遥感影像监督分割评价指标比较与分析

遥感影像空间分辨率的不断提高,一方面为使用者提供了更加丰富的地物信息,另一方面却也加大了信息准确高效提取的难度。影像分割是遥感影像目标提取的关键步骤,影像分割的效果直接影响信息提取的精度和准度。面对众多分割算法,影像分割效果评价成为遥感信息提取和目标识别研究的重点之一。面向典型目标识别问题,本文针对遥感影像监督分割评价问题,从实验的角度讨论其中具有代表性的面积匹配指数、相似尺寸指标、相关区域指标、质量合格率、欧氏距离指标1、欧氏距离指标2、面积差异指数和距离指标的实际性能与适用情况。首先,通过一系列实验测算不同分割方法下的影像与参考影像的差异情况,讨论测算结果并评估差异指标的优缺点;然后,通过对比分析与加权计算,提出了遥感影像监督分割综合评价方法,实验表明该方法在一定程度上有助于分割方法的科学选择以及影像信息提取效率的提高;最后,从评价指标与分割方法2个角度系统分析了实验结果,并指出了影像监督分割评价存在的问题以及发展趋势。     

基于图分割的高分辨率遥感影像建筑物变化检测研究

建筑物是城市地理数据库中最容易发生变化和最需要更新的部分,其更新工作量巨大,因此开展对高分辨率遥感影像中的建筑物进行自动提取和变化检测研究具有重要的意义.本文以精确提取变化建筑物的位置和轮廓为目标,基于图分割提出一种高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法.首先,将遥感影像中的每个像元映射成图的顶点,利用像元之间的距离阈值构造图的边,综合利用位置,灰度和边缘3种特征计算边的权值,将遥感影像的分割转化为图的分割,并用归一化图分割方法得到分割对象集合;然后,以长宽比和矩形度作为约束条件,对2期遥感影像中的分割对象集合进行筛选,提取建筑物对象;最后,根据2期影像中建筑物之间的空间,面积和格局关系识别建筑物的变化类型(包括新增,消失和改建),并对其进行可视化表达.为了验证本文方法的有效性,分别以深圳市的WorldView影像和北京市的QuickBird全色影像为数据源,从中选取13组具有代表性的子影像进行实验.结果表明,本文提出的方法对配准精度较低的影像组具有一定的适应性,容许的配准误差达到20个像元(10 m),平均查准率和平均查全率分别达到93.16%和87.90%.     

面向对象的高分辨率遥感影像分割分类评价指标

由于总体精度或Kappa系数的遥感影像分割/分类评价指标,对影像分割图斑的几何形状等真实结构未能有效刻画,不能有效体现面向对象处理中边缘像元的真实分割/分类效果。本文基于分割对象的几何结构,提出了5个面向对象的高分辨率遥感影像分割/分类精度评价指标:过分割、欠分割、边缘匹配、分割块数,以及形状误差,并在IDL平台实现了一个面向对象影像分析与评价的原型系统。通过对福州市QuickBird影像的Meanshift分割评价,证实了其指标能够刻画出分割对象的深层结构,并符合地物对象分割/分类的真实分布。实验还表明,该评价指标在确定分割算法的参数方面具有重要的应用价值。     

基于优化合并的高分辨率遥感影像分割算法

高分辨率遥感影像的分割算法研究对遥感数据处理与应用具有重要意义。本文提出了一种优化合并的分割算法以提高运算效率,该算法包含局部最优合并和全局最优合并2个阶段。第1阶段采用凝聚层次聚类（Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC）方法实现局部最优合并,并对其合并规则进行了优化,使优化后的合并规则先注重光谱特征,再考虑待合并区域的几何特征。第2阶段采用区域邻接图（Region Adjacency Graph,RAG）方法实现全局最优合并,其合并规则主要考虑了区域的光谱和边界信息,减少了区域尺度对合并规则函数产生的负面影响,并且该阶段利用了红黑树来实现全局最优合并,以提高对RAG的搜索效率。最后,利用OrbView3高分辨率遥感影像开展了分割实验,结果表明本文算法可以得到令人满意的分割精度。本文的成果为遥感影像分割及其相关研究提供了新思路。     

基于多任务学习的高分辨率遥感影像建筑提取

建筑物的自动提取对城市发展与规划、防灾预警等意义重大.当前的建筑物提取研究取得了很好的成果,但现有研究多把建筑提取当成语义分割问题来处理,不能区分不同的建筑个体,且在提取精度方面仍然存在提升的空间.近年来,基于多任务学习的深度学习方法已在计算机视觉领域得到广泛应用,但其在高分辨率遥感影像自动解译任务上的应用还有待进一步...     

高分辨率遥感影像中提取特定地物的分区多阶段混合分类方法

遥感图像分类技术发展过程中出现了各种不同的分类方法,本文提出一种对分类过程控制和分类中间数据管理的综合分类方式,通过分类方法应用方式的改进用于提取局部的特定地物。应用多阶段循环分类过程,在一个阶段的分类中控制参与分类的像元范围,在一次分类中混合应用监督分类、非监督分类和区域生长分类法,以及各种分类后处理技术,目的在于综合应用目视解译、计算机自动分类等各种技术的优点,结合地物的光谱数据,用于局部区域的特定地物信息提取和分类。     

基于谱空间统计特征的高分辨率影像分割尺度估计

多尺度分割是面向对象遥感影像分析的关键性基础步骤,影像分割过程中尺度参数的选择直接关系到面向对象影像分析的质量和精度。本文首先从理论层面将遥感影像分割的尺度界定为基于统计的原始影像全局或局部特征的一种定量化估计,并在算法层面上将多尺度分割算法的尺度参数概括为空间尺度分割参数（类别或斑块间的空间距离）、属性尺度分割参数（类别或斑块间的属性距离）和合并阈值参数（斑块大小或斑块像元数目）;接着,提出了基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法;最后,以均值漂移多尺度分割算法为例,采用高空间分辨率的Ikonos、Quickbird和航空影像数据,对本文提出的基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法进行了验证。结果表明,该方法在一定程度上不仅避免了高分辨率遥感影像分割尺度参数选择的主观性和盲目性,还提高了面向对象影像分析的自动化程度,具有可行性和有效性。     

基于Res_AttentionUnet的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

针对目前基于深度学习与高分辨率遥感影像的建筑物提取研究现状,本文提出了一种综合ResNet中的ResBlock残差模块和Attention注意力机制的改进型Unet网络（Res_AttentionUnet）,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取,有效地提高了建筑物的提取精度。具体优化方法为：在传统的Unet语义分割网络卷积层中加入针对初高级特征加强提取的ResBlock残差模块,并在网络阶跃连接部分加入Attention注意力机制模块。其中,ResBlock残差模块使卷积后的特征图获取更多的底层信息,增强卷积结构的鲁棒性,从而防止欠拟合;Attention注意力机制可增强对建筑物区域像素的特征学习,使特征提取更完善,从而提高建筑物提取的准确率。本研究采用武汉大学季顺平团队提供的开放数据集（WHU Building Dataset）作为实验数据,并从中选取3个具有不同建筑物特征和代表性的实验区域,然后分别对不同实验区域进行预处理（包括滑动裁剪和图像增强等）,最后分别使用Unet、ResUnet、AttentionUnet和Res_AttentionUnet 4种不同的网络模型对3个不同实验区进行建筑物提取实验,并对实验结果进行交叉对比分析。实验结果表明,与其他3种网络相比,本文所提出的Res_AttentionUnet在基于高分辨率遥感影像的建筑物提取中具有更高的精度,平均提取精度达到95.81%,相较于原始Unet网络提升17.94%,同时相较于仅加入残差模块的Unet网络（ResUnet）提升2.19%,能够显著地提升高分辨率遥感影像中建筑物提取的效果。     

无参数高分辨率遥感影像的建筑高度快速提取方法

无参数高分辨率遥感影像快速提取建筑高度,在城市建设和土地管理中有重要的现实意义。当前的研究多以已知参数的遥感影像获取,但其提取方法受限制条件多。本文提出以无参数高分辨率遥感影像,综合利用单张影像上的特征点所构成的4类特征线换算建筑高度的方法。4类特征线包括屋顶位移点与其阴影点的连线、建筑高差引起的屋顶像点位移、阴影全长和建筑遮挡后的阴影长。通过已知的少量建筑的实际高度和推导出的4类特征线换算建筑高度的计算模型,可对大量建筑进行快速、精确地高度量算。结合南京市的Google Earth影像进行了验证,结果表明,该方法采用的影像易于获得,综合量算方法大大增加了单张影像上提取建筑高度的可操作性,并解决了量算建筑高度时无相关参数的问题。该方法精度较高,可大面积、快速提取建筑高度,在生产实践中有较大的实用价值。     

基于对象BOW特征的高分辨率遥感影像变化检测方法

针对传统基于像素的变化检测方法的缺点,以及底层特征表现能力不足等问题,提出一种基于对象BOW特征的变化检测方法。首先,将经过预处理操作的两期影像进行波段组合得到组合后影像,再考虑地物光谱特征和几何空间信息对组合后影像进行多尺度分割,获得相对应的对象基元;同时,分别提取两幅影像的底层特征（包括影像各波段的均值和方差以及灰度图像的6种纹理特征）。其次,将对象视作文档,像素的特征向量视作单词,利用BOW模型构建影像对象的中层表达,即对象的BOW特征。最后,通过相似性度量算法比较相应对象的BOW特征,从而识别出影像上的变化区域。本文利用2组WorldView-2影像进行了检验,结果表明本文方法的变化检测结果较为完整,精度优于对比方法。本文方法基本能够满足变化检测的需求,为高分辨率遥感影像上的数据挖掘分析提供了有效的手段。     

面向地理国情监测的变化检测与地表覆盖信息更新方法

常态化地理国情监测能够全面、动态地掌握地理国情信息及其变化,为经济建设和社会发展提供数据基础。地理国情普查成果是按照统一规范标准、经过内业解译和外业核查形成的矢量数据。如何在普查成果的基础上,利用多时相遥感影像实现变化信息提取与更新是地理国情监测的关键。针对地理国情普查成果的特点与监测需求,以多时相遥感影像处理分析为基础,构建了针对地理国情监测的变化检测方法体系,提出了像元—对象结合的多时相影像变化检测、基于对象实体统计分析的变化识别方法,实现了综合地理国情普查成果和遥感影像的地理国情变化检测与数据更新。基于像元—对象结合的多时相影像变化检测首先根据传统的变化矢量分析法提取基于像元的变化检测结果,再以地理国情普查的矢量对象为统计单元计算对象内变化像元的比例,以此判断该矢量对象是否发生了变化,并根据变化像元的比例计算其变化强度。基于对象实体统计分析的变化检测方法直接以地理国情矢量为对象进行特征提取和差异构造,再将差异影像进行阈值分割得到基于地理国情对象的变化检测图。最后,根据变化检测结果,对变化区域进行面向对象分割,并从上一期未变化区域选取训练样本训练分类器模型以得到变化区域的地表覆盖类型,将变化区域与未变化区域结合得到更新后的地理国情矢量图。选取江阴市地理国情普查成果和两期高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法在准确提取和解释变化区域的同时,明显提高了变化检测和数据更新的效率,可用于常态化地理国情监测。