基于遥感影像的线状地物宽度变化规律研究

采用数理统计回归分析方法,通过对安徽省中南部地区195个随机样本的实际宽度量测、定位和图片采集,与其在LandsatTM-5卫星影像上的实际表现相结合,主要从像元数、下垫面性质和走向3方面进行数理统计分析,得出线状地物在LandsatTM-5遥感影像中的变化规律:随着影像像元数的增加,线性夸张逐渐不明显;南-北(东-西)走向的线状地物宽度稳定性好于西北-东南(东北-西南)走向,线性夸张程度小;水域最易产生线性夸张现象,其次为公路和土路.     

基于语义和边缘特征融合的高分辨率遥感影像水体提取方法

利用卷积神经网络从遥感影像中提取水体时,水体对象边缘像素的特征与内部像素的特征之间往往存在较大差异,导致提取结果中边界模糊、内部像素与边缘像素的提取精度差异较大,影响了整体精度的提高。针对如何从高分辨率遥感影像中进行水体高精度、自动化提取的问题,文章首先以高分辨率遥感图像为基础,利用边缘提取算法生成边缘图像,然后以高分辨率遥感图像和边缘图像作为输入,建立了语义特征和边缘特征融合的高分辨率遥感图像水体提取模型（Semantic Feature and Edge Feature Fusion Network, SEF-Net）,用于从高分辨率遥感图像中提取水体对象。实验结果表明,SEF-Net模型在3个数据集中的召回率（91.97%、92.07%、93.97%）,精确率（91.12%、98.37%、97.88%）,准确率（89.56%、95.07%、94.06%）和F1分数（91.54%、95.12%、95.88%）均优于对比模型,说明SEF-Net模型从高分辨率遥感图像中提取水体时,具有更高的精度和泛化能力。     

基于形态重建的高分辨率遥感影像城市道路提取

高分辨率遥感影像中,城市道路表现为局部灰度近似、宽度变化缓慢的狭长区域。根据城市道路这些形态特性,提出基于形态重建的道路提取方法。先对原始遥感影像作增强处理,突出影像边缘信息,用Otsu自动阈值分割法对增强处理后的图像进行初步分割;再根据图像中各要素的形态特征构建不同的标记图像,分别对原图像进行形态重构,将道路和建筑物等分别生成新的图像模块;对形态重构生成的道路模块进行轮廓提取和细化,提取出道路轮廓和中心线。实验结果表明,该方法能有效地从高分辨率遥感影像中提取出城市道路网。     

基于影像分割技术的LIDAR数据建筑物边缘提取

提出一种基于影像分割技术的LIDAR数据建筑物边缘提取方法,将LIDAR点云数据转化为DSM影像,采用改进的动态阈值分割算法对DSM影像进行分割,并将得到的图像进行边缘提取.试验表明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LIDAR点云数据中提取建筑物边缘,为进一步的建筑物三维重建奠定基础.     

基于像元级RS影像数据融合方法应用评价

遥感信息融合（Fusion）是目前遥感应用领域的一个热点问题。高分辨率的全色影像与多光谱彩色低分辨率的遥感数据叠加，可以最大限度地利用不同分辨率、不同光谱信息和不同时相分辨率的遥感信息。融合中对同一地区长江流域秭归段的TM4、3、2多光谱和TM8高分辨率的遥感影像采用了IHS变换、分辨率（主成分分析）融合方法进行了数据融合，并对不同的融合方法所得到的融合影像进行目视和统计特征的分析与评价。     

SegNet在从低空无人机影像中提取会仙岩溶湿地地物信息中的应用

以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。     

采用双注意力机制Deeplabv3+算法的遥感影像语义分割

针对DeepLabv3+网络在遥感影像上呈现出拟合速度慢,边缘目标分割不精确,大尺度目标分割类内不一致、存在孔洞等缺陷,提出在该网络中引入双注意力机制模块（Dual Attention Mechanism Module, DAMM）,设计并实现了将DAMM结构与ASPP（Atous Spatial Pyramid Pooling）层串联或并联的2种不同连接方式网络模型 ,串联连接方式中先将特征图送入DAMM后,再经过ASPP结构;并联连接方式中将双注意力机制层与ASPP层并行连接,网络并行处理主干网提取特征图,再融合两层处理特征信息。将改进的2种方法通过INRIA Aerial Image高分辨率遥感影像数据集验 证,结果表明,串联或并联方式2种网络都能有效改善Deeplabv3+的不足,并联方式网络性能更好,其对原网络缺陷改善效果更明显,并在测试数据集上mIoU达到85.44%,比Deeplabv3+提高了1.8%,而串联方式网络提高了1.12%。并联结构网络更符合本文需求,其形成了一种对DeepLabv3+网络上述问题进行统一改善的方案。     

基于Savitzky-Golay方法的遥感影像融合

把Savitzky-Golayr滤波方法拓展至二维,提出了基于Savitzky-Golay方法的遥感影像融合算法,并通过与HSI变换、PCA变换和小波变换融合等传统融合算法的比较,证明该方法性能最优.分析Savitzky-Golay滤波算子阶数和小波变换尺度对融合影像质量的影响,发现Savitzky-Golay滤波融合过程中Savitzky-Golay滤波算子阶数是决定融合质量的关键因素.算子阶数越高,融合后影像细节信息越丰富,但光谱信息损失也越严重;算子阶数越低,融合后影像光谱信息保持能力越好,但细节信息增强能力变弱.如何根据具体的遥感影像自动确定最佳的算子阶数是下一步要解决的问题.     

基于改进SURF算法的无人机遥感影像快速拼接

为了及时、准确地反映测区情况,需要在拍摄现场将获得的无人机遥感影像进行实时拼接.基于SURF的无人机遥感影像拼接算法具有尺度和旋转不变性,拼接效果较好,但该算法稳定性较差,拼接过程中大量误特征点被提取出来,导致计算量大、匹配效率低,无法满足实时拼接的要求.该文首先利用SURF算法粗提取特征点,然后利用RANSAC算法剔除被误提取的特征点,实现特征点的快速匹配和图像实时拼接.实验结果表明该文的算法不但可以得到很好的图像拼接效果,而且极大地提高了拼接效率.     

基于无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取

在分析救灾帐篷的光谱和形状特征基础上,将基于像元和面向对象分类方法相结合,提出一种针对无人机可见光遥感影像的救灾帐篷信息提取方法。首先基于帐篷初始样本在三维光谱空间中的范围对图像进行快速二值化初分类,通过聚类与尺寸滤波消除噪声图斑对后续信息提取的影响;然后引入不同结构模板的邻域分析和形态学方法还原对象空间形状,针对遥感影像的第一主成分,提取分割对象的光谱均值、局部二值模式对比度(LBP Contrast)均值、长轴长等特征;最后利用基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)分类方法完整提取救灾帐篷。以灾后常用的0.2m无人机可见光遥感影像为例的实验结果表明,救灾帐篷识别率高达95.5%。该方法运算效率高,克服了蓬顶内部异质性和相似物的影响,对于利用无人机可见光遥感影像开展救灾帐篷的检测与分析具有参考价值。     

基于多类型无人机数据的红树林遥感分类对比

使用固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机获取广东珠海淇澳岛红树林保护区多类型无人机遥感影像,使用基于面向对象分类的K-最近邻与随机森林分类器对研究区影像进行红树林树种精细分类和对比分析,并探讨了不同类型无人机平台在红树林资源调查应用中的优缺点。结果表明：1）固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机数据使用K-最近邻法的分类精度分别为：73.8%、72.8%和79.7%;使用随机森林法的分类精度分别为：81.1%、84.8%和89.3%。3种平台类型的无人机数据均适用于红树林精细分类研究,对于无人机红树林遥感数据,随机森林的分类方法优于K-最近邻方法。2）以拍摄面积与用时之比估算采集效率,固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机分别为0.036、0.013和0.003 km2/min。固定翼无人机的采集效率具有明显优势。3）固定翼无人机适合大范围红树林数据采集,要求较高;消费级旋翼无人机适于获取小范围精细数据,成本低且易学易用;专业级旋翼无人机适合搭载质量稍大的如成像光谱仪、LiDAR等专业传感器获取多源数据。最后给出了无人机在红树林遥感研究中的注意事项和建议。     

绿洲植被覆盖度遥感信息提取——以敦煌绿洲为例

以敦煌绿洲为研究区,利用Landsat TM遥感数据,通过归一化植被指数(NDVI)和混合像元分解两种方法,提取了敦煌绿洲的植被覆盖度信息。在基于NDVI提取植被覆盖度时,选取了基于NDVI的像元二分模型; 在混合像元分解过程中,对遥感影像进行波段反射率归一化处理和最小噪声变换(MNF),确定了3个类型端元:植被、不透水表面/土壤、水体/阴影; 最后利用高分辨率遥感影像验证对比了两种提取方法的精度。结果表明:混合像元分解更能准确地提取敦煌地区植被覆盖度信息,其线性相关系数为0.8915,均方根误差为0.0882,而且提取结果更符合实际情况,可以为敦煌植被状况监测及生态环境保护提供科学建议。     

基于改进DeepLabv3plus算法的遥感图像海岛建筑提取方法

目前海岛经济快速发展,为避免海岛建筑无序扩建,了解海岛建筑分布特征尤为重要。机器学习方法是从高分遥感影像提取地物目标的常见方式,然而建筑物遥感特征复杂,机器学习方法出现鲁棒性差、难以充分挖掘深层次特征的弊端。文章提出基于DeepLabv3plus网络模型的深度学习语义分割方法提取海岛建筑,并对网络结构进行改进,使用组归一化（GN）方法替代批归一化（BN）以适合小batch size下的语义分割操作。针对海岛建筑数据量较少的问题,采用迁移学习策略,设计基于多源数据的国内城市建筑数据集的预训练样本智能采集和标注方法,再人工标注中国部分海岛建筑进行算法实验。结果表明,在batch size较小时,基于GN的DeepLabv3plus语义分割算法的平均精度和mIoU均得到提升,能够获得更为精确的像素级海岛建筑提取结果。     

多源遥感影像的侵蚀沟信息提取分析

以多源遥感影像为基础,结合DEM数据,运用定性方法全面分析各遥感影像中提取的侵蚀沟的信息特征,并在研究区选取两个调查单元进行野外验证,对所得结果与遥感影像目视解译结果进行定量比较分析,得出以下结论:1)虽然空间分辨率最高的Pleiades遥感影像与DMC航片影像表现侵蚀沟的信息最为清晰,但空间分辨率过高会使侵蚀沟的内部细节过于详细,对信息提取增加噪声信息。2)不同遥感影像所能提取的侵蚀沟的类型不同。与Pleiades和Alos遥感影像相比,资源三号卫星影像能够呈现稳定沟、切沟和冲沟的信息,且成本低廉,是侵蚀沟信息提取最为理想的遥感影像。3)资源三号与高分一号卫星影像在提取重点调查的冲沟与切沟的数量与长度和宽度信息时,所得结果与实地验证结果十分接近,是比较合适的遥感影像。     

基于无人机遥感的喀斯特高原峡谷区火龙果单株识别提取方法

基于小型无人机搭载可见光镜头作为数据获取手段,通过对比可见光波段差异植被指数（VDVI）、过绿指数（ExG）、过绿减过红指数（ExG-ExR）、归一化绿红差异指数NGRDI和绿叶指数（GLI）5种可见光波段颜色指数方法应用于喀斯特高原峡谷区典型经济作物火龙果植株识别的适宜性,结合可视化空间建模工具模型构建器,提出一种以单植株平均面积分割株丛的思想,对火龙果进行植株识别分割和单株提取方法研究,结果表明：1）VDVI相比EXG、NGRDI、ExG-ExR、GLI等植被指数更适宜作为火龙果的识别分割方法;2）当VDVI的OTSU阈值取0.037时,能最大程度地分割目标地物与背景地物;3）通过人机交互基地实测获取的实际株数与提取株数验证,获得火龙果植株单株提取精度为91.7%。结果证实：以低空无人机可见光波段影像为数据源,VDVI指数作为识别方法,株丛分割应用于喀斯特高原峡谷区火龙果的单株识别提取具有可行性。     

基于模糊综合评判方法的遥感影像压缩主观质量评价

介绍遥感影像压缩的主观评价方法及其分类,并应用模糊综合评判方法对采用JPEG2000标准和SPIHT改进算法压缩后的重建影像进行质量评价。评价结果表明:随着压缩比增加,两种压缩算法压缩后的影像质量均逐渐下降;当压缩比不超过4∶1时,两种压缩算法得到的影像效果均较好,与原始影像差别不大;当压缩比相同时,JPEG2000算法的压缩效果略好于SPIHT算法;在地形较复杂的丘陵和山地,两种压缩算法压缩后的影像质量下降,影像失真较严重。     

震害损毁建筑物高分辨率遥感信息提取方法

利用高分辨率遥感数据,针对“512”地震中都江堰紫坪铺镇震害损毁建筑物的特征,研究了基于像元和面向对象两种快速提取方法.基于像元提出了基于“多层次区域分割”的震害损毁建筑物提取方法,与传统的分类提取方法相比,它体现着面向对象分析方法中的多层、分割思想.面向对象,利用多尺度分割思想,按照分割尺度的大小建立了三层体系结构,根据每一层的特征提取不同地物类别,分析其光谱、纹理、形状、上下文关系、空间位置等特征,建立各自的模糊判定规则,进行损毁建筑物的提取.分别从提取精度、目视效果和方法原理三方面对两种提取结果进行综合比较,结果显示:两种方法均能快速、准确地提取震害损毁建筑物信息,而面向对象提取方法成功地抑制了由于单个像元光谱异质性大而导致的高光谱遥感分类“胡椒盐”噪声,有效地解决了基于像元方法中存在的“同物异谱,同谱异物”现象,其总体精度(90.38％)比基于像元方法的总体精度(76.84％)更高.     

基于高分辨率遥感影像的矿山开发监测研究

矿产资源是一种不可再生的自然资源,传统的矿山监测方法已不再满足当今矿山发展的需要,遥感技术的发展为矿山的开发和管理提供了有力的技术支撑.文中以国土资源部整顿和规范矿产资源开发秩序的重点矿区——宜昌磷矿区为研究区,通过对QuickBird高分辨率遥感影像进行数据处理,分析矿山开发的标志地物并建立解译标志,将解译结果进行野外调查验证,得出该研究区矿山种类共有11类,优势矿种是磷矿,有221个开采点或开采面,其中界内开采159个,越界开采17个,无证开采28个,以采代探17个,停产或关闭76个.将解译结果和历年参考数据进行对比显示,宜昌磷矿区矿山开发秩序良好,矿山数量有所减少,但界外开采和以采代探的情况仍然存在,需要进一步加强对研究区矿山的监管,以保证矿山的可持续发展.