基于变化检测的地理国情监测数据更新研究

地理国情监测数据的更新是自然资源调查监测的一项重要工作,如何基于遥感影像,实现变化信息的快速提取是一个热点。本文以句容市为研究区域,充分利用2018年地理国情监测数据与2019年遥感影像数据,通过棋盘分割法得到规则的影像,共选取植被、构筑物、水体样本134.32 m^(2),利用监督分类中最邻近分类法对影像进行分类,并通过2019年地理国情监测数据进行精度评定,符合率为79.5%。实验结果表明,棋盘分割与监督分类结合可有效提取地表地物的信息,遥感影像变化检测技术可为地理国情监测数据更新提供技术支撑。     

基于空间模糊C均值聚类和贝叶斯网络的高分一号遥感影像变化检测

在目前经典的变化检测算法中,后验概率空间变化向量分析(CVAPS)方法广泛用于遥感影像的变化检测。然而,基于支持向量机(SVM)的CVAPS法无法有效处理高分一号影像中等分辨率遥感影像中的混合像元问题,且难以有效保证变化检测的精度。因此,本文通过引入空间信息,使用空间模糊C均值聚类(Spatial Fuzzy C Means, SFCM)有效地实现高分一号影像混合像元的分解,并结合简单贝叶斯网络(SBN),提出一种新的后验概率空间变化向量分析法SFCM-SBN-CVAPS。实验结果表明,本文算法的总体精度和Kappa系数均高于基于普通模糊C均值聚类(Fuzzy C Means, FCM)的CVAPS算法,且耗时更短,本文所提出的算法有助于提高遥感影像变化检测的精度和效率。     

利用Bayes判别分析进行矢量地图修改检测

针对现有的矢量地图修改检测方法计算速度慢、效率低等问题,设计利用Bayes判别分析进行地图修改检测的方法。首先对同一幅修改前后的矢量地图分别进行栅格化,并进行配准;然后利用Bayes判别分析方法对配准后的栅格图像进行变化检测,获得矢量地图的修改区域;最后将修改区域与审校结果进行对比,发现错修改和漏修改问题。实际矢量地图数据的修改检测实验结果验证了利用Bayes判别分析方法实现地图修改检测的有效性和可行性。     

武汉市地理市情监测若干问题思考与实践

地理市情监测是利用空间信息技术对地理市情的现状与变化进行动态监测、统计和分析,客观准确地反映各类地理环境要素的空间分布,并揭示其时空分布规律的活动。本文探讨了武汉市地理市情监测的标准体系建设、监测内容、关键技术路线等,对地理市情要素进行动态监测和统计分析,定期发布监测和分析成果,有效促进了该项工作的业务化、规范化和常态化。     

空间数据变化检测研究进展

空间数据的现势性是衡量其使用价值的一个重要指标,因此,对空间数据进行变化检测从而对其更新就非常必要。本文系统总结了地理信息数据变化检测的方法,并进行对比和分析,以期为空间数据的实际生产和应用提供帮助。     

结合建筑指数的城市建筑用地提取与变化检测分析

利用2000,2003,2007,2009年ETM+影像,结合归一化建筑指数NDBI、新居民地提取指数NBI、差值建筑用地指数DBI等建筑物提取指数对南京市主城区建筑用地信息进行有效提取和分析,采用分类比较法检测各年份间建筑用地的变化情况,并结合近年来南京市城市规划发展现状,探究城市建筑用地变化的深层原因和变化趋势。与传统研究利用监督分类结果分析建筑用地信息不同,本研究将建筑指数与变化检测方法结合,用于城市建筑用地变化及其内在驱动力分析。实验结果证明,南京市建筑面积增加和建筑用地变化趋势直接反映了南京市城市扩张程度,且与城市化进程发展趋势一致。研究成果对比多种建筑指数,对揭示南京市城市化扩张原因、指导城镇规划、土地利用决策等具有一定的参考价值和意义。     

一种基于几何特征的面状地理要素变化检测方法

利用分类方法快速更新基础地理信息数据是保持其现势性的一种重要方法,分类后变化检测是其中一个难点.文章提出一种基于几何特征的面状地理要素变化检测方法,将提取的面状地理要素与待更新要素对比,计算两者多边形质心距离、形状系数、周长和面积相似程度等几何特征来判断要素是否发生变化,从而进行更新.实验结果表明,该方法能处理分类后多...     

遥感影像震害信息提取技术研究

近年来,随着遥感影像分辨率的提高和遥感信息提取技术的发展,遥感技术逐渐成为快速获取地震灾情信息、震后应急和震害快速评估的有效手段。但以往的遥感震害信息提取结果精度较低、震害识别对象单一     

基于融合和IFLICM算法的非监督遥感影像变化检测

提出了一种基于多尺度小波融合和改进的非监督模糊聚类的多光谱遥感影像变化检测方法。该算法解决了目前很多算法造成虚警率较高,而且未能充分利用像元之间空间关系的问题。首先利用二维离散小波（DWT）多尺度分解的方式来构造差异图,通过对两种小波分解系数融合的方式来抑制噪声点和突出变化区域。考虑到像元之间的空间位置信息,在融合后的基础上采用改进的模糊局部信息聚类（IFLICM）的方法得到变化检测结果。对两个时相的多光谱遥感卫星影像进行变化检测试验,试验表明基于融合的变化检测结果精度更高,并且改进后的聚类算法效果比其他聚类算法效果更好。     

智能摄影测量和图像处理在高分辨率光学遥感影像处理中的应用——CRC-AGIP实验室的案例

本文介绍了加拿大新不伦瑞克大学（UNB）高级地球空间信息图像处理实验室（CRC-AGIP实验室）和大地测量与地球空间信息工程系（GGE）开发的一些影像处理技术。通过创新性地利用高分辨率遥感光学影像的各种特性,这些技术解决了一些摄影测量和遥感中的重要问题并实现了一些创造新的应用。所介绍的技术包括：自动影像融合（UNB-PanSharp）、卫星影像在线制图、街景技术、单景卫星影像移动车辆检测、有监督影像分割、平滑区域影像匹配及不同视角影像变化检测。