遥感影像信息提取技术的研究与实现

随着遥感技术的发展和遥感应用的深入,遥感影像信息提取方法的研究成为关注的焦点.一般来说遥感影像信息提取包括分类、识别和特征提取.文中主要研究利用MATLAB实现影像中的光谱特征和纹理特征的提取和分类,并结合ERDAS软件对影像进行预处理和分类后处理以及精度评定,最终从精度评定结果来看,两种特征分类的总体精度较高,另外,图像的结构信息有助于提高遥感影像信息提取的精度.     

基于面向对象技术的低山区公路信息提取研究——以广西省玉林市为例

针对高分辨率遥感影像提取公路信息中存在的对丰富特征信息利用不够充分的问题,基于GeoEye_1卫星影像,提出一种综合考虑公路光谱属性、纹理属性、空间属性等特征的面向对象公路信息提取技术.针对GeoEye_1数据的不同波段,采用试误法建立适用于公路特征提取的综合分类规则,并进行提取.最后,以目视结果作为参考,对基于各波段的提取结果精度进行验证.结果表明,基于蓝光波段提取的公路信息精度最高,在选取的六个抽样区域的提取精度分别达到84％,68％,78％,68％,83％和66％,平均精度达到74.7％.研究成果对高分辨率遥感影像在山区公路信息提取中的应用具有一定的参考价值.     

高分辨率遥感影像建筑物震害信息提取方法比较研究

利用高分辨率遥感影像进行建筑物震害信息提取是地震灾害损失评估的重要手段,建筑物震害信息的提取技术是准确获取灾害信息的关键。利用青海玉树震后QuickBird影像,采用面向对象和像素的分类方法进行建筑物震害信息提取,通过精度评价和目视比较分析发现,面向对象的分类方法提取建筑物震害信息分类结果与实际震害情况具有较好的一致性,精度更高,能够避免基于像素的分类提取中出现的"椒盐现象"。     

基于视觉注意机制和Hough变换融合的遥感影像油罐提取

Hough变换用于遥感影像地物提取时具有较高的精度,但其算法非常复杂,效率较低。为提高Hough变换处理效率,提出了一种融合视觉注意机制和Hough变换遥感影像提取算法,并以油罐提取为例验证其有效性。首先提取影像的视觉显著性特征图,获取油罐目标显著性区域;然后对显著性区域进行Hough变换检测,得到油罐目标。实验结果证明,该方法能大幅减少Hough变换的计算量,提高效率的同时,提取精度也较高。     

基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取

为实现遥感影像的水资源特征识别,需要对遥感影像中的地表水体边缘信息进行有效检测识别,提出了一种基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取识别方法。采用卫星遥感技术进行高分辨率遥感水陆场景图像成像,通过灰度像素增强技术进行遥感影像空间分辨率增强处理,在不同场景纹理中进行遥感影像空间像素特征重构,以中心像素的灰度值为阈值建立遥感影像陆地地物的空间结构特征辨识模型,采用细化分割方法进行遥感影像的水体边界点分割处理,采用形态学滤波方法进行遥感影像水体边缘轮廓检测过程中的细化分割和滤波,对水陆粗分离结果进行形态学闭运算处理,根据细化分割结果进行水体边界平滑处理,实现对遥感影像水体边缘轮廓的提取。仿真结果表明:采用该方法进行遥感影像水体边缘轮廓提取的精度较高,水体边界平滑性较好,轮廓特征的辨识度较高。     

土地覆盖分类影像融合与精度评价研究

影像融合技术可以使遥感影像具有高光谱和高空间分辨率的效果,实现不同空间、光谱、时间等多种分辨率的信息资源互补,从而提高图像的空间分辨率,提高图像的几何精度.文章利用ERDAS软件,对遥感影像数据进行融合,采用乘积变换、PCA变换、Brocey变换、小波变换等遥感影像融合方法对多光谱与全色影像进行融合和土地覆盖分类研究.通过结合图像的光谱统计参数和融合图像的分类精度,对这些方法的分类精度进行评价.这4种方法对于原始影像分类精度,均有不同程度的提高.而小波变换所得融合影像与原多光谱影像的相关系数最大,均方差、平均梯度和信息熵最大,偏差指数最小,影像所含信息量最多;在光谱特性、图像清晰度、对于空间细节信息的表现能力上其它三种方法都好,所得融合影像的分类精度也是最高的.小波变换更适合融合影像的土地覆盖分类研究.     

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Mask R-CNN的遥感影像土地分割与轮廓提取

传统的模式识别难以对土地遥感影像一次性精确统计分析.在精确分割出土地种类的前提下,本文提出了一种基于骨干网络为ResNet-101-RPN的Mask R-CNN的遥感影像土地分割与轮廓提取方法.该方法包括以下步骤：数据获取、图像去雾、遥感影像土地统计分析、土地分割和轮廓获取.在一个具有挑战性的卫星地图瓦片数据集上对所提出的方法进行训练和测试.实验结果表明,该方法以0.907的均值平均精度（mAP）和31.33像素的均值平均距离误差（mADE）获得了令人满意的不同种类土地分割和轮廓提取结果.     

基于自编码网络特征优化的城市高分遥感影像分类

高分遥感影像不仅地物比较清晰,而且可分辨能力强,能提供丰富的地物细节信息.为了更好地将各地物从遥感影像中提取出来,需要一些比较好的特征提取与特征优化方法.以北京市大兴区的WorldView-2高分遥感影像作为研究对象,基于eCognition软件和Matlab的DeepLearn Toolbox,利用自编码网络方法,进行遥感影像的特征提取与特征优化.实验中首先利用eCognition进行多尺度分割并提取42个特征,再利用自编码网络算法进行特征优化得到12个特征,最后将原42个特征影像分类结果与优化后特征子集影像分类结果进行对比.实验结果表明,经过自编码网络的特征空间优化后,减少了特征冗余,降低了干扰信息对分类精度的影响,分类精度、分类效果及分类效率都有所提高,优化后的特征空间是适用于高分遥感的地物分类的.     

图像分形维数计算及其边缘提取

为提高遥感影像中地物边缘信息的提取精度,以离散分形布朗随机场（DFBR：DiscreteFractalBrownRandomfield）模型为依据,尝试设计并利用Matlab编程实现一种基于遥感影像单个像元的分形维数计算算法。该算法将影像的灰度空间映射成分形维数空间,然后在该空间进行变换和边缘检测。地物空间分布及其影纹结构边缘特征的差异,使计算分形维数所选窗口大小成为关键。选取研究区局部地段高空间分辨率遥感影像作为实验数据,通过计算不同窗口下像元分形维数,得到最佳边缘信息提取的计算窗口。实验结果表明,该算法在同类计算中更符合遥感数据的特点,提高了遥感影像地物边缘信息提取精度。     

空间分辨率对水体遥感信息提取的影响

以庐山及其周边作为研究区域,以MODIS、Landsat ETM+、SPOT以及GeoEye为数据源,对比分析了不同空间分辨率影像上水体的表现特征和影像所提取的水体结果的差异. 结果表明:在地形较为平坦、边界较为规整、水体面积较大的区域,空间分辨率对提取效果的影响较小;反之,提取面积误差会随着空间分辨率的降低而增大. 在地形平坦、边界规整、水体面积较大的区域,ETM+影像能很好地满足精度要求;而在地形崎岖、边界粗糙、水体面积较小的区域,综合考虑精度要求、经济成本和时间成本,适合采用分辨率为10 m的SPOT影像提取水体.     

基于深度学习特征融合的遥感图像场景分类应用

针对传统手工特征方法无法有效提取整体图像深层信息的问题,本文提出一种基于深度学习特征融合的场景分类新方法.利用灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）提取具有相关空间特性的纹理特征和局部纹理特征的浅层信息;通过基于AlexNet迁移学习网络提取图像的深层信息,在去除最后一层全连接层的同时加入一层256维的全连接层作为特征输出;将两种特征进行自适应融合,最终输入到网格搜索算法优化的支持向量机（GS-SVM）中对遥感图像进行场景分类识别.在公开数据集UC Merced的21类目标数据和RSSCN7的7类目标数据的实验结果表明,5次实验的平均准确率分别达94.77%和93.79%.该方法可有效提升遥感图像场景的分类精度.     

基于CBERS-02B高分辨率遥感影像分割的最优尺度选取

高分辨遥感影像的信息提取对矿山的监测有着重要意义,影像分割是高分辨率遥感影像信息提取关键的一步．文中以赣州稀土矿山的高分辨率遥感影像为源数据,采用分形网络演化多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割,通过Robert算子的边缘提取结果计算分割参数获取分割尺度,并在此基础上设置不同分割尺度对影像进行分割,对比分析分割结果表明,沉淀池的最优分割尺度为35．最后利用分割质量值对分割结果进行评价分析,验证了试验结果的正确性．     

融合低秩和形态学的高光谱影像特征提取

高光谱遥感影像具有较高的光谱分辨率,能够精细刻画地物的反射光谱,具有很高的地物分类与识别能力. 但高维波段之间通常具有较高的相关性,冗余度高,为影像处理和分析带来负担. 针对高光谱影像特点的特征提取和选择为有效提取信息提供了保障. 提出一种融合低秩和形态学的特征提取方法(MSEMP),利用低秩来精简高光谱影像中的冗余信息,获取秩最小的光谱紧致表达,并在此基础上利用多形态多尺度结构元素提取形态学剖面,获取影像空间特征. 实验对AVIRIS和ROSIS传感器的两组数据进行测试,通过MSEMP提取特征后进行分类实验,可以获得较高的分类结果,证明了低秩和形态学相结合的特征提取方法的有效性.     

基于样本形态变换的高分遥感影像建筑物提取

针对高分辨率遥感影像中建筑物屋顶光谱信息多变引起建筑物提取精度降低的问题,提出基于样本形态变换的建筑物提取方法. 利用偏移阴影分析法自动提取初始建筑物样本,根据建筑物屋顶形态特征,合理利用样本旋转、偏移、缩放变换方法,构建自适应样本精细提取变换组合,以更完整、全面地提取建筑物样本;结合支持向量机（SVM）分类器进行影像分类,得到建筑物初始提取结果;提出基于形态特征的格网占比法对初始提取结果进行确认,剔除不规则非建筑物,实现对建筑物的准确提取. 对高分辨率遥感影像进行对比实验分析,以验证方法的有效性. 结果表明,与面向对象分类、反向传播（BP）神经网络、基于偏移阴影分析3种参照方法对比,所提方法的建筑物提取精度均优于参照算法.     

面向对象的道路信息识别提取分析

道路信息在城市规划和经济建设中具有非常重要的作用和意义,因而从高分辨率遥感影像中提取道路信息成为当今学术研究热点之一.针对道路信息提取中存在的问题,本文采用面向对象的方法对道路信息进行提取.论文在对影像进行多尺度分割的基础上,采用最近邻分类法结合影像的光谱信息、几何特征及纹理特征所构建的道路对象的知识库对影像中的道路信息进行提取.试验结果表明采用面向对象的方法对道路信息进行提取效果良好.     

基于PCA变换的多元遥感影像融合方法研究

基于PCA变换的融合方法是用于多波段遥感图像的第一主分量具有相同均值和方差的高分辨率遥感图像直接代替多波段遥感图像的第一主分量,这样会损失部分多波段遥感图像第一主分量中反映光谱特性的有用信息,使得融合结果图像的光谱分辨率受到较大影响。因此,在PCA变换融合算法基础上引入小波包变换融合算法,保留多波段遥感图像第一主分量中一些反映光谱特性的有用信息,提高融合后遥感图像的效果。