分水岭变换在遥感影像线状特征提取中的应用

在现有目标识别方法的基础上,提出一种结合目标的特性进行分水岭变换提取目标的方法。试验结果表明,这种方法可以有效地从遥感影像中提取线状特征。     

基于DEM及高分影像的河口流域信息快速提取

入海河口是陆地和海洋之间的过渡区域,由于入海河口受海陆交互作用,受水沙过程、水动力过程影响明显,河口滩面地形变化频繁,空间数据特别是滩面地形数据获取较为困难,难以开展滩面水文过程分析。本研究首先提出一个总体框架用于河口流域提取,其核心是通过ModelBuilder构建链式河口流域地理处理过程,基于DEM进行一站式滩面信息处理,实现河口流域信息的快速提取。对于一些侵蚀性河口或者人工干预比较多的河口,研究辅以高分辨率影像非监督分类方法,进行河口流域信息的快速提取。研究结果表明,本研究在河口流域提取方面有良好的实用性,可方便地进行多种情境分析与比较,减少中间数据处理过程,进而有效地应用辅助规划决策。     

森林面积遥感估测研究

深入探讨了图像处理方法、分类原理等基本理论;依据研究区内植被的光谱特征,选择合适的遥感数据源并对数据进行预处理;通过对植被光谱特征、植被指数等关键因子的分析,选择特征提取的方法,进行了初步的计算机自动分类;根据分类结果,计算宣城市森林面积。不仅可以弥补人工实地调查中工作量大、调查周期长,资源数据速度慢、精度低等缺点,还可以发挥其信息量大、检测手段先进等优点,使得快速、准确地完成森林面积估算成为现实。     

基于标记分水岭分割的高分辨率影像水体信息提取

提出一种基于标记分水岭分割的高分辨率卫星融合影像提取水体信息的方法。首先采用pansharpening 融合法获得光谱扭曲小的高分辨率卫星融合影像;其次利用标记分水岭算法对高分辨率卫星融合影像进行分割;最后在分割基础上利用水体指数模型提取水体信息。采用QuickBird高分辨率遥感影像数据试验,与eCognition多尺度分割提取水体方法的结果相比,表明本文方法更快速有效,具有实用推广价值。     

基于分水岭变换的多尺度遥感影像分割算法

图像分割是一种重要的图像分析技术,对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。分水岭算法是基于数学形态学理论的图像分割算法,但是对噪声敏感且存在过分割的现象。为提高图像分割效果,本文通过对影像进行滤波处理,用改进的快速区域合并算法优化分水岭算法进行影像分割。实验结果与均值漂移算法得到的结果对比,证明此算法可以获得较好的分割效果。     

基于无人机遥感的信息提取研究

无人机遥感系统可以获取矿区高分辨率遥感影像,具有较强的灵活性和现势性,成图速度快,能广泛应用于各种调查任务。本文以江西省定南县稀土矿区为研究区,介绍了无人机遥感系统的组成、航拍流程和数据处理的方法,通过面向对象的多尺度分割技术,建立不同地物类别对应的分类层次,然后根据地物特征进行信息提取,最后总结出一套基于无人机遥感的矿产信息提取方法。     

基于语义分割的遥感影像建筑物提取

针对在遥感影像的建筑物提取过程中,建筑物密集且离散分布带来提取效果一般的问题,采用一种特征信息增强的U-net网络.模型使用MobileNet主干网络做编码器,用于影像的建筑物特征提取,考虑到下采样时低维信息逐渐丢失,以致边缘提取效果不佳,网络结合形态学的膨胀和闭运算优化提取结果的精度.实验结果表明,在多场景高分辨率的武汉大学遥感影像建筑物数据集上,结合形态学后处理的M-Unet(MobileNet U-net)提取结果不仅在视觉效果上表现优异,而且在精确度、召回率、F1-score、平均交并比MIou(Mean Intersection overunion)4个指标上分别达到96.2％、76.6％、84.6％和74.5％,均优于相同主干网络下的Pspnet和Segnet.     

基于遥感技术的地表水系信息提取研究

区域河流、水库容水资源量对该区的工农业生产和经济发展具有重要的作用,采用遥感影像分类技术对获取区域水系信息具有无可比拟的优越性。本文以山西省大同盆地为研究区,以Landsat TM影像为数据源,采用遥感影像监督分类技术,在ERDAS 9.2下对影像进行预处理并做监督分类,最后通过实地调查验证分类的准确性。研究结果表明,2005年9月份该区水系占地面积148.48km2,占该区总面积的2.12%。通过本次研究工作,可对大同、朔州地区的可持续发展提供基础信息支持。     

基于资源三号遥感影像的湿地信息提取

基于资源三号高分辨率遥感影像,提出了面向对象的湿地分区提取方法,结合光谱、形状、面积及纹理等多种湿地特征,对大洼县湿地资源进行逐类提取,并对提取结果进行精度评价.该方法利用面向对象的影像分割和合并技术,将同质性较高的像元转化为对象,通过光谱特征和归一化植被指数将湿地分区,然后结合光谱、纹理和形状等特征对湿地进行逐类提取...     

基于知识的遥感图像地物提取方法研究

通过对图像知识库、图像数据库、纹理分析和形状分析等技术的研究,提出了一种基于知识的遥感图像地物提取的方法。该方法提取图像的纹理特征和形状特征,根据知识库中的先验知识进行推理,实现了遥感图像地物的判别和提取。     

基于高分遥感影像的城市用地现状信息提取

我国正处于城镇建设的高速发展阶段,城市用地现状信息提取是进行城市精细化管理的重要基础工作。本文通过对高分辨率遥感影像光谱特性的深入分析,提出一种结合面向对象分类和GIS分析技术的城市用地现状分类的处理新模式,实现了城市用地现状的高效分类。利用高分一号卫星高分辨率遥感数据进行验证,总体分类精度达81.44%。试验表明,该处理模式有效地简化了人工操作步骤,大幅度提高了高分辨率遥感影像城市用地现状提取的效率。     

基于植被覆盖度的石漠化遥感信息提取方法研究

以云南隆林各族自治县为研究区,利用中巴02B星多光谱遥感数据,在前人研究基础上,提出了基于植被覆盖度的石漠化遥感信息提取方法。实验表明,该方法在剔除阴影、水体、裸地及耕地等影响因素,结合土地利用现状的基础上,无需估算叶面积指数等需要复杂推导的参数就可以有效、准确地提取研究区石漠化分布状况。     

基于遥感卫星影像的积雪范围自动化提取

积雪是地球表面重要的覆盖物,也是全球大气与地表相互作用的重要影响因素.本文以资源三号和高景一号卫星遥感影像为主要数据源,将天山中段地区作为主要研究区,分别采用差值指数阈值法和影像亮度分割法,获取遥感影像积雪范围.对比分析可知,利用影像亮度分割法获取积雪范围的结果更准确.利用遥感手段识别积雪范围,对开展智能化地物识别具有...     

基于TM影像的人工开发地类遥感信息提取

人工开发与人类活动密集相关,人工开发用地的研究对于未来研究城镇及耕地扩张具有重要意义。"同谱异物"这一现象给遥感解译等相关研究工作带来许多困难。本文基于中分辨率遥感影像Landsat5TM数据,综合地物时相特征及其光谱特征,构造比值裸露指数与相关指数结合,利用最大似然监督分类法对菲律宾地区的人工开发用地进行提取。结果表明,采用比值裸露指数分类的总体精度达87.3%,相较于NDBI指数分类的精度有所提高。     

基于面向对象的海水养殖模式遥感提取研究

不同海水养殖模式用地面积的获取是海水养殖区域进行合理规划、长期稳定发展的基础性工作之一。本文以广东省柘林湾海水养殖区为实验区,采用面向对象遥感分类方法实现了对3种海水养殖模式的分类提取,研究结果表明:面向对象的海水养殖模式遥感分类结果精度为83.87%,较监督分类提取精度提高了9.61%;此方法对塘埂的剔除效果较明显,且能有效对不同池塘养殖模式进行分类。     

基于区域生长的遥感影像河流提取

通过对遥感影像中河流光谱特征的研究,提出了一种基于区域生长的遥感影像河流提取方法。该方法首先根据遥感影像生成灰度图像,选取河流生长初始区域,设置生长范围和生长阈值,通过区域生长得到河流边界,剔除河流内部"孤岛"并对边界细化,最后生成矢量文件。本文使用具有不规则河流边界的Landsat8遥感影像作为实验对象,验证方法的可行性和有效性。     

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。     

一种基于小波变换的遥感影像道路自动提取方法

遥感影像上道路的自动提取是摄影测量与遥感、计算机视觉等领域的重要课题。本文通过对图像小波系数的分析,完成道路节点的提取。随后利用基于小波变换的边缘提取算子,对道路进行边缘提取。边缘提取出来之后,以道路节点为种子点,对道路进行Snake跟踪。为保证提取效果,对图像进行了预处理。实验表明,利用本文提出的理论与方法能为道路网的自动提取与识别提供一个可靠的依据,同时也对其他地物（如建筑物）的自动提取提供一个有价值的参考。     

基于遥感技术的土地利用信息提取及变化

遥感图像是地理信息分析非常重要的数据源。遥感技术和GIS技术被广泛应用于土地利用动态监测。利用1987年和2000年的遥感影像,分析了徐州市14年间土地利用动态变化情况,并运用ArcView实现土地利用的空间分析,对徐州市土地利用状况进行了研究,分析了各土地利用类型变更情况。以耕地为例,利用徐州市的社会经济统计数据,运用多元统计分析方法,基于SPSS软件对耕地变化的主要驱动力和驱动机制进行了分析。     

基于空间数据发掘的遥感图像分类方法研究

采用数据发掘技术从 GIS数据库和遥感图像中发现知识,用于改善遥感图像分类。提出了两种实施空间数据归纳学习的途径:在空间对象粒度上学习和直接在像元粒度上学习。分析了两种粒度学习的特点和适用范围,同时提出了一种归纳学习与传统图像分类法的结合方式。用北京地区 SPOT多光谱图像和 GIS数据库进行土地利用分类的试验证明,归纳学习能较好地解决同谱异物、同物异谱等问题,显著提高分类精度,并且能够根据发现的知识进一步细分类,扩展了遥感图像分类的能力。