基于卷积神经网络的遥感影像地表覆盖分类

遥感影像地表覆盖分类是地理国情监测和地理信息资源建设中至关重要的环节,利用卷积神经网络对遥感影像进行特征提取和分类,具有十分重要的科研和应用价值。为提高遥感影像的地表覆盖分类精度,在深度卷积神经网络VGGNet的基础上,采用SeLU函数作为激活函数,并将激活函数中的λ、α作为训练参数,得到改进的VGGNet,用逐层贪婪算法对网络参数初始化,并选择适当的学习次数利用迁移学习的方法对网络参数调整,以提高网络的泛化能力来提取遥感影像各类别的深层特征,从而有效进行地表覆盖分类。通过GF-1卫星影像的实验表明本文方法在地表覆盖分类精度方面的优越性。     

遥感影像技术在地理国情普查中的应用

文章介绍和对比了几种遥感影像的分类和信息提取方法,通过对比目视判读、基于像元的分类方法和面向对象的分类方法在地理国情普查中地表覆盖提取结果的精度和效率,验证了利用面向对象的遥感影像信息提取技术在耕地保护工作中的优势。     

面向地理国情监测的变化检测与地表覆盖信息更新方法

常态化地理国情监测能够全面、动态地掌握地理国情信息及其变化,为经济建设和社会发展提供数据基础。地理国情普查成果是按照统一规范标准、经过内业解译和外业核查形成的矢量数据。如何在普查成果的基础上,利用多时相遥感影像实现变化信息提取与更新是地理国情监测的关键。针对地理国情普查成果的特点与监测需求,以多时相遥感影像处理分析为基础,构建了针对地理国情监测的变化检测方法体系,提出了像元—对象结合的多时相影像变化检测、基于对象实体统计分析的变化识别方法,实现了综合地理国情普查成果和遥感影像的地理国情变化检测与数据更新。基于像元—对象结合的多时相影像变化检测首先根据传统的变化矢量分析法提取基于像元的变化检测结果,再以地理国情普查的矢量对象为统计单元计算对象内变化像元的比例,以此判断该矢量对象是否发生了变化,并根据变化像元的比例计算其变化强度。基于对象实体统计分析的变化检测方法直接以地理国情矢量为对象进行特征提取和差异构造,再将差异影像进行阈值分割得到基于地理国情对象的变化检测图。最后,根据变化检测结果,对变化区域进行面向对象分割,并从上一期未变化区域选取训练样本训练分类器模型以得到变化区域的地表覆盖类型,将变化区域与未变化区域结合得到更新后的地理国情矢量图。选取江阴市地理国情普查成果和两期高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法在准确提取和解释变化区域的同时,明显提高了变化检测和数据更新的效率,可用于常态化地理国情监测。     

基于高分二号卫星影像的城市不透水面提取

受到分类目标趋于多样化和影像因素复杂的影响,基于高分辨率遥感影像提取城市不透水面的方法普遍精度不高。本文旨在探索快速有效地利用高分辨率遥感影像提取不透水面方法。以梧州市高分二号遥感卫星影像为例,采用支持向量机方法应用于不透水面分类中。这种方法首先根据高斯核函数训练出样本空间,然后直接对经过HSL色彩空间变换后的影像进行分类,使得有效特征信息增加进而分类精度提高。实验结果证明了这种方法的有效性。     

利用面向对象分类技术进行地理要素快速更新的方法研究

该文以遥感影像为更新期数据,利用面向对象分类方法,在对象层次进行推理和分析;将更新完成要素作为先验知识,分层更新地理要素;对更新过程中基期地形图专题要素不变信息的利用,主要地理要素提取和更新方法进行了研究。结果表明,该方法兼顾地理要素快速更新的自动化与实用化,具有广阔的应用空间。     

基于样本自动扩充的街区式农村居民地遥感提取方法

与基于非监督分类机制的居民地提取方法相比较,基于监督分类机制的居民地提取方法具有较高的提取精度。但是,基于监督分类机制的方法依赖于人工标注的训练样本,繁琐的标注工作限制了这类方法在遥感大数据时代的应用。利用监督居民地提取方法具有较高提取精度的优点,同时克服这类方法需要人工标注样本的缺点,能够建立更为实用的居民地提取方法。为此,针对中国华北平原广泛分布的街区式农村居民地,提出一种基于监督分类机制且仅需单个人工标注样本的居民地遥感提取方法。该方法首先根据居民地在遥感影像上的特征设计居民地排除规则,对划分的影像块进行初步分类;然后,从划分为非居民地的影像块中随机挑选一定量的影像块作为负样本,以人工标注的单个正样本为基础进行正样本扩充;最后,采用k-近邻分类法训练居民地分类器,对初步判定为居民地的影像块做进一步分类。试验结果表明,方法能够准确地提取影像中的居民地,对地物背景存在差异的遥感影像具有良好的提取效果。     

湖南省道县土地利用变迁研究

针对高分辨率多时相遥感影像数据,通过提取不同视角的特征,表达影像内容的不同方面,在多特征融合的基础上采用支持向量机或者最大似然分类算法对多时相遥感影像进行分类,并对土地利用程度变化和土地利用动态度进行了分析。     

面向对象和DEM的ZY-1 02C影像湿地提取研究

本文运用面向对象分类与DEM数据相结合的方法,对资源卫星一号02C卫星遥感影像进行湿地提取。探索了基于对象与DEM信息的提取技术,在02C影像湿地的提取应用,对研究我国国产卫星在湿地监测和保护方面有重要的意义。研究结果表明：（1）面向对象的遥感影像信息提取方法,可同时兼顾影像光谱信息及空间信息,适用于02C影像的湿地提取,精度得到明显提高;（2）基于对象与DEM信息的提取方法,使沼泽地与草地相混淆的现象明显减轻,湿地分类精度进一步提高,该方法适用于高分辨率遥感影像的湿地提取研究;（3）基于对象与DEM信息提取的水田、水体、沼泽地及河滩的精度,分别为88.46%、97.44%、86.96%和83.33%,满足资源卫星一号02C遥感影像对湿地进行监测和保护的需要。     

小波变换与FCM聚类的QuickBird影像特征空间识别分析

遥感影像分类是应用遥感影像进行地学分析等其他应用的重要准备工作,它的精度将直接影响到后续的分析工作。纹理特征对于提高高分辨率遥感影像的分类精度具有重要意义,小波变换的"时-频"分析方法在遥感影像纹理分析方面有着独特的优势。本文采用QuickBird影像,利用小波分解得到影像的纹理特征,结合光谱响应值组成特征空间,再利用模糊C均值聚类方法对影像进行分类。实验结果显示:加入了纹理特征的影像分类精度有所提高,同时,同一类地物的内部均一性有所改善。小波分析对于细微纹理特征的提取效果比粗纹理要好。     

基于多源异构数据的粮食作物种植面积提取

利用遥感影像进行农作物面积提取已经普遍应用到农作物种植面积提取工作中,但是普遍存在着提取效率低,精度达不到生产要求。随着高分辨率传感器的相继问世,融合多平台遥感数据有利于提高分类和动态监测的精度。本文以日照市莒县粮食种植面积提取为例,融合多时相和多源异构数据,利用深度学习算法提取粮食种植区域,深入挖掘多源数据的互补效应,提出了融合多时段、多源地理信息提取农作物种植面积的方法,为实现农作物种植面积快速高效的提取奠定了基础。     

高分辨率遥感影像目标分类与识别研究进展

高分辨率遥感影像的目标分类与识别,是对地观测系统进行图像分析理解,以及自动目标识别系统提取目标信息的重要手段。本文综述了当前国内外在可见光、红外、合成孔径雷达和合成孔径声纳等遥感影像的目标分类与识别的关键技术和最新研究进展。首先,讨论了高分辨率遥感影像的目标分类与识别问题的主要研究层次和内容;其次,深入分析了高分辨率遥感影像目标分类与识别,在滤波降噪、特征提取、目标检测、场景分类、目标分类和目标识别的关键技术及其所存在的问题;最后,结合并行计算、神经计算和认知计算等技术,讨论了目标分类与识别的可行性方案。具体包括：（1）高性能并行计算在高分辨率遥感图像处理的主流技术,并给出了基于Hadoop+OpenMP+CUDA的高分辨率遥感影像混合并行处理架构;（2）深度学习对于提升目标分类和识别精度的应用前景,以及基于深度神经网络的多层次遥感影像目标识别方法;（3）认知计算在解决遥感影像大数据不确定性分析的模型与算法,并讨论了层次主题模型的多尺度遥感影像场景描述方案。此外,根据媒体神经认知计算的相关研究,探讨了遥感影像大数据的目标分类和识别的发展趋势和研究方向。     

基于地理国情地表覆盖的城市建设用地提取方法研究——以兰州新区为例

城市建设用地与社会、经济、生态等息息相关,如何提取满足地理国情监测需求的城市建设用地成为一个亟待解决的问题。以兰州新区2012和2013两年的地理国情地表覆盖为基础数据,结合遥感影像、规划用地和外业调查数据,采用地表覆盖和遥感影像确定几何图形,规划用地和外业调查确定社会属性的提取方法,依据相关提取原则和提取参考,利用Arc GIS10.1软件提取城市建设用地。结果表明,本文所提出的提取方法可以满足地理国情监测需求的城市建设用地,该方法尤其适用于大规模正在建设的区域。     

融合点、体素和对象特征的多基元点云分类

单一基元分类方法难以全面描述复杂的点云场景,采用多基元进行分类成为一种趋势,提出了一种融合点、体素和对象特征的点云分类方法。主要包括4个方面:(1)分别确定各层面分类基元,点基元方面采用最优邻域方法,体素基元方面基于八叉树方法进行体素划分,对象基元方面使用改进的多要素分割方法进行点云分割;(2)提取各基元分类特征,首先提取点基元分类特征并进行局部线性约束编码(Locality-constrained Linear Coding, LLC),然后以此为基础提取体素基元和对象基元的潜在狄利克雷分布特征(Latent Dirichlet Allocation, LDA)和最大池化特征(Max Pooling, MP);(3)降低分类特征维度,利用随机森林变量重要性算法对分类特征进行筛选与降维;(4)进行点云分类,使用随机森林算法实现点云分类。采用3种不同类型的点云数据进行试验,结果表明融合3种基元特征的分类精度相比于点基元分类分别提升了1.43%、7.02%和2.48%,分类特征降维可以有效降低特征冗余度,分类器分类时间减少约70%;通过与其他算法的对比,新算法分类精度更优,且适用于多种场景...     

城镇扩张的多源遥感图像动态监测分析

遥感动态监测城镇扩展己成为一个重要的研究和应用领域。利用ASTER和TM多源多时相遥感影像和地形数据,以福建省漳州市区为示范区,对城镇建筑用地扩张进行了遥感监测。研究认为,对于ASTER影像,综合利用光谱知识、多时相植被指数、城镇建筑用地的地形分布等建立分类决策规则,可以有效提取城镇建筑用地信息(精度不低于90%);研究提出用较新时相影像获取的城镇建筑用地限定较早时相影像城镇建筑用地提取范围的思路,拓展了TM影像三指数法的应用范围,以此保证了较早时期TM影像城镇信息的有效提取。     

煤矸石堆场信息遥感提取方法对比

煤矸石作为工业特殊固体废物之一,产生于煤炭的采掘与洗煤的过程中,影响着周围的生态环境,因此,通过遥感影像获得煤矸石堆场的位置、面积信息,对于后续的调查也有很好的指导作用。本文选择2011年9月的LandSat5 TM影像,通过将研究区的光谱信息与地形、温度等辅助信息相结合的方式,分别使用非监督分类、监督分类、谱间关系法、分层分类法4种方法对研究区煤矸石堆场进行提取。通过对比,分层分类法提取煤矸石堆场信息的识别精度可达到78%。另外,该方法对于继续在高分辨率遥感影像上进行煤矸石堆场位置、面积的提取也有指导作用。     

面向对象的高空间分辨率遥感影像道路信息的提取

遥感影像的道路信息提取是构建及更新地理空间数据库的一个重要组成部分。针对高空间分辨率遥感影像丰富的地物细节信息和突出的结构、纹理信息的特点,采用一种面向对象技术,实现了高空间分辨率影像道路信息提取。首先,利用面向对象的影像分割技术得到道路均值对象,然后挖掘高空间分辨率遥感影像中描述道路的光谱特征、几何特征及纹理特征,构建道路对象的知识库,实现了城郊重要道路信息的提取。与最大似然法相比,提取结果充分利用道路形状和纹理信息,能克服光谱特征的噪声现象,提取道路准确率高,为高空间分辨率遥感影像道路信息提取提供了一种新的途径。     

高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析

图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域中的一项关键技术。本文首先从遥感影像地学处理与应用的角度阐述了影像分割技术对于遥感信息提取和目标识别的重要性,然后提出了基于特征的高分辨率遥感影像信息提取技术框架,建立了一套基于特征的遥感影像分割方法及分类体系。同时,鉴于遥感影像分割方法评价的重要性, 阐述了一种高分辨率遥感影像分割方法评价的思路,并对几种典型的基于特征的遥感影像分割方法进行定性和定量的试验和评价,对其各自的性能和适用面进行对比分析。最后,指出了遥感影像特征分割方法所存在的问题及其发展趋势。     

无人机影像的面向对象水稻种植面积快速提取

基于抽样技术的地面调查与遥感影像分类相结合的方法在大范围作物种植面积提取中得到广泛使用。无人机影像具有低成本、高时效、高分辨率的一系列优点,可以快速实现特定区域范围内的农情采样任务。本文以水稻样地为研究对象,采用便携式无人机Mavic Pro进行航拍。对所获取无人机影像进行预处理生成分辨率为3.95cm/pix的正射影像,采用面向对象的思想,目视评价和ESP工具相结合快速选择了最优分割尺度为300,应用了支持向量机、随机森林和最邻近监督分类方法对影像进行了地物分类和水稻面积快速提取。采用目视解译分类结果进行分类结果和面积精度评价,总体精度最高的方法为最邻近分类法,此时水稻分类用户精度为95%,面积一致性精度为99%。研究结果说明了无人机遥感和自动分类能够在平原水稻种植区快速获取样方内高分辨率影像并提取水稻种植面积,弥补了农田被遮挡时地面调查数据的缺失,为大范围水稻种植面积、产量等信息的计算提供样本和验证依据。     

一种基于深度传递迁移学习的遥感影像分类方法

面对实际的遥感影像分类任务,采用深度神经网络的方法存在的最大问题是缺乏充足的标注样本,如何使用较少的标注样本实现较高精度的遥感影像分类,是目前需要解决的问题。ImageNet作为世界上最大的图像识别数据集,在其上训练出的模型有着丰富的底层特征。对ImageNet预训练模型进行微调是最常见的迁移学习方法,能够一定程度利用其丰富的底层特征,提高分类精度。但ImageNet影像特征与遥感影像差距较大,对分类效果提升有限。为了解决上述问题,本文基于传递迁移学习思想,结合深度神经网络,提出一种基于深度传递迁移学习的遥感影像分类方法。该方法通过构建以开源遥感场景识别数据集为源域的中间域,并以ImageNet预训练权重为源域、待分类遥感影像为目标域进行迁移学习,提高遥感影像分类精度。首先,以ImageNet预训练VGG16网络为基础,为加速卷积层权重更新而将全连接层替换为全局平均池化层,构建GAP-VGG16,使用中间域数据集训练ImageNet预训练GAP-VGG16以获取权重;然后,以SegNet网络为基础,在SegNet中加入卷积层设计了T-SegNet,以对获取的权重进一步地提取。最后,将获...     

一种面向对象的水体变化检测方法研究

水体信息是地理国情普查体系是重要内容之一,基于高分辨率遥感影像的有效提取,对于掌握我国的水体现状和空间分布情况具有重要意义。基于传统遥感提取地物方法的局限性,文章结合高分辨率影像所包含的空间结构信息,提出一种面向对象的水体变化检测方法。通过实验认证,认为该方法有效可行。