基于多时相卫星图像的稀土矿开发变化检测

利用研究区1999年ETM+和2005年SPOT图像对稀土矿区进行遥感变化检测。引入散点控制回归方法对图像进行辐射归一化处理,选用分类后对比检测法生成类别变化转移矩阵,确定了矿区面积增加的来源和新增矿区的分布范围,达到了预期效果。     

利用SPOT-6影像提取新增建设用地的方法研究

随着我国城镇化进程的推进,新增建设用地占用耕地不可避免,特别是在城市郊区/近郊区。为加强土地管理,国土部门对土地利用进行年度变更调查监测与核查工作,重点监测各类新增建设用地。SPOT-6影像是一种投入使用时间不长的全新遥感数据源。本文基于SPOT-6影像,结合基期土地利用图,利用SEaTH算法,采用面向对象的方法,研究新增建设用地自动提取算法。首先提取基期的非建设用地图斑,在其约束下对SPOT-6影像进行多尺度分割,以分割得到的新图斑为基本单元,利用光谱、纹理等特征构建土地类型识别知识库,基于SEaTH算法来实现特征优选和特征阈值自动确定,并构建了模糊分类规则,最后将分类结果与基期土地利用数据叠加分析,获取新增建设用地。实验结果表明,应用SPOT-6影像与基期土地利用图,提取新增建设用地的精度达到88%,满足土地利用年度变更调查监测与核查的基本要求。     

基于机载LiDAR技术的DSM生成与地物变化自动检测方法

机载LiDAR技术能够精确表示地表起伏状态,通过适当的插值算法,可以生成数字地表模型(DSM)。本文利用一种改进的反距离权重邻域内插算法(四点反距离等分权重法),生成2006年和2009年同一城市地区的DSM,利用软件自动提取地物高度变化,从而获得地物变化信息。     

一种基于极化距离测度的SAR变化检测方法

本文在经典的极化分类Wishart距离基础上提出了一种对变化敏感的极化距离测度,发展了相应的多时相极化SAR变化检测方法。以北京地区的多时相全极化RADARSAT-2影像进行了实验,对比分析了提出的极化距离测度与各个极化通道后向散射系数对数比值对不同类型地物变化的区分能力,结果表明,提出的极化距离测度不仅对所有的变化类型均有良好的检测作用,而且对变化区域有更高的区分力。这说明本文提出的极化SAR变化检测方法具有广泛的应用价值。     

基于高分遥感影像的海口市违法建筑监测

基于WorldView遥感高分辨率影像,对海口市违法建筑进行了变化检测与人工识别.选取两时相遥感影像,通过变化检测发现疑似违法建筑空间分布,最后利用叠加分析与人工解译确定违法建筑物.实验结果表明,变化检测可提供较高位置精度和效率,最终人工判读解译图斑合计误判率仅为0.68％,可作为城市违法建筑监测,是一种高效率、高适普性的违法建筑监测方法.     

面向地理国情地表覆盖变化检测的多尺度分割方法研究

地理国情监测已有的前期地表覆盖数据是重要的先验知识。本文结合地理国情监测地表覆盖变化检测生产需求,利用前期地理国情监测数据的地类边界和属性信息,引入局部方差变化率和全局优良值评价指标,从而确定不同地类的最优分割尺度,实现了基于不同地类的差异尺度分割。该方法减少了由单指标选择分割尺度的主观性,提高了最优分割尺度判断的效率,有效地减少了欠分割和过分割现象,整体效果优于仅采用单一分割尺度算法的分割结果,更有利于提取影像解译特征,为有专题图支持的变化检测相关研究提供有力支持。     

甘肃省地表要素遥感解译样本库建设与应用

面对自然资源遥感监测体系建设和省级基础测绘重点要素年度更新需求,本文以地理国情地表覆盖为主要参考数据,提出了省域遥感解译样本库的建设方法。首先制定了适用于深度学习的甘肃省自然资源遥感解译样本分类体系和顾及地学知识的样本选取标准,据此构建了囊括不同尺度单元的全要素、单要素和变化检测3类样本数据集;然后基于自主研建的甘肃省遥感解译样本库平台,构建了从样本采集、模型训练、智能解译到质量评估的全链路技术体系。试验结果表明,面向不同尺度区域,地物提取准确率达90%,变化检测准确率达74%,实现了地表要素从粗粒度到细粒度的自适应解译。研究成果在甘肃省省级基础测绘更新、城市国土空间监测及非农化监测等领域进行了业务化应用,提高了自然资源管理精准化和智能化水平。     

遥感影像变化图斑智能化提取平台研发与应用

遥感影像变化图斑智能化提取是自然资源动态监测工作的基础。本文简述了遥感影像变化检测技术演进历程及特点,提出同时使用ResNet、U-Net和孪生神经网络3种深度学习算法,设计了集“影像预处理、智能提取、协同筛查”于一体的遥感影像变化图斑智能化提取平台,并详细阐述了各功能模块设计思路。实践表明,融合3种深度学习算法有利于解决单一深度学习网络模型改造难度较大、适用范围有限等难题,有效提升了遥感影像变化检测的查全率,工作效率比目视解译提升超过3倍。研究成果已在湖南省自然资源“1+N”卫星监测工作中广泛应用。     

基于改进U-Net网络的多源遥感影像洪涝灾害信息提取与变化分析

基于遥感影像的信息提取与变化分析是检测地球表面变化的重要方法,在城市规划、环境监测、灾害评估等方面应用广泛。合成孔径雷达（SAR）可以穿透云层,实现洪水期的对地观测,但侧视成像会随地形起伏产生叠掩、阴影等现象。DEM可以提供地面点的高程信息,反映地形的起伏变化,但无法提供地物信息。因此,本文提出了一种融合多源遥感影像、基于改进U-Net网络的变化检测方法;并通过试验证明了该方法可以实现高精度、高效的洪涝灾害信息提取。     

基于超像素分割与CRF的高分辨率遥感影像变化检测

针对目前高分辨率遥感影像变化检测算法对于光谱变化过敏感问题,本文提出了一种基于超像素分割与条件随机场（CRF）的遥感影像变化检测算法。首先采用空间约束的t混合模型驱动的分割模型,获得同质性超像素块,实现良好的边界附着性和亮度均匀性。然后计算分割得到的双时相影像块之间的特征差异性,获取变化幅度图像。最后利用模糊聚类算法（FCM）对变化幅度图像进行聚类,得到隶属度图像作为CRF一阶势,并利用光谱-空间相似度约束的函数构建CRF二阶势。试验结果表明,与现有方法相比,该方法检测精度可提高5%,错检率和漏检率可降低3%,能较好地应对输入图像的光谱变化,并保持变化检测结果的边缘细节。