多光谱遥感图像的自适应各向异性扩散滤波

图像滤波预处理不仅有助于增强图像信噪比和减少类间(intra-c lass)光谱可变性,而且还能够对影像中亮度均匀的区域进行平滑,从而为影像地物识别、分割和分类提供有力的支持。在Pope和Acton提出的两个多光谱图像各向异性扩散滤波模型的基础上,通过各向异性扩散和稳健统计学的联系,建立了基于B iwe ight Estim ator误差模型的扩散系数,同时利用非线性退化技术对梯度阈值的改进,提出了两个基于各向异性扩散方程的非线性滤波方法。提出的方法不仅能够有效地消除传感器随机噪声的影响,而且还能够很好地保持遥感图像上重要的细节边缘和影像质量。实验结果表明,不论是视觉效果还是质量统计分析,提出的扩散模型的性能优于Pope和Acton的各向异性扩散模型,是理想的多光谱图像保边缘滤波方法。     

遥感影像融合的自适应变化检测

提出一种基于影像融合和自适应阈值选择的遥感影像变化检测方法。首先利用经过改进的融合技术对原 始数据的差值影像和比值影像进行处理, 构造融合影像, 在该融合影像的基础上进行自适应迭代运算得到初步变 化阈值范围, 然后通过分析阈值范围两侧影像像元的离散程度, 求解最终的阈值范围, 从而得到更优变化阈值, 提 取变化区域。实验结果表明, 本文方法的检测精度优于传统的变化检测方法, 同时具有一定的稳定性和智能性。     

遥感影像分类中的模糊聚类有效性研究

通过不同遥感影像对常用的模糊聚类有效性指数进行测试,检验这些指数能否适用于遥感影像分类.实验结果证明,Xie-Beni系列指数能够有效地获得遥感影像最优分类数,相对于其他模糊聚类有效性指数更适用于遥感影像分类.     

高分五号高光谱遥感影像的城市土地利用景观格局分析

本文以武汉市江北核心区域7个行政区为例,以"高分五号"(GF-5)高光谱遥感影像为实验数据,提出了一种基于深度学习的空—谱结合高光谱影像分类算法(SSUN)的改进算法SSUN-CRF,通过全连接条件随机场(FC-CRF)对SSUN分类结果进行细化,并结合选取的7个景观格局指数分别从类型斑块水平以及景观水平分析7个行政区景观格局特点及武汉市城市化趋势。结果表明:(1) SSUN-CRF算法能够快速准确地提取城市用地类型,总体精度可达0.9048,Kappa系数可达0.8807;(2)从斑块类型水平上分析:根据各行政区不同类别景观类型百分比(PLAND)可以看出,武汉市主城区以居住用地为主,汉阳区3类居住用地PLAND指数高于其他主城区,表明汉阳存在较大"城中村"现象;江汉区商业用地斑块密度(PD)高且聚合度(AI)低,即商业用地多且分布均匀,表明江汉区是武汉的重要商贸区;(3)从景观层次水平上分析:根据香农多样性(SHDI)、香农均匀度(SHEI)指数分析可以看出,武汉市江北区域各用地类型总体分布均衡,景观生态多样性和稳定性较好;从斑块密度(PD)和香农多样性(SHDI)空间布局分析可知武汉市的城市扩张呈现以主城区为核心向外蔓延趋势,且沿主城区东南、西南方向扩张趋势明显。本文研究成果对武汉市总体发展规划、优化土地利用及可持续发展建设具有重要的指导意义,进一步可为发展长江经济带、"长江主轴"提供决策参考。     

多尺度同质区域提取的高分辨率遥感影像分类研究

提出了一种监督的多尺度同质区域的提取、融合和分类方法(ECHO),该方法同时考虑了地物的光谱。和空间信息。利用空间分辨率为5 m的华盛顿商业街数据和空间分辨率为0.7 m的北京地区QuickBird数据,证明该方法能有效提高高分辨率遥感影像的解译精度。     

采用张量子空间的高光谱影像多维滤波算法

提出一种基于张量子空间的多维滤波算法,将其应用于高光谱遥感影像降噪。该方法将高光谱影像数据视为三阶张量,引入张量数据表达,通过张量子空间分解将含噪影像投影到信号子空间,根据影像信号与噪声在子空间中分布的不同滤除噪声并保留原始影像的信号成分。利用该算法作用于多组含噪高光谱数据,对比逐波段二维维纳滤波算法、小波降噪算法等传统数字图像降噪算法的结果,试验证明了这种新型降噪算法的有效性。     

高空间分辨率遥感影像的多智能体分割方法研究

提出一种基于多智能体的高空间分辨率遥感影像分割算法(high spatial resolution remote sensing image segmentation algorithm based on multi-agent theory,MARSS).该方法在区域合并中结合了影像的光谱信息和形状信息,同时利用多智能体与图像环境交互性强,灵活性高,具有并行运算的优点,通过多个智能体控制不同区域的合并过程,能够使分割算法的全局合并控制更加优化.试验结果表明,该算法的分割效果要优于分形网络演化算法(FNEA).     

城市下垫面覆盖类型变化对热岛效应影响的模拟研究

利用Landsat TM/ETM 卫星影像的热红外数据反演了武汉市的地表温度,定量地分析了1988~2002年武汉市热岛的时空分布;结合遥感手段和误差反向传播神经网络方法,动态地模拟了当汉口地区下垫面覆盖类型变化时的热岛分布情况,重点对绿地增加时热岛的变化作了详细的分析。结果显示,1988~2002年,武汉市城市热岛效应明显增强,绿地面积的增加能缓解局部热岛的范围和强度,绿地面积越大,热岛的缓冲范围越大,缓冲强度亦大。     

一种消除高密度椒盐噪声的迭代中值滤波算法

针对现有滤波方法处理高密度椒盐噪声的不足,提出一种简单有效的迭代中值滤波算法。该方法首先依据像素的强度值判断噪声点的位置,然后在循环迭代的处理框架内,对噪声像元进行逐步恢复。若噪声影像中包含足够的健康信息,则利用局部灰度差异控制项,完成对滤波结果的进一步优化。基于标准测试影像的实验表明,该方法能更为精确地恢复出被椒盐噪声污染的影像细节信息,其处理结果在目视及定量评价上均优于4种对比的滤波方法;且该方法的处理优势在影像椒盐噪声比例高达95%的情况下也依旧显著。     

基于分裂合并的多模型拟合方法在点云分割中的应用

本文基于机器视觉探讨数字摄影测量三维构像下的智能数据处理要素之二：海量点云分割处理技术。多模型拟合方法通过将点云拟合到不同模型中,依照点云空间分布特征和几何结构特征进行分割。针对点云数据量巨大、分布不均匀、结构复杂等特性,本文提出一种基于多模型拟合的点云分割方法。首先通过降采样,采用基于密度分布的聚类方法,实现对点云的预分割。在预分割基础上,利用基于分裂合并的多模型拟合方法对点云进行后续拟合分割。针对平面和弧面,本文采用不同的拟合方式,最终实现对室内密集点云分割。试验结果表明,该方法能够在无须提前设置模型数目的情况下实现点云的自动分割。且相较于现有的点云分割技术,此方法相较于现今的常规方法能取得更好的分割效果,在分割的正确率上要高于现有的常规分割方法,在处理相同数据量的点云分割时,能够达到远低于常规方法的时间消耗。通过本文提出的三维点云分割方法能够实现将大规模、复杂三维点云数据分割为较为精细、具有准确模型参数的三维几何图元,为后续实现大规模、复杂场景的精确三维构象提供有力支持。