基于多级空间上下文LR-CRFs模型的高分辨率影像分类

充分表达和利用目标空间上下文及语义信息是提高高空间分辨率影像分类精度的关键技术,而条件随机场(CRFs)在目标空间上下文建模以及分类预测方面有其独特优势。但是,基于单一尺度分析的CRFs模型存在不能反映目标多层次空间结构及语义关系的问题,因此针对城区高分辨率影像土地利用/覆盖分类问题,在面向对象分类框架下,提出了一种多级空间上下文LR-CRFs模型。该模型定义如下:首先,将影像进行对象层?目标层及场景层的分层表达及分层特征提取,并进行“对象目标场景”的逐层关联;其次,采用逻辑回归(LR)分类器定义CRFs模型的关联势函数,利用分层特征加权的Potts函数定义交互势函数;采用最大积消息传递算法对该模型进行近似推理。利用IKONOS多光谱影像及大比例尺真彩色航空影像进行试验的结果表明:多级空间上下文LR-CRFs模型分类精度高于单一尺度的基于像素层或对象层分割的LR-CRFs模型,其精度平均分别提高了4.63%和2.22%;该方法在一定意义上也缓解了面向对象分类方法中分类结果对分割尺度的依赖程度。     

基于E-cognition的面向对象的高分辨率遥感图像分类研究

高分辨率遥感影像具有丰富的空间以及纹理信息,而光谱信息较弱,若采用传统的基于像元的分类方法,仅从光谱特征出发,在进行图像处理时能够获取的信息有限,导致分类精度较低。为了能够更精确地对图像进行分类,文中利用专业的软件E-cognition采用面向对象的方法对高分辨率影像先进行多尺度分割和光谱辅助分割,之后选取合适的特征空间对河海大学遥感影像进行分类,并利用总体分类精度和Kappa系数等标准对分类精度进行客观评价。实验表明,面向对象的分类方法精度较高。     

基于多时相遥感影像的北京平原人工林树种分类

为解决传统遥感分类方法区分平原人工造林地树种难度较大的问题,利用4个不同时相的高空间分辨率卫星影像,基于ESP计算方差变化率并结合目视解译获取影像的最佳分割尺度;通过相关系数法筛选构建的特征,进行面向对象的多时相影像和单时相影像分类,并与基于像元分类方法进行对比分析.结果表明:基于多时相影像各类别分类精度为64%,高于单时相分类精度(51%);面向对象KNN方法的分类精度优于SVM和MLC分类方法,两者精度分别为49%和43%.在树种丰富且分布复杂的平原造林林地景观中,利用多时相遥感数据,采用面向对象分类方法用于树种精细分类更具优势.     

结合空间上下文算法的道路场景法线区域分割

针对道路场景检测忽略法线属性的问题,为了加强对空间上下文和边缘信息的利用,提出结合空间上下文算法的道路场景法线区域分割方法,将道路场景识别为路面和障碍物分别对应的水平区域和竖直区域. 在交叉熵损失函数的基础上添加障碍物增强损失,改善训练过程不同分类的权重分配,提高小区域障碍物识别率. 提出上下文改进算法优化位置关联图的矩阵计算方式,减少空间复杂度提高运算效率. 嵌入边缘上下文模块削减噪声并强化主要边缘,加强边缘信息的利用. 在自建数据集和Cityscapes数据集的实验结果表明,与主流的语义分割方法相比,本研究方法加强网络特征提取能力,能有效提高对道路法线区域的分割准确度,相较Deeplab, 交并比提高了2.1%,能简单有效地实现避障任务.     

一种基于像元和面向对象的库塘信息提取方法

多尺度分割方法占用系统资源多、耗时长,并且传统面向对象的分类方法是基于全景影像和已分割好的对象进行分类的,其分类结果需要人工加以完善.针对上述问题,提出一种基于像元和面向对象相结合的高分辨率影像信息提取方法.该方法利用原始QuickBird卫星影像创建一个低分辨率影像的子工程进行对象的粗糙分类,并逐个深入分析对象区域.在此基础上,将提取出来的对象轮廓进行规范化处理.最后用大面积区域的影像进行了库塘提取实验,结果表明,该方法不仅提高了信息提取的效率,而且提取的总体效果较好.     

基于无人机遥感影像的水体提取方法

针对无人机（UAV）影像水体提取出现的噪声干扰、光谱混淆、分割尺度难把握、无法使用水体指数等问题,提出边缘检测算法结合面向对象方法的新水体提取方法（AUCSN）. 采用各向扩散滤波算法对影像去噪;采用Canny边缘检测算子对去噪后影像进行边缘提取,提取结果与去噪后影像进行波段重组,利用改进的邻域绝对均值差分方差比法对重组影像选取最优分割尺度,开展多尺度分割. 结合水体对象的光谱、形态、纹理特征建立模型,对分割后影像实现水体粗提取. 将粗提取结果利用形态学闭运算填充孔洞,实现水体提取. 实验结果表明,采用AUCSN方法进行水体提取,不仅提高了提取效率,而且提取精度能够达到96%.     

基于分水岭变换的遥感影像面向对象分类

为了提高面向对象分类的自动化程度,提出将分水岭变换与ISODATA聚类相结合对遥感影像进行面向对象分类。首先利用改进的分水岭变换对高分遥感影像进行分割,获得分割的对象后,利用ISODATA聚类方法对其进行分类。试验结果表明,该方法取得了较好的分类效果,且分类速度快,一定程度上提高了遥感影像分类的自动化。     

长春百年城市土地利用空间结构演变特征研究

综合集成SPOT5、TM遥感影像,大比例尺地形图、城市现状图、城市规划图、历史地图等空间数据建立了一种"面向对象分割"的信息提取方法重建长春1905年、1932年、1954年、1976年、1990年和2004年共6期城市土地利用空间分类信息.利用分形模型、空间集聚模型、空间圈层结构模型分析长春百年来城市土地利用空间结构演变特征.结果表明:"面向对象分割"的多源源空间信息集成下的系列城市土地利用分类信息提取方法在提高信息提取效率、分类精度以及进一步的空间分析定位精度方面具有较好的效果.     

面向对象的海域使用变化遥感监测

基于SPOT-5和WorldView-2高分辨率遥感影像,采用面向对象的分类方法,通过多尺度图像分割,获取海域使用地物斑块;结合影像光谱特性、纹理特征等信息建立分类规则,提取海域使用信息,并通过空间叠置分析来定量分析研究区海域使用变化情况.结果表明,面向对象的多尺度分割方法有效提高了分类精度.该研究也分析了海域使用变化情况,研究区内变化主要集中在建筑用地的扩张上.该研究对研究区治理海洋有重要意义.     

基于资源一号02C卫星影像的稀土矿区地物提取研究

为解决稀土矿开采区野外调查用时长、成本高等问题,文中利用遥感影像来提取地物信息.全文基于资源一号02C卫星影像,以赣州市寻乌县文峰乡一稀土矿区为研究区,对影像数据进行了预处理,采用最佳的Pan Sharpening融合结果进行多尺度分割,结合目标地物的光谱特征、空间特征、纹理特征等,设置分类规则进行面向对象的信息提取研究,分类结果总体精度为78.71%,达到较好的分类质量.研究结果证明:利用遥感影像提取地物信息具有用时短、成本低、信息量大的优势.     

基于背景类别分层分离的不透水面间接提取——以兰州城关区EO-1 ALI图像为例

以兰州市城关区EO-1 ALI图像作为基础数据源,对比LOOC与最邻近分类（NNC）方法提取不透水面的精度差异. LOOC方法对融合后EO-1 ALI图像进行LBV变换,将变换结果作为解译底图;设置4个尺度层次,分别对应水体、农用地、灌木林地、城市绿地和草地这5种主要背景类别,对解译底图执行4尺度面向对象分割;将上述类别对象的光谱特征和形态特征差异作为判别规则,利用决策树分类,将这5种背景类别依次从解译底图上提取、分离,生成不透水面初级提取图层;通过光谱反射率差异分析,选定EO-1 ALI图像的近红外波段8和中红外波段10作为分类特征,利用基于模糊C-均值（FCM）算法的非监督分类,从初级图层中分离出砂土、阴影这两种与高、低反照度不透水面光谱特征相近的类别,采用数学形态学开闭运算整饬图像,生成不透水面二级提取图层. 结合目视评判和总体精度、Kappa系数,定量分析LOOC方法与NNC方法的提取精度差异. 结果表明：LOOC方法提取不透水面的总体精度、Kappa系数分别为87.13%、0.830 3,较NNC方法分别提高5.91%、7.19%. LOOC方法依据各背景类别的遥感多特征知识,分两级将其分离出解译底图,从而间接、逐步逼近不透水面精准空间分布信息,辨识不透水面的效率优于NNC方法.     

基于eCogniton的高分辨率遥感图像的自动识别分类技术

传统的遥感信息分类和提取,主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法．这种方法不仅精度相对较低,效率不高,而且依赖参与解译分析的人,在很大程度上不具备重复性．专业高分辨率遥感影像分类软件eCogniton采用一种全新的面向对象图像的分类技术来进行影像的分类和信息提取．面向对象图像分类技术的关键技术在于：（1）用来解译图像的信息并不在单个像元中,而是在图像对象和其相互关系中;（2）eCogniton采用多分辨率对象分割方法生成图像对象,提高了分类信息的信噪比;（3）基于对象的分类技术不同于纯粹的光谱信息分类,图像对象还包含了许多的可用于分类的一些其他特征：形状、纹理、相互关系、上下关系等信息．eCogniton的分类结果与传统分类方法相比。其特征提取算子更加地适合于几何信息和结构信息丰富的高分辨率图像的自动识别分类．     

融合SIFT和MIL的红外人脸识别方法

针对红外人脸识别问题,提出一种新的基于尺度不变特征转换(SIFT)与多示例学习(MIL)相结合的算法。该算法将图像当作多示例包,SIFT描述子当作包中的示例,利用聚类的方法对训练集中的所有SIFT描述子进行聚类,建立"视觉词汇表",再根据"视觉字"在多示例训练包中出现的频率,建立"词-文档"矩阵,采用潜在语义分析(LSA)的方法获得多示例包(图像)的潜在语义特征,将MIL问题转化成标准的有监督学习问题,即在潜在语义空间用支持向量机(SVM)求解MIL问题。基于OTCBVS标准数据集的对比实验结果表明,所提算法是可行的,且识别率明显高于其他方法。     

面向快速响应设计的零件资源可重用建模与匹配

针对产品快速响应设计中零件资源的可重用需求,建立了扩展PLIB（ISO 13584）标准的通用零件模型.该模型通过基于PLIB标准元模型的描述层,实现了零件资源一致性的语义描述;通过引入操作层,实现了零件资源在具体应用环境中的功能扩展,并给出了零件资源面向对象的零件族分类组织结构.针对面向对象资源检索中需求域不明确的问题,通过相似性匹配度并结合零件族分类位置权重,给出了覆盖需求域的零件族逐步定位算法,优化了零件资源检索的过程.该方法在一个面向快速响应设计的Web零件资源共享平台上得到了有效的应用.     

基于区域边界运动信息的视频分割

为了实现视频编码标准MPEG 4中语义对象的自动提取,提出了一种基于区域边界运动信息的视频分割算法.在空域上通过开闭双重建方法获取形态梯度图像,抑制原始图像中的噪声,然后进行阈值变换和尺度等级划分的非线性处理,克服了细密纹理的影响.同时提出了改进的分水岭浸没算法进行标记以获得区域边界信息,在时域上以区域边界的运动信息判定区域的运动性,并联合时空信息建立区域投影运算提取视频序列中的语义运动对象.仿真结果表明,算法提取的运动对象完整准确.     

基于元模型的视图层PIM建模方法研究与实现

模型驱动架构（model driven architecture,MDA）的核心思想是将建模语言当作开发语言使用,基于UML的平台无关模型（platform independent model,PIM）建模方法主要关注于系统的体系结构与业务逻辑设计,对视图层支持较差．针对此问题,研究了基于元模型的视图层PIM建模方法,给出视图层PIM模型中界面逻辑模型和界面布局模型的表示法及语义内容;基于EMOF（essential meta objectfacility）对UML建模语言进行扩展,使其对上述两种模型提供语义上和表示法的支持;最后,基于EclipseGMF框架开发了视图层PIM辅助设计工具GMTP．     

基于多层次语义特征的建筑立面点云提取方法

建筑立面信息是指建筑物与外部空间接触面的空间分布及属性信息,如何从点云数据中提取建筑立面信息是点云数据处理中的热点和难点。为解决传统格网密度算法在建筑立面点云提取时评价标准单一、适应性不强的问题,综合分析建筑区各类典型地物点云的高程分布、投影密度、法向量分布等局部及整体空间特征,构建由点云单点语义、格网语义及区域语义组成的多层次语义特征描述子,在此基础上提出一种建筑立面点云提取方法,针对建筑立面点云在不同层次语义上的特点设置合理阈值,通过逐层筛选实现建筑立面点云的精确提取。试验结果表明：该算法能在低层、高层以及超高层建筑区等不同场景海量点云中快速准确地实现建筑立面点云提取,算法精度、效率、适应性良好。     

教学服务型大学教师发展研究

《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》指出高等教育要适应国家和区域经济社会发展需要,重点扩大应用型、复合型、技能型人才培养规模.教学服务型大学注重教学与科研的应用、服务导向,教师发展应明晰与高级应用性人才培养模式的适切性、与社会服务职能的融合性,从多样性、个性化教师培养模式,教师发展制度保障体系和教师评价体系,团队平台等方面入手,创造条件和环境,促进大学教师发展.     

模糊C-均值聚类图像分割算法的一种改进

针对传统模糊C-均值聚类算法对含噪图像分割时未充分考虑空间信息的问题,提出一种改进的模糊C-均值聚类算法,将图像的局部和非局部两种空间信息引入到模糊C-均值聚类算法的目标函数中,以使两种空间信息在含噪图像分割中发挥互补作用。将改进算法应用于不同含噪图像的分割实验,结果表明图像像素的均方误差均比改进前有所降低。