基于Landsat TM的城镇信息自动提取研究

为实现城镇信息的自动提取,在Erdas的Modeler模块下构建计算模型,选取大城市、小城市和乡镇各一个研究区进行实验,通过试验发现了常见的基于Landsat TM的城镇信息提取方法的不足。运用了综合阈值法进行城镇信息自动提取,条件为NDVI<0、TM1/TM4>T和TM2+TM3相似文献   

基于多时相Landsat8 OLI影像的作物种植结构提取

针对基于多时相遥感影像、多种特征量提取多种作物种植结构在我国研究较少的现状,利用多时相Landsat8OLI影像数据,根据温宿县不同作物的农事历,通过分析主要地物的光谱特征和归一化植被指数的时间变化信息,构建不同作物种植结构提取的决策树模型,实现了对温宿县多种作物种植结构信息的提取。结果表明:1水稻的最佳识别依据是5月20日影像的近红外波段和7月23日影像的NDVI值;棉花和春玉米的最佳识别依据是5月20日~9月9日影像的NDVI变化值;冬小麦—夏玉米和林果的最佳识别依据是5月20日~7月23日影像的NDVI变化值;2与单时相监督分类相比,多时相决策树法对多种作物种植结构的提取效果更理想,总体精度提高了7.90%,Kappa系数提高了0.10;3Landsat8OLI影像数据分辨率高、成本低、获取方便,是农作物遥感的良好数据源。     

基于SRTM DEM和Landsat TM数据的SAR图像自动地理编码

合成孔径雷达(SAR)图像特殊的斜距成像方式使得利用传统的校正方法很难校正雷达图像。常用的方法是利用DEM和SAR成像几何信息模拟的SAR图像对真实SAR图像进行校正。在区域制图中,平坦地区由于没有地形起伏特征,使得模拟SAR图像特征不明显,无法建立与真实SAR图像的配准关系。本文在研究大范围SAR图像自动化地理编码的过程中,分析讨论了图像模拟和图像匹配的原理和过程,实现了自动判断模拟SAR图像与真实SAR图像的匹配偏移量是否达到信噪比要求,从而自动判断是否使用具有地物专题信息的TM图像代替模拟SAR图像和真实SAR图像进行匹配,实现了海量SAR图像地理编码的自动化。     

基于Landsat-8 OLI数据的青海湖水体边界自动提取

在青海湖Landsat-8OLI遥感数据水体光谱特征分析的基础上,利用绿光(Band 3)和近红外(Band 5)两个波段,借助ENVI内置IDL语言的数据转换规则提出了一种新的水体提取方法IDLWI,加大影像中水体与非水体的灰度差,以利于水体识别。而后在水体识别的基础上,基于Canny算子进行水体边界矢量数据自动提取。分别运用"MNDWI(改进的归一化水体指数)+Canny算子"、"谱间关系法+Canny算子"和"IDLWI+Canny算子"提取青海湖边界,经高分影像目视判别和GIS空间缓冲区分析。结果表明:"IDLWI+Canny算子"提取出的青海湖湖体边界在位置准确性和连续性方面有明显的改进,尤其可以较好地提取出青海湖水体与湖滩地的边界(包括水体内裸露土地边缘)。     

Landsat TM/OLI和HJ-1B CCD传感器数据的交互对比

针对Landsat TM/OLI和HJ-1B CCD的不同传感器交互定标问题,提出了关于不同传感器NDVI、地表反射率两个参数之间的交互对比及转换方程.Landsat系列影像具有较为丰富的历史存档数据,而HJ-1B数据可作为Landsat系列数据的衔接和补充.文章基于同日过境的Landsat TM/OLI和HJ-1B ...     

基于多时相Landsat 8 OLI影像的农作物遥感分类研究

时序遥感数据及地物细微光谱特征对于提取作物分布有重要作用,基于此,利用多时相Landsat 8 OLI影像,结合光谱角填图和决策树分类提取大同市新荣区东部地区主要农作物分布情况,并与最大似然法提取的分布结果进行对比。研究发现:①研究区内春玉米、谷物、大豆和马铃薯种植面积依次减小并呈镶嵌式分布;②结合光谱角填图与决策树分类总体精度为85.34%,Kappa系数为0.76,与最大似然法结果相比,总体精度提高22.51%,Kappa系数增加0.31,分类结果与实际作物分布具有更好的一致性;③利用时序遥感影像进行作物分类的精度明显高于单时相遥感影像的分类精度,且从光谱角差异的角度分析时序数据可有效削弱中高分辨率影像物谱不一致现象的影响。研究结果验证了多时相遥感影像对农作物分类研究的积极作用,并发展了光谱角填图法结合决策树分类在中高分辨率遥感影像中进行农作物分类的用法,具有一定的应用前景。     

叶片破损区域边界的自动提取算法研究

为了提高叶片的维修效率,提出一种叶片破损区域边界的自动提取算法．该算法主要包括两部分：区域分割和边界重构．在区域分割算法中,通过曲率估算、种子栅格选取和区域生长等步骤将破损区域的数据点从原始点云中分离出来;在边界重构算法中,通过多边形细分和离散光顺算法重构破损区域边界．应用实例表明,文中算法效率高、稳定性好,能够从散乱的点云数据中直接获取高质量的区域边界信息。     

基于TM影像的平原湖泊水体信息提取的研究

以洪泽湖Landsat TM影像为例,分析了利用单波段阈值法和多波段增强图阈值法进行水体信息提取的差异,从而确定出不同时期不同用途所采用的最佳水体综合提取方法,即综合利用多波段谱间关系(TM2+TM3TM4+TM5)和单波段TM5建立起适合于平原湖泊水域的水体提取方法。     

一种基于散乱点云的边界提取算法

点云边界是曲面的重要特征之一,边界线的快速准确提取对于提高曲面重构的效率和质量具有重要意义。首先,采用基于kd-tree搜索的方法建立点云空间拓补关系,进行K邻域快速搜索,以采样点及其K邻域作为局部型面参考依据拟合微切平面,将其向微切平面投影;其次,在微切平面上建立局部坐标系,并对投影点进行参数化,根据邻域点集在采样点处的场力大小之和可以表示点集的平均作用来识别点云的边界特征点;最后,从提高边界线连续性的角度,利用NURBS曲线插值方法连接边界线。实验结果表明,该算法可以快速、有效地提取出点云的边界特征点,并得到C2连续的边界线,满足曲面重构的要求。     

散乱点云曲面边界的二次提取算法

针对点云曲面边界提取算法计算量大、时间耗费多的问题,提出一种点云曲面的二次边界提取算法。采用空间包围盒法将点云曲面均匀地分为若干个小立方体,将每个点都放入一个立方体内,并通过每个立方体周围非空子立方体的个数以及分布情况提取边界子立方体。结合点云曲面数据点的分布特征,在边界子立方体内将目标点的所有K近邻点投影到以目标点为中心的平面上,计算投影点与中心点形成的向量与某条坐标轴的夹角,通过判断其是否满足预先设定的条件来判定目标点是否为边界点。实验结果表明,该方法可有效减少计算量,提高提取精度。     

基于活动轮廓模型的高分辨率影像河道边界提取算法研究

河( 航) 道边界定位是河( 航) 道测量的重要内容, 对于内河航运交通、水利工程建设以及水资源开发利用等有着非常重要的意义。在目前遥感影像水体信息提取的研究基础上, 结合计算机视觉领域中的可变形模板轮廓匹配技术的优点, 同时考虑高分辨率影像上河道边界的光谱特征, 提出了一种基于活动轮廓模型的高分辨率影像河道边界提取算法。数据源选用四川宜宾地区的QuickBird影像, 采用本算法对初始轮廓进行变形, 匹配河道边界的真实位置。对于位于真实边界附近的初始轮廓, 拟合的边界线上落在距离真实边界两个像素内的点数达到70% , 5 个像素以内的点数达到90%以上。结果说明引入计算机视觉领域中比较成熟的技术将给高分辨率遥感影像的信息提取开辟新的途径。     

结合Landsat数据的DMSP/OLS夜间灯光影像去饱和方法研究

DMSP/OLS夜间灯光数据是表征人类活动强度的数据源之一,被广泛应用于城市提取与扩展研究中。城市灯光指数(VANUI)提供了一种简单、方便且结果良好的DMSP/OLS夜光影像去饱和方法,但该方法为剔除水体直接去除数值为负的区域,不仅过度剔除桥体等水面建筑,也提取出沿海区域的水产养殖区,降低提取精度。基于此,结合DMSP/OLS夜光数据与Landsat数据构建的植被指数(NDVI)和水体指数(MNDWI),提出了一种新的去饱和指数RwNTLI,以广州市为试验区,从城市识别能力和夜光饱和缓解效果方面对比了两种指数。结果表明:RwNTLI指数不仅可以有效缓解夜光饱和效应,同时能够解决VANUI存在问题,且其与辐射定标数据(RCNTL)的相关性高于VANUI指数与RCNTL的相关性。因此,该指数是一种简单有效的夜光去饱和指数,能够更好地描述城市夜间灯光特征,将来在城市建成区提取上具有较高的应用价值。     

基于TM影像的珠江三角洲河道快速提取方法研究

快速、准确提取河流水体信息是河道开发和治理的基础。在综合分析前人已有研究成果的基础上,以珠江三角洲佛山市境内河网为例,通过对TM影像上水体的遥感信息机理分析,建立多种水体指数模型,并对这些指数模型进行对比分析,结果发现比值指数模型最适合于网河区河流水体的提取。在此基础上,对比值指数模型提取结果进行空间聚类得到网状水系图,并利用形状指数进行修正,将遗漏的细小河流补充进来,最后得到河道水体专题图,精度评价的结果显示其精度可以达到93.7%,说明该方法具有较好的可用性和有效性。特别是应用于河网密布、鱼塘众多,同时人为干扰强烈区域的河道信息提取时具有重要的现实与理论意义。     

结合PU学习的遥感影像建筑物自动提取方法

针对目前基于机器学习的高分辨率遥感影像的地物提取方法往往需要大量标记样本训练模型的问题,提出了一种利用正样本和未标记样本学习的遥感影像建筑物自动提取方法。首先,利用面向对象的图像分析方法对遥感影像进行分割从而产生地理对象;其次,基于影像建筑物阴影特征和边缘特征提取建筑物像素,结合分割结果自动获取正样本;再次,利用已提取的正样本和剩余的未标记样本训练Bagging-PU分类器对建筑物进行提取;最后,通过基于邻域统计的二值化处理得到建筑物检测最终结果。该方法实现了训练样本标签的自动获取,不需要外部标签样本输入,就能够自动从遥感影像中提取建筑物。在ISPRS(Vaihingen)数据集上的实验表明,该方法提取结果总体精度达到0.928,F1分数为0.864。     

基于Landsat TM/ETM+影像的武汉市冬季NPP估算及其时空变化分析

植被净第一生产力(NPP)作为反映植被固碳能力的重要指标,在全球CO2浓度上升的背景下,成为研究全球及区域生态系统对气候环境变化响应的热点之一。基于Landsat TM/ETM+遥感影像数据,采用改进的CASA模型,估算得到武汉市2001~2010年空间分辨率为30m的冬季NPP,并对其进行时空变化分析。研究结果表明:武汉市过去10a冬季平均NPP为8.55gC/m2·m。2001~2010年武汉市冬季NPP整体呈现波动上升的趋势,各区域具有不同的增长速率,其中以江夏区最快,而各植被类型中灌木林具有最快的增长速率和最高的平均NPP。武汉市冬季NPP均呈现从三环区域向四周增大的空间分布特征,过去10a武汉市冬季NPP最高的区域由黄陂区转移到了江夏区。     

一种非封闭自由曲面的点云边界提取算法

点云边界不仅作为表达曲面的重要的几何特征,而且作为求解曲面的定义域,对重建曲面模型的品质和精度起着重要的作用.以激光线性均匀扫描的点云数据为例论述了一种改进的空间非封闭自由曲面点云的边界提取方法,在原算法基础上增设阈值,变固定K值为变量K值.实验证明该算法不仅可以较快地提取边界,而且表达曲面边界特征比较精确.     

一种改进的散乱点云边界特征点提取算法

提出一种新的散乱点云边界特征点提取算法。根据点云数据小邻域内点用最小二乘法拟合建立微切平面,并将这些数据点向其微切平面投影,利用点集中每个点的场力大小之和可以体现点集平均作用的理论来分析投影面上点集的几何分布特性,据此检测边界特征点。利用双向最近点搜索算法对提取出来的特征点进行排序并自动生成边界曲线。实验结果证明该算法能够快速、准确、有效地提取点云的边界。     

基于概率Hough线段检测算法的天花板影像边界提取

对天花板影像进行线段检测,传统的概率Hough线段检测有两个问题：随机选取边界点导致效率低下;检测结果中含有平行且邻近的多条线段。论文提出了分块处理和线宽控制两种方法,验证了这两种方法可消除噪点对线段检测效率的影响,避免了天花板影像过检测现象的发生。实验表明新方法能快速提取到可靠、完整的天花板的边缘线段,提高了线段检测的效率和质量。     

基于Landsat-8 OLI影像和指数法的红树林提取对比研究

红树林是全球净初级生产力最高的生态系统之一,其在全球气候变化和海岸带地理环境演变研究中发挥着重要作用。快速且准确地获取大范围红树林空间分布,对于红树林资源的有效管理和开发利用具有重要意义。Landsat系列卫星影像已成为大范围、长周期红树林分布信息提取的重要数据源。选取华南沿海的英罗湾和珍珠港作为实验区,利用Landsat-8 OLI影像结合归一化差异红树林指数（Normalized Difference Mangrove Index,NDMI）、综合红树林识别指数（Combined Mangrove Recognition Index,CMRI）、模块化红树林识别指数（Modular Mangrove Recognition Index,MMRI）、红树林指数（Mangrove Index,MI）和红树林植被指数（Mangrove Vegetation Index,MVI)5种指数来提取红树林分布信息,并对比5种指数用于红树林提取的效果,筛选适用于Landsat-8 OLI影像的最佳红树林提取指数。提出了结合归一化差异水体指数（Normalized Difference Water ...     

基于Munsell HSV变换的TM影像 水体提取方法研究

目前基于TM影像的水体信息提取方法有很多种,但是都很难快速、准确、客观地消除山体或建筑物阴影的影响。对常用的几种提取方法进行了验证论述,并基于孟塞尔（Munsell）HSV色彩变换,构建了新的水体提取模型（WEM：TM2-TM5>0且Sat-Va>0）。结果表明,基于该模型可以很好地消除阴影的影响,准确地提取水体信息。