结合模糊分割和遗传算法的航空影像车辆提取方法

利用高分辨率遥感影像实现道路车辆监测在交通管理系统中占有重要地位,然而受成像条件及车辆本身颜色多样性的影响,很难从遥感影像中直接提取道路车辆。为此,本文提出了一种结合遗传算法和数学形态学的遥感影像道路车辆提取方法。首先利用模糊聚类方法建立影像分割模型,并利用遗传算法对其进行求解,从而实现影像中道路、车辆及环境的精确分割;然后对分割结果中不同层进行赋值,实现分割结果的二值化;最后利用数学形态学操作从分割的道路-车辆的二值结果中剔除道路,从而实现道路车辆的提取。利用本文方法对航空影像进行了道路车辆提取试验。试验结果表明,本文方法不仅能够准确识别地面车辆位置,还能精确提取其轮廓线。     

欧氏聚类算法支持下的点云数据分割

欧氏聚类算法是多元统计中的一种重要分类方法,可以将其应用于测绘领域中点云数据的分割。本文首先计算点云数据中两点之间的欧氏距离,将距离小于指定阈值作为分为一类的判定准则;然后迭代计算,直至所有的类间距大于指定阈值,完成欧氏聚类分割。具体步骤为：①利用Octree法建立点云数据拓扑组织结构;②对每个点进行k近邻搜索,计算该点与k个邻近点之间的欧氏距离,最小归为一类;③设置一定的阈值,对步骤②迭代计算,直至所有类与类之间的距离大于指定阈值。试验证明,欧氏聚类算法对不同测量技术手段获取的点云数据均具有适用性,可以成功对点云数据进行分割,分割效果良好。     

大规模3维地形管理关键技术研究

阐述了构建大规模3维地形模型的关键技术,包括地形分块技术、地形层次细节构建、可见性剔除和基于视点的渲染技术.为了提高绘制的帧率,实现大规模3维地形漫游系统显示的平滑和连续,本文采用了基于四叉树结构的地形的连续多分辨率渲染;在考虑视点和地形粗糙度的基础上,设计了一种合理的节点评价系统;提出了限定四叉树的三角网剖分方法,有效消除了不同分辨率节点间的裂缝.实验结果表明,在保证地形真实感的前提下,这些技术实现3维地形显示可以获得较好的图形质量和显示速度.     

测井曲线自动分层方法回顾与展望

本文将测井曲线自动分层方法分为数理统计方法、非数理统计方法和人工智能三大类,并对其中常用的层内差异法、有序聚类分析、极值方差聚类方法、自组织神经网络、模糊识别方法、活度函数法、小波变换和Walsh变换等自动分层方法的算法和优缺点进行了分析.综合比较各类自动分层方法的优缺点,结合测井响应的地质和物理基础认为,虽然自动分层方法众多,从不同的角度试图解决分层问题,但都存在一定的缺陷;今后,测井曲线自动分层方法应在去噪、提高测井纵向分辨率与自动分层方法的进步和联合应用上有所研究,才能够为应用测井资料进行岩性识别、测井相分析、储层划分、储层参数等研究提供更有利的技术支撑.     

区域碳收支能力估算的面向对象遥感分类方法

全球气候变暖问题是人类面临的最艰巨的挑战之一,通过先进的面向对象分类方法可以提高碳排放与碳汇能力的研究水平,对于控制区域气候变化具有推动作用。本文利用面向对象分类方法,以广西百色市右江区为研究区域,选取Landsat 8 OLI和Google Earth影像数据提取区域地物信息,并针对研究区地势复杂的特点,采用设置多种尺度参数的方法,选取最优尺度进行影像分割。同时,引入隶属度函数法、最邻近分类法和CART决策树分类器3种方法,基于影像光谱差异、几何形状、对象纹理等特征,逐层逐级地实施面向对象分类,随后加以针对性的精度评价分析并检验分类结果。通过总结分析前人的地物碳系数转换关系并结合高精度面向对象分类结果,构建了基于土地覆被类型的碳收支能力估算模型,并根据已有的基于CASA模型的碳收支能力估算方法加以精度校验,最终估算出右江区碳收支能力为-399.64万t。此外,本文结合右江区行政区划、人口分布、DEM等相关数据对区域碳收支能力进行了专题性剖析。结果表明,面向对象分类方法是研究小区域碳收支能力的有效途径,在区域碳循环评估中具有更好的准确性和预见性,有效促进碳收支平衡研究领域的发展。     

基于多时相环境卫星数据的南瓮河流域湿地信息提取方法研究

选取位于大兴安岭林区的南瓮河流域作为研究区,以多时相、中等分辨率的环境卫星影像为数据源,采用面向对象方法,通过多尺度分割、特征提取、决策树建立等步骤,实现湿地信息的快速提取;系统分析了面向对象方法在森林地区湿地信息提取中的有效性.研究表明,在面向对象湿地信息提取过程中,采用不同等级的分割尺度,使分类更具层次性;利用光谱、空间、形状等多种属性特征,通过多时相遥感数据的融合,可以更好地识别复杂多样、界限模糊的湿地景观,其中,草本沼泽的生产者精度达到了91％.结果显示,南瓮河流域内,湿地类型多样,以草本沼泽和灌丛沼泽为主,且其主要分布于河流两侧和中下游宽阔的河谷地带.     

RSG的地形实时自适应多分辨率显示算法

从RSG(regular square grid)数据出发,通过数据预处理、保守性屏幕误差、孤立分割和添加拆分点等方法,提出了地形自适应多分辨率显示的新算法。实验证明,该算法在一定程度上消除了当前静态和动态LoD(levels of detail)中存在的问题,具有较高的实用价值,对其他模型的LoD表达也是一种借鉴。     

SVM后验概率结合改进多尺度MRF的遥感影像分割方法

采用SVM方法估计似然概率,克服了混合高斯模型对观测场建模不准确的问题;通过改进的多尺度MRF模型,在标记场建模时充分考虑了各尺度之间和同一尺度内的相关性,进一步准确描述了标记场的统计特性.最后利用改进的建模方法,在序贯最大后验概率估计算法框架下进行影像分割.通过对人工合成影像和实际遥感影像的分割实验结果分析,证明了本文方法能够有效提高分割效果.     

基于高分辨率DSM和遥感影像的建筑物提取

提出一种基于高分辨率数字表面模型(DSM)和遥感影像光谱特征的建筑物提取方法。具体步骤是:首先,使用多分辨率分割方法对RGB波段和DSM波段进行组合分割,形成图像基元;然后,利用建筑物高程高于地面其他区域的特点,使用阈值分割将影像对建筑物进行初始分类;由于树木的高程和建筑物像类似,这就造成了对建筑物的混淆,为了解决这个问题,利用树木的辐射不均一所形成的标准差特征较大这一特点,对建筑物和树木进行区分,最终形成建筑物的精确提取。试验结果证明了本文方法的有效性。     

面向对象的泰安市高分辨率影像住宅建筑物提取

基于eCognition Developer平台,以泰安市QuickBird影像为数据,采用面向对象多尺度分割、最邻近和隶属度分类,充分利用高分辨率QuickBird影像具有的丰富光谱、形状、纹理和结构等地物信息,对实验区进行分类并提取住宅建筑物信息。实验表明,与传统逐像元分类法相比,面向对象分类法有效地避免了分割区域的离散破碎,地类信息的提取更加完整、精确、高效。