多特征多尺度相结合的高分辨率遥感影像建筑物提取

在高分辨率遥感影像中,建筑物通常表现为多尺度形态,且存在同谱异物和同物异谱现象。因此,本文提出了一种综合利用光谱特征、形状特征和纹理特征,并结合多尺度分割的建筑物分级提取方法。该方法首先对遥感影像进行形态学建筑物指数（MBI）计算,而后对其特征影像进行阈值分割,并借助形状特征参数实现建筑物初提取;然后引入面向对象思想完成遥感影像多尺度分割,并利用纹理特征实现单一尺度的建筑物对象识别;最后借助多尺度融合思想完成建筑物后提取。利用本文方法对冲绳某地区影像进行了建筑物提取试验。试验结果表明,该方法的识别查准率和查全率在对象级和像素级两方面均取得较高精度。     

面向对象的多尺度多特征高分遥感影像建筑物提取

建筑物作为地理信息基础数据,是衡量城市发展的主要指标,如何对遥感影像对建筑物进行的提取是遥感图像处理的热点。本文研究了基于面向对象的高分遥感影像建筑物提取,首先对影像进行多尺度分割,然后对分割以后形成的有意义的图斑进行处理。结合建筑物的光谱、形状等特征对建筑物进行提取,实验结果表明该方法提取结果较好,精度可以达到90.3%。     

多源遥感影像融合

遥感影像融合能富集同一地区不同数据源的信息大跨度波谱特性影像数据的融合,提供了有关各单个传感器的互补信息,使分类更精确;大跨度空间分辨力影 融合,有利于改善２多光谱影像的度,增强特征提取和目视判读能力,能有效地用于变化监测。     

多源数据的面向对象国际河流土地覆被分类研究

作为横跨3个国家(尼泊尔、印度、中国)的国际跨界河流———柯西河流域,地形高差巨大,土地覆被结构组成复杂,进行土地覆被的自动分类研究具有典型意义。基于面向对象方法多源遥感数据、训练规则、丰富的细节信息为复杂土地覆被自动分类研究提供了可能。选择合适的影像分割特征和最优分割尺度,按照数据挖掘中的规则顺序逐步进行各个土地覆被的提取。总体精度说明分类结果与野外点相一致的概率能达到90.05%,说明国际跨界河流土地覆被分类方法是可行的,分类结果是准确、可信的。     

基于多源高分辨率遥感影像的典型自然资源要素提取

利用高分辨率遥感数据具有高空间分辨率的特性,本文以青海省西宁市0.3和1 m多源高分辨遥感影像为数据源,基于卷积神经网络深度学习算法进行典型自然资源要素提取。结果表明,0.3 m遥感影像提取耕地、林地准确率均在85%以上,召回率在89%以上;1 m遥感影像提取耕地林地准确率在90%以上,召回率在91%以上,研究成果可用于西宁市自然资源典型要素智能提取。     

浅谈多源多分辨率遥感数据整合

本文以ArcGlobe为平台,表现江西省的多源多分辨率遥感数据对江西省现有遥感数据的整理分析,提取出所需区域的最新遥感影像资料,补充制作缺失的遥感数据,将各传感器源的影像模拟为近自然真彩色影像,解决影像间的几何差异和色彩差异问题,对影像数据进行整合,建设2.5m-15m分辨率的省级影像库和0.2m-1m分辨率的设区市影像库,同时对影像数据的查询方法和管理方法进行探讨和研究。     

煤田隐蔽火源多源遥感探测研究

地下煤火分布广泛,屡治不止,造成资源浪费、生态破坏。中国是世界上煤火灾害最严重的国家,80%的煤层有自燃倾向。煤田隐蔽火源的快速、全面、及时、精准探测是实现防灭火及生态治理的基础和前提,多源遥感极具应用潜力,但需穿透地表、深入地下,存在诸多瓶颈。将煤田隐蔽火源多源遥感探测问题抽象为同源（同一地下自燃火源）、多象（地表形成的多种异常现象）、多像（多源遥感拍摄的包括多种地表异常信息的影像）关键节点及同源多象-象像映射-源象传递-多像识源研究链条进行分析,在此基础上探讨煤田隐蔽火源多源遥感探测的技术瓶颈,给合中国新疆维吾尔自治区阜康、米泉、宝安等火区隐蔽火源探测实际,给出在极化时序InSAR火区形变探测、时空温度阈值法火区圈定、多源卫星遥感火区联合识别、无人机火区监测试验等方面的研究进展及效果,展望了地下煤火多源天空地井协同感知认知研究的发展方向。     

面向精细化多尺度特征的遥感图像目标检测EI北大核心CSCD

遥感图像目标检测是对目标视觉特征的描述与图像先验知识的表达,解译得到的信息无论在军事领域还是在民用领域都有着广泛的应用。针对复杂场景下遥感图像目标特征提取能力不足,目标尺度差异较大、方向任意且紧密排列,传统目标检测所使用的水平框难以准确定向等问题,提出了一种精细化多尺度特征的遥感图像定向目标检测算法。首先,设计了一种基于空洞卷积的上下文注意力网络,能够利用不同空洞率的卷积核捕获局部和全局语义信息,并利用注意力机制将语义信息整合到原始特征上,提升目标特征提取能力;其次,提出了一个精细化的特征金字塔网络,通过像素混洗的方式减少特征金字塔中的通道信息损失,强化网络对差异性大的多尺度目标特征信息的理解能力;最后,研究利用滑动顶点的方式回归定向的矩形框,更好地表示遥感图像内有向目标的位置。本文以Fast R-CNN OBB为基准,通过在目标检测公开数据集DOTA和HRSC2016上验证了算法的有效性,结果显示本文算法在DOTA数据集上与基准算法比较,平均精度(mAP)提升了22.65%,最终检测精度mAP达到了76.78%。在HRSC2016数据集上,最终检测精度mAP达到了89.95%。此外,本文算法较多种先进算法相比均有具有较好的提升。     

基于多层次感知网络的GF-2遥感影像建筑物提取

高分辨率遥感影像建筑物提取任务在城市规划、城镇化进程等领域发挥着重要作用.针对现有的深度学习提取方法存在浅层特征未得到有效利用、小目标信息容易丢失等问题,提出了一种多层次感知网络.该网络利用密集连接机制充分提取特征信息,并构建平行结构保留不同特征分辨率的空间信息,增强不同深度、尺度特征信息,减少细节特征的丢失;同时利用...     

面向对象的遥感变化检测研究

通过分析传统的遥感变化检测方法存在的问题,提出了面向对象的遥感变化检测方法。本文利用某地ETM+两个时相的遥感影像,将面向对象和传统变化检测方法进行定性定量的比较,从而得出面向对象的遥感变化检测方法的优势。该方法采用了基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象的多尺度分割方法和模糊分类的方法对变化检测图像进行处理,从而提高了变化检测结果的精度。最终得到较理想的实验分析结果。     

多源遥感数据融合技术研究

首先应用遥感图像处理软件对台湾的福卫全色图像进行增强处理,然后对SPOT5多光谱图像进行自然色彩变换,使其具有较好的色彩表现力,最后两种处理数据经过配准、融合.     

基于GeoRaster的多源遥感数据存储研究

遥感数据源极大丰富,影像文件格式多样,组织方式也较复杂,如何采用统一的接口实现异构多源海量遥感数据的存储是一大难题。本文以多源遥感数据的存储为研究对象,在研究Oracle GeoRaster数据模型的基础上,设计了扩展的基于GeoRaster的多源遥感影像存储模型,利用java JAI与GDAL相结合,实现了多源多格式遥感影像数据的统一存储。     

联合UNet++和多级差分模块的多源光学遥感影像对象级变化检测

随着传感器技术的飞速发展,基于多源光学遥感影像的变化检测已成为遥感领域中的研究热点。由于传感器成像差异,同一景象在多源光学遥感影像中通常呈现出不同的表现形式,因此面临着更加突出的“伪变化”问题。为此,本文提出了一种联合UNet++和多级差分模块的多源光学遥感影像对象级变化检测方法。该方法首先提出了一种多尺度特征提取差分(multi-scale feature extraction difference,MFED)模块,以增强模型对“伪变化”的识别能力;在此基础上,利用UNet++网络输出的多尺度特征对变化区域进行多角度精细刻画,并提出了一种自适应证据置信度指标(adaptive evidence credibility indicators,AECI);最后结合影像分割与Dempster-Shafer(DS)理论设计了加权DS证据融合策略(weighted dempster shafer evidence fusion,WDSEF),从而实现了深度网络像素级输出至对象级结果的映射。通过对不同地区的4组高分多源光学影像数据集进行试验,并与多种先进的深度学习方法进行对比分析,结果表明:在不同空间分辨率和时相差异条件下,本文方法的总体精度(overall accuracy,OA)和F 1 score分别可达91.92%和63.31%以上,在目视分析和定量评价均显著优于对比方法。     

高分辨率遥感影像耕地提取研究进展与展望

耕地资源的快速、精准提取是支撑耕地保护和耕地用途管制的重要基础。随着高分辨率遥感和人工智能技术的快速发展,高分辨率遥感耕地提取已逐渐由传统的基于像元和面向对象的分类算法过渡至以深度学习为代表的智能化耕地提取新阶段,并取得不少成果,但也同样面临着诸多挑战。首先,梳理和分析了传统耕地提取算法和基于深度学习的智能化耕地提取算法的研究现状,阐述了深度学习支持下的耕地提取研究的必要性;然后,结合全卷积神经网络的发展历程,介绍了深度语义分割技术的基本原理以及在耕地提取应用中的实验流程,并归纳了主要的智能耕地提取算法;最后,围绕智能化耕地提取研究存在的不足,探讨了智能化耕地提取技术的发展趋势。     

多尺度下的遥感震害异常区快速提取方法

地震灾害发生后的不同时期对震害信息提取速度和精度的要求有所不同,采用多尺度下的遥感震害异常区快速提取技术,针对灾害发生后的不同时期采用不同分辨率遥感影像和方法提取震害信息。选取北川县Modis,TM,航飞低、中、高分辨率数据,采用多时相变化监测,单时相多尺度分割和面向对象分类方法对遥感震害异常区提取。结果表明,多尺度下...     

基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类

城市土地利用信息体现了城市的功能及结构,开展城市土地利用分类研究对于城市可持续发展具有重要指导意义.以哈尔滨市主城区为研究区,综合应用Sentinel-2A遥感影像、OpenStreetMap(OSM)数据、兴趣点(point of interest,POI)数据和珞珈一号夜间灯光数据等多源地理数据,采用面向对象和随机...     

利用分层聚合进行高分辨率遥感影像多尺度分割

针对高分辨率遥感影像的特点,提出了一种基于分层聚合的多尺度分割算法。该算法首先对遥感影像进行分水岭变换,然后对初始分割区域构建底层加权无向图,利用代数多重网格解法(AMG)在尺度空间求解最优的图割测度,整个分割过程自动得到了多尺度的分割结果。实验表明,该方法能够得到满意的分割结果,并具有较高的自动化程度。     

多源遥感影像配准中的SIFT特征匹配改进

针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。     

基于Bayes融合法的多源遥感影像分类

提出了顾及各类数据源成像模型，上下关系模型的可靠性的基于Ｂａｙｅｓ融合分类的方法，并采用该方法对ＬａｎｄｓａｔＴＭ和航空ＳＡＲ影像进行了土地利用分类试验。结果表明，同单独ＳＡＲ影像分类结果相比，融合分类法将分类精度提高了２０％。