结合模糊度和形态学指数约束的深度学习建筑物提取

基于高分辨率遥感影像的建筑物提取一直是研究的热点问题,深度学习的深层次特征提取方法,非常适合高分辨率影像中建筑物的提取,但使用深度学习提取建筑物时,大多以改变网络结构为主进行算法优化,很少与其他方法结合.本文研究在改进深度学习网络结构的基础上,结合影像模糊度约束增强、形态学建筑指数约束增强等方法,对建筑物提取方法进行更...     

复杂场景下小农经营区地块级苹果园模块化制图方法框架

实现复杂场景下地块级苹果园的精准制图,是中国苹果产业精细化管理面临的迫切需求。然而,传统的地块级分类制图框架在处理小农经营区内的大量细碎地块时,可靠性大幅度降低。本文提出一种适用于复杂场景下小农经营区的地块级苹果园模块化制图方法框架。(1)基于模拟人类对目标场景视觉感知的分层策略,从深秋季的单幅超高空间分辨率（Very High Resolution, VHR）影像中提取冗余的候选地块;(2)利用非对称瓶颈网络（Depth-wise Asymmetric Bottleneck Network, DABNet）模型与长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）模型,分别从VHR影像与时间序列影像中提取苹果园的空间特征像素与时序特征像素。然后,构建元特征描述特征像素在候选地块中的分布情况,与地块的内在特征共同组成苹果园地块的分类特征;(3)使用随机森林（Random Forest, RF）将候选地块分类为苹果园地块和非苹果园地块。以山东省栖霞市西城镇为研究区,从43238个候选地块中提取出30 292个苹果园地块,分类总体精度达到92.7%。利用RF算法自带的平均...     

深度学习和遥感影像支持的矢量图斑地类解译真实性检查方法

空间数据质量检查是数据准确可靠的重要保障,是数据的生命线。然而,目前的空间数据质量检查主要针对拓扑关系、属性一致性以及数据间的相关性进行检查,往往忽视矢量图斑地类解译真实性问题。因此,本文提出深度学习和高分遥感影像支持的矢量图斑地类解译真实性检查方法,选用深度学习经典模型Inception_v3进行迁移学习,对分割后的影像进行自动场景分类,以高分遥感影像块的场景分类结果作为参照依据,对场景分类结果与矢量图斑原始数据进行叠加分析,自动查找出类别信息不符的分割单元,从而提取出可疑图斑,实现矢量图斑地类解译真实性自动检查,并在徐州市贾汪区青山泉镇和大吴镇的矢量图斑地类解译真实性检查中进行验证。实验结果表明,本文方法在研究区图斑地类解译真实性检查中的精确率和召回率分别高达0.925和0.817,可为矢量图斑地类解译真实性检查提供可靠的技术支撑。