基于特征基元的高分辨率遥感影像道路网自动提取技术

高分辨率遥感道路网络的自动提取在城市信息更新等方面具有非常重要的意义。在综述国内外道路信息提取进展的基础上,本文提出一套基于特征基元的道路网提取方法体系。即采取自下而上的研究路线("影像像元—特征基元—道路单元—道路网络"):首先通过影像大尺度的区域划分获取道路区域,在此基础上进行小尺度分割,提取出特征基元;然后根据基元的形态、走向、亮度、纹理等特征对基元进行模式分类,识别出道路单元;最后根据道路网语义规则将道路单元进行形态学处理及拓扑连接,形成道路网络。     

基于高分辨率遥感影像的林地变化检测方法研究

本文采用2013年QuickBird和2017年GF-1卫星遥感影像,以黑龙江省五常市为研究区,利用遥感影像的光谱特征提取纯净森林像元,构建整合森林指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ)对影像的森林和非森林区域进行区分,叠加对比分析两期影像提取结果,得到研究区内林地的变化区域.再将自动提取结果与人工判读图斑进行精度验证,面积误差为4.2％,图斑重叠率为85％.从精度结果可知,高分辨遥感影像可以准确地监测林地变化,对研究环境变化和森林经营管理具有决策性作用.     

高分辨率遥感影像的建筑物自动提取

文章结合结构图分析方法,提出一种针对高分辨率遥感影像中建筑物自动提取方法.该方法利用几何限制对线基元进行初连接,解决由于边缘检测无法完整提取建筑外边缘问题;通过构造结构图确立线基元之间连接关系,搜索结构图中闭合路径,建立高级别特征,对过于散列的线基元进行整合;在此基础上,综合考虑建筑物的几何结构、光谱特征等图像信息筛选闭合路径,实现对建筑物的提取.最后通过对天绘一号高分辨率遥感影像进行建筑物自动提取验证了该方法的有效性.     

高分辨率遥感影像道路提取方法综述

从高分辨率遥感影像的特点出发介绍了道路在高分辨率遥感影像上所具有的特征,介绍了道路提取的基本方法和研究现状,对现有几种代表性的道路提取方法进行了详细地分析,并对高分辨率遥感影像上道路提取的研究前景进行了展望.     

道路综合特征下高分辨率遥感影像的提取

针对在高分辨率遥感影像中如何提高道路信息提取的准确度和信息量这一问题,通过对影像光谱和纹理特征的分析,将影像特征按照2种光谱特征和3种纹理特征进行分类,进而改善传统的图像分割方法,选择灰度级数和像素对的相对方向、距离和窗口大小作为参数,再通过灰度共生矩阵运算获取影像的纹理信息,通过对这些纹理特征的综合比较分析,最后确定角二阶矩、熵和对比度作为道路纹理特征统计量;再通过对图像像元分析比较,将图像像元标准差和灰度均值作为道路信息提取的光谱特征;在对道路综合特征分析基础上,再通过对遥感图像几何特征分析,最后利用数学形态学的开运算、闭运算、腐蚀、细化等模型算法对遥感图像进行精细化处理,得到道路提取较好的结果。该方法可用于复杂路况的道路信息提取。     

利用高分辨率遥感影像提取建筑物方法研究

随着航空航天技术的发展,人们获取的遥感影像数据的空间分辨率不断提高,同时获取难度大幅降低。在遥感数据日益普及的今天,利用影像处理与分析技术对高空间分辨率遥感影像中的感兴趣目标进行自动提取已经成为目前遥感领域研究的热点之一。建筑物作为与人类生活密切相关的主要人工地物,是城市发展的重要标志。目前,通过对高分辨率遥感影像进行建筑物自动提取已经成为建筑物信息获取的重要手段,而建筑物信息可用于进一步研究城市的扩张与发展、城市土地利用现状与变化、城市规划、城市热岛效应、人口估计与预测、灾害监测预警与评估等。     

高分辨率遥感影像分割方法研究

在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。     

利用规则进行高分辨率遥感影像地物提取

针对高分辨率遥感影像中地物的复杂性和多变性带来的地物提取难点,提出了一种基于多层次规则的面向对象的典型地物提取方法。改进了基于区域增长的影像分割方法,利用小区域内的全局最优策略进行初始增长,避开了种子点的选择。利用影像分割得到的影像对象作为地物提取的基元,针对影像上典型地物选择提取特征,利用多层次的提取规则进行地物提取,总的提取精度达到87.1%。     

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。     

密集城区高分辨率遥感影像建筑物提取

建筑物在地理国情监测中是一个重要目标,快速、准确地提取城市建筑物可以带来巨大的经济价值。本文在前人针对城市区域的建筑物提取研究基础上,对现有提取方法存在的问题,提出了一种针对密集城区的面向对象自动化建筑物提取流程。首先利用高分辨率遥感影像得到阴影和建筑物初提取结果;然后利用阴影和建筑物的空间位置关系,建立筛选条件,对疑似建筑物区域过滤;最后通过图割算法来精确建筑物轮廓。通过使用武汉地区的两幅QuickBird影像进行算法验证试验,可得到准确的检测结果。本算法可应用于密集城区的建筑物检测,能够有效减少人工判图的工作量。     

高空间分辨率遥感影像建筑物提取方法综述

高空间分辨率光学遥感影像中建筑物的提取对城市空间数据库的更新、城市动态监测以及建设"智慧城市"等方面具有极其重要的意义。本文首先介绍了高空间分辨率遥感影像中建筑物的特点,然后介绍了基于高空间分辨率遥感影像中建筑物自动提取的四种主要方法,即多尺度分割提取方法;基于边缘和角点检测与匹配的提取方法;基于区域分割的提取方法和基于数学工具;新理论以及多种方法结合的提取方法,分析讨论了各种方法的研究进展以及各方法的优缺点,同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。最后对高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、边缘检测以及阴影辅助作用等方面提取建筑物,提高建筑物提取精度和高分遥感影像的利用率。     

从高分辨率遥感影像中提取道路信息的方法综述及展望

道路作为城市的重要组成部分,是衡量城市发展的重要标准之一,研究基于高分辨率遥感影像的道路信息提取具有重要的现实意义。一直以来,从高分辨率遥感影像中提取道路特征信息都是研究的热点和难点。本文首先阐述了道路信息提取的思想和基本方法,列举并分析了几种比较有代表性的道路特征提取方法,并指出了其中所存在的问题,最后对高分辨率遥感影像中道路信息的提取研究前景进行了展望。     

一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法

影像分割是面向对象高分辨率遥感影像分析的基础与关键。针对传统影像分割方法易受噪声影响,且难以确定合适的影像分割尺度的问题,本文提出了一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法。首先用简单线性迭代聚类算法对影像进行过分割生成超像素;然后初始设定影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素进行合并,获得分割数-方差和、分割数-局部方差、分割数-局部方差变化率指标图,依据3个指标图确定合适的影像分割数;最后根据确定的合适影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素重新合并得到分割结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以有效地克服影像噪声对分割结果的影响,获得良好的影像分割结果。     

高分辨率SAR与光学遥感影像中道路提取方法的研究

高分辨率影像能够提供丰富的地表细节信息,从高分辨率遥感影像中进行高精度的道路提取是目前遥感信息处理的研究热点。分别以高分辨光学IKONOS影像和COSMO-Skymed SAR影像为数据源,对北京市某区域进行了道路信息自动提取方法的研究。高分辨率光学影像中采用最大似然分类进行道路信息提取,在SAR影像中则采用Otsu阈...     

eCognition技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用

本文提出了面向对象的多尺度分割策略,针对不同尺度的地物信息采用不同的分割尺度,在此基础上构建多尺度分割等级网,实现了地物信息的分层提取。以北京怀柔区QuickBird遥感影像为试验区进行信息提取,给出了多尺度分割参数的设置规律,获得了较好的效果,总体精度为84．82%。     

高分辨率遥感影像的精纠正

论述了对高分辨率遥感影像进行精纠正获得正射影像的关键技术。若干实际不同分辨率的高分辨率遥感影像被用于相应的实验,实例证明了本文算法的正确性。     

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。     

结合区域生长与道路基元的高分辨率遥感影像道路提取

针对基于像素道路提取方法存在的道路特征利用不够充分的问题,提出了一种采用道路基元的面向对象的道路提取方法。首先根据道路特征定义道路基元,然后在利用区域生长分割出道路的基础上进行道路基元的搜寻与构建、跟踪与连接,初步得到道路与中心线网络,再通过后续处理得到最终的道路与中心线网络。利用GeoEye卫星影像进行了实验,结果表明,本文方法能较有效地提取高分辨率遥感影像上的道路。