结合Gabor小波和形态学的高分辨率图像树冠提取方法

树冠信息的遥感提取能有效辅助森林参数反演、林分长势监测、树种识别等森林调查活动。随着遥感信息自动化提取的需求不断加强,本文基于高空间分辨率遥感数据,以滁州市皇甫山林场为研究区域,设计了一种结合Gabor小波和形态学的树冠提取方法。该方法首先采用Gabor小波提取出纹理特征,其次结合K-means聚类分析方法,对PCA降维后的纹理特征向量提取出阔叶林区,最后基于形态学理论降低影像噪声,并利用前景后景标记的分水岭方法进行单木树冠提取。经过与人工解译的树冠信息结果对比发现,在郁闭度较高的阔叶林区,该自动化方法提取树冠精度较高,分割准确率A_d为79.59%,F测度达到了79.00%能有效提供精确的单木树冠信息,为林业经济调查技术的发展具有一定的实践意义。     

面向对象的高分辨率遥感影像分割分类评价指标

由于总体精度或Kappa系数的遥感影像分割/分类评价指标,对影像分割图斑的几何形状等真实结构未能有效刻画,不能有效体现面向对象处理中边缘像元的真实分割/分类效果。本文基于分割对象的几何结构,提出了5个面向对象的高分辨率遥感影像分割/分类精度评价指标:过分割、欠分割、边缘匹配、分割块数,以及形状误差,并在IDL平台实现了一个面向对象影像分析与评价的原型系统。通过对福州市QuickBird影像的Meanshift分割评价,证实了其指标能够刻画出分割对象的深层结构,并符合地物对象分割/分类的真实分布。实验还表明,该评价指标在确定分割算法的参数方面具有重要的应用价值。     

改进的分水岭变换算法在高分辨率遥感影像多尺度分割中的应用

由于高空间分辨率遥感影像自身的复杂性,传统的分水岭分割方法难以取得令人满意的效果。本文提出一种改进分水岭变换的高分辨率遥感影像多尺度分割方法,在抑制分水岭过分割现象的同时,还能实现对遥感影像的多尺度分割。该方法充分考虑了高分辨率遥感影像的多光谱和多尺度特性,首先,利用各向异性扩散滤波技术对影像进行平滑滤波,目的是在滤除各种噪声的同时还能保持影像的边缘特征和重要的细节信息;然后,提取影像的多尺度形态学梯度,并从梯度图像中提取标记;接着进行基于标记的分水岭变换;最后,利用改进的快速区域合并算法实现对影像的多尺度分割。实验表明,改进的算法能有效地抑制分水岭的过分割现象,对高分辨率遥感影像有较好的分割性能。     

基于Res_AttentionUnet的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

针对目前基于深度学习与高分辨率遥感影像的建筑物提取研究现状,本文提出了一种综合ResNet中的ResBlock残差模块和Attention注意力机制的改进型Unet网络（Res_AttentionUnet）,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取,有效地提高了建筑物的提取精度。具体优化方法为：在传统的Unet语义分割网络卷积层中加入针对初高级特征加强提取的ResBlock残差模块,并在网络阶跃连接部分加入Attention注意力机制模块。其中,ResBlock残差模块使卷积后的特征图获取更多的底层信息,增强卷积结构的鲁棒性,从而防止欠拟合;Attention注意力机制可增强对建筑物区域像素的特征学习,使特征提取更完善,从而提高建筑物提取的准确率。本研究采用武汉大学季顺平团队提供的开放数据集（WHU Building Dataset）作为实验数据,并从中选取3个具有不同建筑物特征和代表性的实验区域,然后分别对不同实验区域进行预处理（包括滑动裁剪和图像增强等）,最后分别使用Unet、ResUnet、AttentionUnet和Res_AttentionUnet 4种不同的网络模型对3个不同实验区进行建筑物提取实验,并对实验结果进行交叉对比分析。实验结果表明,与其他3种网络相比,本文所提出的Res_AttentionUnet在基于高分辨率遥感影像的建筑物提取中具有更高的精度,平均提取精度达到95.81%,相较于原始Unet网络提升17.94%,同时相较于仅加入残差模块的Unet网络（ResUnet）提升2.19%,能够显著地提升高分辨率遥感影像中建筑物提取的效果。     

基于MAEU-CNN的高分辨率遥感影像建筑物提取

从高空间分辨率图像（HSRI）中提取建筑物信息在遥感应用领域具有重要意义。然而,由于遥感影像中的建筑物尺度变化大、背景复杂和外观变化大等因素,从HSRI中自动提取建筑物仍然是一项具有挑战性的任务。特别是从影像中同时提取小型建筑物群和具有精确边界的大型建筑物时,难度更大。为解决这些问题,本文提出了一种端到端的编码器-解码器神经网络模型,用于从HSRI中自动提取建筑物。所设计的网络称为MAEU-CNN(Multiscale Feature Enhanced U-shaped CNN with Attention Block and Edge Constraint)。首先,在设计的网络编码部分加入多尺度特征融合（MFF）模块,使网络能够更好地聚集多个尺度特征。然后,在编码器和解码器部分之间添加了多尺度特征增强模块（MFEF）,以获得不同尺寸的感受野,用于获取更多的多尺度上下文信息。在跳跃连接部分引入双重注意机制,自适应地选择具有代表性的特征图用于提取建筑物。最后,为了进一步解决MAEU-CNN中由于池化及卷积操作导致的分割结果边界模糊的问题,引入多任务学习机制,将建筑物的边界几何信息融入网络...     

基于多任务学习的高分辨率遥感影像建筑提取

建筑物的自动提取对城市发展与规划、防灾预警等意义重大.当前的建筑物提取研究取得了很好的成果,但现有研究多把建筑提取当成语义分割问题来处理,不能区分不同的建筑个体,且在提取精度方面仍然存在提升的空间.近年来,基于多任务学习的深度学习方法已在计算机视觉领域得到广泛应用,但其在高分辨率遥感影像自动解译任务上的应用还有待进一步...     

矿区高分遥感影像智能提取应用研究

文章通过深入研究广西某矿区航空遥感影像,以遥感影像基元模型为基础,辅以土地利用规划、现状信息建立影像基元与地理实体对象之间的关系,构建地理实体逻辑推理组合规则,进行遥感信息地理实体分类提取,进而对分类结果进行精度对比评价,实现高分遥感影像空间信息提取的自动化、智能化处理.     

基于优化合并的高分辨率遥感影像分割算法

高分辨率遥感影像的分割算法研究对遥感数据处理与应用具有重要意义。本文提出了一种优化合并的分割算法以提高运算效率,该算法包含局部最优合并和全局最优合并2个阶段。第1阶段采用凝聚层次聚类（Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC）方法实现局部最优合并,并对其合并规则进行了优化,使优化后的合并规则先注重光谱特征,再考虑待合并区域的几何特征。第2阶段采用区域邻接图（Region Adjacency Graph,RAG）方法实现全局最优合并,其合并规则主要考虑了区域的光谱和边界信息,减少了区域尺度对合并规则函数产生的负面影响,并且该阶段利用了红黑树来实现全局最优合并,以提高对RAG的搜索效率。最后,利用OrbView3高分辨率遥感影像开展了分割实验,结果表明本文算法可以得到令人满意的分割精度。本文的成果为遥感影像分割及其相关研究提供了新思路。     

融合面向对象和分水岭算法的山地湖泊提取方法

面向对象的方法提取湖泊,常常面临边界识别不精确的问题.本研究在面向对象方法的基础上,利用分水岭算法,解决湖泊边界识别问题.该方法初步将遥感影像划分为确定湖泊区域、潜在湖泊区域和背景;然后通过分水岭算法对潜在湖泊区域进行二次提取.研究选择昆仑-喀喇和喜马拉雅山脉区域的3个山地湖泊发育良好的区域作为实验区,利用Landsa...     

高分辨率遥感影像中提取特定地物的分区多阶段混合分类方法

遥感图像分类技术发展过程中出现了各种不同的分类方法,本文提出一种对分类过程控制和分类中间数据管理的综合分类方式,通过分类方法应用方式的改进用于提取局部的特定地物。应用多阶段循环分类过程,在一个阶段的分类中控制参与分类的像元范围,在一次分类中混合应用监督分类、非监督分类和区域生长分类法,以及各种分类后处理技术,目的在于综合应用目视解译、计算机自动分类等各种技术的优点,结合地物的光谱数据,用于局部区域的特定地物信息提取和分类。     

鄱阳湖南矶湿地景观信息高分辨率遥感提取

鄱阳湖南矶湿地是亚热带典型过水性湿地,由于该区域水文情况复杂,且泥滩、沼泽和疫水（血吸虫）分布较广,导致野外考察验证工作困难,使用传统的遥感信息提取方法很难保证该地区湿地景观的提取精度。本文以高分一号影像为数据源,综合运用数字高程模型（DEM）、归一化植被指数（NDVI）、归一化水体指数（NDWI）等辅助数据,采用面向对象分类方法,对鄱阳湖南矶湿地景观信息进行提取研究,并取得了较好的分类效果。研究结果表明：（1）基于国产高分辨率影像的面向对象分类,既兼顾了国产高分辨率影像光谱、空间、结构、纹理信息,又综合利用多源辅助数据参与到分类计算中,分类精度得到明显的提升;（2）基于面向对象与多源数据分类方法对湿地混合像元有较好地识别能力,可获得较高的总体分类精度（94.3275%）和Kappa系数（0.9324）,说明利用多源数据的面向对象方法提取湿地信息是可行的,其分类结果具有较高的准确性和可信度,较好地解决了过水性湿地景观分类问题;（3）该分类方法弥补了单一遥感影像分类方法的不足,对研究国产高分卫星在提取过水性湿地景观信息方面具有重要的参考和实际意义。最后,分析了多源数据面向对象分类尚待解决的问题和下一步的研究方向。     

高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析

图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域中的一项关键技术。本文首先从遥感影像地学处理与应用的角度阐述了影像分割技术对于遥感信息提取和目标识别的重要性,然后提出了基于特征的高分辨率遥感影像信息提取技术框架,建立了一套基于特征的遥感影像分割方法及分类体系。同时,鉴于遥感影像分割方法评价的重要性, 阐述了一种高分辨率遥感影像分割方法评价的思路,并对几种典型的基于特征的遥感影像分割方法进行定性和定量的试验和评价,对其各自的性能和适用面进行对比分析。最后,指出了遥感影像特征分割方法所存在的问题及其发展趋势。     

基于深度卷积网络和分水岭分割的耕地地块识别方法

耕地地块作为精准农业的重要支撑,现有地块边界大多依靠人工勾绘。随着遥感技术的发展,基于遥感影像自动提取耕地地块成为研究主要方向,其中基于深度学习的方法能够克服传统检测方法难以适应复杂场景的局限而被广泛使用,但现有检测方法仍存在问题,基于深度卷积模型直接识别耕地区域会丢失内部边界、而基于边缘检测模型识别耕地边界时则会同时得到大量无关边界;此外,现有的基于阈值提取地块的策略所提取的地块不够规整,存在内陷的问题。针对上述问题,本研究提出一种基于深度卷积网络和分水岭分割的耕地地块提取方法,从信息检测和地块提取两方面进行改进：(1)将耕地边界视作一种地物类别,在深度卷积网络中进行类别概率检测,帮助实现对耕地边界的语义识别。(2)基于改进后的D-LinknetXt网络进行检测,其网络架构适合于对耕地边界这类线性目标的提取,同时更换原始D-Linknet网络的残差单元,帮助提高了网络的特征提取能力。(3)基于分水岭分割对耕地地块进行提取,利用了区域分割方法获取边界的封闭性,并且这种以区域为单元进行分割并合并的方式,解决了原有方法在像元尺度上基于阈值提取所遇到的提取地块存在内陷的问题,使地块更规整准确...     

综合多层优选尺度的高分辨率影像分割

采用面向对象方法处理高空间分辨率遥感影像时,影像分割质量对后续影像的信息提取结果影响很大。本文主要针对高分辨率影像分割中地物多尺度的问题,提出了一种基于多层优选尺度的高分辨率影像分割算法。该算法首先采用一系列规律变化的尺度对高分辨率影像进行多尺度分割,然后通过单分割层全局标准差的变化与尺度的关系确定一组最优分割尺度。在此基础上,通过各优选分割层之间的包含关系,局部建立多层次对象树,从整体上形成影像森林;通过局部同质性异质性综合评价指数的比较及父层光谱特征的限制来选取多层次对象树中的优势对象,从而获得最终的高分辨率影像分割结果。最后,本文分别采用了Geoeye和ZY3多光谱影像进行了2组分割实验,结果表明本文算法能有效地提高正常分割影像对象的比例。     

基于图像理解的土地利用分类信息提取

基于图像理解理论原理,采用面向对象分类软件作为基础软件平台,模拟人类大脑对图像的认知过程,概括出不同地类的知识表达,并构建函数作为类别的特征描述,更大限度地挖掘中低分辨率卫星数据的信息。研究结果表明,基于图像理解的土地利用分类信息提取方法有效地提高了地类的检出效率和分类精度,为中巴卫星应用于国土资源宏观监测的可行性提供了依据。     

基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类

城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。     

基于轮廓小波变换的航空影像建筑物识别

在对航空影像中的建筑物进行识别提取时,建筑物顶部的轮廓信息是一个重要的判断依据。基于航空影像建筑物个数繁多、形状复杂,且存在较多的干扰信息,提出一种新颖有效的建筑物识别方法:首先,利用改进标记分水岭算法提取建筑物区域。然后,对每个分割得到的建筑物区域,提取其轮廓,对轮廓进行基于平稳小波变换的仿射不变量计算,并构造建筑物模型数据库,利用相关系数实现了建筑物的有效识别。