半干旱地区土地利用信息可行且准确性较高。     

基于局部自适应阈值的GF-3 SAR影像洪涝水体提取

针对全局阈值法在大场景SAR图像水体提取时存在的局限性以及山体阴影对水体提取的干扰,提出一种DEM辅助下基于自适应阈值的SAR影像洪涝水体提取方法.首先结合DEM和SAR卫星轨道参数去除山体阴影产生的辐射失真区域,利用K-means聚类算法得到初始的水体分布图;然后在初始水体信息基础上,通过窗口提取局部区域的水体和非水体,并采用KI算法对局部区域进行自适应阈值的计算,实现自适应阈值水体信息的快速提取.利用湖南省东北部GF-3精细条带2成像模式(FSII)SAR影像进行洪涝水体提取实验,研究表明该方法既保留了水体的细节信息,又能减弱噪声、山体阴影等的影响,F-Measure指数高于全局阈值法,其查准率较全局阈值法提高了7.97％,尤其适用于含山区影像的大范围洪涝水体快速提取.     

SPOT5影像纹理特征提取与土地利用信息识别方法

本文以太湖流域西苕溪上游安吉地区SPOT5影像600像元×600像元为试验区,首先采用主成分分析对SPOT5影像进行数据压缩和几何信息增强,再采用小波分析方法对影像进行滤波和噪音处理,利用灰度共生矩阵对高分辨率图像的纹理信息进行分析,以对比度和熵为统计指标,确定对比度和熵的最佳阈值,进行边界匹配和图像的分割,将此分割结果与NDVI阈值法分类结果进行叠合,得到最终的分类结果。试验结果表明:将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混淆的地物,光谱与纹理特征结合得到的分类精度高于单纯依靠光谱特征进行分类和单纯依靠纹理分类的分类精度。     

一种改进的融合不同尺度特征的遥感影像道路提取新方法

针对高分辨率遥感影像中细小道路纹理特征不明显、信息提取困难的问题,本文提出并实现了一种融合不同尺度特征的深度学习道路提取新方法。首先引入CoT模块构建残差网络,以充分利用局部与全局上下文信息提取不同尺度道路特征;然后构建特征金字塔注意力模块,融合不同层级道路特征信息;最后使用全局注意力上采样模块结合全局背景对道路细节进行恢复。试验结果表明,该方法的召回率、交并比均优于已有方法,能够较完整准确地提取遥感影像中的道路信息,提升道路提取效率。     

基于GF-1的坑塘信息精确提取方法研究

以国产高分一号2 m全色、8 m多光谱遥感影像作为数据源,选择廊坊市文安县作为研究区域,针对坑塘信息精确提取问题,采用单波段阈值法、监督分类法、面向对象方法等进行实验研究,重点研究了面向对象方法,结合运用遥感影像光谱、纹理、形状等特征,分析坑塘与其他地物之间的差异,最终实现坑塘信息的精确提取。     

“三调”成果数据引导的耕地“非农化”遥感监测

为准确提取耕地“非农化”的变化信息,实现耕地“非农化”遥感监测,提出一种“三调”成果引导的耕地“非农化”遥感监测方法。先从前时相的矢量数据抽取矢量边界、类别属性等先验信息;进行超像素分割,提取像斑的光谱和纹理特征;在先验信息引导下,利用同质性特征分析、异常检测的方法自动筛选样本,利用影像特征差异分析的方法确定最优影像特征;针对不同的耕地变化类型,选择最优影像特征,结合支持向量机分类实现耕地“非农化”区域检测。在河北省选取两块区域进行实验,结果表明,该文方法在已有成果数据的引导下,能够有效检测出耕地“非农化”区域,总体检测精度均在97%以上。     

一种运动目标轨迹提取方法

针对基于区域的轨迹提取类算法的时间复杂度高等问题,该文提出了一种基于FasterR-CNN的目标轨迹提取方法,利用FasterR-CNN能够快速定位和特征提取的原理,快速确定目标区域,在此基础上提出距离加阈值限制的方法进行目标关联。该方法不要求FasterR-CNN模型具有较高目标框回归精度,且充分利用卷积神经网络能够高效提取图像特征的特点,在保证轨迹提取精度的同时,降低了目标区域确定的时间和数据量,且通过均匀抽取和目标参考点关联的方法,进一步降低了目标关联的时间。与基于Camshift的区域提取法对比,在时间复杂度基本一致的情况下,大大提高了复杂背景和复杂纹理条件下目标区域确定的准确率,使得轨迹提取率更高。     

面向对象的农田信息遥感影像分割算法

为了提高农业遥感数据处理中多光谱影像分割的精度,文章提出了一种面向农田信息提取的遥感影像分割算法:利用KMeans非监督分类算法和Fisher标准估算多光谱遥感影像中各个波段的权值,并将估算的波段权值应用到光谱合并计算中,能够较好地提高农田区域的分割精度,实现基于全局最优合并的区域生长算法,得到最优化的分割结果;从分割结果中提取基于区域的NDVI信息可以较为快速、准确地区分农田和非农田区域。实验结果说明:该方法的分割精度优于传统的全局最优合并算法和FNEA算法,并对遥感影像中旱田和水田的提取均有较好的效果。     

基于随机森林的WorldVew2i影像建筑物精细提取

针对研究区建筑物大小不一、排列复杂多样、颜色和材质差异较大的实际情况,提出了一种基于面向对象的城区高分辨率影像建筑物信息精细提取方法。该方法考虑了不同颜色建筑物之间以及建筑物与其他地物的特征差异,将建筑物细分为4种子类型,在对高分辨率影像进行分割的基础上,充分挖掘目标对象的光谱、几何、纹理信息等特征,利用随机森林算法对建筑物进行提取并对特征的重要性进行评估。结果发现,精细提取场景下的波段3比值、PCA3均值、PCA4均值、NDVI等特征的重要性较建筑物作为一个类别提取的常规方法出现了较为显著的上升,表明精细提取场景下的影像特征得到了更为充分的应用。使用该方法提取建筑物面积的用户精度和生产者精度较常规方法提高了12.16%和4.09%,为复杂情况下的高分辨率影像建筑物信息提取提供了新的途径。     

利用纹理融合与广义高斯模型的高分辨率SAR影像变化检测

为了充分利用高分辨率SAR影像的纹理特征,提出一种纹理信息融合与广义高斯模型相结合的SAR影像变化检测方法。通过灰度共生矩阵计算影像的纹理特征进而构造纹理差异影像,利用离散平稳小波变换,融合灰度差异影像和纹理差异影像。然后利用广义高斯模型进行统计建模,估计融合后差异影像上变化类和未变化类的概率分布,利用KI阈值准则获取最佳分割阈值,实现多时相SAR影像的非监督变化检测。选取两组TerraSAR-X数据进行实验,结果表明融合纹理信息与广义高斯模型的变化检测方法可行,其中融合逆差距纹理信息的检测性能最优。     

全连接条件随机场高分辨率遥感影像面状地物交互提取

提出一种基于全连接条件随机场高分辨率遥感影像面状地物交互式提取方法。通过人工交互标记估计前景模型,结合光谱与纹理特征,在利用简单线性迭代聚类算法对输入影像进行过分割的基础上,通过基于区域的最大相似融合对前景区域进行扩充,建立全连接条件随机场描述影像的全局信息。以均值场估计为基础,利用高维高斯滤波方法实现模型推断,进而获取面状地物轮廓。通过对高分遥感影像上水域、林地、梯田等面状地物的实验提取,证明了该方法的有效性。     

基于Landsat8数据的近海养殖区自动提取方法研究

利用遥感影像进行近海养殖区提取,是近海渔业资源监管的一种有效手段。然而由于近海养殖区受海水叶绿素和悬浮泥沙浓度差异分布的影响,海域水色背景往往较为复杂,使得传统近海养殖区提取方法很难取得理想效果。为了准确提取复杂水色背景下的近海养殖区,提出一种结合光谱和纹理信息的养殖区自动提取方法。首先,利用基于正交子空间投影的约束能量最小化(orthogonal subspace projection-weighted constrained energy minimization,OWCEM)方法增强近海养殖区信息;然后,利用近海养殖区的空间纹理信息,使用局部标准差自适应分割法(standard deviation adaptive segmentation,SDAS)对影像进行划分;最后,基于分割图像对近海养殖区进行自动提取。选取山东桑沟湾养殖海域和福建三都澳养殖海域为实验区,采用Landsat8数据对所提方法进行近海养殖区提取实验,结果表明:在复杂水色背景下,该方法能够准确快速地识别出近海养殖区的分布情况,在2个实验区都能达到93%以上的准确率,为近海养殖区自动提取提供了一种新的有效方法。     

地震滑坡高分辨率遥感影像识别

区域性地震滑坡信息获取目前主要通过遥感目视解译和计算机提取,存在主观性强、耗时费力、提取精度低等问题,导致难以满足灾后应急调查、灾情评估等方面的应用需求。采用资源三号、高分一号高分辨率遥感影像,以汶川震区为实验区,在地震滑坡灾害特征分析的基础上,通过多尺度最优分割方法构建多层次滑坡对象,融合光谱、纹理、几何等影像特征和地形特征信息建立多维滑坡识别规则集合,基于高分辨率影像认知模式与场景理解过程提出滑坡分层识别模型,从而实现地震滑坡空间分布及其滑源区、滑移区和堆积区的准确识别。实验区分析结果显示最低识别精度为81.89%,而滑坡的堆积区最容易被分辨,识别方法具有可推广性。研究成果可为灾后应急调查提供技术支撑,并促进国产高分辨率遥感卫星的地质灾害应用。