一种频域特征的飞机目标提取方法

针对军事遥感影像智能判读的目标定位与提取问题,将先验知识引入到目标提取过程中,提出一种基于频域特征的飞机目标提取方法.该方法通过绘制目标圆周剖面线将二维图像信号简化为一维信号,运用频谱能量的谐波叠置原理对飞机形状进行频谱分析,确定目标轮廓的固有频率;然后设计多尺度的Gabor滤波器组提取图像的纹理特征图,并进行特征图融合形成目标显著图;最后利用数学形态学的方法对目标显著图进行处理,得到最终的目标提取结果.实验结果表明,与基于无先验知识的视觉显著性目标检测方法相比,该方法抗干扰能力强,能够清楚、准确、完整地提取目标区域,是一种有效的飞机目标提取方法.     

基于面向对象方法的遥感影像桥梁提取

面向对象的分析方法是一种有效的高分辨率遥感影像处理技术,提出一种基于图像对象的水上桥梁识别方法。首先采用区域生长方法对影像进行分割,以分割后产生的图像对象为基本处理单元进行分类,提取出水体类别。然后在分析桥梁目标特征的基础上,利用图像对象的形状特征,以及桥梁和水体的上下文关系特征,提取影像中的桥梁目标。最后以实验验证了所提出方法的有效性。     

结合像元形状特征分割的高分辨率影像面向对象分类

针对高分辨率遥感影像空间分辨率高,结构形状、纹理、细节信息丰富等特点,提出一种新的融合特征的面向对象影像分类方法来提取城市空间信息。基本过程包含以下4个方面:①提取影像的几何纹理等结构;②融合几何与纹理特征的面向对象影像分割;③提取对象的形状、纹理和光谱特征,并优选最佳特征子集;④最后基于支持向量机(SVM)完成面向对象的影像分类。通过对福州IKONOS影像数据实验,结果表明融入影像特征后的分割效果明显优于原始影像的分割结果,而信息最大化(mRMR)的特征选择能够快速地获得较好的特征子集。通过与eCognition最邻近分类方法比较,表明本文方法的分类总体精度大约提高了6%,效果显著。     

面向对象分类方法在铁尾矿堆快速提取中的应用研究

以黄石市大冶铁矿区为例,利用面向对象分类方法进行铁尾矿堆信息快速提取试验研究。首先,根据WorldView-2影像特点,充分利用其丰富的光谱特征及精确的空间形状特征进行图像分割,突出影像对象边缘、重现地物实际存在情况;其次,分析影像对象的光谱、形状、纹理、拓扑关系等特征信息,建立分类规则进行分类,提取出尾矿堆信息。为了进一步提高分类精度,可以利用eCognition软件RS/GIS数据集成功能,在面向对象分类结果上进行目视解译。试验证明,面向对象分类方法适用于提取矿区尾矿堆信息,是高分辨率遥感影像自动分类的理想选择。     

基于决策树C4.5算法的面向对象分类方法研究

提出了基于决策树C4.5算法的面向对象分类方法.首先利用多尺度分割方法对遥感影像进行分割;然后提取对象的特征信息,包括光谱特征、纹理特征、形状特征、图层特征等,对提取的众多的对象特征,利用决策树C4.5算法对其进行知识挖掘,自动建立分类规则;最后利用建立的分类规则,将C4.5算法作为一种分类器对分割后的遥感影像进行分类,并以南充市城市土地利用为例进行了分类实验.实验验证了该方法的可行性.实验结果表明利用决策树C4.5算法建立的分类规则准确率高,利用该分类规则进行的面向对象分类效果较好.     

基于决策树的面向对象变化信息自动提取研究

为了从不同时相的遥感影像数据中自动提取变化信息且保证其效率,本文结合面向对象分析技术,提出了一种基于决策树变化信息自动提取的新方法。该方法利用影像的特征指数及形状特征、光谱特征、纹理特征等作为特征集,将其作为知识库应用到决策树控制模型中,进而利用该模型实现自动分类。对所得到的分类后影像对象,组织分析其综合属性并作为决策规则再次分类,通过"双重分类"的方式实现面向对象的遥感影像变化信息自动提取。该方法为遥感影像变化信息自动提取提供了新的思路。     

基于对象建模的遥感影像建筑物提取方法

研究城镇建筑物的提取是遥感影像分析应用中的一项重要内容.遥感影像建筑物结构和光谱的多样性,使结构、光谱等特征的建筑物提取变得极其复杂.根据遥感影像的建筑物纹理区别于其它空间对象纹理的特点,为提高影像分辨率,提出Gabor纹理块的遥感影像对象模型方法应用于遥感影像城镇建筑物的提取.以整个城镇为对象,以建筑物、道路、绿地等不同城镇区域为组成对象的纹理块,建立基于纹理块的对象模型,利用模型进行遥感影像对象的纹理标定,最终提取出城镇建筑物.实验结果表明方法克服了建筑物结构复杂性和多样性以及背景环境的影响,能很好地从城镇遥感影像中提取建筑物.     

光谱与形状特征相结合的道路提取方法研究

针对从遥感影像上提取道路,目前已经有很多研究,但尚有许多问题有待解决。如果仅从光谱特征分类入手提取道路,会存在“异物同谱”问题。为解决这个问题,提出了用光谱特征与形状特征相结合的方法提取道路。提出了3个形状指数描述道路的形状特征。以SPOT卫星影像为例,将高空间分辨率的全色图像与多光谱图像融合,首先基于道路光谱特征进行图像分类,然后再应用道路的形状特征去除分类图像中的“异物”目标。研究结果表明该方法能有效地从遥感影像中提取主干道路。     

基于特征异质性优选的面向对象建筑物提取北大核心CSCD

利用面向对象方法提取遥感影像中的建筑物是当前研究热点之一。针对此方法中特征选择问题,文章基于面向对象的分析方法,充分考虑影像特征与多种地物在空间异质性上的相似程度,提出了一种特征优选方法,进而完成建筑物的提取。具体方法是:首先,计算对象内同质性与对象间异质性,基于均值变点原理确定全局最优尺度;其次,利用地理探测器基于空间异质性相似度对分割对象的光谱、纹理、高度、形状等特征进行优选;最后,根据优选出的特征进行建筑物提取,并辅以邻域高程比对算法进行优化,获得建筑物较完整、可靠的轮廓。结果表明,该方法对建筑物提取更加高效且精度更高。     

基于特征向量的遥感影像自动分类研究

为了实现高分辨率遥感影像自动分类及进一步提高非监督分类的精度和效率,提出了一种训练样本自动选取的面向对象自动分类方法。首先利用均值漂移算法对遥感影像进行分割,获取同质性分割单元;然后对分割对象进行多特征（光谱特征、纹理特征和形状特征）提取,基于特征向量的几何距离进行训练样本自动选择,进而利用支持向量机分类器得到分类结果。实验研究表明,提出的面向对象自动分类算法不但可以利用影像对象丰富的特征信息,而且较好地避免了“椒盐现象”,使自动分类的精度和效率得到较大提升。