结合LiDAR与遥感影像的水域边界提取方法

针对高分辨率遥感影像提取水域边界不准确、不完整的问题,提出了高分辨率遥感影像结合机载LiDAR点云数据提取水域边界的新方法。首先将配准后的LiDAR点云数据网格化,生成DSM影像,然后运用数学形态学分析获取水体的初始边界信息,最后基于活动轮廓模型的图割算法对构建的边界缓冲区进行优化分割,从而获取精确的水域边界。实验结果表明,该方法能够去除部分水域干扰噪声且能够得到比较精确的边界信息,具有较好的视觉效果和较高的工程应用价值。     

面向对象的形态学建筑物指数及其高分辨率遥感影像建筑物提取应用

高分辨率遥感影像建筑物提取是摄影测量与遥感领域的一个热门研究主题。本文综合利用影像分割、基于图的数学形态学top-hat重建技术,提出了面向对象的形态学建筑物指数OBMBI,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取。首先,建立像素-对象-图节点的双向映射关系;然后,基于图的白top-hat重建和上述映射关系来构建OBMBI图像;接着,对该OBMBI图像二值化、矢量化以获取建筑物多边形;最后,对结果进行后处理优化。使用一景航空、一景卫星全色影像对本文方法和PanTex方法进行性能测试。试验表明,本文方法的建筑物提取精度显著的优于PanTex方法。其中,本文方法平均比PanTex方法的正确率高9.49%、完整率高11.26%、质量高14.11%。     

基于高分辨率遥感影像的耕地地块提取方法研究

针对耕地地块提取问题,提出了一种基于图像分割的耕地地块提取新方法。该方法以高分辨率遥感影像为基础,借助于边缘提取和数学形态学的方法,通过边缘检测、边缘闭合、区域标号和后处理四个步骤,提取耕地地块。该方法在IDL6.3平台下编程实现。将此方法应用于北京地区QuickBird多光谱遥感影像,结果表明此方法有较好的定位精度,又在一定程度上去除了噪声,具有较好的实用性。     

一种基于卷积运算的遥感影像道路提取方法

根据遥感影像道路特征,提出一种基于卷积运算和数学形态学的道路提取方法。首先通过拉普拉斯算子对图像行锐化处理;再用卷积运算获得线特征加强系数,在加强道路线特征的同时,背景灰度恒定区域被弱化;然后去除短线和块状噪声,适当地加入人工干预进行道路修剪;最后用数学形态学细化处理得到道路网。实验结果表明,该方法能有地从遥感影像中提取出道路。     

一种基于小波域的分形遥感影像压缩方法

解决大数据量遥感影像传输和存储问题的方案之一,是对遥感影像进行高保真快速压缩。通过对遥感影像进行小波变换产生子带频域之间的相似性,再利用分形方法对具有相似性的相邻高频子带进行编码,由高一级的子影像构造低一级的子影像,然后采用分形迭代解码和小坡变换的逆变换重建影像。实验结果表明,该方法在一定程度上能够提高压缩比,在压缩时间上比传统的分形方法有明显的缩短,并且压缩后影像信息的损失量较少,影像恢复的质量较好。     

遥感图像村级道路提取方法研究

对高分辨率遥感图像0.64~0.72μm波段灰度图进行直方图拉伸增强对比度,通过设立阈值分割图像得到二值图,再基于数学形态学消除噪声填充孔洞。然后,利用软件进行自动矢量化。实验证明,该方法能有效处理遥感图像,已达到提取高分辨率遥感图像中村级道路的目的。     

基于形态学的遥感影像滤波方法研究

针对遥感影像的特点，提出了一种基于多结构元素形态学的滤波算法。运用此算法和传统的中值滤波算法以及均值算法一并对遥感影像进行了处理，并且使用多种指标对处理的结果进行了比较。结果表明，该算法能够很好地滤除遥感图像中的噪声点，改进了对遥感图像的细节目标的保护。     

基于高通滤波的高分辨率遥感影像城市道路提取

本文根据高分辨率遥感影像城市道路与房屋等建筑物在空间域中光谱特征差异很小,而在频率域中区别很大的特点,提出一种基于频率域的道路提取方法.在图像频率域中利用Butterworth高通滤波器对图像进行锐化增强处理,突出道路的边缘信息,将道路与建筑物初步区分开来;再对增强后的图像二值化,通过形态变换等方法对图像中的建筑物进行...     

保持匹配一致性的遥感影像压缩编码

基于影像匹配一致性，结合小波变换与分析，提出了一种适用于遥感影像的有失真压缩编码方法。考察了不同的压缩倍率对影像匹配偏移中误差的影响。     

保持匹配一致性的遥感影像压缩编码

基于影像匹配一致性，结合小波变换与分析，提出了一种适用于遥感影像的有失真压缩编码方法，考究了不同的压缩倍率对影像匹配偏移中误差的影响。     

基于最优尺度的高分辨率遥感影像道路提取

遥感影像道路提取一直是遥感应用的重点研究方向之一.传统的基于像素级的道路提取方法侧重于考虑影像的像素信息,并没有考虑到地物目标之间的空间依赖性.本文针对高分辨率遥感影像,提出了一种新的面向对象的道路提取方法,其基本思想是利用道路的多尺度特性,将不同尺度的道路提取结果进行集成,得到最终的道路提取结果.方法的主要过程是首先建立不同的图像尺度层,根据道路对象内部的同质性和道路与背景间的异质性给出道路提取的最优尺度层;其次,在道路的最优尺度上提取道路的主干道;最后依次在各小尺度层上通过道路生长的方法实现道路的完整提取.试验结果表明本文所提方法能明显提高道路的提取精度.     

面向对象的高分遥感影像信息提取技术研究

以World View-2高分遥感影像数据为例,采用规则集开发的模式进行地图要素提取,对主要制图要素图像进行了分割、分类试验,实现了多尺度分割的层次构建和制图地物要素分级分类。     

基于小波理论的遥感图像高保真压缩方法研究

根据遥感图像局部相关性较弱、纹理复杂丰富的特点,提出了基于小波分析理论的自适应标量、矢量混合量化压缩方法。该方法根据遥感图像小波变换后高频子图的局部块纹理强弱将这些块划分为４类,对平坦块进行高倍压缩,对纹理块进行高保真压缩,使各块的恢复误差大致平衡。其主要特点是避免了矢量编码过程中的码书训练和码书搜索,因而时间性能好,并且对单幅图像的压缩比和峰值信噪比（ＰＳＮＲ）优于ＪＰＥＧ方法。此方法与ＫＬ变换去波段相关技术相结合,应用于多波段遥感图像压缩领域,收到了良好的效果。     

一种水体提取结果的二值化影像求交优化方法

将NDWI、MNDWI、NDVI、WRI、AWEI及非监督分类法分别提取的不同时期水体信息作为粗结果,提出了利用二值化影像求交法对诸粗结果进行优化,得到多期的优化结果,然后利用PCA对各优化结果进行了处理,获得了不同时期水体面积的变化信息。试验表明该方法可以有效抑制噪声,完好地保留水面影像的边缘信息,显著提高了水体信息的提取精度,同时利用优化结果与PCA分别得到的变化量验证了PCA方法的监测精度。     

GIS与面向对象结合的遥感影像震后损毁道路快速提取

地震是破坏性极强的自然灾害之一,2013年4月20日的雅安芦山地震导致大范围的道路损毁,一度使得宝兴县城成为孤岛,救援很难开展.造成道路损毁的一个主要原因是地震诱发的次生灾害堵塞道路.针对宝兴县道路损毁的现状,本文提出了一种面向对象与GIS空间分析相结合的遥感影像提取方法,在震后短时间内快速提取因次生灾害造成的损毁道路情况,快速及时地确定损毁道路的位置及范围.试验证明,本方法能快速提取次生灾害造成的损毁道路的位置与范围,其与目视解译结果吻合,大大减少了震后影像解译时间,提高了地震应急的效率,可为抗震应急救灾提供决策支持.     

基于高分辨率遥感影像的面向对象水体提取方法研究

根据高分辨率遥感影像的特点,利用面向对象的方法对高分辨率遥感影像进行了水体提取.选取最优分割尺度和分割参数对试验区进行了分割;建立了对象知识库;选择合适的阈值参数进行了水体的提取和河流、湖泊的分类;把面向对象方法分类结果与传统方法分类结果进行了对比分析.试验表明,面向对象水体提取方法具有更高的精度,不仅有效地区分了水体和阴影,而且很大程度上抑制了"椒盐现象".     

一种顾及形状特征的遥感图像道路提取方法

依照单类分类和主动学习的基本原理,利用光谱信息和道路几何信息共同实现道路提取。首先人工标记部分道路与非道路样本,用SVDD训练筛选出初始道路与非道路样本点代入SVM得到初始分类图,路径开运算处理之后进行直线匹配获取二值道路图。接下来是一个主动学习过程,根据样本点离超平面的距离及与二值道路图的匹配结果选取最终样本。将留下的样本点代入SVM中并赋以一定权值迭代训练,迭代固定次数之后选取正确率最高的SVM模型。最后利用路径开运算处理获取初始道路,经过形态学后处理得到最终的道路。实验结果表明,该方法可以有效地从高光谱遥感影像中提取道路。     

Matlab平台下遥感影像的北方岸线提取研究——以大连长兴岛为例

在Matlab平台上, 利用卫星遥感影像数据, 结合RS与GIS技术, 选取大连长兴岛作为研究区域, 使用阈值分割法、边缘检测法及小波变换法进行了海岸线的提取, 并对结果进行对比分析。试验结果表明, 边缘检测法中Canny算子与小波变换法对海岸线的提取结果与真实地物最为接近, 其中Canny算子可以较为准确地提取围填海区域的海岸线。