一种应用机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像提取城市绿地信息的方法

提出了一种新的面向对象的城市绿地信息两阶段提取方法。该方法分阶段使用高分辨率遥感影像的光谱和2维形态信息以及机载LiDAR数据的3维形态信息作为分类依据。第1阶段,影像首先被分割为对象,对象被分类为无阴影的植被、阴影下的植被、水体、建筑物、空地和阴影6类地物;无阴影的植被和阴影下的植被合并为城市绿地对象,在第2阶段,将LiDAR数据产生的归一化数字表面模型nDSM与绿地对象叠加,计算每个对象的3维形态属性,进一步将绿地对象细分为草坪、灌木和乔木。以美国休斯敦中心城区为例,介绍了方法流程。精度分析表明,绿地的分类精度达到9346%;方法中的主要误差来源于遥感影像当中的建筑物阴影以及生成数字地形模型时所产生的误差。     

基于数学形态学的高分辨率遥感影像道路提取

利用数学形态学的方法对高分辨率遥感影像道路提取进行了研究,通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像;进一步使用形态开运算去除细小噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割;接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息;最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽的道路中心线信息.利用数学计算软件MATLAB在高分辨率遥感影像上作了实验,并进行了总结和分析.     

结合地籍数据的高密度城区面向对象遥感分类 

利用高分辨率遥感影像和GIS辅助数据,对高密度城区进行面向对象的土地利用覆被分类研究。使用NAIP高分辨率航空遥感影像,在多尺度影像分割的基础上,针对特定地物选择合适的影像分割参数。采用决策树方法建立高密度城市地区的分类规则,并结合该地区地籍图数据作为辅助数据,逐步进行高密度城市地区地物信息提取。利用辅助数据进行面向对象的遥感分类效果优于单纯依靠遥感影像进行的分类,且有效提取了道路和复杂的房屋等信息,得到了理想的分类结果,其总分类精度从常规面向对象方法的84.08%提高到89.79%。利用辅助数据进行遥感分类提高了高分辨率遥感影像的分类精度,说明了利用辅助数据进行遥感分类方法的有效性。     

利用辅助数据的荒漠区高分辨率遥感分类研究

使用美国NAIP高分辨率航空遥感影像,在多尺度、多变量影像分割的基础上,采用决策树方法建立干旱区半干旱区的荒漠分类规则,并结合水系、道路等辅助地理数据进行干旱区半干旱区面向对象遥感分类.选择位于美国亚利桑那州菲尼克斯大都市区的周边典型荒漠地区为实验区,利用河流、道路等辅助数据进行面向对象遥感分类效果要优于单纯依靠遥感影像的分类,能够有效地提取季节性河流和简易道路.研究对美国亚利桑那州菲尼克斯都市区周边的同一荒漠地区进行了实验,利用决策规则有效提取植被和荒地,以及提取简易道路和土壤,分类总精度从常规面向对象分类方法的82.85％提高到92.45％.研究结果表明:本文提出的分类方法对荒漠地区的泥土路和灌木及其整体分类精度有较大提高.利用辅助数据进行遥感分类可以改善特定研究区的高分辨率遥感影像分类精度.     

高分辨率多光谱遥感影像中城区道路信息的自动提取

提出一种从高分辨率遥感影像提取城市区域道路网络的方法。该方法采用改进的数学形态学运算方法对影像进行分割,进而得到粗略道路信息网,然后利用道路网的几何特征实现道路与建筑物的有效区分,最后通过抽骨架的方法获得最终道路网中心线。试验数据为某一城区高分辨率卫星影像,并对最终提取的结果进行了评价,结果表明,所提出的方法能够从高分辨率多波段卫星遥感影像上精确、有效、自动提取城区道路网络。     

一种改进的基于上下文信息的多源数据融合目标提取方法

拟提出一种综合利用航空影像与LiDAR数据提取山地滚石信息新方法:首先对影像进行多尺度分割得到分割对象,同时对LiDAR数据进行分类、插值和差分等处理获取高程信息。然后依据影像分割对象计算基于可见光波段的差异植被指数并用于去除植被信息的干扰,得到非植被影像分割对象。为了有效利用阴影,针对航空影像提出归一化差异阴影指数并根据阈值分割得到阴影对象。然后利用提出的基于阴影和高程的滚石信息自动提取算法对获取的非植被影像分割对象进行滚石初步提取,再根据实际需求设定高程阈值过滤得到最终的滚石信息。最后,以香港某地区的航空影像和LiDAR数据为基础,对提出的方法进行实例验证,结果表明该方法能够较好地提取滚石并有效地区分裸露基岩、道路等与滚石光谱信息相近的地物,滚石提取精度达到88%以上,基本能满足地政部门滚石防护的需求。     

一种改进U-Net的高分辨率遥感影像道路提取方法

从遥感影像中准确高效地提取道路信息,对基础地理数据库的建立与维护具有重大意义。高分辨率遥感影像背景信息复杂,导致现有算法无法较好地从中提取道路信息。U-Net网络在图像分割方面有较好的实验效果,但道路分割结果准确性不佳,因此,提出了一种改进U-Net网络的高分辨率影像道路提取方法。首先,设计基于U-Net的网络结构,将VGG16作为网络编码结构,可更好地提取特征语义信息;其次,利用Batch Normalization与Dropout解决网络训练过程中出现的过拟合;最后,对训练数据利用旋转与镜像变换进行扩充,采用ELU激活函数,提升了网络训练速度。实验结果表明：该方法可以较为准确高效地提取道路信息。     

纹理与几何特征在道路提取中的应用

提出一种利用纹理与几何特征的高分辨率遥感影像道路提取方法。首先分析高分辨率遥感影像的纹理特征,提出基于纹理特征的聚类方法,将影像大致分为道路区域和非道路区域,然后选取适当的几何特征指数,剔除道路区域中含有的非道路像素,得到初步道路信息。最后通过数学形态学处理,去除初步道路信息中由于车道线、树木影响而产生的孔洞,最后得到完整的道路信息。实验结果表明,与传统方法相比,该方法能够有效地从高分辨率遥感影像中提取道路。     

一种高斯混合模型组合分类的机载LiDAR城区道路提取方法

城区道路自动提取一直是遥感领域研究的重点和热点之一。针对遥感影像提取易受建筑物和植被遮挡的影响,点云数据提取道路边界又较模糊的不足,提出了一种高斯混合模型组合分类的道路提取方法。该方法利用融合影像即含有色彩信息的点云数据,首先对滤波后点云中的反射强度属性,运用偏度平衡法粗提取道路点云;再对点云数据中的灰度信息和点密度属性采用高斯混合模型组合分类提取道路的种子区域,并利用强度影像扩展和约束该区域;最后运用主动轮廓法和数学形态学方法进一步优化并提取道路中心线。为验证该方法的有效性,分别采取位于国外某城市的两组LiDAR点云数据进行实验。结果表明,该方法可以有效地减弱阴影遮挡对道路提取的影响,提取的道路中心线较为平滑,道路的提取质量达到85%以上。     

多层次编码—解码网络遥感图像建筑物分割

为提高高分辨率遥感影像建筑物边缘提取精度和高分辨率特征利用率,提出了一种基于残差分组卷积的高分辨率遥感影像建筑物提取方法.利用多层次编码—解码结构提取影像中建筑物不同尺度特征,同层次特征之间引入密集连接保证高分辨率特征的有效性,相邻层次特征之间引入交换单元增加不同深度的上下文信息交互.使用武汉大学建筑物数据集对模型进行训练及评估,与现有的全卷积神经网络SegNet、UNet和UNet++相比,评价指标recall、IoU、F1等高出2％以上.实验结果表明该网络在对建筑物边缘精准提取方面具有很好的效果.     

一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法

道路是遥感图像中的一种重要目标,遥感图像自动道路提取成为一个重要的研究方向。该文在对现有道路提取算法总结分析的基础上,提出一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法,针对城市道路网的结构特点,建立了道路模型,并对算法的结构和策略进行了描述。在提取道路直线特征和角点特征基础上得到道路段,然后根据道路之间的几何关系对独立道路段进行连接得到最终结果,有效解决了以往道路提取算法中道路交叉点断裂的问题。另外为了得到准确的道路角点信息,还对该文算法中用到的角点检测方法进行了改进。最终实验结果分析表明该文道路提取算法的有效性。     

黑河综合遥感联合试验研究进展:水文与生态参量遥感反演与估算

介绍了“黑河综合遥感联合试验”在水文和生态变量与参数反演、估算和模型应用方面取得的进展。在水文变量遥感方面,利用车载双偏振多普勒雷达在黑河上游和中游分别开展了高精度降水观测,获取了后向散射系数和极化信息与降水强度之间的定量关系。在综合利用多源观测信息,改进和发展蒸散发估算模型方面取得了实质性的进展。发展了利用K和Ka波段机载微波辐射计数据反演山区积雪深度的方法。针对SAR观测数据反演土壤水分中地表粗糙度的显著干扰,发展了消除粗糙度影响的反演方法。在生态过程遥感参量估算方面,提出了一种基于机载激光雷达和高分辨率光学影像的高精度地物信息分类方法。发展了从高光谱航空遥感提取植被自然光照下的荧光,并与NDVI结合的C3/C4植被分类方法。发展和改进了使用多角度、多光谱观测反演叶面积指数的方法,挖掘了激光雷达在植被垂直结构探测上的潜力,探索了叶面积指数遥感中的尺度转换规律。发展了利用高光谱数据中的荧光信息反演光能利用率的新方法;建立了考虑土壤反射率、冠层结构等因素的光合作用有效辐射比率反演模型;改进了利用遥感估计生态系统生产力的模型。发展了利用高光谱遥感数据提取叶绿素含量和叶绿素荧光强度的方法。     

高分辨率遥感影像中提取道路网方法综述

高分辨率遥感影像中道路网的提取是智能地物提取和分析的重要方面。针对其特点,介绍了高分辨率遥感影像上道路网提取的基本思想和步骤,从提取要素层次的角度对现有的道路网提取方法进行了分析和综述,并指出当前高分辨率遥感影像道路网提取方法需要进一步解决的遮挡、地物特征类似、地物复杂等问题。展望了未来利用高层次知识、图像融合技术、三维信息等高效提取道路网的可行性。     

基于高分辨率遥感图像的道路提取研究

道路是现代交通的主要组成部分,对于管理和更新地理信息系统数据库中的道路信息非常重要.目前,自动提取道路网络的主要数据源为遥感图像数据,但随着近年来遥感影像的地面分辨率不断提高,图像中地物信息愈加丰富,对图像中道路信息的提取难度也随之增大.文章主要展开一种利用机器学习对高分辨率遥感图像的道路提取研究.首先对高分辨遥感图进...     

Road Extraction Using Airborne LiDAR Data in Mountainous Areas

Based on the spatial distribution and characteristics of LiDAR points cloud of roads in mountainous areas，an effective method for road extraction from airborne LiDAR data is proposed in this research.First，the morphological filtering method is applied to remove above\|ground points cloud (such as buildings，transmission lines and vegetation etc.).Second，a region growing algorithm with multiple rules is used to extract and optimize the road points cloud.Finally，the road boundaries are located and tracked by using Freeman chain code method.Moreover，the mathematical morphology refining processing is used to extract the central line of mountainous road.The experimental results show that the proposed method is effective to extract road information in mountainous areas，and the completeness，accuracy and quality are 93.87%，93.84％，88.43％，respectively.     

高分辨率遥感影像道路线性要素识别

为有效从高分辨率遥感影像中自动提取道路,提出利用线性要素间的拓扑关系识别道路线性要素的方法。提取影像中的线性要素并获取其邻域的光谱属性形成有向直线段;利用提出的道路线性要素识别模型,将满足条件的有向直线段聚类生成道路要素集;利用先验知识进一步验证。该方法主要使用道路线性要素的结构信息,适用于大范围、场景复杂的遥感影像,具有较高鲁棒性,目前该方法已应用于基于高分辨率遥感影像的GPS导航道路数据的生产和更新。     

Quantifying the spatial properties of forest canopy gaps using LiDAR imagery and GIS

The spatial properties of gaps have an important influence upon the regeneration dynamics and species composition of forests. However, such properties can be difficult to quantify over large spatial areas using field measurements. This research considers how we conceptualize and define forest canopy gaps from a remote sensing point of view and highlights the inadequacies of passive optical remotely sensed data for delineating gaps. The study employs the analytical functions of a geographical information system to extract gap spatial characteristics from imagery acquired by an active remote sensing device, an airborne light detection and ranging instrument (LiDAR). These techniques were applied to an area of semi-natural broadleaved deciduous forest, in order to map gap size, shape complexity, vegetation height diversity and gap connectivity. A vegetation cover map derived from imagery from an airborne multispectral scanner was used in combination with the LiDAR data to characterize the dominant vegetation types within gaps. Although the quantification of these gap characteristics alone is insufficient to provide conclusive evidence on specific processes, the paper demonstrates how such information can be indicative of the general status of a forest and can provide new perspectives and possibilities or further ecological research and forest monitoring activities.     

基于标值点过程的遥感影像道路网络提取

针对高分辨率遥感影像道路网络的特点,采用基于贝叶斯理论的全自动方法从遥感影像中提取道路.根据道路的局部和全局特征,使用标值点过程对道路建模,采用结合可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗算法的模拟退火算法优化求得全局最优解.提出新的预处理方法得到道路的位置和方向信息,提出基于预处理的生灭转移核以降低算法的搜索空间,提出基于连接的移动转移核以加快算法的收敛速度.实验结果表明.该方法可以快速、有效地从不同的遥感影像(光学、SAR)提取道路网络.     

基于QuickBird影像城市道路特征语义信息提取

快速、准确地获取城市道路信息,对于城市GIS数据更新具有重要意义。以昆明市为研究区,采用QuickBird卫星影像为数据源,开展了城市道路信息提取的特征语义信息提取实验研究。结果表明:①引入人脑认知OAR模型,提出高分辨率遥感影像城市道路认知框架,建立了道路信息提取语义模型,用数学方法和逻辑规则语言表达道路语义模型,再进行特征语义信息提取的研究思路是可行的;②采用Canny算子进行边缘检测道路、道路特征点细化、基于结点的线段追踪,进而提取对象语义信息、空间关系语义信息、局部上下文语义信息,最后通过GIS对提取的道路网络优化,实现道路网络最终提取,经检验提取道路信息长度的准确率为89.19%,宽度的准确率为71.54%,道路提取完整率为50.32%。     

结合张量投票和Snakes模型的SAR图像道路提取

目的 Snakes模型对曲线轮廓具有良好的拟合能力,被广泛应用于遥感图像的道路提取。但SAR图像受乘性斑点噪声影响严重,因此利用Snakes模型从SAR图像提取道路时,传统的以图像灰度负梯度为外部能量的方法难以取得理想结果。针对这一问题,利用计算机视觉中的张量投票算法可以从噪声掩盖的图像中提取显著结构特征的特点,将张量投票与Snakes模型结合从SAR图像提取道路。方法 首先利用模糊C均值分割法从SAR图像中分割出道路类,然后对道路类进行张量投票获得每点的曲线显著性值,最后以该曲线显著性值的负值作为Snakes模型外部能量从SAR图像提取道路。在Snakes模型能量最小化阶段,提出了一种优化的拟合策略,一边内插节点一边最小化Snakes模型能量。结果 利用机载和星载不同场景的SAR图像进行实验,与同类的基于Snakes模型的半自动方法相比,本文方法对曲率较大的道路仅需较少控制点即可取得较好的拟合效果;与基于MRF模型的自动方法相比,本文方法对道路提取的完整率、正确率、检测质量都优于基于MRF模型的方法,并且提取的时间远远快于基于MRF模型的方法,对于大范围的道路网提取将更为实用。结论 本文方法充分考虑到道路的几何形态特征,利用张量投票算法对该特征进行量化,并利用优化的拟合策略来最小化Snakes模型能量来提取道路。基于机载和星载SAR图像的实验表明本文方法可以较好地提取不同场景中的主要道路目标和道路网。