高分辨率遥感影像分割的城市绿地提取研究

林地是国家重要的自然资源和经济资源,掌握林地分布状况对林地资源调查管理具有重要意义。针对传统林地提取方法精度较低且边界不规则的问题,设计了一种联合多尺度注意力机制与边缘约束的林地提取方法。首先,构建一种端到端的多尺度注意力神经网络模型,充分提取影像中林地的上下文特征,对不同尺度下的林地进行语义描述,实现高精度的林地像素级表达;其次,构建边缘约束规则,对提取结果进行边界优化,提高林地提取结果的可读性。为证明方法的有效性,以中国四川省绵阳市三台县作为实验区,建立数据集并进行林地提取实验,结果显示,所提方法提取的精确度为81.9%,召回率为75.6%,F1分数为78.1%,交并比为64.2%。结果证明,所提方法在遥感影像林地提取应用上效果良好。

     

高分辨率遥感影像的全变分分割模型

由于全变分(Total Variation,TV)模型具有较好的去噪、增强和扩散等功能,在过去的几十年中,TV模型在图像去噪、增强和超分辨率重建等方面得到了深入研究与广泛应用。鉴于TV模型的理论与分割理论具有一致性,因此本文主要研究TV模型用于高分辨率遥感影像的分割,并针对地物多尺度特征,提出了自适应的TV(ATV)模型;且与目前流行的面向对象的影像分析软件eCognition中的FNEA分割方法进行了比较。实验采用2幅高分辨率遥感影像,同时采用了面向对象的分割和分类评价,得出各方法各具优缺点的结论。     

基于ENVI的高分辨率遥感影像城市绿地信息提取研究

近年来众多高分辨率遥感卫星的发射为城市绿地信息提取提供了高效的手段,如何充分利用高分辨率遥感影像对现代城市进行规划和生态环境评价具有重要意义。文中介绍一个完整的遥感工程在ENVI下的实现过程,包含高分辨率数据的处理、高分辨率信息提取流程的合理安排、FX模块面向对象信息提取等内容,可全面快速掌握城市绿地总量与分布现状,为绿地系统规划与日常管理决策提供参考,对生态城市建设具有重要意义。     

高分遥感影像城市绿地自动提取方法

城市绿地作为城市生态系统中不可缺少的一部分,也是城市建设中必须考虑的因素之一,如何更有效地得到城市绿地的分布状况对城市的建设有着深刻的意义.高分辨率遥感影像如今已经成为城市绿地调查的重要数据.为了探究最适用于高分影像中城市绿地自动提取的方法,以南京市某区域为例,以高分二号高分辨率影像为数据源,分别使用了监督分类、利用归...     

高分辨率影像城市绿地快速提取技术与应用

高分辨率遥感影像是城市绿地信息快速提取的主要数据源 ,文中以多尺度影像分割与面向对象影像分析方法为主要技术 ,利用样本多边形对象的成员函数建立训练区 ,自动提取大庆市城市绿地覆盖信息 ,达到清查城市绿地的目的。该方法信息获取周期短、精度高、成本低 ,实现了城市绿地信息精确获取与快速更新。     

应用面向对象的高分辨率遥感数据提取城市绿地

绿化建设是一个城市建设的重要工作,城市绿地覆盖率是衡量一个城市绿化程度最主要的指标,高分辨率遥感影像给城市绿地覆盖率计算提供了更为有效、便捷的手段。本文以南京市某区域为研究对象,基于RS和GIS等技术手段,采用面向对象的方法,在不同的尺度利用光谱特征并采用针对性的算法提取出了精度较高的QuickBird和IKONOS高分辨率遥感影像的城市绿地。最后通过对比和分析两者的精度,证明面向对象的方法是有效的。     

基于高分辨率遥感影像数据的FNEA分割算法研究与应用分析

近年来,随着遥感技术和信息技术的发展,遥感影像空间分辨率也大大提高。基于像素的传统影像处理方式已经不能满足现实需求,面向对象的遥感影像分析已成趋势。因此,图像分割技术是进行其他图像处理与分析之前的关键步骤,分形网络演化多尺度分割算法（FNEA）是面向对象分析的核心。本文详细阐述了基于FNEA的多尺度分割算法的思想和流程,并结合遥感影像进行了分割实验与参数分析,对高分辨率遥感影像的研究与应用有一定指导意义。     

基于高分辨遥感影像城市绿地信息分类提取

利用高分辨率遥感影像对城市绿地系统监测规划,对城市生态建设具有重要意义。现采用ENVI FX面向对象模块,以杭州市西湖区遥感影像为基础数据,按照基于NDVI再有监分类的思想,详细介绍了以光谱、纹理和空间形态特征建立基于规则与样本的城市绿地类型提取技术流程。根据总体分类精度和kappa系数大小,城市绿地信息提取精度较好。     

一种新的高分辨率遥感影像城区提取方法

利用城区特有的局部特征,提出了一种新的高分辨率遥感影像城区提取方法。该方法首先对原图像做多角度和多频率组合的Gabor变换,然后利用Ostu方法阈值分割所有变换结果,并在每个中心频率上对各个方向的阈值分割图做逻辑与运算,其次根据运算结果图上Gabor特征的分布情况,确定适合影像的最优中心频率,最后利用滤波器在最优中心频率上的特征提取结果,结合高斯函数构建空间投票矩阵,最终提取城市区域。实验表明,该方法可以成功地提取高分辨率影像城市区域,且具有较高的准确度。     

无人机遥感影像的城市绿地信息提取

针对传统人工城市绿地调查费时、费力等问题,该文提出了一种利用无人机遥感进行城市绿地信息提取的思路和方法。设计构建了基于固定翼无人机平台的遥感系统,对宁波市部分区域进行航飞实验。采用PixelGrid软件对无人机影像进行了预处理,得到测区正射影像。采用基于像元统计特征分类和面向对象分类两种方法,对研究区进行绿地信息快速提取并进行了精度验证。研究结果表明,利用最大似然分类法和归一化绿红差异指数法提取精度最高,分别为81.73%和80.23%。     

影像分割的城市不透水面信息提取

针对线性光谱混合分解在端元选取中的不足,该文提出了结合影像分割的线性光谱混合分解不透水面估算模型。选取植被、高反射率、低反射率、土壤4种端元,利用线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解两种模型,以2010年的TM5遥感影像为数据源对哈尔滨市主城区的不透水面进行估算,并对两种模型进行了对比分析。研究结果表明:线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解的平均绝对误差分别为19.84%和14.76%,说明结合影像分割的线性光谱混合分解模型比线性光谱混合分解方法的估算精度高。     

面向对象的高分辨率影像特征选择研究

本文主要研究面向对象的高分辨影像信息提取中的特征选择问题.文中分别选择光谱、纹理、形状等特征57个和28个进行特征优化,得到两组分别由46个和4个特征组成的不同的最优特征集,并利用这些特征集采用K近邻、模糊与K近邻级联两种不同的面向对象分类策略进行分类研究.最后从合理性、效率和精度三方面进行了对比分析.实验结果表明,对...     

基于卫星遥感的城市绿地景观格局变化研究进展

城市绿地景观是城市景观自然要素和社会经济可持续发展的生态基础,在城市景观结构、功能及其变化中起重要作用。利用卫星遥感技术开展城市绿地格局研究已成为热点。本文通过梳理相关研究成果,阐述了城市绿地景观遥感分类方法、景观格局指数的选择及城市绿地景观格局动态变化驱动力分析的具体内容,分析出基于遥感技术的城市绿地景观格局研究在数据源和景观格局指数选择时所存在的不足,并且从遥感数据源、分类方法、景观指数筛选和多学科、多角度交叉综合的研究方法等方面对城市绿地景观格局分析提出展望。     

激光雷达点云辅助的高分影像分水岭分割方法

针对分水岭分割方法用于高分辨率遥感影像分割时过分割现象严重,且分割精度会受"同谱异物"现象的影响等问题,该文提出了一种激光雷达(LiDAR)点云辅助的高分影像分水岭分割方法,该方法利用高分影像和LiDAR点云两种数据源指导分割的进行:首先根据点云滤波结果将高分影像分为地物、地面两幅分影像进行分割合并,保证地物与非地物的正确划分;然后对过分割现象,提出了分形网格演化算法结合点云高程特征的合并准则,得到整体分割结果。实验证明该方法能有效改善"同谱异物"地类的混淆现象,可为复杂城区提供更精确的地类分割结果。     

基于高分辨率遥感影像的车道线提取

车道线是自动驾驶高精度地图的组成部分,利用车载摄像头和激光雷达提取车道线的研究已经比较深入。本文探讨了利用高分辨率遥感影像提取车道线的方法。首先依据直方图原则选取合适的阈值进行二值化分割,其次利用道路中线形成的缓冲区去除道路范围外的要素,然后利用形态学算子去除噪声,最后利用方向和面积因子提取不同的车道线。该方法可以降低数据采集的成本,提高采集效率。     

Unsupervised evaluation-based region merging for high resolution remote sensing image segmentation

Image segmentation has a remarkable influence on the classification accuracy of object-based image analysis. Accordingly, how to raise the performance of remote sensing image segmentation is a key issue. However, this is challenging, primarily because it is difficult to avoid over-segmentation errors (OSE) and under-segmentation errors (USE). To solve this problem, this article presents a new segmentation technique by fusing a region merging method with an unsupervised segmentation evaluation technique called under- and over-segmentation aware (UOA), which is improved by using edge information. Edge information is also used to construct the merging criterion of the proposed approach. To validate the new segmentation scheme, five scenes of high resolution images acquired by Gaofen-2 and Ziyuan-3 multispectral sensors are chosen for the experiment. Quantitative evaluation metrics are employed in the experiment. Results indicate that the proposed algorithm obtains the lowest total error (TE) values for all test images (0.3791, 0.1434, 0.7601, 0.7569, 0.3169 for the first, second, third, fourth, fifth image, respectively; these values are averagely 0.1139 lower than the counterparts of the other methods), as compared to six state-of-the-art region merging-based segmentation approaches, including hybrid region merging, hierarchical segmentation, scale-variable region merging, size-constrained region merging with edge penalty, region merging guided by priority, and region merging combined with the original UOA. Moreover, the performance of the proposed method is better for artificial-object-dominant scenes than the ones mainly covering natural geo-objects.     

高分辨率遥感影像融合研究

遥感影像融合不仅可以提高原多光谱影像的空间分辨率,更重要的是最大量地保留影像的光谱信息。为了研究适合于QuickBird遥感影像融合的融合方法,本研究应用乘法复合算法(MLT)、改进的Brovey(MB)、高通滤波(HPF)以及基于平滑滤波的亮度调节算法(SFIM)四种融合方法对QuickBird影像进行了融合试验和分析。试验区以覆盖不同土地利用类型的一小景QuickBird影像为基础。采用了均值偏差、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数五种数字统计方法来定量地评价由以上算法产生的融合影像。分析结果表明:SFIM算法在光谱保真性、高频信息融入度、影像清晰度方面都优于其他三种方法。因此,在研究的四种方法中,SFIM算法最适合Quick-Bird影像融合。