纹理与几何特征在道路提取中的应用

提出一种利用纹理与几何特征的高分辨率遥感影像道路提取方法。首先分析高分辨率遥感影像的纹理特征,提出基于纹理特征的聚类方法,将影像大致分为道路区域和非道路区域,然后选取适当的几何特征指数,剔除道路区域中含有的非道路像素,得到初步道路信息。最后通过数学形态学处理,去除初步道路信息中由于车道线、树木影响而产生的孔洞,最后得到完整的道路信息。实验结果表明,与传统方法相比,该方法能够有效地从高分辨率遥感影像中提取道路。     

基于改进的K-means法的高分辨率遥感影像道路提取

针对高分辨率遥感影像中道路提取存在的特征利用问题,提出一种基于改进的K-means算法的道路提取方法。首先根据遥感影像的具体场景进行相应的预处理;在此基础上,利用改进的K-means算法融合道路的光谱特征和纹理特征对图像进行分类,得到初始道路区域;然后利用道路的几何特征滤除非道路区域;最后采用数学形态学方法完善道路信息,得到最终结果。实验结果表明,该方法能实现复杂场景中道路提取,并拥有较好的效果。     

一种面向对象的高分辨率影像道路提取方法

高分辨率遥感影像为用户提供了丰富的地表细节信息, 如何利用图像分析技术从高分辨率遥感影像中进行目标提取、更新地理信息数据库, 成为遥感信息处理研究的热点。传统的道路提取方法一般采用像素级检测方法, 仅利用了像素的光谱信息作为道路提取的依据, 无法利用影像的空间信息。提出了一种面向对象的高分辨率卫星影像道路提取方法, 并选取南京市IKONOS 影像进行了实验。首先, 对影像进行分割获取影像对象, 再通过对IKONOS 影像中道路特征的分析, 利用影像对象的光谱特征、几何特征和空间关系建立知识库, 最后, 利用知识库中的规则来提取影像中的道路。实验结果表明采用本方法能够较好地提取出实验区中的道路。     

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。     

结合非监督分类和几何—纹理—光谱特征的高分影像道路提取

目的 目前针对复杂场景高分辨率遥感影像道路提取多采用监督分类方法,但需要人工选择样本,自动化程度低且具有不稳定性。基于像元级的方法,提取完整度低且易产生椒盐噪声;面向对象的方法易产生粘连问题。为了提高道路提取的完整度、准确度和自动化程度,提出一种基于非监督分类和几何—纹理—光谱特征的道路提取方法。方法 首先考虑光谱特征利用非监督分类进行初步分割,结合基于纹理特征分类的结果得到初始道路区域。然后根据道路特征建立一套完整的非道路区域滤除体系：边缘滤波断开道路和非道路的连接、纹理滤波滤除大面积非道路区域、形状滤波去除剩余小面积非道路区域。最后利用张量投票算法得到连贯、平滑的道路中心线。结果 选择复杂场景下的高分辨率IKONOS影像和QuickBird影像进行实验,与国内外基于像素和面向对象的两种有代表性的道路提取方法进行对比,采用完整率、正确率、检测质量3个评价指标进行定量评价。实验结果表明该方法相比于其他算法在完整率、正确率和检测质量上平均提高26.61%、5.57%和26.77%。定性分析结果表明,本文方法可以有效改善椒盐噪声和粘连现象。此外本文方法的自动化程度更高。结论 提出了一种基于非监督分类和几何—纹理—光谱特征的高分辨遥感影像道路提取方法,非监督相对于监督分类的方法有更高的自动化程度,复杂场景下的道路提取融合几何—纹理—光谱特征有效避免了基于像元级道路提取易产生的椒盐噪声现象和面向对象道路提取易产生的粘连现象。该方法适用于高分辨率遥感影像城市道路提取,能够得到较高的完整度、准确度以及自动化程度。非监督分类和多特征结合的道路提取方法有广阔的应用前景。     

基于AdaBoost的高分辨率遥感影像城市绿地提取算法

针对高分辨率遥感影像中城市绿地的光谱、纹理及NDVI等特征,提出了一种基于多特征、多检测器组合的高分辨率遥感影像绿地提取算法。该算法分别以城市绿地的光谱信息、纹理及NDVI来构造提取绿地的弱检测器,并通过AdaBoost算法进行训练,将弱检测器加权组合构成提取绿地的强检测器。对武汉地区Quick Bird影像进行了绿地提取实验,实验结果表明该方法可以高效并准确地提取出绿地信息,优于传统的单一采用光谱信息或纹理信息的绿地提取算法。     

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。     

基于同态系统滤波的高分辨率遥感图像河流信息提取

为了解决在高分辨率遥感图像中易受同物异谱现象影响而导致河流信息提取不完整问题,依据河流区域在遥感图像中具有特定频率纹理信息这一特点,提出一种基于同态系统滤波的高分辨率遥感图像河流信息提取方法。该算法通过对遥感图像的频谱分析,确定河流信息在频域中的特征标识,采用一维剖面线加窗短时分析河流定位技术实现了全自动、快速全幅遥感图像河流定位和宽度估计,在同态系统下设计了低通滤波器实现对低频河流信息的提取。该算法采用"高分一号"遥感影像作为实验数据来源,相对于传统利用光谱信息的提取方法具有较高的提取精度,Kappa系数达0.85以上,并且实现全自动提取。实验结果表明所提算法能够快速、有效地提取复杂地貌区域内的河流信息。     

利用高分二号数据提取香蕉林信息及精度分析

针对海南农田地块细碎以及多云多雨气候条件下获取多时相的高质量卫星影像往往存在困难等问题,提出了一种利用单时相高分二号高分辨率卫星影像和随机森林算法的香蕉林信息提取方法。主要通过从高分辨率遥感影像中提取香蕉林的光谱和纹理等特征变量,然后利用综合不同光谱与纹理特征变量的随机森林分类算法进行香蕉林信息提取,并与以往的支持向量机分类算法进行了精度对比。结果表明,综合光谱和纹理信息的随机森林分类算法提取香蕉林空间分布结果最优,提取的香蕉林制图精度(PA)达到93.56%,用户精度(UA)达到87.43%;相比于支持向量机分类算法,PA和UA分别提高了11.99%和7.55%;相比只考虑光谱信息的随机森林分类算法,考虑纹理信息的随机森林分类算法提取的香蕉林PA提高了7.41%,UA提高了16.80%。研究结果可为人工园林的遥感信息提取提供技术参考。     

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。     

使用高分遥感影像获取塔里木河胡杨高度信息

森林高度在森林生态状况、生物量水平研究中是一个重要参数,目前存在的多种获取树高的遥感技术,都不同程度存在一些问题。塔里木河下游胡杨林作为干旱区内陆河流域荒漠生态系统的核心构件和重要生态恢复对象,了解其高度信息有助于科学评估塔河下游受损生态系统的恢复程度。使用高分辨率遥感影像,利用面向对象影像分析技术,获取单木尺度的胡杨树冠,并提取对应的光谱、纹理和几何特征;在使用消费级无人机获取的树高数据支持下,分别使用Linear、MLP（Multilayer Perceptron, MLP）、PACE 和SVR（SVM Regression, SVR）方法建立树高回归模型获取塔里木河下游胡杨高度信息。结果表明：①基于光谱、纹理和几何特征建立的树高回归模型R²为0.668 7,RMSE为0.942 6 m,说明结合使用高分辨率卫星遥感和无人机遥感技术可以用于获取单木尺度的胡杨树高;②当使用所有特征时,MLP、PACE和SVR回归模型的相关系数均大于0.81,其中PACE回归模型精度最高;③在单木尺度上,光谱特征中包含有较多的树高信息,其次是纹理特征。     

基于对象关系特征的高分辨率光学卫星影像水上桥梁目标识别方法

利用卫星遥感技术对大中型桥梁进行识别定位,在民用上和军事上都具有很重要的意义。本研究提出了一套利用基元对象关系特征提取高分辨率卫星影像中水上桥梁的技术方法。首先利用多尺度分割算法对高分辨率卫星影像进行分割,利用水体指数或GLCM同质性纹理特征区分河水和陆地;其次,利用对象形状特征和相邻的关系特征提取桥梁潜在区;将河流片段和桥梁潜在区专题二值化,利用数学形态学算子实现河流水面的连续化;最后利用叠加分析的方法获得最终的桥梁目标。本方法充分利用了桥梁与河流相邻和相交的空间关系特征,利用QuickBird和IKONOS高分辨率卫星影像进行实验,证明所提出的方法可以高精度的实现大中型水上桥梁的识别定位。     

高分辨率卫星影像上被行道树遮蔽的主干道的提取

在城市道路提取过程中,由于行道树的遮挡,导致部分城市主干道路不能够直接被检测出来,这阻碍了道路自动提取的过程。针对这个问题文章进行了研究,提出了在高分辨率彩色卫星影像中使用行道树信息的光学特性和几何特性共同来进行道路提取。实验表明文章提出的方法是有效的。     

支持向量机和水平集的高分辨率遥感图像河流检测

河流是重要的地理结构特征,对河流进行检测识别研究,在军事上和民用上都具有十分重要的意义.提出了一种基于支持向量机(SVM)和水平集的高分辨率遥感图像河流检测算法.首先根据高分辨率遥感图像河流目标的特点,采用样本图像的纹理特征和基准点信息扩散特征构造特征向量,并基于样本训练支持向量机分类器实现河流目标的粗分割;然后以粗分割结果为基础,采用距离正则化水平集演化(DRLSE)模型提取河流的精确轮廓,获得完整的河流区域.以1 m分辨率的IKONOS图像进行实验验证,结果表明本文算法准确性高,灵活性强,可以在复杂背景下准确地检测河流目标区域,在实践中具有广泛适用性.     

针对华北地区地下水河湖生态补水成效的卫星遥感动态监测

为评估华北地区地下水超采治理河湖生态补水成效,基于现有国产卫星遥感影像覆盖能力,收集 2020 年华北地区 22 条(个)河湖流域卫星遥感动态监测影像数据,以相关水利基础数据为依据,构建一套完整的针对华北地区地下水河湖生态补水成效的水体遥感监测方案,将影像进行正射、融合、裁剪等预处理后,运用水体指数和深度学习 2 种方法对预处理后的遥感影像进行解译分析,提取河湖流域水面面积和有水河段长度,并结合河湖生态补水量进行验证,分析年内变化规律。监测结果表明：2020 年 7—12 月期间华北地区补水河湖水面面积和有水河段长度减少趋势减缓,并出现增加趋势。通过生态补水有利于缓解超采区水面面积减少趋势,验证通过统筹多种水源、调节时空布局,开展河湖回补地下水的方案是确有成效的。     

基于流形学习的彩色遥感图像分维数估算

目的 纹理特征提取一直是遥感图像分析领域研究的热点和难点。现有的纹理特征提取方法主要集中于研究单波段灰色遥感图像,如何提取多波段彩色遥感图像的纹理特征,是多光谱遥感的研究前沿。方法 提出了一种基于流形学习的彩色遥感图像分维数估算方法。该方法利用局部线性嵌入方法,对由颜色属性所组成的5-D欧氏超曲面进行维数简约处理;再将维数简约处理后的颜色属性用于分维数估算。结果 利用Landsat-7遥感卫星数据和GeoEye-1遥感卫星数据进行实验,结果表明,同Peleg法和Sarkar法等其他分维数估算方法相比,本文方法具有较小的拟合误差。其中,其他4种对比方法所获拟合误差E平均值分别是本文方法所获得拟合误差E平均值的26.2倍、5倍、26.3倍、5倍。此外,本文方法不仅可提供具有较好分类特性的分维数,而且还能提供相对于其他4种对比方法更加稳健的分维数。结论 在针对中低分辨率的真彩遥感图像和假彩遥感图像以及高分辨率彩色合成遥感图像方面,本文方法能够利用不同地物所具有颜色属性信息,提取出各类型地物所对应的纹理信息,有效地改善了分维数对不同地物的区分能力。这对后续研究各区域中不同类型地物的分布情况及针对不同类型地物分布特点而制定区域规划及开发具有积极意义。     

基于Contourlet旋转不变特征的遥感图像检索

除了具有纹理属性外,遥感图像中还包含大量的结构性边缘特征,如何有效捕捉这些特征中的信息进行检索,成为提高遥感图像检索效率的关键。文章依据Contourlet在离散域的多尺度几何分析的功能,提出一种利用Contourlet子带能量分布特性提取原始图像在多个尺度下的边缘方向信息进行检索的方法。针对Contourlet变换捕获不同特征方向能力的差别,文章采用正交补偿法加以改正,并通过傅里叶算子的处理,实现基于结构性边缘特征旋转不变的图像检索。实验结果表明,该检索算法对含有丰富规则边缘特征的遥感图像更为有效。     

基于多特征结合的损毁建筑物检测

针对震后高分辨率遥感图像的建筑物损毁区域,提出一种基于多特征结合的损毁建筑物检测方法。首先使用形态学属性剖面(MAP)与局部二值模式(LBP)算子提取图像中的几何特征与纹理特征;然后使用随机森林(RF)分类器提取损毁的建筑物,形成初步结果;最后针对分割的对象,根据对象损毁像元所占的比例获取最终的损毁建筑物区域。采用空间分辨率为0.1 m的玉树震后航空遥感图像进行实验。结果表明,该方法的总体精度比基于形态学剖面(MP)的方法提高了12%,能够有效检测高分辨率震后遥感图像中的损毁建筑物区域。