基于遥感影像的地块边界半自动提取

针对遥感影像图中地块的提取,提出了一种基于高斯模型的地块边界的半自动提取方法。以无人机影像为实验数据,首先利用影像分割得到包含要提取地块的窗口影像;然后利用高斯模型对地块进行提取,该算法解决了传统图割算法抗噪能力差的问题。随后,运用数学形态学对分割的结果做进一步处理;最后利用边界提取函数对地块边界进行提取并对边界进行拟合。实验结果证明,本文算法不仅提取地块精度较高,而且适当的减轻了工作人员的工作强度。     

面向对象的房屋特征信息自动提取方法

以地理国情监测为背景,针对高分辨率影像具有丰富的光谱、空间分布及形状信息的特点,提出一种面向对象的房屋特征信息自动提取方法,并使用该方法在西藏芒康地区进行实验。在多尺度分割的基础上,根据房屋在影像中反映出的光谱、空间分布、形状特征以及房屋特有的阴影信息,通过特征组合建立规则集,在高分辨率影像上进行房屋的提取。实验表明,该算法对实验区域的房屋具有较好的提取效果。     

一种具有抗弱边缘能力的航空影像房屋自动提取方法

在充分利用房屋影像特征和目标领域知识的基础上,构造了基于方向信息的弱边缘检测、大跨度直线桥线段提取、角点分析与检测、房屋轮廓推理与证实、房屋轮廓修整与表达等关键算法,以控制注意力焦点处理机制和影像级、符号级结合的运算方式,对大比例尺航空影像中的房屋目标进行提取。本文详细地描述了此方法,并给出了在提取被树荫等环境因素干扰的规整平顶、坡顶房屋方面所取得的效果。     

航空影像直角房屋轮廓半自动提取

以精确提取房屋轮廓为目的,提出了一种航空影像中直角房屋轮廓半自动提取算法。该方法首先通过人工使用鼠标依次在房屋边缘线的大致位置画直线,再利用影像分割分别得到所对应的窗口影像;进而利用LSD算法对窗口影像提取直线;然后以其为初值,在保证其整体位移和数值偏差最小的情况下利用最小二乘算法在原始影像图上进行线拟合和直角化;最后连接角点,完成房屋轮廓信息的提取。试验结果表明,该方法不仅有效地减轻了工作人员的劳动强度,而且定位精度高于人工切准。     

无人机遥感影像中农村房屋信息快速提取

针对无人机遥感技术应用中信息提取自动化、智能化不足的问题,提出了一种基于面向对象分割的农村房屋信息提取方法。该方法首先利用双边滤波器滤掉影像中的噪声,然后利用移动均值算法分割影像,最后根据分割后房屋对象的特征建立提取规则,对房屋信息进行提取。实验结果表明,该方法可有效提取无人机遥感影像中的农村房屋信息,平均提取精度约为92%。     

一种采用稀疏促进的高光谱影像端元提取方法

利用稀疏促进原理以及高光谱影像端元提取传统算法,结合线性光谱混合模型,提出了一种采用稀疏促进的高光谱影像端元提取方法.该方法不需要预先对端元数量进行估计,也不需要假设影像中存在纯像元.利用模拟数据以及真实高光谱影像对提出方法、ICE算法和NMF算法进行了对比实验分析.实验结果表明:提出方法能稳定地从影像中提取端元并同时...     

一种从机载LiDAR点云获取建筑物外部轮廓的方法

利用点云的滤波、带距离控制的卷包裹算法以及复杂多边形的简化等一系列的算法对测区的机载LiDAR数据进行运算和处理,最终得到描述建筑物在不同高度时的外部轮廓多边形,为基于影像和辅助数据相结合的遥感影像阴影区域提取方法提供有效的辅助数据源。     

一种具有抗弱边缘能力的航空影像房屋自动提取方法

在充分利用房屋影像特征和目标领域知识的基础上，构造了基于方向信息的弱边缘检测、大跨度直线桥线段提取、角点分析与检测、房屋轮廓推理与证实、房屋轮廓修整与表达等关键算法，以控制注意力焦点处理机制和影像级、符号级结合的运算方式，对大比例尺航空影像中的房屋目标进行提取。本详细地描述了此方法，并给出了在提取被树荫等环境因素干扰的规整平顶、坡顶房屋方面所取得的效果。     

基于改进邻域均值的全色影像水域提取

利用传统邻域均值法对全色影像水域进行提取时,所提取的水域边界精确度严重依赖于搜索窗口的大小。本文通过分析水域灰度特征以及提取边界不精确的原因,对方法进行针对性的改进:依据邻域各像素点与种子点的灰度差值分别对其赋予不同的灰度值,以处理后的邻域均值作为特征进行水域提取。实验结果表明:基于改进的邻域均值方法对遥感影像水域有较好的提取结果,提取精度较之改进前有明显改善。     

融合LiDAR数据与航空影像的面向对象水体提取

针对单一数据源难以快速、准确提取水体信息的问题,提出一种利用面向对象技术有效融合LiDAR点云与影像数据,准确提取水体信息的新方法。采用分形网络演化算法对航空影像进行多尺度分割得到影像对象,提出对象平均回波强度概念,利用LiDAR回波强度信息计算OAI,选取对象面积和OAI构建特征空间提取水体。实验结果表明,该方法简单高效,水体提取效果良好。该文方法可为无需精确配准的高精度水体提取、利用面向对象技术处理基于LiDAR数据和航空影像的信息提取等问题提供参考。     

结合空间分析的面向对象无人机影像土地利用分类

利用高分辨遥感影像进行土地利用分类,为农村土地利用动态监测及土地综合整治快速地提供基础地理空间数据。以高分辨无人机影像为数据源,研究利用面向对象多尺度分割技术结合GIS空间分析对影像进行土地利用分类。根据对象内同质性高、对象间异质性高的准则,引入加权局部方差与空间自相关指数构建全局最优分割非监督评价指数,然后利用最邻近分类器对影像进行分类。实验结果表明,该方法减少人工目视确定最优分割尺度的主观性,能够避免某些地物不能被有效归类的现象,在单一尺度下获得较高的分类精度。     

CBERS-02B卫星数据在涪陵区土地利用分类中的应用

为推进国产卫星数据的应用,本文以CBERS-02B卫星的CCD数据和HR数据为数据源,以重庆市涪陵区为实验区,将DEM、NDVI数据作为补充,采用分层分类的方法,对实验区土地利用/土地覆盖现状信息进行提取,分析CBERS-02B数据的特点及在应用中存在的问题。研究结果表明,CBERS-02B数据可满足复杂地区土地利用宏观监测的需要。     

北京市农村居民点用地的遥感动态监测及驱动力分析

基于遥感与GIS技术,利用多源遥感数据(陆地卫星MSS、TM或ETM+影像,"北京一号"小卫星数据)提取北京市农村居民点用地.结合DEM数据对北京市农村居民点用地的现状及区位意义进行分析,将北京市重新分区.分3个时间段(1978年9月～1995年4月、1995年5月～2000年3月、2000年4月～2005年11月)对改革开放以来的北京农村居民点用地进行动态监测.引人多项指标对北京全市及各区、县的农村居民点用地进行时空变化特征与景观特征分析.选取14项社会、经济指标,利用主成分分析法定量分析影响北京市农村居民点用地变化的驱动力,对于农村的合理规划具有导向作用.     

基于相似度验证的自动变化探测研究

变化检测技术越来越多地应用于城市遥感分析和应用领域,但目前城市变化检测的研究主要基于中低空间分辨率的遥感数据,使用的方法也主要是像元直接比较法或者是分类后比较法。提出一种基于变化向量分析和相似度验证相结合的变化检测方法,应用高空间分辨率影像来快速实现城市建筑物、街道等目标的自动变化检测。并详细阐述了变化目标的提取以及验证的方法和过程,其结果真实地反映了地面目标的实际变化程度和类型。     

农村宅基地调查中的关键技术研究

农村宅基地调查是农村宅基地确权登记发证工作的基础性工作。相对于城镇地籍调查,农村宅基地调查具有分布范围广、地域分散、适用农村宅基地确权政策的特点,探索适合农村宅基地调查的技术和方法是必须研究的一个课题。本文就控制测量、权属调查和信息管理方面论述了农村宅基地调查中的关键技术,为更好地开展农村宅基地调查工作和增强新技术的应用提供了理论支持。     

基于SuperMap平台的泸县农村宅基地管理平台构建

立足于农村宅基地制度改革,以泸县试点为例,对农村宅基地改革试点管理平台建设思路和建设应用进行论述.在平台的构建过程中,充分结合了泸县农村宅基地改革成果,制定了相关数据标准,建立了宅基地改革数据成果入库、日常审批、管理应用、数据更新维护和信息共享等一体化的宅基地管理平台,实现了与国土资源"一张图"有序的衔接与应用.     

Maintaining accurate,current, rural road network data: An extraction and updating routine using RapidEye,participatory GIS and deep learning

Accurate and current road network data is fundamental to land management and emergency response, yet challenging to produce for unpaved roads in rural and forested regions using traditional cartographic approaches. Automatic extraction of roads from satellite imagery using deep learning is a promising alternative gaining increasing attention, however most efforts have focused on urban paved roads and used very high spatial resolution imagery, which is less frequently available for rural regions. Additionally, road extraction routines still struggle to produce a fully-connected, vectorized road network. In this study covering a large forested area in Western Canada, we developed and evaluated a routine to automatically extract unpaved road pixels using a convolutional neural network (CNN), and then used the CNN outputs to update a pre-existing government road network and evaluate if and how it would change. To cover the large spatial extent mapped in this study, we trained the routine using moderately high-resolution satellite imagery from the RapidEye constellation and a ground-truth dataset collected with smartphones by organizations already operating and driving in the region. Performance of the road extraction was comparable to results achieved by others using very high-resolution imagery; recall accuracy was 89–97%, and precision was 85–91%. Using our approach to update the pre-existing road network would result in both removals and additions to the network, totalling over 1250 km, or about 20 % of the roads previously in the network. We discuss how road density estimates in the study area would change using this updated network, and situate these changes within the context of ongoing efforts to conserve grizzly bears, which are listed as a Threatened species in the region. This study demonstrates the potential of remote sensing to maintain current and accurate rural road networks in dynamic forest landscapes where new road construction is prevalent, yet roads are also frequently de-activated, reclaimed or otherwise not maintained.     

基于相位一致的高分辨率遥感图像分割方法

基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法。根据频域相位信息对图像特征的表征能力,引入相位一致的思想计算图像特征,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度。接着在对相位一致梯度进行分水岭分割时发现,在抑制分水岭算法的过度分割方面,经典的基于前景标记和背景标记的方法并不适合于遥感图像的分割,给出一种基于前景标记和梯度重建的分水岭算法。对IKONOS Pan图像上的农田、厂房和居民楼等地物进行特征提取和图像分割实验,结果表明相位一致方法优于空域特征检测算子,根据相位一致特征得到较好的分水岭分割结果。     

基于CBERS-02遥感影像的湿地地表覆被分类研究

基于CBERS遥感影像多光谱数据,运用信息量、相关系数及OIF方法,分析了波段数据特征,获得了对影像数据的整体认识。 通过绘制地表覆被类型的样本均值光谱曲线,分析了多种地表覆被类型在5个影像波段中的光谱特征,得出了不同覆被类型在各波 段中的反射特性。基于典型地表覆被类型样本数据,分别针对影像的5个波段及第一主成分、归一化植被指数这两个重要特征,运 用盒须图进一步分析了不同地表覆被类型的分异特性。运用Z-test统计方法,筛选出了区分不同地表覆被类型的最优纹理特征。运 用面向对象分类技术开展了研究区覆被类型分类实验,验证了基于CBERS遥感影像进行内陆淡水湿地区地表覆被分类的可行性,丰 富了地表覆被信息提取方法,拓展了CBERS遥感影像的应用领域。     

关于应用第二次土地调查成果联合开展农村宅基地权属调查及规范农民建房摸底调查的全新工作方法

以广州增城市为例,介绍了应用第二次土地调查成果联合开展农村宅基地权属调查及规范农民建房摸底调查的一种全新工作方法,通过实践应用,得出联合调查这一新方法可以极大地加快工作进度,提高成果质量,节约政府财政成本,减少扰民.