TM影像的居民地信息提取方法研究

从对居民地的遥感信息机理分析入手,分析了居民地在Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ２、ＴＭ３、ＴＭ４、ＴＭ５、ＴＭ７等各个波段上与其它地类的可分性。并探讨了增强居民地与其它地类的方法。同时进一步对各地物的谱间结构特征进行了分析,通过分析发现,以水泥顶和瓦项房屋为主的居民地,其ＴＭ２、ＴＭ４、ＴＭ７的光谱值比较接近,而其它地物除新修道路外,都不具备这一特征。这一特征可以用如下表达式来表达,ＴＭ２－ＴＭ４〈Ｔ１;Ｔ     

视觉显著性与知觉组织相结合的高分影像居民地提取方法

受人类视觉认知机制的启发,提出了一种利用视觉显著性与知觉组织相结合的高分辨率遥感影像居民地提取方法。首先利用认知物理学中的数据场构建居民地的视觉显著性模型,并通过自适应阈值法实现候选居民地的自动提取,然后利用多尺度小波变换的高频特征实现居民地的知觉组织,最后通过集合交运算提取同时满足这两种视觉机制的居民地。通过ZY-3和Quickbird两种高分传感器的影像数据集进行居民地提取试验,验证了该方法的有效性。     

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。     

基于纹理边缘与感知编组的居民地外轮廓提取

提出了一种在高分辨率遥感影像上提取居民地外轮廓的方法。该方法通过计算边缘点的角度提取居民地外轮廓,并利用感知编组连接提取轮廓点,形成闭合外轮廓。实验证明,本方法提取居民地外轮廓位置准确且完整闭合。     

基于图形数据差的居民地变化信息提取方法研究

作为空间数据库更新的一项关键内容,变化信息的提取直接关系着整个更新工作的效果。居民地是空间实体中变化频率较高的要素,成为空间数据库更新的关注重点。文中针对当前提取方法尚未关注空间实体具体变化的问题,提出一种基于图形数据差的居民地变化信息提取方法。根据图形数据差的分类,实现变化信息的归类,继而通过图形数据差的判别方法,达到居民地变化信息提取的目的。通过实验验证该方法的可行性和有效性。     

一种面向对象的TM影像的居民地提取方法

提出了一种面向对象的TM影像的居民地提取方法,利用对象的光谱信息及其几何特征和空间信息识别居民地,实现了TM影像的居民地提取,结果表明这一方法效果很好。     

高分辨率影像农田信息提取方法

选取河南省安阳市某地冬小麦长势良好的Quick Bird影像,首先应用数学形态学的开运算对高分辨率遥感影像进行分割,将种植冬小麦的农田与反射率较高的空地、道路、农村居民地进行区分,人工选择并提取需要分析的农田区域,计算其边界并进行细化,最终提取农田边界信息。整体处理流程基于VC++6.0编程实现。     

基于对数极坐标变换的遥感影像居民地提取

本文研究基于对数极坐标变换和傅里叶变换实现全色影像居民地提取。首先对影像进行对数极坐标变换,将影像的旋转信息转换为极坐标系的行平移,然后对变换后的极坐标影像进行傅里叶变换,以傅里叶变换功率为旋转不变特征实现居民地的提取;针对提取结果的不足,采用数学形态学进行后续处理。实验表明:采用该方法可以有效提取遥感影像中的居民地。     

基于面积分界尺度的居民地轮廓化简

分析常用的利用宽度和深度分界尺度进行面状居民地轮廓化简方法中存在的不足,提出基于面积分界尺度的居民地轮廓化简。即首先根据面状居民地的轮廓特征对居民地数据进行预处理,删除其中的冗余数据;然后,通过计算居民地弯曲部分构成的平行四边形的面积判断弯曲部分是否进行化简,并利用对边线的求交进行居民地图形轮廓的化简;最后,通过对实际面状居民地数据的化简实验验证文中方法的有效性和可操作性。     

SPOT卫星影像居民地信息自动提取的决策树方法研究

以南京市江宁县为研究区域，首先分析了该区域居民地的影像特征，然后研究了居民地及其背景地物在SPOT—4(Ⅺ)卫星影像4个波段上的光谱特征，并由此探讨了它们在光谱特征上的可分性。研究发现，除道路在光谱特征上与居民地差异不大而难以完全分开外，其它背影地物均可以依据各波段亮度值的大小关系或适当的阈值与居民地分开。但道路和居民地在形状上存在明显差异，因此可以利用形状指数的差异加以去除。最后分析建立了基于光谱特征和形状特征的简单决策树模型，对研究区域居民地信息进行了提取并对结果进行了精度评价。结果表明，该方法的总体提取效果较好，特别是对于面积大于10000m^2的城镇和集村。其提取精度与通常的监督分类方法相比有了很大的提高，只是在水际交界处和道路两侧有误判现象。因此，利用该模型可以将背景地物类型复杂的江南地区的城镇和集村居民地自动提取出来，并且模型受时相影响较小，只是在域值大小上会存在一些差异。     

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...     

基于高分辨率城区遥感影像的道路半自动提取方法研究

遥感影像上人工地物的自动化和智能化采集一直是摄影测量与遥感技术长期探索的一个主要课题。道路是重要的基础地理信息,随着遥感影像分辨率的提高,道路特征的复杂化对道路提取方法形成了挑战。针对高分辨率城区遥感影像道路提取中存在的问题,结合多分辨率分析思想、模板匹配原理和LSB-Snake模型,综合提出了一种适用于城区高分辨率遥感影像的道路半自动提取方法。实验表明该方法可以在很大程度上弥补LSB-Snake模型的不足,同时具有良好的抗噪声能力,可作为一种有效手段应用在城区高分辨率遥感影像的道路提取中,具有很好的交互性、可靠性和高效性。