结合模糊度和形态学指数约束的深度学习建筑物提取

基于高分辨率遥感影像的建筑物提取一直是研究的热点问题,深度学习的深层次特征提取方法,非常适合高分辨率影像中建筑物的提取,但使用深度学习提取建筑物时,大多以改变网络结构为主进行算法优化,很少与其他方法结合.本文研究在改进深度学习网络结构的基础上,结合影像模糊度约束增强、形态学建筑指数约束增强等方法,对建筑物提取方法进行更...     

基于MODIS资料的中国东部时间序列空气动力学粗糙度和零平面位移高度估算

空气动力学粗糙度和零平面位移高度是很多气候模型和陆面模式中的重要参数,采用气象学方法推导这两个参数对于大范围长时间序列的计算需要大量长期的野外观测,而遥感方法可以快速经济的提供大范围数据,在本研究中采用形态学模型,以MOD IS产品数据作为数据源,计算植被冠层面积指数,估算了中国东部2001—2003年归一化到植被高度的1 km空间分辨率时间序列空气动力学粗糙度和零平面位移高度,结果表明空气动力学粗糙度和零平面位移高度均存在季节变化特征,并对所采用的模型和参数估算的结果进行了讨论。     

扫描地形图中数字高程注记的提取和识别

分析了扫描地形图中高程点数字注记和等高线数字注记的特点，介绍了一种扫描地形图数字高程注记的识别方法，并着重介绍了该方法采用的技术，包括形态学变换基础上的快速数字字符串分离方法及基于垂直投影的数字字符分割方法等，并给出了性能评价。     

Shadow Detection and Compensation for Color Aerial Images

A method for shadow detection and compensation for color aerial images is presented. It is consid-ered that the intensity value of each image pixel is the product of illumina-tion function and ground object reflec-tion, and the shadowed regions on the image are mainly caused by the short of illumination, so the information compensation for the shadowed re-gions should concentrate on the illumi-nation adjustment of concerned area on the basis of the analysis of whole im-age. The shadow detection and com-pensation procedure proposed by this paper consists of four steps.     

基于先验特征的台风云系影像分割方法研究

传统的基于数学形态学的台风云系影像分割方法多采用圆形或菱形模板进行,这种方法的缺点是当运算模板较大或经多次腐蚀、膨胀运算后,不能很好地保留台风云系影像原始的形态信息。为了解决此问题,探讨了一种基于先验特征的台风云系影像分割原理与方法,即先提取台风云系影像的大致形态,并以此作为形态学模板;然后利用形态学方法提取台风云系影像;最后,以2008年7月28日18时的09号FY-2C气象卫星云图台风云顶温度数据为例进行分析,同时根据本次示例台风(200809号台风)形状自定义的模板来腐蚀分割台风云系影像,并详细对比和分析了不同形状、大小的模板对台风云系影像分割结果的影响。实验表明,基于先验特征的自定义台风云系结构模板,其分割结果不仅较好地保留了台风云系影像的形状特征,而且腐蚀后保留的台风云系信息最多。     

利用空间连续性进行高分辨率遥感影像道路提取

常规道路提取方法需要初始信息,对窄道路提取效果不佳。针对这一问题,提出了基于空间连续性提取道路的算法模型（RESC）。该方法根据遥感影像道路连续分布的特点,利用邻近像元空间自相关的先验信息提取道路,不要求预先提供种子点,自动化程度较高。实验分析和比较证明,该方法对于高分辨率遥感多光谱影像和全色影像,都达到了较好的效果。     

基于数学形态学的高空间分辨率遥感影像几何特征提取

本文结合高空间分辨率遥感影像的特点,利用数学形态学方法,选取具有不同尺度和包含全部方向的结构元素,设计了全方位结构元素多级加权滤波去噪算法和多尺度全方位形态学边缘检测算法,用于高空间分辨率遥感影像的处理;并通过图像边界追踪生成栅格数据对象和矢量数据对象,据此建立了高空间分辨率遥感影像的几何特征提取模型。结果表明:全方位结构元素多级加权滤波去噪算法很好地抑制了图像中的噪声,并保留了图像细节;多尺度全方位形态学边缘检测算法很好地解决了噪声抑制和精细边缘提取的矛盾,检测出的图像边缘比基本的边缘检测算子清晰,而且抗噪性能强。提取的几何特征信息可以结合遥感图像的光谱、纹理、统计等特征用于遥感图像地物识别与分类,也可以在GIS、摄影测量、计算机视觉等领域和气象、农林、地理、海洋、水利、国土资源和环保等行业使用。     

水文等值线图特征要素提取研究

阐述了特征要素对水文等值线图网格化的重要性.通过比较分析两种经典的数学形态学骨架提取算法的应用效果,认为最大数字圆盘定义的骨架更接近于水文等值线图的特征要素分布.针对由最大数字圆盘算法得到的骨架线存在的一些不足,对其作消噪、粘合和细化等进一步改进处理.对相关结构元素的形状和大小给出建议.     

基于形态学的海洋锋形态特征提取

根据形态学梯度理论:不同尺寸的结构元素适合不同空间尺度的特征提取,结构元素尺寸的过大或者过小都会达不到最佳的特征边缘提取效果,从结构元素的尺寸δ与海洋锋横断面宽度γ和海流流幅的空间尺度λ的理论关系图推导中,提出δ,γ和λ的最佳定量关系:δ=γ/2,且δ<=λ/2,旨在对海洋锋形态特征进行提取。最后,以黑潮和墨西哥湾流为实验数据,进行海洋锋形态特征的自动提取,实验结果表明该定量关系的正确性和有效性。