基于错误式学习的低空影像人行横道多角度自动识别

提出了一种基于特征的错误式学习分类器半自动迭代训练方法,该分类器能够自动识别多角度低空影像上的人行横道线,在人行横道线管控与数据库建立、道路网提取上有较好的应用。介绍了基于错误式学习的分类器训练思路与方法,并提出了将同一地区不同角度低空影像的识别结果进行合并,从而尽可能全面的检测出被城区高楼以及车辆遮挡的人行横道线的思路。通过对比实验该方法的鲁棒性,并在其基础上随机选取多组数据进行系列实验,证实了基于错误式学习的分类器比传统方式训练的分类器有更好的综合性能,能够在不降低识别耗时的前提下产生高准确率、低漏检率和低误识别率的识别结果。     

基于有效区域约束的GPU-CPU协同影像快拼方法

提出了一种以有效区域约束的Voronoi图为拼接线网络,利用GPU-CPU协同处理航空影像快速拼接方法。首先,基于成像有效区域生成有效区域约束的Voronoi图拼接线网络,解决了传统Voronoi图拼接线网络在低重叠度条件下拼接后影像局部区域不被覆盖的问题,然后利用GPU-CPU协同处理将正射纠正嵌入到影像拼接的过程中,并且只对每张影像的有效区域进行纠正,再通过选择配置优化和存储层次性优化进一步提高拼接效率。实验表明,对237张高分辨率航空影像进行快速正射纠正和拼接,本文算法较传统先纠正再拼接的方法效率提高近20倍,同时保证很高的拼接精度,可以满足应急测绘要求。     

适用于遥感分类的多邻域粗糙集加权特征提取方法

邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的邻域粗糙集对影像的光谱和纹理特征进行提取,求得不同邻域半径下的有效特征子集;然后统计所有邻域半径下各个特征出现的概率,将概率作为权重与特征进行加权得到最终地物特征。QucikBird影像上分类试验表明本文算法优于传统邻域粗糙集特征提取方法,分类总精度平均提高3.88%,Kappa系数平均提高5.16%。在GeoEye-1影像上的分类试验同样证明了本文方法的有效性。     

一种自适应三维核回归的遥感时空融合方法

时空融合是解决遥感数据高重访周期与高空间分辨率矛盾的一种有效方法。发展了一种综合利用遥感数据空间与光谱信息的三维自适应核回归反射率模型（three-dimensional adaptively local steering kernel regression fusion model,3DSKRFM）,通过提取每个像元的三维控制核（steering kernel）的局部信息,使时空融合过程中的权重自适应调节,提高遥感时空融合的精度。利用两组ETM+和MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）数据进行实验测试,结果表明3DSKRFM相比STARFM和2DSKRFM模型具有两方面的优势:一是充分利用遥感影像多波段的优势,提高融合精度;二是具有更强的鲁棒性,满足实际影像时空融合的需求。     

基于局域自适应信息理论测度学习的高光谱目标探测方法

传统基于信号检测的目标探测方法需要依赖特定的统计假设,只有在符合条件的情况下才能取得较好的目标探测结果。为了克服这一缺陷,提出了一种基于局域自适应的信息理论测度学习方法。首先将信息理论测度学习方法作为目标主函数,然后加以局域自适应决策法则进行约束,自适应地减小相似样本对距离,增大不相似样本对距离,使得在考虑阈值的同时兼顾测度学习前后距离的改变情况来进行目标探测决策,从而更好地实现目标探测。实验证明,该方法与其他经典目标探测方法或测度学习方法相比,可以更好地实现目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像数据进行目标探测。     

利用L1范数和中位数选取拟准观测值

粗差探测拟准检定法的核心是拟准观测的选取。提出了L₁范数和中位数相结合的方法选取拟准观测值,并设计了相应的准则。首先利用L₁范数方法得到稳健的残差,将其中残差接近于零时对应的观测值直接确定为拟准观测值,然后将余下残差形成新的残差向量,并计算其绝对值的中位数,拟准观测值即为那些余下残差绝对值小于中位数所对应的观测值。GPS网平差和GPS单点定位计算结果表明本文提出的选取拟准观测值的方法有效可行。     

基于多源高分辨率遥感影像的2 m不透水面一张图提取

不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标。当前全球范围内仅有1 km和30 m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求。提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件。基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省（直辖市、自治区）的2 m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段。     

多时相遥感影像变化检测方法综述

遥感影像变化检测一直是国际遥感领域研究的热点和难点,尽管各国学者对变化检测问题进行了大量深入的研究,但是目前尚未出现一种普适性强、适用于所有情况的通用方法。随着遥感对地观测技术的快速发展和应用,变化检测技术体系也在不断地发展和演化。回顾了多时相遥感影像变化检测技术的发展历程,对多时相遥感影像变化检测方法的分类体系进行了归纳总结,从变化检测预处理、变化检测方法、精度评价3个方面详细总结了变化检测研究的最新进展,并指出了变化检测面临的核心困难及可能的应对措施,以期推动遥感影像变化检测研究更加深入的发展。     

2000-2016年中国地级以上城市高精度城区边界遥感提取及时空扩展分析

城区边界和城区面积是城镇化的重要表征和扩展分析的基础。然而城区边界存在概念和提取标准不统一、精度较低、可比性较差等问题。为此,提出了基于高分辨率影像和地理信息资料辅助的城区半自动化提取方法,充分利用高分辨率影像上的城市景观特征、先验地理信息知识和一系列标准规则,以得到精度高、一致性强的数据。以中国337个地级以上城市为研究区,采用该方法得到了2000年、2005年、2010年、2016年4期城区边界成果,并开展了城区时空扩展及用地效率等相关分析。结果表明:①16年间城区扩展迅速,城区主要集中分布在东部和中部,东西部地区差异大;②城市用地效率与城镇化发展水平显著相关,城区扩展以外延型为主;③大多城市城区扩展超前于人口增长,少量城市城区扩展滞后于人口增长;④城区扩展以占用耕地为主。     

结合Steger方法和影像分类的道路中心线提取

针对直接利用监督分类结果提取道路中心线过程过于复杂的问题,研究一种综合利用Steger方法和影像分类结果的道路中心线提取新策略。以影像分类结果从Steger方法获取的条带中心线中初步筛选出候选道路中心线段,根据道路的连续性和方向的一致性进行合理延伸、连接,即可实现道路中心线提取。实验证明,提取的道路中心线在完整率、准确率和提取质量方面精度较高,并在一定程度上解决了道路断裂问题。