基于数学形态学的圆形标志定位

在用形态学算子对图像进行预处理的基础上,采用一种改进的形态学抗燥型边缘检测算子检测出边缘,最后用最小二乘拟合法对标志中心进行定位,通过实验证明该方法在有效抑制噪声的同时对标志实现了自动精确定位。     

基于OpenStreetMap数据的城市街区提取与精度评价

针对城市街区地理数据获取困难,OpenStreetMap数据免费共享、易于获取但数据繁杂难以处理的问题,利用数学形态学膨胀和腐蚀思想以及地理数据质量的评价方法,对基于OpenStreetMap数据的城市街区提取方法和精度进行了探讨;并以南京市建邺区为例,通过选取道路类别、道路处理、拓扑检查等步骤完成街区的提取;最后从街区数据完整性、位置精度、街区尺度和形状4个方面进行了精度评价。结果表明,提取的街区结果精确,数据处理便捷高效,可为OpenStreetMap数据处理提供借鉴,为城市地理研究提供一种快捷有效的基础数据。     

基于机载LiDAR点云数据的城区道路提取

对于利用机载LiDAR点云数据提取城区道路提出一种新的思路。首先利用机载LiDAR点云数据的高程和强度属性对城区道路进行初始提取,获得初始道路点云;其次采用距离分割法和基于RANSAC算法的分割方法精化初始道路点云,有效剔除停车场等与道路相似的区域;最后采用数学形态学细化方法提取道路中心线。实验结果表明,该方法可以较正确和完整地提取城区道路。     

一种双U-Net的遥感影像道路提取方法

针对高分辨率遥感影像道路提取难度大、自动化程度低等问题,设计了一种改进U-Net的道路提取方法。该方法首先构建特征编码器为VGG16的VGGU-Net网络,并采用迁移权值方法初始化特征编码器;其次将提取的特征信息输入到另一U-Net网络,通过双网络联合训练方式提高网络的特征拟合能力;最后结合形态学和滤波算法对提取的道路数据进行后处理。实验结果表明:改进后算法对道路提取效果得到了有效的提升,在测试集上的准确率、召回率和IoU分别达到了93.56%、88.22%和83.17%。     

利用OpenStreetMap数据进行高空间分辨率遥感影像分类

针对高分辨率遥感影像分类样本标注困难的问题,提出了一种利用OpenStreetMap （OSM）数据自动获取标注样本的方法。与现有的利用OSM数据进行分类的方法不同,该方法加入了空间特征以弥补单独使用光谱特征分类的不足。首先,基于OSM数据提供的地物类别和位置信息进行样本标注,为了降低OSM数据中少量错误信息对分类结果的影响,采用聚类分析的方法对样本进行提纯;其次,使用形态学轮廓来提取影像的结构特征,挖掘高分辨率遥感影像丰富的空间信息,与光谱特征相叠加并输入分类器进行分类。试验证明,本文提出的方法能够有效避免人工样本标注所需要的人力物力;同时,联合影像的光谱空间特征能够更好地描述地物特性,得到较高的分类精度。     

高分辨率遥感影像建筑物分级提取

高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。     

滤波预处理在分水岭分割算法中的应用

影像中存在的无意义细节,导致在标记提取过程中会产生不必要的标记,加深分水岭分割的过分割问题。本文在标记提取前引入滤波预处理过程,消除噪声并平滑部分无意义细节。不同滤波由于其自身特性会对影像分割造成不同影响,分别使用中值滤波,均值滤波,双边滤波进行试验,研究滤波预处理对分割结果的影响,以及三种不同滤波的平滑效果对分割结果造成的影响的区别。并且进行了数值实验,证明了所提出方法的有效性。     

中国东南海域拟菱形藻属的新记录种和产毒种

拟菱形藻属（Pseudo-nitzschia）物种是一类备受关注的海洋有毒有害硅藻,我国相关研究仍然不足,已报道的物种多样性偏低,产毒物种也较少。为了解我国海域拟菱形藻属的物种多样性,阐述产毒物种信息,在我国东南海域建立了8个拟菱形藻单克隆培养株系,结合形态学和分子系统学数据,鉴定到2个物种:环孔拟菱形藻（Ps.circumpora C.H.Lim,C.P.Leaw&P.T.Lim）和多列拟菱形藻[Ps.multiseries（Hasle） Hasle],其中环孔拟菱形藻是我国的新记录种。利用高效液相色谱-质谱联用法检测了藻株的多莫酸（domoic acid,DA）特征,在5个多列拟菱形藻株系中检测到DA,单细胞产毒水平为1.01~96.11 fg。此外,利用卤虫（Artemia salina L.）和强额拟哲水蚤（Paracalanus crassirostris Dahl）对多列拟菱形藻的产毒株系（MC4177）进行诱导,发现能够提高其单细胞产毒水平,提高幅度在26~55倍。     

海岸水边线图像分割提取算法的数学形态学改进及其区域适应性分析

海岸线变迁研究在海岸带研究中具有重要意义,提取遥感影像成像时刻的水边线(瞬时海岸水边线)是提取海岸线的关键。该文以海南省文昌市、琼海市2010年的Landsat TM5影像为数据源,研究多种图像阈值分割方法在海岸水边线提取中的最优算法及其区域适应性;采用多种数学形态学算子及其结构元素重构方法对结果进行碎斑块等噪声处理,分析比较在典型区域上的表现力;最后从阈值选取难易程度、提取海岸水边线的精度、误差来源机理方面进行整体评价分析。结果表明:改进的归一化差异水体指数(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)在海岸水边线提取中显示了明显的优势,主要表现在较好的海陆对比度差异、较少的噪声影响以及在复杂环境下的区域普适性等方面;采用3×3结构元素的数学形态学开运算进行后处理,在保证海岸水边线位置精度的基础上,可对近海鱼塘、山体阴影以及反射特性比较弱的植被等造成的误提碎斑块进行合理去除;河口及淤泥质岸线、人工养殖区及生物质岸线处是图像阈值分割法岸线提取的主要偏差来源区域。