基于语义推理的城区机载LiDAR分割点云分类

目前,机载LiDAR系统获取的点云数据具有多回波的特性,回波特性可以揭示地物的类型信息。本文在排除粗差、首次回波和中间次回波后,对单次回波和尾次回波形成的点云子集进行基于3DHough变换分割和滤波处理以区分地面点和非地面点(包括墙面点),然后合并首次回波、中间次回波和非地面点再次进行点云分割,利用分割面片的尺寸大小、单次回波激光脚点比例、首次回波和中间次回波激光脚点比例等三个指标区分建筑物激光脚点和植被激光脚点。实验证明,上述方法可以很好地将点云数据分类为墙面点、地面点、建筑物点和植被点。     

结合异质性及分水岭变换的遥感影像分割方法

面向对象的遥感信息提取,首要任务是对遥感影像进行分割,分割的目的在于把原始图像分割成一些在空间上相邻、光谱相似的同质区域。传统的分水岭变换对噪声敏感,易产生过分割现象,不能直接适用于遥感影像的信息提取。本文利用非线性同组滤波方法(PGF)消除原始影像噪声,根据高分辨率遥感影像地物的异质性特征,对分水岭初始分割结果进行异质性准则合并。实验结果表明,该方法对高分辨率遥感影像的分割效果良好,能够适用于面向对象的信息提取。     

中国雨季的一种客观定量划分

从客观分析角度出发,利用有序样本最优分割法对中国610个台站的气候平均（1961—2010年）候降水序列进行有序分割,给出中国不同区域的雨季定量划分。根据中国13个区域候降水量的气候平均值分布特征,并基于有序样本最优分割法的划分结果需同时满足分割段内波动小、段间差异大的要求,确定了各区域的合理分割数,通过制定3种雨季划分方案,对中国区域雨季进行了细致的定量划分。第1种方案将全年降水划分为雨季和旱季,结果表明,雨、旱两季差异明显的地区出现在华南西部沿海和新疆邻近区域;第2种方案将全年降水划分为雨季相对干期、雨季相对湿期和旱季3个降水阶段,这种特征出现的区域为华南大部分地区、江南地区、长江中下游地区、西南地区东部和南部,以及西北地区中东部;第3种方案将全年降水划分为春雨季、主雨季、秋雨季和旱季,出现这种特征的区域为长三角及淮河流域、黄淮和华北地区、东北地区、西北地区中部、内蒙古地区西部、青藏高原中东部及其以东地区。与已有的中国不同区域降水特征研究结果的比较表明,有序样本最优分割法不仅对中国雨季的划分客观有效,且其划分结果合理并具有明确的气象意义。     

结合地形因子与分层策略的喀斯特地区无人机影像分类

西南喀斯特山区地形起伏较大,地物分布较为破碎,致使传统的光谱特征一次分类方法的精度较低。本文基于高分辨率无人机正射影像和地形指标,充分利用无人机遥感影像空间特征、光谱特征、纹理特征及地形特征,采取面向对象CART决策树算法与分层策略提取了研究区土地覆盖类型。研究表明,结合空间地形因子和分层策略的方法减少了破碎区地物间的相干扰,故具有较高的分类精度,总体分类精度达91.2%,Kappa系数为0.87,较传统一次分类精度提高了9.8%,Kappa系数提高了0.13。该方法对西南喀斯特地区土地覆盖解译精度较好,可为土地利用监测提供参考。     

改进的HRNet应用于路面裂缝分割与检测

针对利用传统卷积神经网络进行路面裂缝分割时存在准确率低、信息丢失及边缘模糊的问题,本文提出了基于改进HRNet模型的路面裂缝分割算法。模型在原始HRNet的基础上进行改进,主干网络部分采用DUC模块代替双线性插值上采样;下采样改为passthrough layer代替原始卷积;在模型解码部分,进行逐级上采样的同时引入SE-Block,对不同特征层的融合重新标定权重。通过与原始HRNet及传统卷积神经网络U-Net对比可知,本文算法在公共数据与自制数据集上的分割精度表现优秀,F1分值分别达到了91.31%和78.69%,可以很好地满足实际工程的需求。     

高空间分辨率遥感影像最优分割结果自动确定方法EI北大核心CSCD

针对现有方法普遍存在不能充分顾及遥感影像多波段光谱信息,以及忽视遥感影像中地理要素的多尺度特性等问题,提出一种自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果的非监督评价方法。该方法基于信息熵生成光谱信息离散度,利用光谱信息离散度构建能表达分割对象内部光谱均质性指标和分割对象与其相邻分割对象间光谱异质性指标。基于构建的光谱均质性和光谱异质性指标,采用“粗估计+精确定”的策略,逐步得到一个多级优化后的影像最优分割结果。本文在3个不同下垫面影像区域进行试验。结果表明,该方法能有效地实现自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果,与现有方法相比,本文方法确定出的影像最优分割结果质量更高,与参考分割结果更加贴近。     

耦合GF-2遥感影像与街景影像的广州市城中村识别

及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例,提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先,从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征;其次,在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征;最后,融合两种影像的特征用于构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明,基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%,Kappa系数分别为0.58和0.31,而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67;其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补,构建了更有区分度的特征空间,减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中,辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。     

妹岛和世:“不确定性”设计大师

正妹岛和世(Kazuyo Sejima)(图1)[1]是当代炙手可热的女建筑师,她在设计中将空间认识以独特的方式创造出新的典范,向竞争激烈的日本建筑界证明了自己。1995年,她和比自己小10岁的西泽立卫(Ryue Nishizawa)一起成立了SANAA事务所。他们合作默契并不断获奖,2004年设计完工的金泽21世纪美术馆赢得了当年的威尼斯建筑双年展金狮奖,2010年获得了建筑界的最高荣誉普利兹克奖。妹岛认为,"建筑是一     

车载LiDAR点云数据分割与半自动化建模方法

针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。