基于光源空间透视的平行分割阴影图算法

随着地理信息系统应用的深入,在真三维空间中处理问题已成为一种趋势,而实时阴影对提高三维场景的真实感和沉浸感非常重要。目前主流的平行分割阴影图算法对大尺度场景兼容性好,但在细节层次的渲染方面质量不高,而光源空间透视阴影图算法在细节层次渲染方面精度很高,但是对大尺度场景难以覆盖。针对该问题,提出了一种基于光源空间透视的平行分割阴影图算法,也称为光源透视平行分割阴影图算法。该方法将光源空间透视阴影图算法中透视锥体的透视变换矩阵应用于平行分割阴影图算法对各个子视锥体的渲染阶段并生成产生形变的阴影深度图,通过该方法减小其阴影走样误差。并且在计算透视变换矩阵的过程中,提出了一种确定阴影图形变程度的算法,使该算法更好地适应于不同大小的场景。实验结果表明,该算法通过提高视锥体近平面附近阴影采样率有效地解决了在平行分割阴影图算法中存在的阴影透视走样的问题。在对大规模场景的渲染方面,该算法在细节层次的表现要明显优于平行分割阴影图算法,满足了大尺度场景和精细建筑模型的阴影渲染需求。     

一种自适应阈值的水体信息提取方法研究

遥感信息中水体信息提取会受到暗色地物和阴影的影响从而导致精度不佳,同时传统的全局阈值提取方法也会造成水体细节信息提取不够精确。基于此,论文以Landsat 8多光谱影像为数据源,提出一种改进的水体指数(NIWI)算法,该方法不仅能增强水体信息,同时借助四叉树图像分块算法与改进的OSTU结合粒子群算法(PSO)高效确定最佳阈值从而得到水体信息。并将文中方法与多波段谱间关系法、归一化水体指数法(NDWI)等传统方法进行综合比对。结果表明:改进的水体指数应用于综合改进的OSTU算法能够高效准确地进行水体信息提取,针对本文实验区域水体提取精度分别可达96.8%和97.7%,为水体信息提取、土地利用调查等提供数据参考。     

基于影像分割技术的LIDAR数据建筑物边缘提取

提出一种基于影像分割技术的LIDAR数据建筑物边缘提取方法,将LIDAR点云数据转化为DSM影像,采用改进的动态阈值分割算法对DSM影像进行分割,并将得到的图像进行边缘提取.试验表明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LIDAR点云数据中提取建筑物边缘,为进一步的建筑物三维重建奠定基础.     

航拍胶片注释信息阈值分割算法研究

航拍胶片注释信息对后续的图像处理非常重要,但是曝光不均、相机抖动或者胶片数字化产生的畸变都会导致注释信息产生背景模糊、泛白、灰度不均等现象,这给注释信息标识符的分割和识别带来很大困难。该文提出了一种基于CASDA与Niblack相结合的阈值分割算法,能够有效解决传统分割方法存在的字符分割断裂问题。实验证明,该算法能够在保证注释信息准确分割的同时兼顾处理速度。     

一种结合能量最小和马尔可夫随机场的图像分割方法

提出一种新的基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)的图像分割算法。根据Gibbs分布与MRF的等价性,图像分割问题转换为后验能量函数最小化所对应的标号问题。该文采用图割技术的-αexpansion算法进行后验能量函数的局部最优化,并通过近似于最大期望(EM)算法的迭代过程估算数据模型中的参数。对合成图像和遥感图像的分割实验表明,该方法的运算时间和分割精度都能达到满意的效果。     

基于形态学的多尺度遥感图像分割方法

基于形态学提出了多尺度遥感图像分割方法。首先使用面积形态学算子处理原始图像,构造不同尺度下的遥感图像;然后提取多波段遥感图像梯度,充分利用遥感图像的多波段信息;再在不同尺度的图像上使用区域标记方法提取标记,作为分水岭分割算法的生长点;最后使用分水岭分割实现对遥感图像的多尺度分割。该方法在Matlab中予以编程实现,并将其应用于江苏省海安SPOT影像中,实现对图像不同尺度的分割,能够有效提取出多波段遥感图像中不同尺度下的地物。     

基于图模型和流形排序的遥感影像人工地物提取

人工地物自动提取是目标识别领域的重要研究内容。该文将图模型和流形排序算法相结合,提出一种基于遥感影像自动提取人工地物的算法。该算法在基于量子遗传算法的KSW熵分割算法获得影像人工地物先验值的基础上,构建以色调、纹理、方向等多特征为邻接边权重的图模型,并以超像素作为基本单位在图模型中进行流形排序,最终通过自适应阈值的方式获得人工地物分割结果。通过利用两幅不同分辨率遥感影像对该算法进行验证,结果显示该算法可以较为完整地提取人工地物,具有较高的正确识别率和较低的漏检率。     

一种快速等面积分割平面简单多边形的算法

针对平面简单多边形按相等面积划分问题,设计了一种顾及形态特征和面积精度的快速分割算法。首先计算出多边形的最小面积外包矩形(MABR),确定其短轴方向为分割方向;然后根据MABR的长边距离与分块数计算出长边上的距离等分点,根据这些点构建初始分割线,并利用第一条分割线对多边形进行粗略分割;根据分割出的左多边形面积与目标分块面积差值转换成分割线的平移距离,沿长轴方向平移分割线,分割多边形,不断迭代,进行精细分割,直到满足面积精度要求;最后对分割出的右多边形按上述方法继续分割,直至完成分块。实验结果表明,相对于现有的两种算法,该算法的分割精度提升了1～2个数量级,处理性能分别提升了4.27倍和7.35倍。     

海岸水边线图像分割提取算法的数学形态学改进及其区域适应性分析

海岸线变迁研究在海岸带研究中具有重要意义,提取遥感影像成像时刻的水边线(瞬时海岸水边线)是提取海岸线的关键。该文以海南省文昌市、琼海市2010年的Landsat TM5影像为数据源,研究多种图像阈值分割方法在海岸水边线提取中的最优算法及其区域适应性;采用多种数学形态学算子及其结构元素重构方法对结果进行碎斑块等噪声处理,分析比较在典型区域上的表现力;最后从阈值选取难易程度、提取海岸水边线的精度、误差来源机理方面进行整体评价分析。结果表明:改进的归一化差异水体指数(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)在海岸水边线提取中显示了明显的优势,主要表现在较好的海陆对比度差异、较少的噪声影响以及在复杂环境下的区域普适性等方面;采用3×3结构元素的数学形态学开运算进行后处理,在保证海岸水边线位置精度的基础上,可对近海鱼塘、山体阴影以及反射特性比较弱的植被等造成的误提碎斑块进行合理去除;河口及淤泥质岸线、人工养殖区及生物质岸线处是图像阈值分割法岸线提取的主要偏差来源区域。     

基于形态重建的高分辨率遥感影像城市道路提取

高分辨率遥感影像中,城市道路表现为局部灰度近似、宽度变化缓慢的狭长区域。根据城市道路这些形态特性,提出基于形态重建的道路提取方法。先对原始遥感影像作增强处理,突出影像边缘信息,用Otsu自动阈值分割法对增强处理后的图像进行初步分割;再根据图像中各要素的形态特征构建不同的标记图像,分别对原图像进行形态重构,将道路和建筑物等分别生成新的图像模块;对形态重构生成的道路模块进行轮廓提取和细化,提取出道路轮廓和中心线。实验结果表明,该方法能有效地从高分辨率遥感影像中提取出城市道路网。     

Loess terrain segmentation from digital elevation models based on the region growth method

Regional automatic segmentation – automatic terrain segmentation according to terrain features – is significant for modern geographical analysis. We propose a new approach of terrain region segmentation based on the region growth method. This method features actual runoff nodes as seed points. The corresponding growth threshold is defined based on statistical analysis of quantitative indexes of topographic features. Terrain segmentation of some regions is completed using the growth threshold. The corresponding edge boundaries of different terrain regions are extracted by image processing. Thus, the automatic segmentation of the terrain region is realized by the edge boundary. The application of the method to a typical Chinese loess landform area and automatic segmentation of three types of terrain regions – gully interfluve land, gully slope land, and gully groove land – are achieved by analyzing characteristics of the curvature structure of surface profiles. Segmentation results, compared with results of visual interpretation from a high-precision digital orthophoto map, show an average accuracy of segmentation of 93.51%. Topographic factor features of segmentation results are statistically analyzed. This study presents an effective and practical approach for segmenting terrain regions. This approach may be incorporated into the theory and method system of digital terrain analysis.     

基于Mean-shift影像分割算法的TM影像分类及城市扩展研究

以马来西亚雪兰莪州及首都吉隆坡为例,将Mean-shift算法的影像分割方法应用于研究区的TM影像分类中,较传统方法的分类精度更高,可满足应用需求.依据该分类结果对研究区的空间城市化特征进行分析.发现近期研究区一直处于高速扩展阶段,外延式扩展和填充式扩展并行发展成为该研究区城市扩展的主导模式.     

基于区域合并影像分割技术的多尺度地表景观分析

分割是面向对象影像分析的前提,景观空间异质性特征给遥感信息获取提出了多尺度的要求。影像分割的多尺度分析以尺度效应与对象异质性最小原则为前提,描述多尺度效应分析的必要性与可行性。基于区域合并的分割原理与方法,为多尺度影像分析提供理论与技术支持,在两个样区进行多尺度影像分割技术的应用实践,分析基于区域合并的多尺度分割数据的几何丰富度与语义丰富度。     

基于GF-1卫星数据的面向对象的民勤绿洲植被分类研究

以民勤绿洲为研究区,以GF-1遥感影像为数据源,采用面向对象的分类方法,结合分层技术,对影像逐级进行分类,以获取植被信息。根据归一化植被指数（NDVI）阈值区分植被与非植被,分割尺度为10;使用归一化水体指数（NDWI）阈值提取非植被中的水体,分割尺度为35;利用野外采样点获取的训练样本,将植被进一步分为耕地、林地和草地,分割尺度为25。总体分类精度达到83.02%,Kappa系数为0.745 1,比较基于象元的监督分类,其总体分类精度为69.37%,Kappa系数为0.497 0,表明面向对象的分类方法在干旱区绿洲植被信息的提取上较传统的基于象元的分类方法更有优势,分类精度更高。     

Bidirectional DEM relief shading method for extraction of gully shoulder line in loess tableland area

The gully shoulder line, one of the most important topographical features, reveals the erosional process and reflects the geomorphological evolution of a loess area. Existing shoulder-line extraction methods are based on local window-filter or image-edge detection, which are sensitive to image noises and algorithm parameters, causing unsatisfactory accuracy and efficiency. This paper proposes a bidirectional relief-shading (BRS) method for loess shoulder-line extraction based on a 5-m Digital Elevation Model (DEM). First, two hill-shaded images are simulated with appropriate altitude and symmetric direction of the light. Second, the grey value difference between inter-gully and inner-gully area can be easily identified by fusing the two images with the mean method. Finally, the shoulder line can be derived by image segmentation using a threshold determined by an empirical equation. Experiments in three areas of loess tableland in Shaanxi Province validated the method, which has the advantages of being a simple operation with relatively high accuracy, 89.7% compared with manual digitalization, and high efficiency. We discuss three parameters in this method: zenith angle, azimuth angle, and segment threshold. Results suggest that the method is applicable for broad-scale gully shoulder line extraction in loess tablelands.     

基于粗集均值滤波的Hyperion高光谱数据滤噪方法

高光谱图像滤噪处理直接影响后续分析结果的精确度乃至正确性,鉴于此,针对Hyperion高空间分辨率和高光谱分辨率的特征,在比较分析目前各种高光谱遥感数据噪声滤波方法的基础上提出一种基于粗集均值滤波的噪声滤除方法,即先用上下近似空间和门限值刻画边缘,再用均值滤波。将该方法的实验结果与常用的高光谱数据MNF噪声分离算法和低通滤波算法的结果进行比较,发现基于粗集概念的均值滤波具有较好的保边去噪效果,其误差小、光滑性好、自适应能力强以及能够较好的保留细节信息,但需要通过交互确定门限;在处理不完整性、不确定性等问题时,粗集算法比硬计算效果更好。     

面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例

在ENVIEX软件的Feature Extraction平台上,利用LandsatTM影像数据,采用面向对象方法对杭州湾南岸地区湿地景观进行遥感影像分类;通过与基于最大似然法、人工神经网络法、支持向量机法等传统像元方法的相应分类结果进行比较,系统分析了面向对象方法在中低分辨率遥感影像的湿地景观生态分类中的有效性。研究结果表明:①较之单一依据像元光谱值进行分类的传统方法,面向对象方法综合考虑了对象的光谱、空间、纹理、色彩等多种属性特征,因而对于类型复杂多样、分布界限模糊、光谱混淆与混合像元现象严重的沿海滩涂、湖泊、河流等湿地景观具有更好的鉴别能力,也因此获得更高的分类精度(研究区景观分类总精度为88.80%,Kappa系数为0.8765);②面向对象方法在分类中提取的是由同质性像元组成的"对象",且在合理的影像分割下得到的对象破碎化程度较低,因而能在较大程度上减小分类结果中的"椒盐噪声"干扰;而基于像元方法提取的景观类型以离散像元形式组成,难以清晰表征景观的边界、形状等信息,所以分类结果中会有明显的噪声现象;③影像分割在运用面向对象方法进行遥感影像分类过程中具有重要影响,实验结果表明,60%的分割尺度和归并尺度组合较有利于中低分辨率影像的遥感分类;④面向对象分类过程中诸如影像分割精度的评价、最优分割尺度的选取、特征空间的优化等问题,则有待今后进一步探讨。     

基于TDD的科考船航迹分段方法研究

"雪龙"号极地科考船是推动我国极地科学考察事业发展的重要工具,"雪龙"号在数十次的极地科考过程中累积了大量的航迹数据,其中蕴含的巨大价值亟须挖掘。针对科考船的航迹分段是将科考船移动轨迹分为停留与行驶两部分,合理的分段方法可以分离出信息更丰富的航迹段,有利于航迹知识提取。然而,由于原始航迹信息密度分布不均等原因,现有的航迹分段方法往往会造成分段过多等问题,结果并不理想。本文针对该问题,提出了一种针对科考航迹整体的时域差分(Time Domain Difference, TDD)分段方法。本方法基于时间域对航速进行差分处理,有效降低了因为航速波动频繁对分段结果的影响。同时,考虑到该方法的差分步长在航迹处理过程中的不明确性,本文将差分后航迹的路程损失和航速波动幅值进行归一化处理,提出了航迹差分时间步长的动态确定方法,并以速率阈值对航迹进行分段。最后本文以第29次南极科考航迹数据为例,将本方法与经典的具有噪声的基于密度的聚类方法 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)进行了比较,实验结果表明本文提出的方法可有效降低航迹分段时分段过多的问题,在分段准确性和时间效率等方面结果更优。