高分辨率遥感影像的多特征多核ELM分类方法

针对高分辨率遥感影像地物分布复杂多变,利用ELM的快速分类性能,提出了一种ELM的多特征多核高分辨率遥感影像分类方法。首先利用多尺度分割算法将原始影像粗分为若干地物区域;然后依据区域合并准则对粗分割图像合并得到典型地物特征的对象信息,并提取分割对象的光谱特征与空间特征;最后以多种核函数加权组合的方式构建多核ELM对影像分类,获得最终的分类结果。实验结果表明,所提方法不仅降低了对目标训练样本的要求,同时还提高了分类的准确性、及时性和完整性。     

地物大小、对象尺度、影像分辨率的关系分析

遥感数据的分辨率越来越高, 给地物信息提取提出了新的挑战。利用基于像元的分类技术和基于多尺度分割的面向对象分类技术对高分辨率影像进行分类实验, 分析地物大小、对象尺度与影像分辨率的关系。实验结果表明不同地物由于其空间尺度不同, 与之相适宜的空间分辨率和对象尺度也不同, 在适宜分辨率的影像提取有较高的精度, 在适宜的对象尺度上提取对象信息有更高的精度。分析也表明面向对象的多尺度影像分类技术适应了不同地物有其相适宜的空间分辨率, 在适宜尺度影像层中提取地物, 其分类精度大大高于基于像元的分类方法。     

基于面向对象分类技术的景观信息提取研究

依据高分辨率遥感影像的特点,如何充分地利用影像的光谱信息和空间信息以及地学特征进行更为微观的遥感监测或大比例尺制图是高分辨率遥感研究的重要内容之一。本文以地形复杂的武夷山自然保护区为研究区域,以SPOT5原始影像为数据源,采用面向对象的多尺度分割方法,实现了不同尺度地物信息的分层提取。基于上层的分类结果对特定地物进行影像分割,选择合适的特征参数,并通过多次试验建立影像对象的隶属度函数,或利用最邻近分类法,逐级分层地提取了研究区的景观信息。研究结果显示：利用面向对象分类方法可以快速方便地对地形复杂条件下研究区的SPOT5遥感影像的景观信息提取,精度为76%,为高分辨率遥感影像的信息提取提供了更为快速、有效的技术途径。     

结合地籍数据的高密度城区面向对象遥感分类 

利用高分辨率遥感影像和GIS辅助数据,对高密度城区进行面向对象的土地利用覆被分类研究。使用NAIP高分辨率航空遥感影像,在多尺度影像分割的基础上,针对特定地物选择合适的影像分割参数。采用决策树方法建立高密度城市地区的分类规则,并结合该地区地籍图数据作为辅助数据,逐步进行高密度城市地区地物信息提取。利用辅助数据进行面向对象的遥感分类效果优于单纯依靠遥感影像进行的分类,且有效提取了道路和复杂的房屋等信息,得到了理想的分类结果,其总分类精度从常规面向对象方法的84.08%提高到89.79%。利用辅助数据进行遥感分类提高了高分辨率遥感影像的分类精度,说明了利用辅助数据进行遥感分类方法的有效性。     

基于多尺度分割的遥感影像滨海湿地分类

基于多尺度的高分辨率遥感影像分类方法研究,可以为滨海湿地动态监测、规划保护提供更详尽的湿地分类信息和更快速的数据获取方法,对湿地保护具有重要意义。选取连云港青口河入海口处湿地为研究区,以高分辨率遥感影像WV\|Ⅱ和航空遥感影像为数据源,利用多尺度分割方法将影像分割成不同层次的实体对象;在不同层次,以实体对象为单元,结合光谱、形状、纹理等不同影像特征,进行滨海湿地分类研究,结果表明:利用该方法分类后,研究区各种湿地类型都达到较高精度。基于多尺度分割的影像分类方法能充分利用各种影像特征完成湿地分类,有效地减少了遥感影像中的“椒盐”现象,提高了分类精度;选择适宜的分割尺度和分割参数是基于多尺度分割的遥感影像分类方法提高精度的前提。     

多尺度归一化割用于遥感图像分割

针对高分辨率遥感图像数据量大、地物类型丰富、纹理结构复杂等特点,该文利用多尺度归一化割方法进行高分辨率遥感图像的分割。该方法是一种从全局出发的基于图论的分割方法,能够兼顾粗糙层和精细层的信息,适合复杂地物的分割。利用南京某区域Ikonos数据进行了实验,并与主流遥感图像分割软件eCognition中多尺度分割模块进行了效果对比和定量评价。结果表明,该方法在高分辨率遥感图像分割中可以取得较好的效果,具有较好的研究前景。     

基于遥感影像的军事阵地动态监测技术研究

针对部队快速机动作战的军事要求,提出基于高分辨率遥感影像的军用阵地动态监测方法。借助面向对象的多尺度分割技术将阵地影像分割为同质对象,以提取各个对象的特征;针对监督分类和非监督分类的弊端,提出通过一定的先验知识制定分类规则的方法对遥感影像进行地物识别,在此基础上定性和定量地输出变化检测结果。实验结果表明:利用基于对象影像分析方法具有较高的识别精度,能够有效监测军事阵地变化。     

基于面向对象的高分影像分类研究

遥感技术已经成为实现地表信息提取的主要手段。以高分辨率影像为主要数据源,采用面向对象的多尺度分割算法,根据对象的光谱、形状等特征,实现了面向高分遥感数据的土地利用分类算法。该算法结合了面向地物对象和综合对象特征的分类方法,充分发挥了高分辨率影像进行精细地物分类的优势,得到了高精度的分类结果。通过西双版纳纳板河流域国家级自然保护区实例验证表明:该算法总体精度达到88.58%,Kappa系数达到0.77,精度符合应用要求,能够实现土地利用高精度、快速的分类。     

基于区域生长的多尺度遥感图像分割算法

图像分割是图像解译的关键一步,仅仅利用光谱信息的传统分割方法已不能有效地对高分辨遥感图像进行分割。鉴于高分辨率遥感图像提供了地物光谱、形状和纹理等大量信息,文章提出了一种基于区域生长结合多种特征的多尺度分割算法。首先利用图像梯度信息选取种子点;其次综合高分辨率遥感图像地物的局部光谱信息和全局形状信息作为区域生长的准则进行区域生长。迭代这两个过程,直到所有区域的平均面积大于设定的尺度面积参数则停止生长。该算法用VC实现,实验结果表明该算法能获得不同尺度下的分割结果且分割效率高、分割效果好。     

基于多特征的城市用地高分辨率影像分类与提取

利用高分辨率影像对象的多特征信息，采用面向对象的影像分析技术与多尺度影像分割技术，建立基于多特征的遥感影像分类模型，提取城市用地信息，为城市用地的合理规划与有效管理提供信息支撑。该方法分类速度快、精度高，为遥感影像信息的分类与提取提供了新的思路。     

基于地物反射特性的多波段遥感图像无损压缩方法

要实现多波段遥感图像的无损压缩,去除空间和谱间的相关性是其中的重要环节。通过分类,分析不同地物在不同波段的反射特性,再根据不同地物的波段反射特性构造出针对不同地物的谱间预测器,用以去除谱间相关性。对于去除谱间相关的残差图像,采用Ｓ＋ Ｐ变换,以去除空间相关。实验取得了令人满意的效果,证明了这种方法的有效性。     

基于遥感和陆表信息集成的广东省土地覆盖分类方法研究

土地覆盖信息是估算地-气间的生物物理过程和能量交换的关键参数,也是区域和全球尺度气候和生态系统过程模型所需要的重要参量。如何高效地利用遥感数据提取土地覆盖信息是当前研究迫切需要解决的问题。面向对象的分类方法不但充分利用了遥感数据的光谱信息,同时也利用了影像的纹理结构信息和更多的地物分布信息关系,在遥感分类中具有较大的潜力。研究基于2010年多时相的环境卫星数据、TM数据以及DEM数据,并结合地表采集的4000多个样点数据,采用面向对象的分类方法对广东省土地覆盖进行分类。经采样验证,广东省土地覆盖平均精度为85%,分类结果精度远高于常规的分类算法,说明结合陆表信息的面向对象分类方法比常规的分类算法更具有优势,可以实现高精度的土地覆盖分类。     

The area extraction of winter wheat in mixed planting area based on Sentinel-2 a remote sensing satellite images

ABSTRACT

The traditional area extraction method mainly depends on manual field survey methods, it is workload, slow and high cost. While remote sensing technology has the advantages of accuracy, rapidity, macroscopic and dynamic, which has become an effective means to extract crop growing area. In this paper, we took Kaifeng City in Henan Province as the study area. Firstly, we explored the advantages of Sentinel-2A RENDVI in crop identification. Then used the supervised classification SVM, object-oriented classification method and assisted with field measured data to extract the winter wheat planting area, the characteristics of the two methods were compared and analysed. Finally, we combined the above two classification methods and proposed a new classification method V2OAE to remove unnecessary influencing factors. The experiment results showed that RENDVI has better recognition ability than the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) in distinguishing vegetation with similar spectrum, the classification effect of object-oriented classification is better than supervised classification SVM, and our classification method removes unnecessary influence factors in the results of object-oriented classification, which is further improve the monitoring accuracy.

Firstly, we have preprocessed the Sentinel-2A image data, its steps are: (1) In the first step, we made radiation calibration for remote sensing images to eliminate the image distortion caused by external factors, data acquisition and transmission systems and so on; (2) In the second step, we made atmospheric correction to eliminate changes in the spectral feature of remote sensing images caused by atmospheric absorption or scattering; (3) In the third step, we made band resampling to unify the resolution of remote sensing images and facilitate the mathematical combination operation of vegetation index; (4) In the fourth step, we made mosaic and cutting to get preprocessed remote sensing images of Kaifeng City. Secondly, we analysed the spectral features of each object and established the interpretation mark with the field measured data. then we explored the ability to identify the ground objects based on NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and RENDVI. Third, we used the rule-based object-oriented classification method and SVM classification to extract the planting area of the study area, the input definition of SVM is spectral feature images of ground objects and the output definition of SVM is the recognition result of ground objects in the process of data training. Then the advantages and disadvantages of the two methods in classification results were analysed. Finally, In order to extract winter wheat information more accurately, we combined the above two classification methods and proposed a new classification method V2OAE (Vector Object Oriented Area Extraction) to remove unnecessary influencing factors, then the winter wheat planting area in Kaifeng City was statistically obtained.     

以SPOT5遥感数据为例比较基于像素与面向对象的分类方法

以SPOT5高空间分辨率遥感影像为研究数据,采用面向对象的遥感影像分类方法,将基于像素的分类精度与基于影像对象的分类精度进行对比分析。结果表明:基于像素的分类方法在处理高空间分辨率遥感影像时具有一定的局限性,而面向对象的分类方法充分利用了影像中的光谱信息、几何结构、空间信息及上下文信息,在高空间分辨率遥感影像分类方面更具有优势,有良好的应用前景。     

基于影像认知和地学理解的面向对象分类研究

以遥感影像认知和地学理解为主要分析视角,在图像多尺度分割的基础上,充分挖掘目标地物的光谱特征、形状特征、纹理特征和语义特征信息,明确对象的特征信息与地物之间的对应关系。在此基础上,合理选择目标地物的分类特征,建立分类规则,实现研究区地物的逐级分层分类。结果表明:所选特征能够很好地实现目标地物的信息提取,并具有明确的地学意义,便于理解。与传统的基于像素的最大似然法分类相比较,该方法分类精度有明显提高。     

结合深度学习与条件随机场的遥感图像分类

目的 为进一步提高遥感影像的分类精度,将卷积神经网络（CNN）与条件随机场（CRF）两个模型结合,提出一种新的分类方法。方法 首先采用CNN对遥感图像进行预分类,并将其类成员概率定义为CRF模型的一阶势函数;然后利用高斯核函数的线性组合定义CRF模型的二阶势函数,用全连接的邻域结构代替常见的4邻域或8邻域;接着加入区域约束,使用Mean-shift分割方法得到超像素,通过计算超像素的后验概率均值修正各像素的分类结果,鼓励连通区域结果的一致性;最后采用平均场近似算法实现整个模型的推断。结果 选用3组高分辨率遥感图像进行地物分类实验。本文方法不仅能抑制更多的分类噪声,同时还可以改善过平滑现象,保护各类地物的边缘信息。实验采用类精度、总体分类精度OA、平均分类精度AA,以及Kappa系数4个指标进行定量分析,与支持向量机（SVM）、CNN和全连接CRF相比,最终获得的各项精度均得到显著提升,其中,AA提高3.28个百分点,OA提高3.22个百分点,Kappa提高5.07个百分点。结论 将CNN与CRF两种模型融合,不仅可以获得像元本质化的特征,而且同时还考虑了图像的空间上下文信息,使分类更加准确,后加入的约束条件还能进一步保留地物目标的局部信息。本文方法适用于遥感图像分类领域,是一种精确有效的分类方法。     

双卷积池化结构的3D-CNN高光谱遥感影像分类方法

目的 高光谱遥感影像数据包含丰富的空间和光谱信息,但由于信号的高维特性、信息冗余、多种不确定性和地表覆盖的同物异谱及同谱异物现象,导致高光谱数据结构呈高度非线性。3D-CNN（3D convolutional neural network）能够利用高光谱遥感影像数据立方体的特性,实现光谱和空间信息融合,提取影像分类中重要的有判别力的特征。为此,提出了基于双卷积池化结构的3D-CNN高光谱遥感影像分类方法。方法 双卷积池化结构包括两个卷积层、两个BN（batch normalization）层和一个池化层,既考虑到高光谱遥感影像标签数据缺乏的问题,也考虑到高光谱影像高维特性和模型深度之间的平衡问题,模型充分利用空谱联合提供的语义信息,有利于提取小样本和高维特性的高光谱影像特征。基于双卷积池化结构的3D-CNN网络将没有经过特征处理的3D遥感影像作为输入数据,产生的深度学习分类器模型以端到端的方式训练,不需要做复杂的预处理,此外模型使用了BN和Dropout等正则化策略以避免过拟合现象。结果 实验对比了SVM（support vector machine）、SAE（stack autoencoder）以及目前主流的CNN方法,该模型在Indian Pines和Pavia University数据集上最高分别取得了99.65%和99.82%的总体分类精度,有效提高了高光谱遥感影像地物分类精度。结论 讨论了双卷积池化结构的数目、正则化策略、高光谱首层卷积的光谱采样步长、卷积核大小、相邻像素块大小和学习率等6个因素对实验结果的影响,本文提出的双卷积池化结构可以根据数据集特点进行组合复用,与其他深度学习模型相比,需要更少的参数,计算效率更高。     

结合自动分区与分层分析的多光谱遥感图像地物分类方法

结合分区与分层的思想,针对多光谱遥感图像,提出一种新的分类方法。在地物光谱分析基础上实现遥感影像的自动分区,然后运用多光谱图像主成份变换前后的地物光谱特征实现地物的分层提取。该分类方法在大庆部分地区地物分类中得到了应用,结果表明,该方法比常规的监督分类在分类精度上有了明显提高。     

基于数据流的TIN迭代滤波算法

通过机载LiDAR数据滤波获取地面信息是机载LiDAR数据的一项重要且基本的应用。基于现行的滤波算法都有一定的应用局限,本文提出了一种基于数据流的TIN滤波算法。该方法基于流的思想,首先对机载LiDAR数据进行点流的空间结点化,之后在构建Delaunay三角网的同时,进行插入点判断。通过试验区数据的滤波验证,此算法能够较好地滤除地物点,保持地形;提高了滤波效果的同时,在算法效率上还占有一定优势。