基于高分辨率遥感影像的道路网络提取算法研究

作为遥感信息分析领域的重要工作之一,高分辨率遥感影像道路提取对于地理信息建库、城市建设规划、城市地形分析与三维表达等方面具有重要的研究意义。本文提出了多种改进算法组成的遥感影像道路网络提取方法,首先使用超像素分割(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)算法对高分辨率遥感影像进行分割处理并使用改进K-means算法对分割后影像进行分类;其次根据绿色植被指数(Green Vegetation Index, CVI)值滤除非人工区域并使用OTSU算法分割提取得到初始道路网络;最后对提取道路网络进行优化处理得到精细化道路网络。使用广州市某地高分辨遥感影像对本文提取算法进行验证,结果表明,本文算法能够有效地提取道路信息,提高道路网络提取精度。     

一种面向对象的高分辨率遥感影像信息提取方法

针对传统面向对象分类方法的不足,根据研究对象特征构建了一种改进的面向对象的高分辨率遥感影像信息提取分类方法.首先利用SLIC超像素算法对影像进行分割,并提取分割后影像的纹理、光谱和形状特征;再利用SVM分类器提取影像信息,区分相似性较高的耕地和道路;然后利用随机森林算法提取水体和人工表面;最后对不同地物信息的提取结果进行拼接,实现土地利用分类.结果表明,与传统的面向对象分类方法相比,该方法的分类精度更高.     

基于Delaunay划分结合EM\MPM算法的图像分割方法

为了克服传统基于区域的图像分割方法对图像初始划分完全随机进而导致算法效率低下的缺点,本文提出了一种基于Delaunay划分并结合最大期望值(Expectation Maximization,EM)和最大边缘概率(Maximization of the Posterior Marginal,MPM)算法的图像分割方法。该方法首先提取图像特征点,并把特征点集作为构建Delaunay三角网的基础点集。利用Delaunay三角网的构建将影像划分成众多彼此连接的超像素,并假设这些超像素内的像素灰度值服从同一独立的正态分布,基于此完成特征场模型的建立,再运用EM\MPM方法分别模拟特征场模型和分割影像。为了验证本文提出的算法能够有效地分割图像,分别对模拟图像和真实图像进行分割测试,并和经典的初始划分完全随机的超像素影像分割算法进行对比,测试结果定性和定量地表明了该方法的有效性和准确性。     

线性迭代聚类和主成分分析的遥感影像变化检测

针对像素级变化检测方法对高空间分辨率遥感影像进行变化检测时存在检测结果过于细碎、错检和漏检过多等问题,该文提出一种结合简单线性迭代聚类(SLIC)和主成分分析(PCA)的对象级遥感影像变化检测方法。该方法首先采用SLIC算法分别对两期遥感影像进行分割得到超像素并标记颜色;然后采用PCA法对分割标记图进行降维并采用差值运算方法对两期分割标记图进行处理得到差异图;最后采用OTSU法对差异图进行二值分割得到最终的变化检测结果。为了验证实验结果,选取两组多时相遥感影像作为实验数据。实验结果表明,该方法得到的变化检测精度分别达到95.96%和91.9%,是一种可行的变化检测方法。     

基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法

针对高分辨率遥感图像城市道路提取中存在的问题,在面向对象方法和数学形态学等理论基础上,提出了一种基于改进的分水岭分割算法的道路提取方法.在图像预处理基础上,首先使用改进的分水岭算法分割影像,提取基本的道路信息;然后利用面向对象方法提取道路基元,完善道路信息;最后将道路信息二值化,并采用数学形态学等方法进行优化,去除和修补不完善的道路.结果表明,该方法能有效地提取出城市地区的道路信息,对较复杂的道路环境也有较好的效果.     

高分辨率遥感图像道路分割算法

为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。     

综合多特征的极化SAR图像随机森林分类算法

为抑制相干斑噪声对极化SAR图像分类结果的干扰,本文提出一种综合多特征的极化SAR图像随机森林分类方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类(SLIC)算法生成超像素作为分类单元;然后,基于高维极化特征图像,利用训练好的随机森林模型,统计决策树的分类投票数,计算各超像素的类别概率;最后,利用超像素间的空间邻域特征,采用概率松弛算法(PLR)迭代修正超像素的类别后验概率,并依据最大后验概率(MAP)准则得到分类结果;实现综合利用超像素和空间邻域特征,降低相干斑噪声干扰的极化SAR图像分类方法。实验对比结果表明:本文方法能得有效抑制极化SAR图像中相干斑噪声的干扰,得到高精度且光滑连续的分类结果。     

融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类

针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类（SLIC）算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础上采用分形网络演化方法（FNEA）进行多尺度分割生成同质性对象,最后利用最邻近分类方法进行地物分类。试验结果表明,该方法不易受多尺度分割参数的影响,分类效果稳定,而且分类精度明显高于传统的面向对象分类方法,对于高分辨率遥感影像的广泛应用具有重要意义。     

超像素极化合成孔径雷达影像谱聚类算法研究

针对基于像素的谱聚类计算量大、效率低,且受到影像斑点噪声影响严重的问题,该文结合极化合成孔径雷达影像的统计特性,提出了一种基于超像素的极化合成孔径雷达影像谱聚类算法。该方法首先用基于梯度分割影像的分水岭算法得到影像的初始分割;然后按区域邻接关系合并含像素个数较少的极小区域得到超像素图像;最后以超像素为基本数据单元,采用修正Wishart距离作为超像素之间的距离度量标准,通过Nystrm逼近的采样方法获得最终的分类结果。最后利用模拟数据和1991年获取的荷兰Flevoland地区L波段稻田数据验证了该算法的有效性,总体分类精度达到了98.17%。     

自适应无监督分类的PolSAR图像机场跑道区域快速检测

针对复杂PolSAR图像场景中机场目标区域检测问题,本文提出一种自适应无监督分类的机场目标快速检测方法,该方法首先对极化SAR相干矩阵分解提取PolSAR图像的特征值图,转化为超像素图实现图像去噪及降维。然后用SLIC超像素分割算法分割构造超像素。基于超像素图构建极化分类特征,并采用无监督的谱聚类方法提取出疑似机场跑道区域,其中的类别数确定利用VAT-DBE(Visual Assessment of cluster Tendency-Dark Block Extraction)算法获得。最后,在疑似区域内结合跑道结构特征进一步辨识检测出场景中的机场跑道区域。利用美国UAVSAR系统采集的多组全极化SAR实测数据对算法进行验证,并与两种已有的无监督跑道检测算法进行对比,实验结果表明,该算法能够快速准确检测出机场跑道区域,处理耗时可减小80%以上。具有更好的鲁棒性。     

SGBM算法与BM算法分析研究

立体影像匹配是双目立体视觉测量中的关键环节,直接决定重建质量和效率,具有重要研究价值。本文着重对比分析半全局匹配(SGBM)、BM两种匹配算法,分别对Tsukuba、Satellite model等标准立体图对进行匹配实验,分析算法的匹配速度、匹配效果,总结算法的性能及其特点。     

基于Bellman-Ford算法的动态最优路径算法设计

针对动态变化交通流下的最优路径问题,提出基于Bellman-Ford算法的动态最优路径算法。并用试验与仿真说明该算法可以迅速完成动态最优路径的计算。结果显示,在处理该路段突发的交通堵塞状况时,该算法可以节约行驶权重百分比大约在30%～60%。     

基于膨胀算法的缓冲区分析的设计与实现

介绍了一种基于图像膨胀算法实现矢量数据缓冲区分析的新算法.该算法将地理实体栅格化后依据用户指定的宽度,反复交替使用8连通膨胀与4连通膨胀,直至达到指定的宽度为止,最后提取出膨胀后图像的边界.该算法具有思路简单,算法稳定,易于实现的特点.     

基于膨胀算法的缓冲区分析的设计与实现

介绍了一种基于图像膨胀算法实现矢量数据缓冲区分析的新算法。该算法将地理实体栅格化后依据用户指定的宽度，反复交替使用8连通膨胀与4连通膨胀，直至达到指定的宽度为止，最后提取出膨胀后图像的边界。该算法具有思路简单，算法稳定，易于实现的特点。     

非线性最小二乘的遗传算法与常规算法的比较

为克服线性经典平差的不足,对非线性最小二乘进行了研究,主要将遗传算法应用于非线性模型参数估计领域,并采用阻尼最小二乘法和高斯-牛顿法对同一观测数据进行了处理,且对解算结果进行了比较。     

基于加速遗传算法的GPS变形监测单历元求解算法

在获取监测点初始坐标的基础上,提出利用一种变区间的二进制编码加速遗传算法(AGA),以模糊函数作为适应度函数,对监测点坐标进行全局最优搜索,当坐标误差小于0.04m时,推算出坐标对双差模糊度的影响为0.3周,取整法即可精确固定双差模糊度.实例证明,该方法具有快速、稳健等特点,有较高的可靠性和实用性,适用于任意变形量的监测项目.     

Dijkstra 最短路径算法的一种高效率实现

在已存在的一些最短路径算法测试总结的基础上,根据ＧＩＳ中网络计算的实际情况,从网络结构的拓扑表示以及Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法中快速搜索技术的实现入手,提出了一种Ｄｉｊｋｓｔｒａ 最短路径算法的高效率实现方法。     

与图像内容相关的色域映射算法研究

通过对经典色域映射算法的调查分析,总结归纳了映射执行中影响图像质量的各个相关因素,在分析其影响权重的基础上建立了一个最佳的映射模型,设计实现了一个与图像内容相关的色域映射算法。测试实验验证,新算法优于ICC推荐的HPMINDE和SGCK算法,确保转换图像的视觉效果最佳。     

稀疏约束的MVC-NMF算法

高光谱图像中混合像元的存在直接影响基于遥感影像的地物识别精度,光谱解混算法可以有效地解决混合像元问题.最小体积限制的非负矩阵分解算法(MVC-NMF)不需要假定纯像元的存在;并且在自动提取端元的同时,能够获取每种端元所对应的丰度图;然而该方法并没有考虑丰度矩阵的稀疏特性.提出了将平滑L0模稀疏约束引入MVC-NMF算法中,用于进一步提高算法的精度.实验结果表明:改进后的算法在相同的实验环境条件下比MVC-NMF算法解混的精度更高.     

基于区域增长的单幅雷达测图算法

探讨了雷达在获取数字高程中的应用，在研究雷达成像余弦散射模型的基础上，分析了常用的利用余弦散射模型提取高程算法的优缺点。提出了基于区域增长的余弦散射单幅雷达测图的新算法。并以河北张北地区的ERS1卫星雷达影像为例进行了验证，取得了良好的效果。