空间加权的孤立森林高光谱影像异常目标检测

针对孤立森林算法在高光谱影像异常目标检测中易产生大量虚警的问题,该文将异常目标在空间分布的稀缺性与 目标光谱的差异性两个先验结合,提出了一种空间加权的孤立森林异常目标检测方法.首先利用孤立森林算法计算目标的光谱异常度,得到初步的检测结果;然后分析初步结果中目标区域的连通面积,以连通域面积为变量,基于高斯核计算目标的空间稀缺性,得到目标的空间权重属性;最后将表达空间稀缺性的属性与光谱异常度加权相乘,实现了对异常目标的准确检测.在五组高光谱数据集上的实验结果表明,该方法具有较好的检测性能.     

利用方向纹理特征从影像上搜索道路中心线

针对遥感影像道路中心线提取问题,提出利用方向纹理特征辅助道路中心线匹配搜索的思想,以人工给出的道路种子点和初始搜索方向为基础,运用方向纹理特征直接从遥感影像上匹配搜索道路的中心线。算法通过预测道路的宽度、弯曲等情况来自动调整纹理窗口的大小,因而能够很好地搜索到道路中心线,此外算法针对树木遮挡、车辆压盖设计了相应的处理策略。实验表明:该方法对遥感影像上不同类型道路均有很好的提取效果,且提取效率高于现有的道路提取算法。     

基于FPN Res-Unet的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题，本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法，将语义分割的思想引入到遥感变化检测。基于残差结构特征较卷积层提取性能更优和特征金字塔网络多尺度预测的特点，将残差结构和特征金字塔网络融合到Unet模型中，建立FPN Res-Unet模型。该模型以Unet为基础，引入ResNet18的残差结构作为编码路径特征提取层，在每次卷积后使用边界填充，使得输入图像和输出图像尺寸一致；在解码路径每级上采样过程中，拓展支路径将特征金字塔网络融合到模型的网络主干中，将残差结构、Unet及特征金字塔网络的优点相互融合，增强了Unet的特征提取，弥补了语义分割网络对小目标检测的欠缺；在获取深层语义信息的同时关注细节信息，提高建筑物变化检测精度。实验表明，该方法在所用数据集，准确率、召回率、F₁ 3种指标均达到90%以上。     

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。     

遥感蚀变信息提取方法在西天山班禅沟一带铜、铁矿找矿中的应用

应用遥感蚀变信息提取的方法,对新疆和静县班禅沟一带地表出露的与铜、铁矿有关的蚀变形成的特征波谱信息进行提取,综合分析影像特征和线性构造、环状构造的特点,初步圈定了该地区铜、铁矿化蚀变带的分布。通过野外的验证工作,据此建立了该地区应用遥感蚀变信息异常、影像地质特征进行找矿的模型。     

基于U型卷积神经网络的航空影像建筑物检测

经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于U型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型U-Net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界;其次考虑到经典U-Net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30 km²、建筑物目标28 000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在IoU和Kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典U-Net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的AdaBoost模型。     

内蒙古自治区发布第二次土地调查主要数据成果公报

<正>该调查历时三年,此次调查首次采用了政府统一组织、地方实地调查、国家掌控质量的组织模式,运用统一的土地利用分类国家标准和覆盖全区遥感影像的调查底图,实现了图、数、实地一致。近前,内蒙古自治区国土资源厅、自治区统计局、内蒙古第二次土地调查领导小组办公室联合发布了《关于内蒙古自治区第二次土地调查主要数据成果的公报》。该调查历时三年,此次调查首次采用了政府统一组织、地方实地调查、国家掌控质量的组织模式,运用统一的土地利用分类     

一种面向像斑的高分辨率遥感影像相对辐射校正方法

在认为不同类别地物的光谱响应值在不同时期具有不同的线性关系的基础上,提出了一种基于像斑的高分辨率遥感影像相对辐射校正方法。首先以相关系数为基础将像斑划分为变化像斑和未变化像斑两大类,再对未变化像斑利用随机数据一致性算法解求增益和偏移参数,对于变化像斑则将与其最相似的未变化像斑的增益和偏移参数作为该像斑的校正参数,最后利用各像斑的校正参数进行线性校正。在高分辨率遥感影像上的实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于无人机影像的“农村确权调查”方法探讨

以高分辨率无人机影像为基础进行农村产权调查,提出一套简单易行、准确可靠、成本低廉的调查方案,使农村产权调查提高了工作效率和成果质量,缩短了工期,降低了成本,具有全面推广价值。     

利用SPACE LAB彩色红外影像及数据复合技术对藏北牧草资源进行计算机分类的研究

本文就在藏北草资源调查中,应用空间实验室量测摄影机(MC)摄得的彩色红外影像,及根据遥感影像目视判读所利用的信息空间特点和草场分类原理进行计算机自动分类的理论与方法,对利用辅助数据和影像数据复合技术的几种尝试进行了讨论,并依实地调查资料和专家判读结果对各种分类结果进行了评价。说明利用这种航天遥感资料,辅以Landsat影像生物量指标、DTM和坡度、坡向数据以及计算机自动分类技术,进行资源调查是可行的,可以达到最佳效果。