融合光谱和几何特征的高分辨率遥感变化检测研究

针对高分辨率遥感影像城市区域地类复杂的特点,提出了一种融合光谱和几何特征的多时相高分辨率遥感变化检测方法。在获取光谱和几何差异影像的基础上,采用模糊分类的方法,进行变化类和非变化类区分,建立各类的隶属度图像。采取基于模糊集理论的融合算法,对各种检测方法获取的隶属度图像进行有效融合,以减小部分区域的模糊度,提高变化类和非变化类的检测精度。采用城区多时相高分辨率影像为实验数据,进行各种变化检测方法的对比与分析,实验结果表明,融合光谱和几何特征的方法所获取的检测结果与光谱、几何差异影像法相比,具有检测精度高、漏检率低的特点。     

一种适用于云计算可扩展高分辨率遥感影像存储组织结构

传统的遥感影像处理方法已无法有效应对当前遥感影像的3个“海量”问题,即日产量海量、单幅像素海量和可观测地物的类别及数据海量,使得多源海量遥感数据的利用率极其低下。为解决海量高分辨率遥感影像存储问题,提出了一种适用于云计算的高分辨率遥感影像存储组织结构,并对基于MapReduce框架的构建方法进行了详细的介绍。通过在Hadoop集群上对海量高分辨率遥感影像集进行的小影像集大文件构建方法实验与传统同类方式读取效率的对比,证明了本存储组织结构具有较高的扩展性,该小影像集大文件构建方法具有高效和高扩展的数据读写和处理能力,适合于作为处理海量高分辨率遥感影像的数据源。     

基于MapReduce的高分辨率遥感影像特征提取方法

遥感影像的数量和数据量正在呈几何级数增长,传统遥感影像处理方法已经无法应对这一海量问题。利用新兴的高性能计算集群的超强计算、存储及吞吐能力处理海量高分辨率遥感影像是一种新的思路。在基于云计算的高分辨率遥感影像处理的研究框架下,介绍一种MapReduce遥感影像特征提取方法,实现海量高分辨率遥感影像的海量底层视觉特征的提取。通过在16个节点的Hadoop集群上进行数据量扩展和处理能力扩展实验,证明了基于MapReduce的高分辨率遥感影像底层视觉特征的高效检测与描述方法的高效率及可扩展性。     

基于MapReduce的高分辨率遥感影像特征提取方法简

 遥感影像的数量和数据量正在呈几何级数增长,传统遥感影像处理方法已经无法应对这一海量问题。利用新兴的高性能计算集群的超强计算、存储及吞吐能力处理海量高分辨率遥感影像是一种新的思路。在基于云计算的高分辨率遥感影像处理的研究框架下,介绍一种MapReduce遥感影像特征提取方法,实现海量高分辨率遥感影像的海量底层视觉特征的提取。通过在16个节点的Hadoop集群上进行数据量扩展和处理能力扩展实验,证明了基于MapReduce的高分辨率遥感影像底层视觉特征的高效检测与描述方法的高效率及可扩展性。     

面向对象的高分辨率遥感影像分类在水土保持监测中的应用研究——以某公路工程为例

在分析高分辨率遥感影像特点和长线生产建设项目水土保持监测难点的基础上,从面向对象遥感影像分类方法出发,阐述在水土保持监测不同过程的技术要点,以某公路工程为研究对象,构建基于高分辨率遥感影像面向对象分类方法的生产建设项目水土保持监测技术与方法。     

基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法

高精度的水体提取有助于水资源监测和管理。目前基于遥感影像的水体提取方法缺乏对于边界质量的重视,造成边界划分不准确,细节保留度低的问题。为了提升遥感影像水体提取的边界与细节的精度,提出了一种基于多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法,包括分层特征提取模块与融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块。分层特征提取模块中,引入了通道注意力结构,用于整合高分辨率遥感影像中水体的形状、纹理和色调信息,以便更好地理解水体的形状和边界。在融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块中,进行了多层次语义信息的堆叠连接,并加强了特征提取,同时捕捉了广泛的背景信息和细微的细节信息,以实现更好的水体提取效果。在自行标注的数据集与公开数据集上的试验结果表明,模型的准确率达到了98.37%和91.23%,与现有的语义分割模型相比,提取的水体边缘更加完整,同时保留细节的能力更强。提出的模型提升了水体提取的精度和泛化能力,为高分辨率遥感影像水体提取提供了参考。     

一种基于LDA的高分辨率遥感影像检索方法

传统遥感影像检索存在时间和人工成本高、内容信息描述太粗略等问题,更未充分考虑语义信息,难以应对高分辨率遥感影像的海量地物类型及其复杂关系。借鉴信息检索的思想,引入计算机视觉领域的视觉特征和自然语言处理领域的概率主题模型,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的高分辨率遥感影像检索方法。通过一组多主题个数的高分辨率遥感影像检索实验证明,该方法在主题个数较少时,能达到较好的检索效果,较高的查准率,而且在主题个数继续增加时,能使查准率保持在0.9左右。     

基于高分遥感影像的河道遥感普查——以绍兴市本级为例

融合遥感技术和地理信息系统技术,以遥感影像为主要信息源,结合外业实地调查,对绍兴市本级河道进行遥感普查,再利用地理信息系统技术获取绍兴市本级河道(越城区、袍江开发区、高新区)的基本情况、空间分布等信息。此次河道遥感普查以高分辨率遥感影像为数据源,采用遥感技术与实地调查相结合的方法,通过普查基本掌握了绍兴市本级河道的基本情况,并以Webgis信息系统的形式展示普查成果,为今后有效开展绍兴市本级河道管理工作提供了第一手基础数据。     

基于高分辨率遥感影像的城市规划动态监测研究

城市规划动态监测是一个复杂、巨大、实时性强的系统工程。本研究利用试点区域高分辨率遥感影像,借助影像融合技术、影像解译技术和空间分析技术,成功实现了对城市规划实施中变化信息的提取,并结合规划管理规则等数字技术对城市建设进行了初步监督管理。     

结合高分辨遥感影像和GIS数据的土地利用变化监测

研究了一种结合高分辨率遥感影像和GIS数据的土地利用自动变化监测方法。分别采用马氏距离、支持向量机、神经网络3种分类方法对研究区域进行模糊分类,然后通过多分类器模糊决策融合分类方法对3种分类结果进行融合,提高总体分类精度。在获得高精度分类结果的基础上,结合历史时期GIS专题数据和分类结果,计算对应的图斑多边形内各类别成份,并与其历史属性对比分析,自动实现土地利用变化监测。实验数据选取QuickBird高分辨率遥感影像和1∶1万土地利用GIS数据,实验结果表明模糊决策融合分类能够明显改善分类效果,获得比单一分类器更为精准的结果。利用决策分类结果并结合GIS数据进行变化区域判定实验,结果表明,对区域中存在较大变化能够准确自动判定为变化区域,而区域中存在较少部分变化则存在部分误判现象。     

基于遥感图像矿山生态环境破坏信息边界提取方法研究

多源遥感卫星数据在矿山环境监测中得到了广泛的应用,而高分辨率遥感影像数据结合应用数学形态学方法提取矿山活动信息的方法在提取矿山生态环境破坏范围的应用还很少见。所以,本文试图利用数学形态学的方法,结合Matlab应用程序平台,运用IKONS高分辨率遥感影像数据,采用多种传统图像处理算法与本文算法进行比较,并在野外数据的验证下,证实数学形态学方法应用于提取矿山活动信息的可行性,为矿山环境保护、监控和管理开拓了新的思路。     

遥感影像融合方法在ALOS影像水体信息提取中的应用研究

为了应用ALOS遥感影像调查浙江省德清县水域分布,首先采用小波变换、GS变换和高通滤波三种影像融合方法,分别对已配准的ALOS多光谱与全色波段影像进行融合;然后采用监督分类方法分别对融合前后影像提取水体信息,通过比较这三种融合方法在水体信息提取的效果,给出了适于水体信息提取的影像融合方法。     

基于时空遥感影像融合的河套灌区作物提取

充分利用高空间分辨率和多时相遥感影像优势,提出一种时空影像融合的灌区作物提取方法。以河套灌区为例,通过分析不同作物物候差异及其在Sentinel-2卫星影像的归一化植被指数(NDVI)时序数据的特征表现,优化选取作物物候差异大的时相组合,利用Gram-Schmidt影像融合方法对优选影像与2 m高空间分辨率全色影像进行图像融合,生成时空融合影像。基于时空融合影像进行面向对象图斑分割,结合作物物候差异分析构建分类规则并进行河套灌区作物提取,评价分类精度。结果表明,时空遥感影像融合技术可以增强灌区作物识别能力,分类总体精度为94.8%,Kappa系数为0.921,可为灌区用水精细化管理提供基础数据。     

大伙房水库水体精确提取及变化检测

利用NDWI,MNDWI,SVM及FCLS方法结合Google高分辨率影像,研究遥感影像水体信息的精确提取,对各种方法提取的面积精度进行评价,选择水体提取最优方法。FCLS提取的水体边界与Google基准影像提取的水体边界吻合度更高,FCLS方法适合大伙房水库等大型水体边界的精确提取。利用FCLS法对4月12日和27日Landsat 8影像进行分类和变化检测,水体面积增加了3.439 km~2。     

影像配准误差对高分辨率遥感影像变化检测精度影响的研究

以多时相遥感影像几何配准模型为理论基础,研究相对配准误差对高分辨率遥感影像变化检测精度的影响.首先,分析了配准误差和影像波段、地类复杂度之间的关系；其次,研究了相同配准误差条件下,每个不同波段的敏感程度以及不同地类复杂度区域的差异性.实验选取地类复杂度不同的QuickBird真彩色影像区域为实验数据,结果表明配准误差对...     

基于深度学习的遥感影像小目标检测

针对大量高分辨率遥感影像中的小目标检测问题,文章提出一种基于SSD检测网络改进后的目标检测算法实现遥感影像小目标检测。第一,针对遥感影像中数据量不足的问题,利用迁移学习的策略对特征提取网络进行模型预训练,得到对图像较低层级特征具有较好提取能力的特征提取网络;第二,修改SSD网络架构的特征提取网络层级,使用更多尺度的特征提取层进行检测,同时使用Adam优化算法进行训练,提高对遥感影像小目标的识别精度。实验结果表明,利用迁移学习的策略和修改SSD网络架构的方式,可以将通用深度学习目标检测算法应用于遥感影像中的小目标检测,检测性能有所提高。     

无人机倾斜摄影辅助遥感技术在水土保持动态监测中的应用潜力分析

针对我国当前水土流失严重的实际情况,以我国资源三号、高分一号等新一代高分辨率卫星影像为主要数据源,并配合无人机倾斜摄影技术进行野外采样,在长江流域三峡库区开展了水土保持动态监测遥感解译实验性研究。实践发现水田、坡耕地、果园、茶园、林地等水土保持相关的各种土地利用类型在我国国产高分辨率遥感影像上都有比较明显的特征,资源三号、高分一号能够有效应用于水土保持遥感动态监测,而无人机技术作为辅助监测手段可以作为卫星影像的有效补充,在水土保持行业及其他相关领域有很大的应用潜力。     

基于最大联合概率的土地覆盖变化自动检测方法

针对多时相遥感影像非监督变化检测采用不同方法获取的结果之间存在较大差异这一问题,提出了最大联合概率(MJP)决策融合方法。通过分析各种检测方法的检测概率与最终检测结果正确概率的关系,根据贝叶斯决策原理提出了MJP决策融合准则,并分析各种检测方法所获取结果的从属关系,将MJP决策融合应用于多个不同的检测结果,对多个不同结果进行了有效融合。选取武汉地区2个时相的TM影像为实验数据,对其土地利用变化进行研究,采用相关系数法获取差异影像,然后选取系列变化检测算法获取多种不同检测结果,最后采用本文所提出的融合方法对各种不同结果进行决策融合,获取最终变化检测结果。实验结果表明：基于MJP决策融合的变化检测算法与单一变化检测方法算法相比,具有更好的鲁棒性。这为遥感变化检测的决策融合提供了依据,是一种有效的利用遥感数据进行土地覆盖变化检测的方法。     

基于高分辨率遥感影像调查侵蚀沟的方法

通过阐述典型黑土区调查目标、侵蚀沟分类、技术路线、调查流程、存在的问题及解决办法等内容,探讨了基于高分辨率遥感影像调查侵蚀沟的技术方法。     

空间技术在生态清洁小流域建设前期工作中的应用探讨

小流域综合治理规划审批工作中,高分辨率遥感卫星监测技术得到了有效应用。通过将高分辨率影像与小流域综合治理措施空间叠加分析,充分发挥高分辨率影像"看得清、看得全"的特点,为工程规划审批监督管理探索出新模式。该模式在获取客观全面的基础数据、保障规划设计的科学规范、提高规划审批质量、及时发现违规设计等方面起到了重要作用。