基于车载LiDAR点云的地物分类方法的研究

基于点云分类常用的近邻聚类法和物体表面分割等方法,本文提出了一种基于最大网格密度的近邻聚类的方法。该方法首先对原始点云进行低点提取,设置格网的大小,在此基础上对点云数据进行去噪并进行主成分分析,再对点云空间进行均匀格网化,使具有最大密度的格网为聚类中心,加入高程、强度以及法向量等特征对分割后的点云实现了不同地物的分类,提高了运算效率,降低了错分率。     

丹江口水库面积季节变化遥感监测

基于2014年2月19日、2014年6月7日和2014年10月8日的三景资源三号卫星影像分别作为春季、夏季和秋季的代表,以河南省内的丹江口水库为研究区域,采用面向对象的遥感影像监督分类方法进行影像的分割和分类,提取出遥感影像中的水体,并结合南水北调中线工程对水域面积和周围地物的影响对这3个时期的影像进行比较和分析,得出这3个时期水域面积的变化数据。     

面向对象方法的时间序列MODIS数据湿地信息提取——以洞庭湖流域为例

以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究。先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割尺度,采用面向对象的遥感分类方法(Random tree分类器)提取了洞庭湖流域的湿地信息,并验证该方法的适用性。研究结果表明,基于时序数据与面向对象的Random tree分类的总体精度和Kappa系数分别为78.84%和0.71,较之基于像元的相同算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.79%和0.04。同时,基于面向对象方法的湿地整体的用户精度与生产者精度较基于像元方法分别提高了4.56%和6.21%,可有效提高大区域湿地信息提取的精度。     

主成分等变换及组合分类在半湿润流域的应用

以东湾流域为研究区,首先对TM影像进行主成分分析(PCA),缨帽变换,色调、亮度、饱和度彩色变换(HIS),并求得归一化植被指数、归一化建筑指数、归一化水体指数、归一化裸土指数、归一化阴影指数和第四波段灰度共生矩阵纹理特征,构造了新的特征影像;然后对其分别进行PCA、独立主成分分析(ICA)、最小噪声分离(MNF)3种变换;再对变换后的结果分别进行最大似然法、神经网络以及支持向量机(SVM)分类,以研究不同变换、不同分类方法的差异。提出了一种新的降低特征相关性的方法,并确定了最有效的一种分类—变换组合。结果表明,新特征降维方法的分类精度达到了93.457%,而单一特征降维方法最高分类精度为91.955%,证明该方法能更有效地提取影像特征。     

洪泽湖湿地植被信息提取方法研究

以洪泽湖淡水湿地为研究对象,在分析了各类地物光谱特征的基础上,提出了分区分类的方法。首先选取6种典型指数分别对研究区湿地植被进行分类计算,从中选择合适的指数进行湿地植被的信息提取;再运用决策树模型进行湿地植被分类;并将分类结果与最大似然法的分类结果进行了比较。结果表明,1 NDVI提取的沉水植物信息效果最好,挺水植物和浮水植物可用改进归一化差异水体指数(MNDWI)进行区分;再利用决策树对湿地植被进行分类,总体精度达到85.09%,与最大似然法相比,提高了6%。2洪泽湖地区的湿地植被比较丰富,面积约占全湖的10.74%。     

突发事件应急符号体系研究

从突发事件应急符号的概念出发,总结了突发事件应急符号体系的分类;研究了突发事件应急符号体系的设计思路、流程以及构建原则,并进行了相应的符号设计;最终形成了突发事件应急符号体系表,基本满足了应急处置人员工作的需要,为后续研究应急联动态势信息可视化提供了一定的参考。     

点云信息提取研究进展和展望

点云是目前摄影测量、遥感、计算机视觉等多个领域广泛应用的数据源之一,而信息提取是点云处理、分析和应用的必经环节。为此,学术界已经提出了大量点云信息提取方法。本文从基元类型、提取特征、特征选择与分类器等3个视角概括了点云信息提取的相关研究现状,总结出点云信息提取存在的5个主要问题,点明了点云信息提取的6个主要发展趋势,并着重介绍了"融合多基元的点云信息提取范式"。     

森林资源监测中GF-2卫星影像波段配准误差分析

通过对GF-2卫星影像正射校正及波段模拟配准误差试验,分析GF-2卫星正射校正方法的选择以及不同配准误差下对GF-2卫星影像自动分类结果的影响;最后介绍GF-2遥感影像在森林资源监测应用中的初步测试。研究结果表明:正射校正时,当校正精度要求控制在RMS2时,控制点数量选择范围在85~95间较为合理,且控制点数在90个时,RMS值最小;经有理函数模型与卫片模型比较后,卫片模型校正精度较高;以目视判读为主时,实践中建议使用三次卷积重采样法输出结果最好;波段模拟配准误差试验中,配准误差与各地类面积变化间存在显著的线性关系;对于森林面积监测时,配准误差应小于0.3个像元。此研究可为新型国产卫星数据在森林资源监测中的应用提供参考。     

地理国情普查数据支持下的人口空间化方法

针对传统的人口空间化方法存在数据源多、模型复杂、忽视居住建筑类型的影响等问题,提出了一种以居住建筑作为人口分布参考的人口空间化方法。在地理国情普查数据的支持下,文章选取株洲市境内的18个乡镇为研究区。首先,将研究区内的居住建筑重分类为多层房屋、低矮房屋和废弃房屋,采用最小二乘法求算各类居住建筑的居住密度。然后,根据各乡镇人口估计值的相对误差对各乡镇各类居住建筑的居住密度进行修正。最后,运用GIS的叠加分析技术得到250m格网人口密度图。检验结果表明,人口估计值与人口统计值的线性拟合斜率为0.965,另外基于居住建筑重分类的人口空间化方法使得人口估计精度较未重分类时有了明显提高。     

面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析

为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。