基于变分水平集方法的海冰信息自动提取

针对目前海冰信息解译时对海冰外缘线及面积信息提取不精确、业务化应用不强问题,提出一种基于分裂Bregman算法的海冰外缘线自动提取方法,并通过遥感影像预处理、算法程序化等工作步骤,将该算法应用到业务化海冰信息解译工作中。方法:分别选取五景中、高空间分辨率的可见光卫星遥感影像,将影像上待提取海冰区域首先进行不规则图像裁剪、图像增强等预处理工作,然后基于变分水平集及快速分裂Bregman投影方法进行了海冰外缘线信息的提取,并对提取出的海冰面积进行量化,最后与传统人工提取海冰信息进行了比较。实验结果表明,基于变分水平集及其快速分裂Bregman算法提取的海冰信息,具有提取的海冰边缘精确、自动化程度高、提取结果稳定可靠等优点。     

基于盲退卷积的AIA图像增强方法

太阳图像中存在各种不同尺度、亮度和结构的物理活动现象,由于太阳日冕高动态活动和传感器设备等因素的影响,太阳图像成像质量不佳。根据太阳动力学天文台(Solar Dynamic Observatory,SDO)的大气成像仪(Atmospheric Imaging Assenbly,AIA)拍摄不同波段数据结构的动态范围大、噪声大、结构相对模糊等特点,提出一种基于盲退卷积的图像增强方法。首先对图像进行去噪和降低动态范围的处理,基于图像功率谱的分布假设,从原图中估计点扩散函数(Point Spread Function,PSF)的功率谱;然后使用相位提取算法恢复点扩散函数的相位,再退卷积得出较高质量的目标图像;最后通过轮廓切片分析、功率谱分析以及点扩散函数分析对增强结果进行定量和定性评价。实验结果表明,相比现有的图像增强方法,该方法在有效增强太阳日冕图像细节结构的同时,能够复原原图中因模糊无法识别的结构。     

基于Mask R-CNN的遥感影像土地分割与轮廓提取

传统的模式识别难以对土地遥感影像一次性精确统计分析.在精确分割出土地种类的前提下,本文提出了一种基于骨干网络为ResNet-101-RPN的Mask R-CNN的遥感影像土地分割与轮廓提取方法.该方法包括以下步骤：数据获取、图像去雾、遥感影像土地统计分析、土地分割和轮廓获取.在一个具有挑战性的卫星地图瓦片数据集上对所提出的方法进行训练和测试.实验结果表明,该方法以0.907的均值平均精度（mAP）和31.33像素的均值平均距离误差（mADE）获得了令人满意的不同种类土地分割和轮廓提取结果.     

基于FME的道路悬挂节点数据提取技术

为了提高道路数据拓扑处理的工作效率,减少处理过程中道路浏览的工作量,在分析原有道路数据的基础上,采用FME软件建立道路悬挂节点提取模型,并在山东省1:10000基础测绘数据中提取道路中心线数据,利用该道路悬挂节点提取模型提取道路悬挂节点数据,通过道路悬挂节点数据来准确快速定位到需要进行拓扑处理的具体位置,结合最新遥感影...     

基于样本自动选择与SVM结合的海岸线遥感自动提取

利用卫星遥感手段自动、快速、准确地测定海岸线动态信息是遥感应用的一个重要领域,对海域管理规划具有重要意义.由于近岸水体光谱特征受区域环境影响较大,在水陆分离过程中,利用传统的归一化差值水体指数(normalized difference water index,NDWI)阈值分割法时,一部分近岸水体易被错分为陆地,严重影响了岸线提取精度.为此,在NDWI模型的基础上,提出了基于样本自动选择与支持向量机(support vector machine,SVM)的海岸线遥感自动提取算法.首先进行NDWI计算与全局阈值分割,实现水体信息的初步提取;再通过NDWI信息控制初始样本的自动选择;然后利用SVM分类器对水体再次分类,实现海陆分离;最后填充小的陆地水体单元,实现岸线自动跟踪.实验结果表明,该方法能有效增强对近岸水体的识别能力,提高海岸线遥感提取的精度和自动化程度.     

一种基于等高线的地形特征线提取方法

地形特征包括地形特征点和特征线,是进行地貌分析与处理的基本对象,也是地貌结构化综合的重要内容。提出并实现了一种新的等高线特征提取方法。该方法通过对等高线进行凹凸段划分,获得等高线特征段(包括凹段和凸段,分别对应山谷和山脊),利用最大角作为约束条件,利用特征段的边作为约束边对所有特征段构建约束型Delaunay三角网。然后,获取特征段CDT的骨架线作为局部特征段的地形特征线树,并将每棵地形特征线树的叶节点作为相应特征段上的特征点。最后,利用特征段及其CDT对特征点进行匹配,完成地形特征线的追踪,生成地形特征线。     

点云中角点的自动提取算法研究

针对三维激光扫描数据处理过程中的数据拼接、纹理映射、目标识别等问题,提出一种新的三维激光扫描距离图像的角点提取算法,旨在为相邻测站问数据拼接提供粗配准的对应点.文中通过把三维激光扫描仪获得的单站距离图像转化为二维深度图像,利用已有的SUSAN算子提取出深度图像的角点,反算深度图像的角点到距离图像坐标系下实现角点的提取.利用2站间4个公共角点作为粗配准进行2站数据的ICP配准,利用配准的准确度验证该角点提取算法的有效性.     

“全域-局部”不透水面信息遥感分步提取模型

提出"全域-局部"遥感信息分布提取模型,通过计算和整合影像局部范围内的空间和光谱特征来优化全域上光谱混淆较大像元的提取精度。模型分为两个主要计算步骤:"全域"前分类与"局部"后分类;"全域"前分类将仅划分出满足一定精度阈值标准的像元,而"局部"后分类则在此部分分类结果基础上,进一步发掘和计算已分类像元所蕴含的信息来辅助对全域未分类像元的提取。在不透水面专题提取过程中,采用支持向量机SVM作为前分类器,通过控制精度阈值所对应的分类后验概率产生部分分类结果;采用调节最小距离分类器作为后分类器,根据一定的权重整合像元局部范围内的空间与光谱信息,代替了传统的全域光谱信息来优化分类。实验采用TM5影像以及所对应的NLCD(National Land Cover Data)标准不透水面产品作为测试集,"全域-局部"模型对应单一SVM模型的提取精度由80.31%提高为82.73%,局部后分类器精度较单一SVM模型由54.27%提高到59.94%。实验证明该模型具有较明显的精度提升且能够较好地解决不透水面与裸土混淆的问题,并得到空间形态上更为完善的不透水面提取结果。     

基于背景信息的MODIS林火自动提取算法

本文在火点提取算法中加入了背景信息,减少了伪火点,提高了火点提取算法的准确性和可靠性。通过选取江西省武宁县为实验区,应用MODIS数据进行了火点的提取,实现了从数据的处理到火点的自动提取。经实验验证后,发现改进后的算法火点提取精度较高,能很好地满足林火监测要求。