粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测方法研究

在遥感影像检测中,一般采用多变化阈值来提高检测精度,但会导致运算量的增加。为解决该问题,提出利用粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测新方法。首先采用影像差值法构造差异影像;然后提出利用粒子群和多阈值指数熵的遥感影像分割方法,并将其用于对差异影像进行分割获取变化区域;最后对选取的实验数据进行变化检测,并与基于模糊C均值、双阈值指数熵、三阈值指数熵的非监督变化检测方法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94.77%,本案方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。     

基于FME语义转换的CAD格式地下管线数据入库预处理

基于AutoCAD人机交互成图方式是目前地下管线探测数据处理的常用方法,而如何将以扩展属性存储复杂管线信息的CAD格式管线数据无损转换为GIS格式,并适应各种不同要求的数据标准以录入管线信息管理系统,是业内经常遇到的难题。本文基于FME软件的语义转换技术,结合实例研究将CAD格式地下管线数据无损转换为Shapefile文件的过程及要点,转换成果符合入库标准。语义转换技术使得转换过程更加灵活、高效。     

红外卫星云图和相关向量机的有眼热带气旋客观定强模型

热带气旋TC(Tropical Cyclone)是全球影响最严重的自然灾害之一。TC强度和路径的准确预报,对于减轻其带来的灾害影响至关重要。本文基于静止红外卫星云图和相关向量机RVM(Relevance Vector Machine)构建有眼TC客观定强模型。首先,利用高斯平滑对红外卫星云图进行去噪;然后,利用基于测地活动轮廓GAC(Geodesic Active Contour)模型的偏微分方程PDE(Partial Differential Equation)法对有眼TC的眼壁进行分割,提取眼壁的亮温梯度信息,计算眼壁亮温梯度的最大值及梯度数据不同概率时的均值,从而构造与TC强度密切相关的特征因子;最后,利用RVM构建单特征因子、多特征因子与近地面最大中心风速的客观定强模型,研究不同特征维度对TC客观定强误差的影响。实验结果表明,在单特征因子的模型定强中,95%概率眼壁亮温梯度均值的定强误差最小,相比利用单特征因子所构建的定强模型,多特征因子的模型定强误差更小,即多特征因子中包含更多与TC强度相关的特征信息。在多特征因子的模型定强中,二特征因子优于三特征因子模型,说明应当合理选择特征因子维数,并非越多越好。本文所用RVM模型具有良好的高维非线性处理能力,能对TC强度进行有效估计。     

砂样图像岩屑自动分割提取方法

通过将砂样图像进行单颗粒分割,识别砂样成分,可显著提高砂样岩性分析的准确性和效率。现有的砂样图像分割方法主要以传统分水岭算法和卷积神经网络为主,但由于对单颗粒岩屑轮廓细节提取不足,误分割率高。本文提出一种以图像融合算法为桥梁,将卷积神经网络和分水岭算法相结合的单颗粒图像分割提取方法。首先利用改进的Mask R-CNN网络快速分割砂样原图,获得其初分割图像;然后,将初分割图像与砂样原图进行融合,再使用改进的分水岭算法对融合结果进行分割;最后,利用砂样原图坐标点匹配方法,将分水岭分割得到的结果图像进行修正,完成单颗粒岩屑图像提取。实验结果表明,本文的单颗粒自动分割提取方法准确率高达96.77%,且模型更轻量和精准,为岩屑图像分割提供了一种可行且有效的方法,可满足有效测算油藏层构造变化、查找潜在沉积物源及储层动态变化的需求。     

膝关节三维磁共振影像语义分割的可行性研究

MR三维图像的全膝自动分割对膝骨关节炎疾病的诊断、指导和治疗具有重要意义。然而,膝关节的三维MR图像中涉及多种多样的解剖结构,人工勾画费时耗力;全膝自动分割不但节省人力,且可以通过更准确的细节勾画来提高关节炎的诊疗质量。现有的膝关节分割方法只关注众多解剖结构中的一个或几个结构,无法提供全膝分割的结果。本文研究基于三维神经网络的全膝分割方法,并致力于应对以下挑战:①在三维 MR图像上对包括骨骼和软组织在内的全膝15个解剖结构进行端到端分割;②前交叉韧带等小结构的鲁棒分割,前交叉韧带仅占全膝体积的0.036％ 左右。在基于脂肪抑制三维各向同性中等权重VISTA序列的膝关节MR图像上,验证本文方法的平均分割精度为92.92％,其中9种结构的Dice相似系数在94％ 以上,5种结构在87％～90％ 之间,剩余1种结构在76％ 左右。      

基于不同岩性背景的遥感影像蚀变矿物信息提取

为了减少由于不同岩性的反射率值差异而造成提取到错误的蚀变信息, 采用先进星载热发射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer, ASTER)数据, 以内蒙古昌特敖包地区为研究区, 先开展岩性分区, 再利用主成分分析和阈值分割的方法提取矿化蚀变信息, 并进行了方法对比与野外验证工作.褐铁矿化蚀变信息验证点共12个, 不分区直接提取的信息有6个与验证点吻合, 分区后提取的信息有8个点与验证点吻合; 绿泥石化蚀变信息验证点共5个, 不分区直接提取的信息有2个与验证点吻合, 分区后提取的信息有4个点与验证点吻合.研究结果表明, 针对不同岩性存在的反射率差异, 造成高背景值地区提取出较多的非矿致异常信息, 而低背景值地区弱信息被噪声淹没的现象, 该方法能够减少不同岩性产生的反射率差异.      

应用描述词汇约简的OGC地理信息服务演绎推理

针对OGC地理信息服务在地理空间知识的有效组织和表达方面的能力比较弱,缺乏对服务信息的描述,数据丰富而知识缺乏,致使已有的数据在知识的表示和检索上存在缺陷,通过引入地理本体,按照基础地理信息要素分类,对地理信息服务的关键描述词汇进行提取,构建了地理信息服务本体库和实例数据库,应用粗糙集理论建立关键描述词汇约简模型,基于该模型实现了对地理信息服务实例数据库进行知识约简,形成最优实例数据库。最后应用地理信息服务本体库和实例数据库,基于演绎推理模型开发实例原型系统,实现了对地理信息服务对象的语义检索和推理,并通过试验从查全率和查准率两个指标验证了该方法的可行性、有效性和准确性。     

面向地学应用的遥感影像分割评价

影像分割是面向地理对象影像分析(GEOBIA)中的一个关键环节。分割评价有助于为影像选择合适的分割方法和最佳分割尺度。本文提出一种以遥感地学应用面向的对象为依据的分割方法分类及评价体系。首先将影像分割方法分为面向局部特征监测的典型目标识别和面向全局特征监测的面向GEOBIA的分割方法两组,进而针对这两组分割方法提出了两套分割评价测度指标及相应的综合评价方法。在面向典型目标识别的分割方法评价中,使用区域内部非均质度、区域间灰度对比度、区域间散度对比度、边界点梯度和单位像素运行时间作为评价测度,并针对由于评价测度间的相关性而无法直接确定各测度权重分配的问题,提出利用熵权法为各个评价测度分配权重以获得综合评价结果的分割评价方法,该评价方法可用于选择合适的分割方法。用于面向GOEBIA的分割方法中使用分割区域内均质性和区域间异质性作为评价测度,这种评价方法适用于选择最优分割尺度参数。本文通过定量试验论证了这两种评价方法的有效性,试验结果表明其在遥感应用中具有实际意义。最后本文分析了影像分割评价方法的不足及未来的发展方向。     

k均值聚类引导的遥感影像多尺度分割优化方法

针对不同尺度地物的分割需求,提出了一种k均值聚类引导的多尺度分割优化方法。首先对原始影像进行小尺度分割和k均值聚类,然后利用k均值聚类结果引导对象合并,在合并过程中利用Otsu阈值方法自动选择k均值聚类的影响因子,最终得到适应不同尺度地物的分割结果。以FNEA多尺度分割方法为例,利用模拟数据和真实的GeoEye-1影像数据进行相关试验,目视和定量评价表明本文方法能够得到适宜不同尺度地物的高质量分割结果。     

基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。