无人机高空间分辨率影像分类研究

本文利用无人机影像进行土地利用类型研究,面向对象方法对影像分割,获取了最佳分割尺度;根据各土地类别的特征信息建立分类定义,提出了快速、准确获取土地利用类型的方法。研究结果表明,运用面向对象方法能很好地解决无人机高分辨率影像分类问题,其中关键是影像分割尺度的选择和影像对象特征信息的提取。     

模糊超像素分割算法的无人机影像烟株精细提取

实现烟草单株自动化提取对加快烟草农业信息化有着重要意义,但目前烟株精细的提取还存在较大困难.因此,提出了一种基于模糊超像素分割(fuzzy-superpixels,FS)算法的无人机烟株提取方法.首先通过绿地提取方法得到无人机影像中的植被覆盖区域;然后利用FS算法对影像进行超像素分割,并统计超像素的均值、亮度、形状指数...     

基于无人机遥感的湖南金童山保护区滑坡监测

以湖南金童山国家级自然保护区内某条山区公路为例,利用无人机飞行获取高分辨率影像与高精度数字地形模型,使用基于面向对象的方法对滑坡信息进行提取,对无人机数据进行多尺度分割与光谱差异分割,选取了研究区内植被、道路、滑坡三类感兴趣地物的影像特征建立了规则集,充分利用了影像对象的光谱特征、几何特征、地形特征、空间关系,使用了阈值分类,隶属度函数与决策树分类方法.利用实地验证与基于无人机影像的目视解译对提取结果进行了精度评价,总体提取精度为94.75％,滑坡提取精度超过80％.该研究为快速监测山区内滑坡信息提供了借鉴.     

面向对象的多尺度无人机影像土地利用信息提取

选取面向对象的方法,对无人机影像进行土地利用信息提取.通过对获取的原始无人机影像进行预处理,选取合适的分割参数对实验区进行多尺度分割,找出不同地物最优分割尺度,建立多尺度分割分类的层次结构体系,然后依据地物分类特征差异,在各自最优分割尺度层建立地物特征提取规则,实现土地利用信息的提取.研究结果表明,针对无人机高分辨率影像,运用面向对象的多尺度分割影像信息提取技术,可充分利用影像中包含的纹理、形状、大小及其相互空间信息,快速、准确地进行土地利用信息提取.     

一种基于改进种子区域生长的农村房屋提取

利用遥感影像对房屋进行精确提取,可以为农村土地利用规划、居民点用地适宜性评价以及进一步开展居民点整治、快速提供基础地理空间数据等工作提供便利。以无人机影像为实验数据,本文利用一种基于改进的种子区域生长算法对房屋进行提取,该方法解决了传统算法的抗噪能力差以及需要事先确定种子数量和位置等问题。随后,运用阈值处理与数学形态学对分割结果进行进一步处理。实验结果表明,采用本文方法提取农村房屋精度较高。     

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。     

基于SLICO的无人机影像建筑物对象提取

提出一种基于超像素分割算法与随机森林算法的无人机影像建筑物提取,利用INPHO软件生成正射影像和点云数据,并用点云数据进行反距离插值运算和波段运算生成归一化数字模型(nDSM)影像。将正射影像与nDSM影像进行波段合成并仅对正射影像采用基于SLICO算法分割生成超像素,选择相应的特征利用随机森林分类器进行分类,从而得到建筑物的提取结果。研究结果表明密集的影像匹配点云生成的nDSM影像进行建筑物提取时,可有效地对农村区域和城市区域的建筑物进行提取,同时避免了面向对象方法中最佳分割尺度难以选择的问题,取得了较好的建筑物提取效果,降低了建筑物提取的成本。     

利用影像分割和匹配特征进行无人机影像变化检测

针对无人机拍摄的影像偏角大、投影差明显的问题,提出一种基于影像分割与匹配特征的无人机影像变化检测方法。该方法基于匹配的特征点和分割的单元,以配准误差为缓冲半径进行相关运算,并提出了双向互相关方法来抑制影像分割不一致对变化检测结果的影响。实验结果表明,该方法提高了无人机影像变化检测的精度,对无人机影像由于大倾角所带来的配准误差问题有较好的容忍度,并削弱了无人机影像的投影差对于变化检测的影响。     

无人机遥感影像林地单株立木信息提取

针对无人机遥感技术在提取单株立木信息的限制性问题,提出一种新的自动单株立木信息提取方法。对原始无人机影像进行光谱信息增强处理以突出局部细节特征;通过引入DBI指数自动化确定K-means聚类方法的最优聚类数目,进而对影像像素进行标记;通过利用高斯马尔可夫随机场模型进一步对影像进行分割;使用数学形态学算子等方法对分割结果进行后处理得到单株立木树冠信息,通过图像几何矩原理计算得到单株立木位置以作为其识别的依据。结果表明,应用该提取方法,油松林区和樟子松林区单株立木识别总体精度分别为89.52%和95.65%、单木树冠提取精度分别为81.90%和95.65%,均具有较好地适用性。该方法不需要大量的人工干预和先验知识的输入,大大提高提取方法的自动化程度。     

基于无人机影像的城市规划指标计算

在采用传统测绘方式形成测绘成果后,基于该成果进行建筑密度、绿地率、建筑占地面积、绿地面积等现状规划指标计算时,存在时效性差、便捷度低等问题。本文提出了一种利用无人机影像进行现状规划指标计算的思路和方法,开展研究并初步设计了一套基于无人机影像的规划指标计算系统。对广州市番禺区洛溪岛区域进行试验航飞,并利用图像分割方法对城市要素进行分析提取后,进行各类规划指标计算。     

矢量图约束的遥感影像分割算法

为了解决矢量图约束下的遥感影像分割问题,提出了一种基于标记分水岭的带约束的影像分割方法。该方法首先将约束矢量图映射为影像中的边缘,在带边缘的影像上提取标记区域;然后采用面积约束法剔除伪标记区域,并利用优先级队列对未标记点进行泛洪;最后依据相似性测度对影像中的边缘点进行标号,将标号图矢量化获取影像分割结果。采用Quick Bird影像进行了实验,结果表明:该方法能够实现矢量图约束下的影像分割,当影像数据量较大时,比e Cognition软件中多尺度分割方法的运行效率高。     

无人机多光谱影像土地利用信息提取方法研究

以无人机多光谱和倾斜影像为数据源,运用面向对象自动分类的方法,首先利用分型网络演化分割算法(Fractal Net Evolution Approach,FNEA)进行分割实验,确定研究区每个地类最优分割尺度,并结合多光谱影像的光谱特征、纹理特征、空间特征、语义关系以及通过倾斜摄影提取的数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)和其衍生的坡度数据等,构建研究区分类规则集,并采用多尺度分割后的多层次信息提取方法,将地物分为3个尺度,在不同尺度下提取相应的地物,总体精度为88.03%,Kappa系数为86.12%,分类结果较好。同时设置对比实验,利用传统的决策树方法分类,其总体精度仅为77.78%,Kappa系数为74.23%。研究表明,针对无人机的高分辨率多光谱影像面向对象的多尺度信息提取方法在信息提取时要优于决策树分类方法,同时验证了该多光谱传感器在信息提取上应用的可行性。     

基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法

遥感影像可用于城市土地规划、地质灾害勘察、监测环境污染等,其应用范围极广,为更加准确地从遥感影像内获取信息,提出基于模板卷积匹配的无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别方法。该方法利用无人机搭载遥感影像摄像头采集目标区域遥感影像后,使用暗通道假设法还原无人机遥感影像色彩,再通过判断无人机遥感影像几何特征和灰度特征,获得用户感觉兴趣区域,并生成无人机遥感影像用户感觉兴趣区域模板图像;将该模板图像作为输入,利用卷积神经网络输出无人机遥感影像中用户感觉兴趣区域识别结果。实验结果表明：该方法具备较好的无人机遥感影像色彩还原能力,可有效提取遥感影像中用户感觉兴趣区域,且识别遥感影像中用户感觉兴趣区域精度较高。     

基于卫片的非序列无人机影像快速概略拼接方法

针对非序列无人机影像,提出了一种基于卫星影像的无人机影像快速概略拼接方法。该算法首先利用改进的SURF算法提取特征点,然后利用最小欧氏距离寻找匹配点,最后结合模板匹配方法确定最终的正确匹配点。利用匹配点的尺度和方向信息计算无人机与卫星影像之间的相似变换参数,确定无人机影像的概略位置。试验结果表明,该算法拥有快速、准确和高适用性等优势,对卫星影像没有严格的时效限制,有一定的地形变化容错能力,能够满足快速概略拼接的要求,是一种可行的无人机影像概略拼接新方法。     

基于几何信息增强的乡村道路自动提取方法

随着无人机及卫星影像技术的发展,乡村道路的自动提取对于大面积土地利用调查工作具有重要意义,能够显著加快调查的效率,减少测绘人员的工作量。然而,乡村遥感影像中存在较多的不可渗透面及裸地,这为自动提取道路带来了同谱异物的干扰现象。基于面向对象地物提取方法的基本原理,利用乡村道路的分割对象具有显著几何特征(长宽比、紧致度等)的特点,对其他不可渗透面及裸地进行有效区分,从而提高乡村道路自动提取的精度。通过南京市江宁区某乡村的无人机影像进行提取实验,本文方法具有较好的识别精度,准确率为92.8%,具有较好的实用性。     

基于对象上下文信息的无人机影像建筑物提取

针对全卷积网络进行遥感影像语义分割时存在的空间信息和上下文信息缺失问题,本文提出一种基于对象上下文信息的无人机遥感影像建筑物提取方法。该方法首先采用高分辨率网络(HRNet)作为主干网络提取空间信息完整的多尺度高分辨率特征;然后依据主干网络提取的特征在真实标签的监督下划分对象区域,并计算每个像素与对象区域之间的关系得到像素与对象区域的上下文信息;最后将主干网络提取的高分辨率特征与对象上下文信息组合实现特征增强,依据增强后的特征实现无人机遥感影像中建筑物的提取。两个数据集的实验结果均表明,本文方法有效提高建筑物提取精度。     

无人机航测技术在森林蓄积量估测中的应用

无人机（UAV）航测技术是近年来发展起来的快速获取高分辨率影像的测绘新技术。森林蓄积量估算需要快速高效地获取森林遥感影像。虽然利用卫星和机载雷达同样可获取高分辨率遥感影像,但无人机航测技术与其相比具有飞行成本低、外业周期短、机动灵活等优点。本文利用无人机航测系统获取了案例地区DSM和DEM,采用最大邻域法提取了树高,采用分水岭算法分割了树冠信息,并以树高和冠幅作为解释变量的立木材积二元模型估算了森林蓄积量。结果表明,树高提取精度为83.73%,冠幅提取精度为86.98%,林分蓄积量估算精度为81.80%。     

数学形态学在遥感影像云层识别中的应用

针对传统遥感影像质量评价中云层覆盖量无法定量评价的问题,文章提出采用利用边缘信息的阈值分割结合数学形态学方法来提取遥感影像云层覆盖范围。利用边缘信息的阈值分割方法能够有效利用影像自身信息来改善分割结果,再结合形态学方法,进而能消除道路、房屋等大部分噪声信息,最终实现遥感影像上不同特征云层覆盖范围的自动提取。基于浙江全省高分辨率遥感影像的实验结果表明:该方法能够快速有效地识别出遥感影像上云层覆盖范围,研究结果对于遥感影像云层覆盖的自动评价具有参考价值。     

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。     

基于基尼系数的倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测

针对已分割出的建筑物立面,提出了以基尼系数作为损毁指数对倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测的方法。该方法首先通过改进的k-means算法分割出建筑物立面的门窗和墙面,然后利用Canny算法对分割影像进行边缘检测提取统计特征,最后利用经济学中的基尼系数来判断建筑物立面是否损毁。实验结果表明,本文方法在没有先验信息的情况下仅利用单时相倾斜航空影像就能简单高效地判定建筑物立面损毁。