顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法

城中村作为一种特殊的城市聚落类型,对其进行精确有效的监控识别有助于实现城乡协调发展、优化城乡生态环境。现有面向对象的城中村识别方法通常需要大量样本数据,导致训练成本较高,数据更新效率偏低。针对以上问题,本文提出了顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法。首先通过密集格网采样提取尺度不变特征转换(SIFT)全局特征,并与多分辨率颜色矢量角直方图特征融合,形成视觉词典;然后将影像表示为视觉词频率直方图;最后使用随机森林分类器进行分类,以实现场景尺度的城中村识别。以高分二号影像为测试数据对该方法进行验证,结果表明,其总体精度达90.08%,Kappa系数达80.16%,相较于加速稳健特征(SURF)、SIFT、VGG16、ResNet50,总体精度分别高出8.99%、3.51%、4.78%、2.28%。     

融合自适应最优邻域和卷积神经网络的三维点云分类

针对点云分类中提取单个点自身特征所需的邻域尺寸选择,以及低层次特征设计烦琐且表达地物属性能力较弱等问题,本文提出了一种自适应选择单点最优邻域尺寸及学习泛化能力更强的深层次特征的三维点云分类方法。首先基于自适应最优邻域尺寸选择获得每个点的最优局部邻域信息,继而基于局部邻域信息提取点云低层次特征;然后设计一种以待分类点低层次特征为输入的卷积神经网络模型,学习能反映目标地物内在属性的深层次特征并实现分类;最后采用拓普康公司三维点云数据集进行试验,该数据集通过一个配备TOPCON GLS-2200三维激光扫描仪的移动平台获得。试验结果表明,本文方法分类的总体精度达90.48%,优于文中其他点云分类方法。     

水浇地与旱地春小麦冠层高光谱反射特征比较

用野外实测的水浇地与不同坡向旱地春小麦各发育期的冠层光谱数据,对比分析各发育期春小麦冠层光谱反射特征;依据TM图像的波段设置将实测光谱划分为4个波段,对比分析水浇地与旱地春小麦光谱在各波段的差异,并选择出识别水浇地与旱地春小麦的最佳波段。研究结果表明:不同地类水浇地与旱地春小麦冠层光谱反射率在可见光波段呈现的总特点是阳坡地双面坡地阴坡地水浇地,在近红外波段则相反;不同发育期的水浇地与旱地春小麦在可见光波段均呈现起身期乳熟期拔节期抽穗期扬花期的特点,在近红外波段则呈现扬花期抽穗期拔节期起身期乳熟期的特点;因各地类春小麦叶绿素含量的相对值和覆盖度不同,在可见光波段的光谱曲线也存在差异——水浇地与旱地春小麦在起身期和乳熟期的光谱曲线各成1条线,而在其他3个发育期则形成2条曲线(水浇地和阴坡地的光谱曲线基本重合,阳坡地和双面坡地的光谱曲线完全重合)。760~900 nm谱段是识别水浇地与旱地春小麦的最佳波段。     

彩色地图分色方法综述

彩色地图分色是地形图符号提取与识别的首要问题,为了使该领域的研究人员对当前各种彩色地图分色方法有较全面的了解,因此对各种彩色地图分色方法进行了系统的论述。先对各种颜色空间进行简单介绍,然后对直方图阈值法、特征空间聚类、神经元网络、模糊方法、基于样本学习的统计方法、遗传算法、基于熵的方法等主要的彩色地图分色技术进行综述,并比较了它们的优缺点。     

基于GIS的南沙新区建成区时空演变特征分析

以广州南沙新区作为研究区域,利用卫星遥感和地理信息技术在快速、精准监测建成区变化和空间分析的技术优势,以2015—2017年为监测时点,在提取各监测时点广州南沙新区建成区现状范围的基础上,结合南沙新区的专项规划、统计年鉴、人口普查数据、经济统计数据等专题资料,以地理空间的视角研究南沙新区建成区时空演变特征和驱动力因子,为南沙新区规划建设提供有效数据参考。     

基于骨架特征的多光谱遥感影像飞机目标识别方法研究

飞机目标的自动提取,是信息处理领域的重要研究内容。提高飞机目标的识别率,可以准确的把握区域动态,为相关决策提供支持。由于数学形态学特征和复杂几何结构等特征相对抗干扰性较强,而骨架线由地物的边界形态决定,不受其他因素影响,具有良好的稳定性。据此,研究选取香港机场多光谱遥感影像作为实验数据,基于骨架线几何特征参数与网络测度,提出了一种由多光谱遥感影像自动提取飞机目标的方法。研究选择基于边缘的多光谱遥感影像分割方法,提取矢量地物边缘;基于约束Delaunay三角网自动提取地物骨架和主骨架;通过选取对飞机目标识别具有良好区分度的特征参数,最终实现飞机目标的自动识别与定位。     

空间数据更新中多源数据不一致的表现与成因分析

由于地理空间数据的标准化工作相对滞后,不同部门往往根据不同的需求和目的,对同一地区的数据生产采用了异构的生产环境,导致生产出的数据各有特点和优势,对于同一个地理实体可以有多种不同的数据源,当空间数据更新和应用过程中涉及的多个数据源描述同一地理实体时,就会产生数据不一致的现象。本文首先对空间数据更新中多源数据的不一致进行了归纳和分析,分别从几何位置、要素关系和属性特征三个方面阐述了多源空间数据不一致的表现;然后分析了多源空间数据不一致的原因,认为是由于坐标系、地图投影、资料应用情况、空间数据误差等多方面因素的差异导致多源空间数据的不一致。     

浅谈基于特征构造的多光谱影像跨尺度分类研究方法

针对遥感多光谱影像处理,提出一种立足于多尺度像斑模型,应用数据挖掘中的特征构造来实现跨尺度特征构造的方法,将最佳尺度选择问题隐含在特征构造中,而不直接进行最佳尺度选择.从而在区分地物方面更加准确,分类精度更高.     

一种基于多分辨率拓扑网络的高质量初始图斑对象生成方法

本文设计一种基于多分辨率拓扑网络的拓扑启发式影像分割算法,并对其涉及关键性技术进行探讨。通过细致分割实验,验证了采用该分割算法生成高质量图斑对象的可行性。