IEU-Net高分辨率遥感影像房屋建筑物提取

房屋建筑物作为人类活动的主要场所,快速准确地将其从高分辨率遥感影像中提取出来,对促进遥感信息在防灾减灾、城镇管理等方面的应用具有重要意义。本文基于深度学习,提出了高分辨率遥感影像房屋建筑物像素级精确提取方法。首先,针对样本图像边缘像素特征不足现象,以U-Net模型为基础提出IEU-Net模型,设计了全新的忽略边缘交叉熵函数IELoss并将其作为损失函数,另外添加Dropout和BN层在避免过拟合的同时提高模型训练速度和鲁棒性。其次,为解决模型特征丰富度有限的问题,引入形态学建筑物指数MBI,与遥感影像RGB波段一同参与到模型的分类过程。最后,在模型预测时与IELoss相对应采用忽略边缘预测策略从而获得最佳建筑物提取结果。实验对比分析表明：本文方法能有效克服样本边缘像素特征不足问题并抑制道路、建筑物阴影对结果的影响,提升高分辨率遥感影像中房屋建筑物的提取精度。     

结合边缘编组的Hough变换直线提取

针对传统Hough变换用于直线检测存在的问题进行了细致的分析和归纳总结,在此基础上,提出一种结合边缘编组的Hough变换直线提取算法。该算法首先采用基于8邻域的边缘跟踪算法对Canny算子检测得到的边缘点进行编组;然后对每一个边缘组分别进行Hough变换,单独确定Hough变换原点和参数的取值范围。Hough变换过程中,采用迭代的"投票"方式,每次确定单一峰值点并删除对应像素。实验证明,该算法原理简单,能有效解决传统Hough变换存在的精度不高、计算复杂等问题。同时该算法具有较强的鲁棒性,可以有效处理不同类型的影像数据,适用于并行处理。     

略阳县农居房屋抗震现状调查与评价研究

为精准识别贫困山区农居房屋结构现状完好程度,本文开展略阳县境内41894栋农居房屋抗震现状实地调查,搜集整理域内孕灾环境和致灾因子强度,统计分析域内各行政镇（办）经济水平、农居房屋抗震结构类型和震害等级,预测震害矩阵,计算平均震害指数,并评价抗震能力。研究结果表明:域内农居房屋抗震结构类型包括土木结构、砖木结构和砖混结构;域内农居房屋在VI度地震作用下基本完好的比例为74.04%,在VII度地震作用下发生轻微破坏以下震害等级的比例为83.45%,在VIII度地震作用下发生中等破坏以下震害等级的比例为85.46%;域内农居房屋在地震烈度为VI、VII、VIII、IX、X度时的平均震害指数分别为0.13、0.23、0.32、0.49、0.71,抗震性能较差,不满足“小震不坏、中震可修、大震不倒”的抗震设防目标。     

基于数学形态学的位场数据边缘增强方法

位场数据边缘增强对于地质构造研究和矿床勘查具有重要意义。现有的边缘增强方法多数基于位场数据的导数构建,往往存在对噪声敏感的缺点,且处理结果中常有虚假边界的出现。本文基于数学形态学良好的形状分析和噪声压制性能,通过数学形态学基本算子的组合叠加,提出了一种新的位场数据边缘增强方法。该方法容易实现,且不需要计算位场数据的水平和垂向导数。板状体模型试验结果表明,该方法能有效地对重力异常和化极后的磁异常数据进行边缘增强。针对三维模型试验中正负异常同时存在的情况,相比以往几种方法,该方法输出的边缘更清晰且没有额外边缘的产生,并表现出更强的抗噪能力。最后将该方法和以往几种方法应用到老挝万象地区实际重力异常数据的处理中,结果显示该方法刻画出的边缘更加连续清晰;同时结合以往地质资料,推断了成矿的有利部位。     

Change detection of linear features in temporally spaced remotely sensed images using edge-based grid analysis

Automatic change detection of land cover features using high-resolution satellite images, is a challenging problem in the field of intelligent remote sensing data interpretation, and is becoming more and more effective for its applications viz. urban planning and monitoring, disaster assessment etc. In the present study, a change in detection approach based on the image morphology that analyses change in the local image grids is proposed. In this approach, edges from both the images are extracted and grid wise comparison is made by probabilistic thresholding and power spectral density analysis for identifying change area. One of the advantages of the proposed methodology is that the temporal images used in the change analysis need not be radiometrically corrected as analysis is based on edge extractions. The grid-based analysis further reduces the error, which might have been introduced by image mis-registration. The proposed methodology is validated by finding the temporal changes in the linear land cover features in parts of Kolkata city, India using three different image data-sets from LISS IV, Cartosat-1 and Google earth having varied spatial resolutions of 5.8 m, 2.5 m and about 1 m, respectively. The overall accuracy in identifying changes is found to be 64.82, 73.86 and 80.93% for LISS IV, Cartosat-1 and Google earth data-set, respectively.     

基于分层分户图的室内外一体化三维模型构建与应用

房产三维是三维GIS的应用重点,分层分户图的三维建模更是房产三维建设的重要组成部分.本文对比了3 Ds Max建模、平面拉伸建模和分层分户图建模方法,分析了分层分户图建模优势,重点研究了分层分户图建立三维模型的方法.     

云环境下改进TLBO算法的图像边缘检测

针对TLBO算法在解决复杂高维问题时,表现容易陷入局部最优,多样性丢失过快等不足的问题,提出了一种基于云计算环境下改进的TLBO算法(ITLBO),并将其应用到图像边缘检测中。通过对基本TLBO算法中的‘教’与‘学’阶段进行改进,引入一种新的种群更新方法,提高算法的迭代寻优能力。利用云环境下将该方法应用到图像边缘检测中进行实际性能验证,实验仿真结果表明,该方法提取图像的边缘信息的有效性。本文研究可为智慧城市的建设提供关键技术参考。     

距离与角度控制的矢量面数据接边检查方法

针对现有接边方法依赖于直线型接边线,难以有效的支持非直线型接边线的数据接边质量检验的问题,提出了一种新的基于距离与角度控制的矢量面数据接边检查方法。该方法利用矢量面到接边线的距离值与弧段转角角度值作为参考量检测接边特征点,通过匹配接边特征点的方式检测接边错误位置,不依赖于接边线的具体形态,能够适用于任意类型接边线的矢量面数据接边检查。以第一次全国地理国情普查数据接边检验为实例进行验证,结果表明,该方法的漏检率为0%,准确率达到95%以上,有效地提升了接边线非直线的矢量面数据接边质量检验的准确性及效率。     

基于残余插值的卷积神经网络去马赛克算法

在去马赛克问题中,为了精确插值倾斜边缘并提高结果图像的整体质量,提出一种基于残余插值的卷积神经网络去马赛克算法.针对Bayer格式的颜色滤波阵列,插值绿色平面时,对于红蓝通道信息不全的问题,采用同通道邻近像素值近似代替,综合考虑3个通道的梯度,运用倾斜方向的边缘检测算子,将倾斜边缘分为不同方向的边缘分别插值.在插值完成后,利用深度卷积神经网络,进一步训练插值结果.在标准的IMAX数据集上,与目前流行的算法相比,本文算法视觉上更接近原图,具有更高的峰值信噪比和更短的运行时间.     

地下介质横向变化的地震多尺度边缘检测技术

本文提出的地震多尺度边缘检测技术以坎尼最佳边缘检测准则和小波变换的多分辨分析为理论基础,能在地震记录上较方便而可靠地识别地下介质的横向变化。这些横向变化包括不能用肉眼在地震同相轴上直接发现而又实际存在的隐蔽特征。对地层尖灭,透镜体、岩性变化和孔洞、裂缝发育带均可进行识别。模型计算和实际地震资料的处理结果显示该方法具有实际应用价值