Road Extraction from High Resolution Remote Sensing Image based on Shape Analysis with Gestalt Theory

Simulating the psychological experience of human vision,a road extraction model based on the format tower is proposed to extract the road in the high resolution remote sensing image from the perspective of morphology.Firstly,based on the spectral and texture information,the suspected road targets are extracted by using segmentation technology.Then these targets are classified according to their reliability and extract the road targets for each category.Finally,three types of identified road information are verified and merged,and the continuous smooth road extraction results are obtained.Experiments on real high resolution images show that the results are consistent with the visual perception of the human eye,and the overall classification accuracy is higher,indicating that the algorithm is effective and feasible and has good use value.     

面向对象的高分辨率影像分类与信息提取

采用面向对象遥感影像分类方法对高分辨率遥感影像进行了信息提取实验,并将其与基于像元方法的信息提取结果进行了对比分析。实验研究表明,在目视效果上,传统方法的分类结果图中“椒盐现象”非常明显,而面向对象方法可以有效地避免“椒盐现象”;在分类精度上,面向对象方法分类结果的总体精度、Kappa系数、生产者精度、用户精度、Hellden精度和Short精度均明显高于传统方法,各类地物提取效果显著提高,总分类精度提高21.76%,Kappa系数提高0.2756。面向对象方法在高分辨率遥感影像信息提取中具有明显的优势。     

基于目标检测的多源遥感图像特征融合方法研究

提出了一种基于目标检测的多源遥感图像特征融合方法.首先,在单源图像上检测目标,利用图像的大地坐标信息,自动截取包含目标的同一地区的局部遥感图像,再分别提取多源遥感图像上目标的特征信息,根据其中冗余的特征信息对提取的目标区域进行关联,再由关联检验确保特征关联的正确性,最后对目标特征进行融合决策得到特征融合结果.实验结果表明,方法能有效地利用多源遥感图像的信息,提高所获取目标特征的准确度.     

高分辨率遥感影像桥梁特征提取方法研究*

根据桥梁水体相连的知识，提出了一种基于知识的高分辨率遥感影像水上桥梁提取的实用方法，即在水体提取的基础上将图像细化，通过宽度限制检测桥梁主干线，并对其进行矢量化和特征表达来实现桥梁提取，通过实验证明了该方法的有效性。实验证明此方法不仅适合于水体与陆地灰度差别大，即单峰直方图的影像，还适合于水体与陆地灰度差别不大，即直方图多峰或峰顶不明显的影像。     

高分辨率遥感影像桥梁特征提取方法研究

根据桥梁水体相连的知识,提出了一种基于知识的高分辨率遥感影像水上桥梁提取的实用方法,即在水体提取的基础上将图像细化,通过宽度限制检测桥梁主干线,并对其进行矢量化和特征表达来实现桥梁提取,通过实验证明了该方法的有效性。实验证明此方法不仅适合于水体与陆地灰度差别大,即单峰直方图的影像,还适合于水体与陆地灰度差别不大,即直方图多峰或峰顶不明显的影像。     

基于高分辨率影像的平原地区农村居民点自动化提取方法研究

基于高分一号(GF-1)多光谱数据研究提出了一种平原地区农村居民点自动化提取方法。该方法充分挖掘利用光谱信息,计算特征影像与新的相似性特征空间。据此,使用分类和阈值分割思想提取居民点初选区域,并避免了传统分类方法在快速自动化提取过程中的不足以及阈值分割造成的影像细节信息的丢失。通过研究选取合适的结构元素对居民点初选区域进行有目的、可控的形态学处理,最终达到农村居民点自动化快速提取的目的。实验结果表明:该方法提取精度良好,总体精度达到86.9%,自动化提取速度快,在农村居民点提取、城镇化规划与建设等研究中有较高实际应用价值。
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基于视差的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

针对城区高分辨率遥感影像建筑物变化检测中视差引起误检测问题，提出一种基于视差的建筑物变化检测方法。首先，利用改进的双峰分裂法实现对建筑物阴影的检测；然后，借助阴影估计屋顶的位置，并自动选取种子区域，结合区域生长法进行建筑屋顶提取；最后，以视差、视差方位角以及面积等作为判定条件对两时相影像建筑物的变化情况进行分析。通过对WorldView-2影像和IKONOS影像进行变化检测，平均正确率达到了89.6%。实验结果表明:在屋顶光谱均匀且有明显建筑阴影的稀疏建筑区，该方法能够有效解决建筑屋顶种子区域自动选取及高层建筑视差引起误检测等难点问题。     

基于视差的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

针对城区高分辨率遥感影像建筑物变化检测中视差引起误检测问题,提出一种基于视差的建筑物变化检测方法。首先,利用改进的双峰分裂法实现对建筑物阴影的检测;然后,借助阴影估计屋顶的位置,并自动选取种子区域,结合区域生长法进行建筑屋顶提取;最后,以视差、视差方位角以及面积等作为判定条件对两时相影像建筑物的变化情况进行分析。通过对WorldView-2影像和IKONOS影像进行变化检测,平均正确率达到了89.6%。实验结果表明:在屋顶光谱均匀且有明显建筑阴影的稀疏建筑区,该方法能够有效解决建筑屋顶种子区域自动选取及高层建筑视差引起误检测等难点问题。     

多光谱遥感图像与高分辨率全色图像融合研究

介绍了遥感图像融合的一般过程和特点,研究了像素级融合的常用算法,归纳了融合图像的基本步骤,采用四种融合方法对高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级融合实验,发现基于小波变换的图像融合提供更多细节信息,Brovey变换法融合全色图像与多光谱图像目视效果最好,速度最快。     

High-resolution Remote Sensing Image Road Extraction Method for Improving U-Net

Accurate and efficient extraction of road information based on remote sensing image is a great significance for the establishment and maintenance of basic geographic databases. Due to the complex background information of high-resolution remote sensing images, existing algorithms cannot extract road information very well. U-Net network has good experimental results in image segmentation, but the accuracy of road segmentation results is not good. For this reason, this paper proposes a high-resolution image road extraction method based on improved U-Net network. Firstly, the U-Net-based network structure is designed and implemented. The network uses VGG16 as the network coding structure, which can extract feature semantic information better. Secondly, the use of Batch Normalization and Dropout solves the phenomenon of over-fitting that occurs during the network training process. Finally, the training data is expanded by rotation and mirror transformation, and the ELU activation function is used to improve the network training speed. The experimental results show that the method can extract road information more accurately and efficiently.     

一种改进U-Net的高分辨率遥感影像道路提取方法

从遥感影像中准确高效地提取道路信息,对基础地理数据库的建立与维护具有重大意义。高分辨率遥感影像背景信息复杂,导致现有算法无法较好地从中提取道路信息。U-Net网络在图像分割方面有较好的实验效果,但道路分割结果准确性不佳,因此,提出了一种改进U-Net网络的高分辨率影像道路提取方法。首先,设计基于U-Net的网络结构,将VGG16作为网络编码结构,可更好地提取特征语义信息;其次,利用Batch Normalization与Dropout解决网络训练过程中出现的过拟合;最后,对训练数据利用旋转与镜像变换进行扩充,采用ELU激活函数,提升了网络训练速度。实验结果表明：该方法可以较为准确高效地提取道路信息。     

基于高分辨率遥感影像的城市建筑目标提取研究

基于Geoeye-1高分辨率遥感影像,根据机场、大型公共建筑、污水处理厂3类建筑目标的光谱特征和形状特征,采用面向对象分类识别方法,并结合城市总体规划专题数据,对上述3类建筑目标进行提取实验。实验表明,本文提出的技术路线对上述3类城市建筑目标提取具有较好的应用效果。     

高分辨率遥感影像信息提取及块状基元特征提取

分析了基于目标基元的遥感信息提取技术相对于传统的基于像元的处理方式所具有的优势;结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程框架,即在大尺度下进行粗分割后进行块状基元提取的技术及实现过程;最后给出了相关实验结果,实验表明本文提出的基于基元的遥感信息提取便于与视觉知识和环境知识更好地结合,提高了遥感信息处理与应用的自动化和智能化水平。     

基于像素级遥感图像融合方法综述

介绍了典型的基于像素级遥感图像融合算法,论述了各种算法的优缺点,给出了图像融合质量的评价方法,提出了图像融合的研究方向。     

基于机载LiDAR和高分辨率遥感影像的城市道路网提取

利用单个数据源的数学形态学道路提取方法不能充分利用道路的特征,提取的道路信息不完整。针对这一缺陷,并考虑到机载LiDAR数据可以提供高程信息,提出了将机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像数据结合起来的城市道路网的提取方法。以徐州市的机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像数据作为实验数据,首先将两者进行精确配准,然后利用伪道路信息去除的方法分别将植被信息和建筑物信息等去除,得到基本的道路轮廓,再利用形态细化算法提取道路的中心线,最后,在ArcGIS和Matlab编程环境下实现了改进的道路修剪算法(IRT),利用该算法进行道路修剪,得到了平滑和连贯的城市道路网。经过精度评价可以看出:利用该方法可以较好地避免建筑物阴影、低矮植被群等对道路提取的影响,道路的识别精度达到84%以上。     

一种高分辨率遥感影像道路提取方法

针对空间异质性导致的道路几何纹理特征突出性下降问题, 提出一种高分辨率遥感影像道路提取方法. 首先设定跟踪模型, 依据人工输入点, 自适应提取道路中心点和道路宽度, 设计迭代内插、双向迭代两种跟踪方式以及矩形跟踪模板; 然后提出多描述子道路匹配模型, 针对道路几何纹理特征突出性不足问题, 基于道路区域地物边缘与道路方向一致的语义关系, 通过线段峰值约束的思想, 提出一种多尺度线段方向直方图(Multi-scale line segment orientation histogram, MSLSOH)描述子, 以此对跟踪方向进行预测; 针对道路几何纹理特征均质性下降问题, 从道路区域与道路非道路混合区域纹理差异性出发, 组合三角形构成扇形描述子, 突出道路影像纹理特征, 以此不仅可对预测跟踪点进行验证, 而且也可在结构信息缺失的情况下对道路进行跟踪; 最后选取不同类型、不同分辨率、不同场景的高分辨率遥感影像, 通过与其他方法的实验对比, 表明该方法能够解决道路提取过程中几何纹理特征突出性下降问题, 具有准确率高和自动化程度高的优势.     

基于高分辨率遥感的流域级地质灾害信息管理研究

简要分析了地质灾害调查、监测、预警和救援等阶段对高分辨率遥感数据的需求;针对高分辨率遥感技术在地质灾害领域日益广泛的应用,地质灾害信息将呈现海量、异构和多元化等发展趋势,以地质灾害的区域特征为依据,从流域的尺度研究地质灾害信息管理模式,将地质灾害点、行政区划和流域分别作为对象,建立了多层次树状结构流域地质灾害编码体系,构建了基于高分辨率地质灾害信息“点-线-面”管理的技术框架,并通过原型系统进行了可行性验证,为拓展我国高分辨率遥感技术在地质灾害领域应用的深度和广度提供了思路。     

基于改进JSEG算法的高分辨率遥感图像分割方法

JSEG算法是一种有效的彩色图像分割方法,但该方法直接用于遥感图像分割时,往往会出现因遥感图像区域边界较模糊而导致区域边界分割不准确,或因区域阴影而导致的过分割现象。为了解决上述问题,提出基于改进JSEG算法的遥感图像分割方法,该方法利用能更好描述区域内颜色的同质性的局部同质矩阵来校正传统JSEG算法中的局部J值,以实现对区域边界的准确反映,提高区域边界分割的准确性;利用图像的LBP/C纹理特征,合并具有相似纹理信息的颜色类,以减弱传统JSEG算法的过分割现象。仿真实验验证了上述方法的有效性。     

一种高分辨率遥感影像道路信息提取方法

道路在国民经济建设和国防建设中发挥着重大的作用,是非常重要的基础地理信息,一直以来研究道路的自动或半自动提取都被视为热点和难点,提出的理论和方法层出不穷,但没有一种方法能推广应用。针对道路难以从高分辨率遥感影像中提取的问题,提出了一种道路提取方法,首先影像将RGB颜色空间转换成HSV颜色空间,运用改进的区域分隔算法,实现道路区域的分隔。然后利用数学形态学腐蚀、膨胀等基本运算,结合区域的形态特征(如面积、紧凑度等)实现道路与非道路信息的分离。对多幅复杂道路图像进行试验,结果表明本方法能够很好地实现从复杂环境中提取道路信息。     

Error Analysis of Change Detection based on Land Cover in High Resolution Remote Sensing Images in Urban Areas

Land use/land cover change detection using high spatial resolution remote sensing image is an important content in land monitoring.However,the problems of shadow,image registration,threshold selection,detection method selection and image post-processing are more prominent in high-resolution images compared with that in medium and low resolution images,which result in more difficulties and uncertainties.Change detection of land cover was carried out base on aerial color images between 2009 and 2012 in Xianlin District of Nanjing,and the errors were analyzed in terms of intra-class and inter-class.The results show that the inter-class error accounted for 97.6% in the omission error,and the intra-class error accounted for 87.1% in the commission error.According to the error sources,72.6% of the false negative pixels are derived from the detection method,43.6% of the false positive pixels are come from detection method while 39.7% from radiation inconsistent.The analysis results in the paper provided reference for the development of new change detection algorithm.