一种GIS空间知识分析的影像纹理尺度提取算法

本文提出了一种基于GIS领域空间知识的影像纹理尺度提取方法:该方法分析了GIS领域知识辅助下人类对纹理特征的认知过程,对4个步骤的具体实现算法进行探讨;并选取海南省昌江县作为研究区域,实验证明了本方法的有效性,且与传统的枚举法相比,在性能相近的情况下其效率显著提高,更适合于大数据量遥感影像分类运算。     

领域知识辅助下基于多尺度与主方向纹理的遥感影像土地利用分类

基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征在影像空间分析中具有重要作用,提出了一种在领域空间知识辅助下构建GLCM多尺度窗口与主方向权值的方法,从而提高纹理特征的有效性,并解决影像土地利用分类中存在的不确定性问题。为此,根据人类目视解译的特点,对GIS与RS数据进行集成计算:首先,在图像配准的基础上,利用经典的GIS空间数据挖掘算法,渐近式地提取领域形态知识;接着,采用关联分析法建立其与GLCM构造因子之间的响应机制,并设计了基于地类形状指数的多尺度窗口建立算法,以及基于地类主方向分布指数的方向权值测度算法。试验结果表明,领域形态知识与GLCM空间因子之间具有强相关关系,该方法提取出的纹理特征可以描述复杂地物的空间意义,算法复杂度低,性能优越,有效提高了影像土地利用分类的精度。     

基于立体视觉的影像多视点建模方法探讨

随着GIS用户对地理信息可视化性能要求的不断提高,虚拟地理场景的景物实体建模方法成为VRGIS领域的热点问题之一。本文探讨了一种基于立体视觉的影像多视点建模方法,包括景物实体表面影像纹理的采集和重建。影像纹理采集方面,提出了根据景物实体形状和景物实体表面纹理分布特点分配采集点的纹理采集方法。影像纹理重建方面,根据多幅影像对应特征点创建采样点模型,最后与几何模型进行空间配准,创建景物实体模型。以一实例进行实验论证,实验结果表明,该建模方法能够有效的提高虚拟地理环境中模型的真实感。     

GIS辅助下的基于数据挖掘的林型遥感分类方法研究

在植被分类领域,各类植被光谱特征非常相近,纹理特征比较单一,并且受物候影响较大,使得影像上林地信息的分类识别的成为一个较复杂的过程。本文利用GIS平台构建由影像、DEM等组成的多元空间数据库,将数据挖掘的方法引入林型遥感分类中,充分利用了现有的空间数据资源,减少了同物异谱、异物同谱对林型遥感分类的影响,增强了分类知识获取的自动化和智能化程度。实验结果表明,该方法具有简化知识获取过程和提高分类精度等优点。     

高分辨率遥感影像在大比例尺土地利用图件更新中的应用探讨

通过对 IKONOS 米级高分辨率遥感影像在大比例尺土地利用图件更新中的应用技术研究,提出采用基于知识的土地利用覆盖分类以及变化监测系统方法。首先利用 NDVI 植被指数和半方差纹理特征的知识进行影像大类区域分割;其次结合光谱知识对各影像区域进行详细分类,同时利用区域生长技术与地类空间知识进行区域分类;最后是分类后处理与变化信息提取,以便利用基础图件提供的知识与各区域分类进行比较来发现变化的区域。基于知识的分类与变化信息自动提取可以为在 GIS/RS 环境下的目视数字化提供目标,缩短土地利用基础图件的更新作业过程。     

基于遥感影像理解模型的土地利用时空变化监测——以龙口市为例

本文从遥感影像理解模型出发,探讨了遥感信息的知识发现及特征提取问题,特别针对士地利用研究领域,提出了纳入GIS信息的遥感影像综合理解模型,将GIS数据(主要包括高程和坡度)与遥感影像结合起来,从中发现知识,并将知识用于遥感影像的专题信息提取,建立了地学规律知识库,从而提高了遥感影像的分类精度。本文基于遥感影像理解模型,发现土地利用变化区域,提取变化信息,动态地监测了龙口市土地利用的时空变化情况。     

基于张量投票的纹理合成技术在遥感影像信息隐藏中的应用

信息隐藏是遥感影像信息交换环节中必不可少的步骤。本文将基于张量(tensor)的影像纹理合成技术应用于遥感影像信息隐藏领域,首先应用影像分类方法将空洞附近的影像按照纹理进行分类;然后利用张量投票技术解决空洞部分影像与周围影像的连通问题;最后利用基于马尔科夫随机场的纹理生成技术完成空洞部分的纹理的自动填充。试验表明,所述方法不仅达到了信息隐藏的目的,而且纹理过渡平滑,达到了预期的目的。     

基于知识的遥感影像模糊分类方法

介绍了目前遥感影像分类的常用方法, 提出了一种基于知识的信息提取的遥感影像模糊分类方法.采用GIS数据辅助进行遥感影像模糊法分类,从GIS数据库中提取一定数量的样本信息或挖掘知识形成规则,进行样本的训练学习或辅助进行分类判定.提高了分类的效率和精度,是对模糊分类方法一次有效改进.     

基于知识的遥感影像模糊分类方法

介绍了目前遥感影像分类的常用方法,提出了一种基于知识的信息提取的遥感影像模糊分类方法。采用GIS数据辅助进行遥感影像模糊法分类,从GIS数据库中提取一定数量的样本信息或挖掘知识形成规则,进行样本的训练学习或辅助进行分类判定。提高了分类的效率和精度,是对模糊分类方法一次有效改进。     

基于Ikonos数据的红树分类方法研究

根据光谱特征、纹理和GIS信息对高分辨率Ikonos影像分类提取,对红树林分类的结果采用GIS技术快速得到其分布位置、边界、面积以及变化情况,研究结果表明该技术能快速有效地达到目的。     

基于倾斜影像的三维城市自动建模

针对传统的基于三维GIS和CAD三维建模技术存在人工干预多、建模速度慢、成本高,不适用于大规模城市三维建模等问题,基于激光点云数据建模技术无法直接获取刚性模型纹理,建模成本高等问题,对目前应用较为广泛的基于倾斜影像三维建模技术的技术要点进了研究。该技术以倾斜多视影像为基础,借助于多视影像特征提取与定向技术、密集匹配与三维重建技术、纹理贴图技术进行三维建模。该方法综合运用计算机视觉技术、摄影测量技术,在保证三维模型定位精度高、纹理细节好的同时,节省人力物力,适用于大规模城市三维建模。     

多像位姿估计的全景纹理映射算法

纹理映射技术作为获取具有丰富纹理信息的真彩色点云的有效手段,正以其独特的优势广泛地应用于众多行业领域。研究了一种利用三维激光扫描仪与外置数码相机联合标定解算多张影像位姿并获取全景真彩色点云的方法。其基本思想是利用摄像机与激光扫描仪固有的相对位置姿态,通过对首张影像进行标定得到其位置姿态后,利用摄像机空间旋转的几何特性,根据首张影像的位姿获取其余影像的位姿,继而完成多张影像的纹理映射,获取全景彩色点云。对比目前主流的全景影像纹理映射算法,该算法在精度与效率上均有一定提高。对多种点云数据进行纹理映射实验,结果表明,该方法能够快速准确地获取真三维全景彩色点云,为三维精细化建模提供了数据基础。     

纹理特征遥感影像分割研究

影像分割是面向对象的分类思想应用于遥感影像信息自动提取的基础,纹理是影像的基本特征,是影像分析、理解和识别的重要信息,纹理特性的有效表达和抽取,是基于纹理影像分割的前提。本文系统概述了近年来各类文献中使用频率较高的基于纹理的遥感影像分割方法,并以基于统计的方法、基于纹理结构的方法、基于模型的方法和基于空间/频率的方法四种基本类型为主线,对每一类分割方法的特点进行了分析和总结,在此基础上指出了基于纹理特征遥感影像分割的研究趋势。     

基于深度图像的小面元微分纠正方法研究

地面激光雷达数据和纹理影像结合的应用越来越广泛,如文物保护领域、虚拟现实、城市建设及智慧城市等,这些领域都需要建立三维模型。地面激光雷达技术能快速、精确地获取丰富的建筑物三维点云信息并存储到计算机中,结合高分辨率影像的纹理信息,可满足具有真实感三维模型的重建需求,但在地面激光雷达数据和纹理影像结合生成彩色三维模型的过程中,纹理映射时,以影像为单位进行分块映射,相邻纹理分块之间会产生几何接缝现象,导致映射后的模型真实感程度降低。针对几何接缝问题,本文提出了基于深度图像的小面元微分纠正方法。     

基于开源GIS的黑龙江省农村土地确权影像分发软件开发与应用

黑龙江省农村土地确权影像分发面向地方农委和农业局等弱GIS对象,弱GIS对象缺乏专业GIS知识和软件,在使用、管理、查询、分发影像过程中存在困难。本文基于开源组件Dotsaptial设计和开发黑龙江省农村土地确权影像分发软件,满足相关对象对影像浏览、查询、统计、二次分发的需求,提高了黑龙江省农村土地确权影像分发服务质量。     

一种顾及影像纹理特性的自适应分辨率增强算法

针对传统的影像分辨率增强算法存在的缺点,提出了一个顾及影像纹理特性的自适应分辨率增强算法。在算法中,首先通过影像分析,根据定义的3种纹理特性,确定出像素在影像中所在的位置是属于平滑纹理、一般纹理还是边缘纹理,然后根据不同的属性应用不同的滤波器进行内插增强。特别是对边缘纹理的处理,为了提高精度,是通过两次迭代来完成的。实验中利用该算法和传统的增强方法对三峡地区航空影像和武汉TM影像分别进行了处理,并用常用的影像质量评价方法对增强处理结果进行了对比评价,实验证明,所提出的算法在保持纹理、边缘方面有较大的优越性,具有实用价值。     

纹理模型法用于影像纹理分类

在分析分形维和马尔可夫随机场两种主要纹理模型法的基础上,提出了先用马尔可夫随机场方法进行纹理分类,再用分形维方法对那些具有相同马尔可夫随机场模型及参数值相近的纹理影像进行分类的方法。该方法不仅能提供出影像纹理的纹理基元,还能给出影像粗糙性、自相似程度,减少了纳伪误差。     

Laws纹理能量结合灰度共生矩阵的遥感影像面状地物提取

针对遥感影像中纹理较复杂的面状地物提取问题,提出一种Laws纹理能量结合灰度共生矩阵的遥感影像面状地物提取方法。该方法首先利用数学形态学膨胀、腐蚀对影像进行预处理;然后,分别对影像进行直方图均衡化,利用4个微观滤波算子滤波生成4幅微纹理影像;计算影像4个方向灰度共生矩阵及每个共生矩阵的4个纹理测度,生成4幅纹理影像;最后,结合8幅纹理影像进行区域生长跟踪轮廓。     

基于灰度-基元共生矩阵的多光谱遥感影像分类

提出了基于灰度-基元共生矩阵的遥感影像纹理分析的方法,分析了提取的纹理特征,实现了利用模糊C-均值算法对多光谱影像和纹理特征影像进行分类,比较和讨论了各种不同的分类结果.     

三维城市建筑物的纹理映射综述

纹理是影响三维模型真实感的一个重要因素。三维纹理映射的最终目的是得到高精度、全自动、高保真的三维模型,它是计算机视觉等领域的一个热点问题。本文介绍了三维纹理映射的原理和过程;针对三维建筑模型进行纹理映射这一研究方向,在投影变换中参数化应用、纹理坐标转换的处理、影像与模型的匹配等方面总结现有的解决方法,并针对多幅建筑物立面的倾斜影像及屋顶垂直遥感影像与三维几何模型的纹理映射,将一些有代表性的研究方法和成果进行对比分析;最后根据当前的研究现状和应用需求,提出一些问题和解决途径。