城区边界遥感提取研究进展

针对当前城乡统计口径和城区边界提取标准不统一的问题,该文梳理了当前国内外城区边界相关概念及界定标准、不同分辨率影像下的城区边界遥感提取方法,以及城区边界提取中“连接”的判断方法。结果表明,当前城区边界遥感提取主要面临3个问题:选用的标准、城区中的“连接”判断标准缺乏、自动化程度有待加强。提出了上述3个问题的解决思路:构建综合空间特征和人口特征,符合中国国情和特色的指标体系;探讨不同“连接”判断方法对城区边界提取结果的影响;将城区边界提取标准转化为机器学习算法,引入人工智能技术提升城区边界自动化提取程度。     

基于拓扑特征的面向对象的道路要素提取

主要针对光谱特征不是很明显的高分辨率影像,探讨一种基于道路拓扑特征,即道路是连续的、中间没有间断的要素,对道路进行提取。利用面向对象分类的方法,首先把影像分割为对象块,人工给定一条道路的始末端,利用道路连续的拓扑特征,构建循环算法,依次查找道路中间要素,并进行连接,最终把整条道路提取出来。利用资源三号卫星数据进行了试验,结果表明,本方法能较有效地提取高分辨率影像上的道路。最后,应用该方法分别对太原市2010年和2013年同一区域影像进行道路提取,对提取的道路作后期人工编辑,并对两期数据作变化监测,统计变化区域和道路发展变化状况。     

2000-2016年中国地级以上城市高精度城区边界遥感提取及时空扩展分析

城区边界和城区面积是城镇化的重要表征和扩展分析的基础。然而城区边界存在概念和提取标准不统一、精度较低、可比性较差等问题。为此,提出了基于高分辨率影像和地理信息资料辅助的城区半自动化提取方法,充分利用高分辨率影像上的城市景观特征、先验地理信息知识和一系列标准规则,以得到精度高、一致性强的数据。以中国337个地级以上城市为研究区,采用该方法得到了2000年、2005年、2010年、2016年4期城区边界成果,并开展了城区时空扩展及用地效率等相关分析。结果表明:①16年间城区扩展迅速,城区主要集中分布在东部和中部,东西部地区差异大;②城市用地效率与城镇化发展水平显著相关,城区扩展以外延型为主;③大多城市城区扩展超前于人口增长,少量城市城区扩展滞后于人口增长;④城区扩展以占用耕地为主。     

一种利用多光谱双向检测和多尺度角特征验证的角提取方法

联合TK(Tomasi-Kanade,TK)角检测器和COVPEX(corner validation based on corner property ex-traction,COVPEX)角验证算法进行IKONOS多光谱影像的角提取。角提取对比实验结果说明,本方法适合用于多光谱高分辨率影像,其角提取结果的精确性和合理性均有较大程度的提高。     

结合结构和光谱特征的高分辨率影像分割方法

影像分割是高分辨率遥感影像基于对象分析的先决和关键步骤。传统的遥感影像分割方法往往仅利用影像的光谱或结构信息。本文提出一种结合结构和光谱特征的分割方法。首先使用形态学运算提取结构信息,并与光谱信息结合,采用光谱角距离来衡量结构-光谱特征的相似性,进行区域生长获得初始分割结果,然后通过区域合并改善初始结果获得最终结果。研究中采用城市地区的高分辨率遥感影像,通过目视评价和定量评价并与现有的其他分割方法进行比较,验证了所提出方法的有效性。     

复杂城区车载激光扫描点云分层路段定位与数据纠正实验研究

高精度的车载点云数据是实现各种城市地物要素提取的前提,但在复杂城市环境下车载作业时信号遮挡、衰减和多径效应频繁发生,进而造成点云数据精度严重降低,如何对复杂环境下的点云数据进行分析和纠正就显得至关重要.现有的质量分析方法多从测距误差、仪器安装误差和数据处理误差方面出发,虽然可以在一定程度上改化数据,但在如何快速定位出分...     

宽边界区域拓扑关系量化分析与抽象

对Cohn等人提出的卵黄模型所确定的宽边界区域的46种拓扑关系及其聚类方法进行了分析,提出了一种定量化方法对这些拓扑关系进行描述,并对这46种拓扑关系进行了抽象。     

利用概率融合光谱-空间特征地物分类模型对高分影像地物进行提取

本文提出了一个联合光谱-空间多特征的基于支持向量机的分类器模型,首先将三类光谱-空间特征利用支持向量机对高分影像进行分类,然后将分类结果利用概率融合的方法进行整合,最终完成了地物的提取。试验结果显示,相比于VS-SVM算法,该模型取得了更好的提取效果。     

海量扫测数据特征点及边界提取方法研究

针对“水声呐”水下扫测设备测量所得的数据量大,精度高,分布规则,但同时数据的冗余度大的特点,为了真实反映水下地形,利用四叉树的数据分块思想对海量数据进行预处理,再对处理后的分块数据采用绝对高程差,高程加权平均等算法判断不同分块窗口的地形的起伏状态,然后用Jenson＆Domingue等算法提取特征点,同时把图像处理边缘提取方法——梯度算子应用到河道扫测边界提取中。     

复杂水体边界提取的改进正交T-Snake模型

引入拓扑自适应动态轮廓(T-Snake)模型并进行了改进,设计了合适的能量函数,提出了目标内部岛状空洞引起的拓扑冲突的检测与处理机制,实现了包含河中岛的复杂河流边界的精确提取。针对模型初始轮廓需手动构造的缺点,利用影像分形维数最小值获取水体内部区域并实现轮廓自动初始化。试验表明,该方法可有效提取水体深凹边界和含河中岛的河流边界,在精度和效率上优于传统Snake和GVF Snake模型。     

基于特征基元的高分辨率遥感影像道路网自动提取技术

高分辨率遥感道路网络的自动提取在城市信息更新等方面具有非常重要的意义。在综述国内外道路信息提取进展的基础上,本文提出一套基于特征基元的道路网提取方法体系。即采取自下而上的研究路线("影像像元—特征基元—道路单元—道路网络"):首先通过影像大尺度的区域划分获取道路区域,在此基础上进行小尺度分割,提取出特征基元;然后根据基元的形态、走向、亮度、纹理等特征对基元进行模式分类,识别出道路单元;最后根据道路网语义规则将道路单元进行形态学处理及拓扑连接,形成道路网络。     

北京市河流信息识别与提取

针对传统的河流信息识别和提取方法不适用于平原地区城市这一情况,该文基于北京市河流的自然和人文特征,提取城市水系网络,划分流域边界,并对河流的特征信息进行提取;从城市河流的特征识别、信息提取、空间插值等几个方面进行了总结和归纳,并从实际应用的角度进行了案例分析。研究的思路和方法可以为其他城市的相关工作提供参考。     

Gully boundary extraction based on multidirectional hill‐shading from high‐resolution DEMs

The gully boundary, which distinguishes gully from non‐gully areas, is a significant geomorphologic feature for research on gully development and gully erosion. This study presents a new method based on multidirectional hill‐shading maps, which identify the gully (i.e., shadow area) from inter‐gully (i.e., non‐shadow area). These shadows obtained from various illumination azimuths are merged; consequently, the border of the shadows, which is the gully boundary line, can be achieved. In this process, two key parameters, namely, altitude and azimuth of light, affect the accuracy of gully boundary extraction. The experiments in Yaojiawan area of China show that the method of average median slope of all sampling profiles across the gully boundary is effective and practical for light altitude selection. Moreover, the six azimuths are sufficient for gully boundary extraction in a loess hilly area. The application in the Madigou area indicates the replicability and rationality of this method. A comparison with the positive‐negative terrain and slope variation method confirms a higher accuracy of gully boundary extraction by the proposed method in terms of visual interpretation, length, and contour‐matching difference with reference to manually digitalized results. Accuracy assessment indicates that the proposed method is applicable for gully boundary extraction based on high‐resolution DEMs.     

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。     

面向对象的高分辨率遥感影像地理要素提取

应用面向对象影像分类方法进行空间目标特征提取和分析,实现利用遥感影像建立与更新地理空间数据库,对于正在进行的数字城市建设和国情监测具有重要的意义和作用。本文阐述了高空间分辨率影像特征提取的关键技术,采用面向对象的特征提取技术和影像分类方法,开展了基于ADS40航空影像的地理要素提取实验,获得了比较满意的专题信息。     

基于多尺度纹理和光谱信息的SVM分类研究

基于单尺度纹理和光谱信息的地物分类较难取得理想效果,本文结合多尺度纹理与光谱信息,运用SVM分类方法,对IKONOS遥感影像进行分类。结果表明:结合多尺度纹理和光谱信息的SVM高分辨率遥感影像分类,能够更好地描述地物,分类总体精度达到83.9%,与基于光谱信息的最大似然法和基于单尺度纹理和光谱信息的SVM分类方法比较,分类精度分别提高了13.8%和4.9%,该方法有助于提高高分辨率影像的分类正确率。     

联合光谱和纹理特征的支持向量机滩涂分类方法研究

滩涂作为海岸带的重要组成部分,是重要的土地资源。针对遥感影像滩涂分类的提取,文中提出一种联合光谱和纹理特征支持向量机(SVM)滩涂分类的方法。首先介绍纹理特征影像获取方法,通过灰度共生矩阵分析得到滩涂纹理特征影像;然后将光谱影像与纹理影像叠加形成一幅多维特征影像,用SVM分类算法中的OAR分类器进行分类实验,对分类结果进行实验分析。实验结果表明,该算法对提高海岸带地理信息获取能力,提升海洋遥感测绘信息化保障水平有积极意义。     

城市轨道站点拓扑网络通达性建模及分析

通过研究交通网络的空间连接及由此决定的节点间联系的连通程度,可观测交通可达性水平。本文对地下轨道交通和地面道路交通构成的立体拓扑网络进行了建模,采用空间句法形态分析变量构建了基于轨道站点的通达性模型,分析了深圳市轨道站点通达性水平和空间特征,并探讨了站点通达性与周边土地利用的相互关系。研究结果表明,深圳市轨道站点通达性平均值为0.088 4,通达性数值离散程度较低,在空间上形成了福田中心区、华强北商业区、东门商业区和后海片区4个高值热点区;商业用地、办公用地与站点通达性的相关程度最大,工业仓储用地受轨道站点的影响较小,轨道站点倾向于商业及办公用地等人流量集中的空间节点;轨道站点基本可承载周边的土地开发,组合类型为"高-中""中-低"的27个站点需提升综合立体交通体系功能。笔者从拓扑网络耦合的思路,客观评价了深圳市轨道站点通达性及其与土地利用的相互关系,提供了研究对象由线路向站点转换的研究视角,可为同类研究提供参考意义。     

结合双树复小波纹理特征和MRF模型的遥感图像分割

针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题,以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑。本文提出了结合双树复小波（DT-CWT）纹理和马尔可夫随机场（MRF）模型的高分辨率遥感影像分割方法。首先,通过双树复小波变换提取影像纹理特征,联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量;然后,将混合特征向量高斯归一化处理,并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图;最后,借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息,基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果。本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度,同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的“椒盐噪声”,从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度。