扎龙湿地水体遥感提取过程中云阴影去除方法研究

以扎龙湿地为研究区,利用空间分辨率高、纹理信息丰富、定位精度高和购买价格相对低廉的ALOS遥感影像,测定了研究区水体等5种典型地物和云阴影的波谱亮度值;根据水体和云阴影的光谱特征,利用阈值法对近红外波段ALOS影像进行阈值处理,将包含云阴影信息的水体信息提取出来;基于ALOS彩色影像,再采用决策树方法自动提取湿地水体信息,同时将云阴影信息去除,并再补充提取因去除云阴影而损失的水体信息;与目视解译结果相比,用本研究方法得到的研究区湿地水体信息精度高于85%。近红外波段阈值法和彩色影像决策树法相结合的方法是一种能有效去除云阴影而高精度获取湿地水体信息的方法。     

基于形态学的多尺度遥感图像分割方法

基于形态学提出了多尺度遥感图像分割方法。首先使用面积形态学算子处理原始图像,构造不同尺度下的遥感图像;然后提取多波段遥感图像梯度,充分利用遥感图像的多波段信息;再在不同尺度的图像上使用区域标记方法提取标记,作为分水岭分割算法的生长点;最后使用分水岭分割实现对遥感图像的多尺度分割。该方法在Matlab中予以编程实现,并将其应用于江苏省海安SPOT影像中,实现对图像不同尺度的分割,能够有效提取出多波段遥感图像中不同尺度下的地物。     

航拍胶片注释信息阈值分割算法研究

航拍胶片注释信息对后续的图像处理非常重要,但是曝光不均、相机抖动或者胶片数字化产生的畸变都会导致注释信息产生背景模糊、泛白、灰度不均等现象,这给注释信息标识符的分割和识别带来很大困难。该文提出了一种基于CASDA与Niblack相结合的阈值分割算法,能够有效解决传统分割方法存在的字符分割断裂问题。实验证明,该算法能够在保证注释信息准确分割的同时兼顾处理速度。     

基于HAC的SAR图像分割算法研究

本文提出了一种基于凝聚层次聚类(Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像分割算法。该算法采用自底向上的策略,将相似的像素聚合成同一斑块。另外,本文利用了异质性作为衡量斑块相似性的标准。本文利用了两景2010年Envisat ASAR影像来开展图像分割实验。实验结果显示,本文算法的分割精度均在0.75以上,有效保持了SAR影像中溢油斑块的边界信息。     

基于图像阈值法的森林雪灾损失遥感估测——以云南省为例

雪灾是森林生态系统的严重生态干扰之一, 会严重影响林木生长并降低生态系统功能。利用2000-2011年SPOT NDVI长时间序列影像数据, 基于SG滤波函数进行时序重建, 采用灾后同期影像的图像阈值法, 以常年多灾的云南省2008 年雪灾为例, 进行雪灾森林植被受损评估。评估结果与全国灾情月报中的云南省雪灾范围基本一致, 全省森林雪灾受损面积达12.09%, 主要分布在滇西北的迪庆州、怒江州。对森林雪灾受损程度分析表明, 全省重度受灾县7 个, 中度受灾县13 个, 轻度受灾县45 个。对海拔、坡度、坡向、坡位等地形条件的叠加分析表明, 海拔3300~4000 m、坡度5~15°、处于东坡或东北坡中坡位的森林植被受损最严重。本研究有助于实现森林雪灾损失的快速评估, 对有效规避次生灾害、开展灾后恢复重建规划具有重要意义。     

一种基于标记分水岭的高分辨率遥感影像分割方法

为避免分水岭分割高分影像的过分割现象并充分利用高分影像的特点,该文提出一种基于标记的分水岭分割方法,即基于影像先验知识指导分割的原则,对遥感影像进行各向异性扩散平滑滤波后,计算生成融合了光谱和纹理特征的梯度图像;从梯度图像中提取标记重建对象的边缘特征,并执行基于标记的分水岭变换,得到最终的分割结果.实验表明,该方法能够充分利用高分影像的特征信息,并能有效地抑制分水岭过分割现象.     

基于高斯两步移动搜索法的沈阳市绿地可达性评价

基于高斯两步移动搜索法,进行沈阳市绿地可达性分析。在揭示研究区内绿地可达性空间格局的同时,探索这一新方法的实际应用价值。结果显示：① 沈阳市绿地可达性整体上具有北高南低、东高西低的空间分布特征,4 个高值区与3 个低值区可清晰识别;高值区域主要分布在核心城区的近外围,低值区域主要分布于核心城区与城市的西部及南部远郊。② 沈阳市绿地可达性空间格局十分不平衡,具有较强的空间极化特征,70%以上的街道绿地可达性低于全市平均水平,只有少数街道呈现较高的可达性,人口与绿地的空间不匹配是造成不平衡的主要因素。③ 根据可达性评价结果,提出了实施空间优化策略,促进绿地服务均等化的相关建议。该方法能够较好地揭示城市绿地系统与人口相互作用的规律,未来还应进一步与客观实际结合,使之更加具体化和实用化。     

基于阈值分割的黑龙江省森林类型遥感识别

全球变化背景下,准确获取森林覆盖是监测森林资源动态、实现林业可持续发展的重要基础。为将省级尺度森林资源清查面积资料空间化,以黑龙江省为例,利用1999-2003年该省森林资源清查面积数据,结合2000年500 m分辨率的MODIS数据,构建了基于阈值分割的森林类型遥感识别方法。该方法利用不同地表覆被类型归一化植被指数时间序列的季节分异特征,以森林资源清查面积为标准,设定森林类型的划分阈值,识别了黑龙江省森林类型的空间分布。最后,基于分层随机抽样和精度评价方法,表明森林类型识别结果与地面参考数据具有较高的一致性,总体分类精度为78.1%;特别是季节特征明显的落叶林,精度可达80%以上。本文所构建的方法可将森林清查统计数据进行准确的空间定位,同时结合多期森林资源连续清查资料和遥感信息,可为识别并量化区域生态系统生物量和碳库变化等提供科技支撑。     

基于多通道数据融合的无人机遥感影像地物目标提取方法

针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并与RGB影像提取结果进行对比分析.结果表明,基于上述两种融合影像的地物目标识别精度高于仅使用RGB影像的识别精度,其中通道叠加影像的整体像素精度、平均像素精度和Kap-pa系数分别提高了3.52％、1.42％ 和14.99％.由于不同地物目标与周围地物的高程差不同,致使各融合方法对不同地物目标识别精度的提升效果不同,道路、建筑和地面识别精度的提升效果较好.     

基于改进两步移动搜索法的县域医疗卫生服务空间可达性研究

针对县域医疗卫生服务设施的空间布局问题,应用改进两步移动搜索法对德清县医疗卫生服务的空间可达性进行评价。具体改进包括：引入核密度型距离衰减函数对两步移动搜索法进行扩展、考虑医疗设施资源的未充分利用、对不同规模等级医疗机构设置不同服务阈值。计算结果表明：① 浙江省德清县域医疗卫生服务空间可达性呈圈层式空间分布特征,高可达性区域主要集中于县城及邻接区域,边缘地区缺医明显;② 基于改进两步移动搜索法和传统两步移动搜索法的可达性计算结果具有不同的整体特征,但前者可达性计算结果及空间分布更符合实际。     

基于卡方变换的中分辨率遥感影像土地覆盖变化对象识别方法

该文旨在探讨中分辨率遥感影像的土地覆盖变化对象识别方法。首先基于植被-不透水层-土壤(VIS)模型,参考OIF指数的信息量进行对象特征指标选取,基于过分割和欠分割指数确定最优分割尺度,对两期SPOT影像进行多时相分割,然后利用卡方变换方法自动选择阈值,进行植被、不透水层、土壤和水体4种土地覆盖类型之间的变化对象识别。精度评价表明,随着对象特征指标包含信息量的不断增加,检测结果的总精度不断提高,其中对影像所有特征指标进行主成分分析并选择前3个主成分作为特征指标组合对土地覆盖变化对象进行识别的总精度最高,为93.9%,Kappa系数为0.824,证明了该方法的有效性。     

基于多重分割关联子的高分辨率遥感场景分类

高分辨率遥感影像提供了丰富的外观信息和空间结构信息,广泛应用于土地利用分类当中,源于文章领域的视觉词袋（Bag-of-Visual-Words,BoVW）模型现已成功应用于图像分类领域。传统的BoVW模型忽略了特征之间的空间布局信息和像素一致性信息,提出多重分割关联子特征,融合图像的外观信息、空间布局信息和像素一致性信息,实验表明该方法能够获取优于许多经典的遥感图像特征的性能。     

基于Whittaker滤波的陕西省植被物候特征

运用Whittaker滤波重构MODIS NDVI时序数列,利用地理探测器对比滤波前后影像信噪比,采用动态阈值法获取2000-2012年陕西省植被的3个关键物候参数(返青期、枯黄期和生长周期),在此基础上分析了该区植被物候参数空间分布特征。结果表明:(1)Whittaker滤波能够平滑原始NDVI曲线,有效减少原始影像的噪声,提高影像辨识度,并且参数设置简单;(2)陕西省植被物候地区分异明显,不同气候区划类植被物候表现出中温带半干旱区-暖温带半干旱区-暖温带半湿润区-北亚热带湿润区的递变规律:返青期逐步提前,枯黄期逐步推迟;(3)植被物候受高程和纬度影响,并且纬度影响更显著。海拔每升高200 m,返青期推迟1.3 d,枯黄期提前0.6 d;纬度每升高0.5°,返青期推迟3.6 d,枯黄期提前1.2 d。     

面向对象的高分辨率影像城市建筑物提取

依据高分辨率遥感影像的特点,采用面向对象方法提出"自下而上"的多尺度分割方法,即按照由小尺度分割至大尺度分割的顺序,并结合掩膜操作对山东师范大学IKONOS影像进行了建筑物提取试验。结果表明,该方法较传统的"自上而下"的尺度分割方法精度有显著改善,其分类结果形状较为规整,更接近实际地物。     

面向对象的山地区域多源遥感影像分割尺度选择及评价

随着遥感技术的飞速发展,通过各种传感器获取的影像种类越来越多.传统的面向像元的影像分析技术已难以适应高分辨率影像,面向对象的影像分析技术应运而生.面向对象的影像分析技术所面临的首要问题是影像分割,如何选择合适的影像分割尺度已成为面向对象影像分析技术的关键.为了提高遥感影像分割尺度选择的准确性,通过对影像分析建立了分割质量函数,针对不同分辨率的多源遥感影像进行分割实验,获取了最优分割尺度,最后提出了一种顾及面积和光谱的分割匹配指数对最优分割尺度进行评价,并研究了分割尺度与亮度均值标准差、影像空间分辨率之间的对应关系.研究结果表明,构建的分割质量函数获取的最优分割尺度避免了人工分割带来的主观性,建立的同时顾及面积和光谱因子的分割匹配指数验证了最优分割尺度选择的正确性.     

基于改进DeepLabv3plus算法的遥感图像海岛建筑提取方法

目前海岛经济快速发展,为避免海岛建筑无序扩建,了解海岛建筑分布特征尤为重要。机器学习方法是从高分遥感影像提取地物目标的常见方式,然而建筑物遥感特征复杂,机器学习方法出现鲁棒性差、难以充分挖掘深层次特征的弊端。文章提出基于DeepLabv3plus网络模型的深度学习语义分割方法提取海岛建筑,并对网络结构进行改进,使用组归一化（GN）方法替代批归一化（BN）以适合小batch size下的语义分割操作。针对海岛建筑数据量较少的问题,采用迁移学习策略,设计基于多源数据的国内城市建筑数据集的预训练样本智能采集和标注方法,再人工标注中国部分海岛建筑进行算法实验。结果表明,在batch size较小时,基于GN的DeepLabv3plus语义分割算法的平均精度和mIoU均得到提升,能够获得更为精确的像素级海岛建筑提取结果。     

采用双注意力机制Deeplabv3+算法的遥感影像语义分割

针对DeepLabv3+网络在遥感影像上呈现出拟合速度慢,边缘目标分割不精确,大尺度目标分割类内不一致、存在孔洞等缺陷,提出在该网络中引入双注意力机制模块（Dual Attention Mechanism Module, DAMM）,设计并实现了将DAMM结构与ASPP（Atous Spatial Pyramid Pooling）层串联或并联的2种不同连接方式网络模型 ,串联连接方式中先将特征图送入DAMM后,再经过ASPP结构;并联连接方式中将双注意力机制层与ASPP层并行连接,网络并行处理主干网提取特征图,再融合两层处理特征信息。将改进的2种方法通过INRIA Aerial Image高分辨率遥感影像数据集验 证,结果表明,串联或并联方式2种网络都能有效改善Deeplabv3+的不足,并联方式网络性能更好,其对原网络缺陷改善效果更明显,并在测试数据集上mIoU达到85.44%,比Deeplabv3+提高了1.8%,而串联方式网络提高了1.12%。并联结构网络更符合本文需求,其形成了一种对DeepLabv3+网络上述问题进行统一改善的方案。     

基于Savitzky-Golay方法的遥感影像融合

把Savitzky-Golayr滤波方法拓展至二维,提出了基于Savitzky-Golay方法的遥感影像融合算法,并通过与HSI变换、PCA变换和小波变换融合等传统融合算法的比较,证明该方法性能最优.分析Savitzky-Golay滤波算子阶数和小波变换尺度对融合影像质量的影响,发现Savitzky-Golay滤波融合过程中Savitzky-Golay滤波算子阶数是决定融合质量的关键因素.算子阶数越高,融合后影像细节信息越丰富,但光谱信息损失也越严重;算子阶数越低,融合后影像光谱信息保持能力越好,但细节信息增强能力变弱.如何根据具体的遥感影像自动确定最佳的算子阶数是下一步要解决的问题.     

海岸带浅海水深高光谱遥感反演方法研究

近红外波段(760~900 nm)反射率对水深最为敏感,通过波段比值方法可以提高与水深的相关性,而711nm处反射率一阶微分值与水深的相关系数高达-0.87。对于近岸混浊度高的样本,单波段和比值模型反演效果不好,平均相对误差均高于30%;而光谱微分模型的精度较好,平均相对误差为17%。研究结果证明:水体反射率的一阶微分可以有效地削弱水质变化给水深反演带来的误差。