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。     

一种面向对象的遥感影像城市绿地提取方法

针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,以及受到城市区域范围尺度限制因素的影响,本文提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地专题信息的方法,结合影像分割、影像面向对象模板统计和基于多阀值的模糊分类技术的优势,林地、密草地和疏草地专题信息被提取出来.研究中提出利用基于面向对象多尺度分割算法...     

基于城市微观尺度的人口拟合研究与系统开发

从城市微观尺度,利用循环迭代拟合方法模型对统计人口和人口样本进行拟合和扩散;利用遥感监测和实地调查等方法提取了建筑物信息,并获取相关属性资料。对模拟人口数据和空间化的城市建筑进行拟合,借助ArcGIS平台,利用Python语言实现了城市微观人口的空间分配。     

基于道路网矢量数据的遥感影像道路损毁检测

利用面向对象方法对地震后高分辨率遥感影像上的道路进行多尺度分割和分类.通过融合地震前道路网矢量数据与地震后遥感影像,提出一种基于自适应模板的道路损毁检测方法.试验结果证明,该方法能够快速、准确地对损毁信息进行提取.     

遥感影像档案时空多维管理北大核心CSCD

遥感影像档案作为重要的基础地理信息资料,可为自然资源监管监测、城市可持续发展规划等提供关键决策依据。本文针对当前遥感影像档案多来源、多介质、多尺度、多规格的现状,分析了当前遥感影像管理方式所存在的主要问题,提出并构建了“空间+时间+形态+属性”的时空多维管理体系,实现了对遥感影像档案的科学高效管理利用。     

多源卫星测高数据监测太湖水位变化及影响分析

基于Envisat与Cryosat-2卫星测高数据利用波形重跟踪算法提取2003年1月—2019年4月太湖水位信息,并对测高数据进行粗差剔除、卫星间系统误差消除,结合MODIS光学遥感影像提取太湖边界信息,得到长时间序列太湖水位数据.结合气象观测数据和城市人口变迁数据,讨论太湖水位变化规律及其对气候变化以及人类活动影响...     

长春市利用高分辨率卫星正射影像生产城市专题地理信息工程技术实践

高分辨率卫星遥感影像是城市空间地理信息的重要数据源,可通过遥感影像信息提取技术获取以满足城市规划、城市园林、市政公共管理等部门所需的城市专题地理信息数据。本文阐述了长春市利用高分辨率卫星正射影像,采用人机交互目视解译方法批量生产城市专题地理信息的技术实践。     

像元尺度上分类不确定性评价及可视化表达

传统的地物类别尺度上的遥感影像分类不确定性评价仅能实现分类精度的数学度量,无法反映分类不确定性的空间分布,难以完整、准确地描述和理解遥感影像分类信息的不确定性.文章首先在像元尺度上对遥感影像分类的不确定性进行评价,并在此基础上利用计算机技术从彩色可视化、用户交互式可视化和用户选择性可视化模式3个方面在空间域上对分类不确定性进行描述,从视觉感知角度表达遥感影像分类的不确定性信息,从而使用户更加形象直观地理解不确定性信息数据的大小及其空间分布.     

遥感影像剖分模板库模型及应用方法初探

为了提高遥感数据处理效率,提出了以GeoSOT网格不同层级、不同大小的剖分面片为基本单元,建立不同尺度剖分面片的标准影像、控制点位、基础特征数据、数字地形数据等基础信息,由此形成全球多尺度、多分辨率、多传感器、多光谱分辨率遥感影像剖分模板库。在数据处理时,以剖分面片为单位,利用剖分模板库中的基础信息,对待处理影像数据进行运算,实现遥感数据快速处理。通过试验证明,基于GeoSOT的遥感数据剖分模板库可提高遥感数据处理效率。     

遥感影像剖分模板库模型及应用研究

以Geo SOT网格不同层级、不同大小的剖分面片为基本单元,建立不同尺度剖分面片的标准影像、控制点位、基础特征数据、数字地形数据等基础信息,并由此形成全球多尺度、多分辨率、多传感器、多光谱分辨率遥感影像剖分模板库。在数据处理时,以剖分面片为单位,利用剖分模板库中的基础信息,对待处理影像数据进行运算,实现遥感数据快速处理。试验证明,基于Geo SOT的遥感数据剖分模板库可提高遥感数据处理效率。     

面向对象的多源数据建筑物提取

建筑物是城市的重要标志之一,综合利用LiDAR数据和高分辨率遥感影像可以充分发挥不同数据源中提取建筑物的优势。本文基于面向对象分类理论,利用机载LiDAR数据和GeoEye高空间分辨率遥感影像,在多尺度分割的基础上对实验区分类并提取建筑物,进而对提取结果进行精度评价。实验表明,将LiDAR数据与高分辨率影像数据结合能够很好地提取建筑物,建筑物提取精度达89.28%。     

流域尺度的不透水面遥感提取

一个地区的不透水面覆盖度不仅是该地区城镇化程度重要指示因子,也是该地区生态环境状况的重要指示因子.现有的不透水面遥感提取方法,多集中在城区尺度上.而流域尺度上快速、准确的不透水面遥感提取方法在国内外还鲜有研究.本研究以覆盖海河流域同一季节的Landsat影像为数据源,利用已有土地利用数据集中的道路、城市、农村和工业用地...     

结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。     

基于高分辨率遥感影像的建筑物快速提取

建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市问题研究中的重要研究对象。介绍一种基于高分辨率遥感影像面向对象的建筑物快速提取技术,利用对影像多尺度逐级分割分层的方法来提取地物目标,并对遥感影像进行分类,从而提取建筑物信息。通过试验验证,该方法能较完整地提取整个试验区的建筑物,利用性高,具有一定的推广意义。     

基于高分辨遥感影像的城市绿地信息提取研究

城市绿地以植物为主要存在形态,是城市的净化器,有着保持水土、涵养水源、调节自然界生态平衡等作用,与人们的工作和生活都息息相关,是城市不可或缺的一部分。本文以淮南市为例,使用World View-2高分辨率遥感影像,先对影像进行预处理,然后利用面向对象方法,对影像进行多尺度分割,再提取绿地信息。实验结果表明,使用高分辨率的遥感影像,利用面向对象的方法进行绿地信息的提取的效果是可行的,并且效果和精度都比较好。     

基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类

城市土地利用信息体现了城市的功能及结构,开展城市土地利用分类研究对于城市可持续发展具有重要指导意义.以哈尔滨市主城区为研究区,综合应用Sentinel-2A遥感影像、OpenStreetMap(OSM)数据、兴趣点(point of interest,POI)数据和珞珈一号夜间灯光数据等多源地理数据,采用面向对象和随机...     

耦合GF-2遥感影像与街景影像的广州市城中村识别

及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例,提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先,从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征;其次,在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征;最后,融合两种影像的特征用于构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明,基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%,Kappa系数分别为0.58和0.31,而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67;其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补,构建了更有区分度的特征空间,减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中,辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。     

融合高分遥感影像与DSM的建筑物三维变化检测

针对传统遥感影像变化检测方法存在漏检、误检、垂直变化特征未被充分挖掘等问题,该文提出了一种融合高分遥感影像与数字地表模型(DSM)的三维变化检测方法。利用一个残差编码器进行高分遥感影像的光学特征提取,并利用一个较为简单的卷积神经网络对DSM数据进行高度信息挖掘。同时,将这两端相同维度的特征提取结果进行多尺度融合,形成包含高度信息的多尺度3D组合特征,并将其输入到中间融合编码结构进行深度特征挖掘。然后,利用自注意模型获取更加丰富的全局上下文特征及高层语义信息,提升局部特征在全局视图下的判别能力。实验结果表明,相对于其他对比方法,该文方法能更加充分地挖掘复杂城市场景下建筑物的多维度变化特征,误检漏检现象明显降低,变化检测效果显著。     

地理国情监测“十二五”六大任务

1.航空航天遥感影像数据获取 统筹国内外航空航天遥感影像数据获取能力,获取满足要求的航空航天遥感影像,包括航空航天光学遥感数据、SAR数据、机载LiDAR数据等,为开展重要地理国情信息普查、重要地理国情信息全国性监测和典型地理国情信息监测提供数据. 2.重要地理国情信息普查 整合、分析现有基础地理信息数据及相关专业部门数据,开展地形地貌、地表覆盖、地理界线等重要地理国情信息普查.形成重要地理国情普查成果,构建统一时点、标准一致的地理国情本底数据库.基于地理国情本底数据库,进行地理国情普查信息统计分析与汇总,为重要地理国情信息全国性监测和典型地理国情信息监测提供基础.     

多源信息多尺度视角的南京市街道级人口模拟研究

人口是重要的社会和生态环境因素,掌握人口信息有利于资源配置和环境管理。本文以南京市的街道级行政区域作为基本对象单元,分别从市级、市郊级和城市化度3个尺度,人口总量和人口密度2个方面,使用NPP/VⅡRS夜间灯光数据、大数据中的关注点POI数据、Landsat 8卫星OLI影像的建筑用地指数IBI,进行了人口模拟研究。结果如下：①在市级层面,人口密度模拟效果优于人口总量的,POI数据模拟效果最佳,确定性系数为0.87,其次是建筑用地指数0.81,夜间灯光数0.77;②在市郊级层面,郊区的人口密度拟合效果优于市区的;③在城市化度方面,中度城市化的街道人口密度与NPP/VⅡRS的幂函数关系最佳,确定性系数为0.99,低度和高度城市化的街道人口密度与POI的对数关系拟合效果相对好些,确定性系数分别为0.65和0.44;中度和低度城市化街道的人口总量与3个因素数据的多元线性回归模型效果最佳,确定性系数分别为0.91和0.78。结果说明中度城市化街道的人口模拟效果最好。本文研究拓展了城市人口估算的广度和深度,可为相关工作提供思路上的借鉴。