一种基于Hop-Along的遥感图像道路提取算法

基于数值形态学的道路提取是遥感图像处理的常见问题,通常结构元素的选取复杂多变,降低了算法的自动化程度.文章结合数值形态学和Hop-Along算法,对影像进行预处理、阈值分割,得到包含道路信息的二值影像;使用数值形态学的腐蚀运算及形态重建,得到主要道路网络;使用局部Hop-Along算法进行多线拟合,得到单像素的道路中心线.通过对高分辨率遥感图像的Matlab实验证明,算法大幅降低了选取结构元素的次数,提高了自动化程度,且保持了数值形态学的几何学特性.     

基于超像素空间关系特征的无人机影像拦河坝提取

针对目前无人机影像提取内河目标存在的人工解译依赖高等问题,提出一种基于超像素空间关系特征的内河设施提取算法.首先,采用简单线性迭代聚类(SLIC)算法分割无人机影像生成超像素;其次,对分割得到的超像素区域进行颜色及纹理特征计算,基于支持向量机(SVM)实现水陆分割;最后,基于空间关系特征实现拦河坝的自动提取.实验结果表明,该方法能够有效提取无人机影像中的拦河坝区域,对内河航运发展和航道设施监测具有一定的应用价值.     

基于超像素与Span-Pauli分解的SAR影像分类

针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像解译中面向像素方法难以充分利用影像信息的问题,提出一种基于超像素与Span-Pauli分解的非监督分类方法.利用分水岭方法易于过分割的特点,将分水岭分割得到的特征相似、空间相邻的像素集合视为超像素,并作为分类算法的基本处理单元.利用极化参数Span及Pauli基对极化SAR数据进行迭代分类,以实现适用于高分辨率SAR影像的非监督分类.采用X波段高分辨率SAR数据进行实验,结果表明:基于超像素的分类方法能有效抑制分类结果中的椒盐现象,将总体精度提高到了73.81%;在准确区分水体、道路的基础上,提高了复杂的农作物类别的分类精度.     

基于频域显著性方法和ELM的遥感影像变化检测

提出一种基于频域显著性(FDS)方法和极限学习机(ELM)方法进行遥感影像变化检测的方法.首先,对利用变化矢量分析方法(CVA)获取不同时相遥感影像的光谱特征差异图及纹理特征(灰度共生矩阵法)差异图进行融合获得差异影像(DI);然后,利用频域显著性方法获取差异影像的显著性图,采用模糊c均值(FCM)聚类算法对显著性图选取阈值得到的粗变化检测图进行预分类(变化像素、未变化像素、待定像素);最后,从光谱及纹理特征影像上提取变化像素和未变化像素的邻域特征作为可靠样本进行ELM训练,并利用训练好的ELM分类器对粗变化检测图进行变化检测,得到最终的变化检测图.通过对高分辨率遥感影像数据实验结果表明本方法的变化检测精度及性能优于其他对比方法.     

高空间分辨率遥感环境制图的几个关键技术研究

在大量实际工作的基础上,分别对影像的空间分辨率和像素分辨率的选择,色彩的匹配与还原处理等具体技术问题进行了总结与讨论.实践证明,这些处理方法在具体的应用中取得了很好的效果.     

顾及区域信息的卷积神经网络在影像语义分割中的应用

高分辨率遥感影像在实际应用中得到广泛使用。高分影像语义分割方法的研究具有重要实际应用价值。近来基于深度卷积网络的遥感影像标注方法表现出了比传统方法更为优越的性能;然而由于其基于固定感受野大小的上下文信息获取方法没有显式利用像素间约束关系,导致同一地物内部语义标注结果不一致。基于同一区域内部像素属于相同类别概率较大的假定,试图引入图像区域内部语义标注一致性约束,以改善现有深度卷积神经网络描述上下文信息的能力。在现有全卷积网络模型基础上,利用卷积神经网络最后一层特征,引入一个表示区域内部像素特征一致性的损失函数;将该损失函数与softmax损失函数进行联合训练,得到网络模型参数。在ISPRS(国际摄影测量与遥感学会)的Vaihingen 2D语义标注数据集上,对提出的方法进行了实验验证,实验结果表明所提方法在大多数类别上取得了较现有卷积神经网络模型更优的分类结果,总体准确率达85.18%。提出的引入区域内部像素标记一致性的全卷积网络模型,可以有效捕捉区域内部像素特征一致性的上下文信息,能有效纠正全卷积网络模型在区域内部像素分类中的冲突,获得区域一致较好的分类结果,从而改善图像的语义标注效果。     

多源遥感影像数据融合的理论与技术

目的 探讨多源遥感影像数据融合技术,包括融合概念、融合原理、融合算法、融合效果评价。方法 对于不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合分析,提出像素级、特征级、决策级遥感影像融合的方法及用信息论的理论建立融合影像评价系统。结果 信息融合可分为3个层次：像素级、特征级和决策级融合;像素级融合信息损失最小,决策级融合信息损失最大;像素级融合精度最高,决策级融合精度最低。结论 对同一地区的多源遥感影像数据进行融合,可以产生比单一信息源更准确、更完全、更可靠的估计和判断,可以提高影像的空间分辨率和清晰度,有效提高遥感影像数据的利用率等。     

基于多源遥感影像的考古遗址识别与分析——以良渚古城为例

随着空间技术的不断发展,卫星遥感影像以其高空间覆盖、高分辨率和无损探测等优势在考古遗址的发现中发挥着越来越重要的作用.对卫星遥感影像的处理主要包括基于像素和面向对象的方法.基于像素的影像处理方法能够在宏观上识别考古遗址的整体外貌,而面向对象的影像处理方法能够从地物的几何形态、纹理特征、空间分布及其相互关系等方面把握不同遗址类型的特征,从而实现有针对性的分类识别.阐述了基于像素和面向对象相结合的遥感影像处理方法在考古遗址识别上的应用,并以良渚大型遗址群为例,利用高分辨率WorldView-2卫星的多光谱影像和全色波段影像、TerraSAR-X雷达影像和高精度的数字表面模型(DSM)识别并提取了作为良渚遗址群重要组成部分的城墙和城内的台地,从整体和细节两个方面对考古遗址进行甄别,并将识别结果与良渚古城已有的考古资料进行了对比,遗址识别吻合度达到83.84%.这一识别结果证明了该研究思路的可靠性,具有很强的实践性,对提高考古遗址的识别精度和准确性、全面把握遗址的分布和类型具有重要意义.     

测量网线的莫尔条纹分析

本文用解析几何学方法研究测量网线的莫尔条纹方程,分析莫尔条纹的几何形状与特性,并且进一步讨论网线测量的理论依据,旨在深刻地揭示测量网线的莫尔条纹原理。     

基于InSAR技术提取南昌地区不透水面信息

目前城市不透水面信息提取的研究主要基于光学遥感影像提取。但使用光学遥感手段提取不透水面信息易受到云层遮挡及光谱混淆等问题的影响。为此,提出了一种新的基于InSAR技术的图像分类方法。通过对Sentinel-1影像进行干涉分析,计算出各地物的后向散射特性中的相干系数值,然后建立随机森林并利用回归分析法获取不透水面的相干系数值分布。再以谷歌地球高清影像信息为真实样本进行分类迭代实验,通过迭代实验的分类结果精度确定相干系数值提取阈值,在像素级上提取出不透水面信息。研究结果表明,该方法提取的不透水面信息总体精度达到了92.48%。通过和实地信息对比,该方法提取结果可靠,能够利用雷达遥感提取大范围区域不透水面。     

一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法

高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行,而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷.基于区域的面向对象影像分析方法,为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路,其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割.本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法.影像分割试验结果表明:该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴趣尺度的地物目标,调整影像分割的尺度参数,从而获得特定尺度下感兴趣的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础.     

基于分水岭与多尺度相结合的影像分割方法

分水岭分割是一种应用较广泛的影像分割方法,它能自动生成单像素宽度的封闭轮廓,但需要把影像分割成过多小区域,从而导致影像分割耗时且工作量大。本文就此提出一种分水岭和多尺度相结合的高分辨率影像分割方法。该方法首先运用分水岭方法对融合了亮度梯度和纹理梯度的综合梯度进行计算,然后将同质性度量值最小的区域对合并,最后结合改进区域邻接图进行区域合并。实验结果与基于分水岭和区域合并的影像分割算法得到的结果进行比较,证明该方法不仅能充分利用高分辨率遥感影像中地物的光谱、形状、纹理等特征,而且减少了计算时间。     

基于数字纠正的核线影像生成方法研究

本文围绕着利用航空立体影像对自动生成核线影像的问题,介绍了基于数字影像几何纠正的核线解析方法的实现过程。包括影像内定向参数确定、核线影像的像素坐标系与其像平面坐标系之间的变换关系,核线影像的生成等问题的研究。     

综合布线系统中网线故障原因及对策

根据综合布线系统应用和目前综合布线系统施工不够规范,市场上网线以次充好、厂家自封线类,给使用单位造成损失,维修单位带来诸多麻烦的现状。本文对布线系统的常见故障进行分析、归纳,结合施工经验,提出了规范施工与分辨网线的质量和性能,是保证网线连接的正确性、可靠性以及为综合布线系统工程的合格验收和今后的维护使用打下良好基础。     

基于弱监督的VGG深度学习网络遥感影像云检测

大多遥感影像云检测方法中,训练数据需要对影像的每个像素进行标记,标记成本非常昂贵,为了减轻深度学习遥感影像云检测中人工劳动标记数据的成本,图像块标签代替像素标签进行深度学习训练。首先,将多种下垫面的遥感影像裁剪成图像块并标记,带有标签的图像块作为数据集;然后,块状的数据集训练改进VGG深度学习网络,训练好的网络对大型遥感影像进行云检测;最后,选取多种中分辨率卫星图像分别用改进VGG与VGG网络进行了云检测对比实验。结果表明,改进VGG遥感影像云检测方法能很好地检测出碎云和厚云,整个云区的平均精度都在90%以上。使用带标签的图像块,不仅减少了人工劳动,而且有效地进行遥感影像云检测,可为弱监督深度学习的遥感影像相关研究提供参考。     

面向对象的遥感影像分类研究

在基于传统的遥感影像分类方法的基础上,结合面向对象分析理论与方法,提出了面向对象的遥感影像的分类方法,通过实验分析探讨了面向对象影像分类的关键技术。包括多尺度的分割,分类器的建立,包括最近邻分类和模糊聚类分类。实验表明,面向对象的分类方法较传统基于像素分类法有较高的精度,具有很大的发展潜力。     

超五类以太网线HEMP耦合试验研究

线缆耦合是HEMP对电子设备造成毁伤破坏效应的主要途径之一.针对影响网线中电压、电流的几个关键因素,如辐照场强等级、网线长度、放置方式、屏蔽与否等,从实验的角度探究网线的HEMP耦合规律.得到了网线芯线上耦合电压电流与环境场、网线长度之间的关系;分析了不同放置方式下芯电压、芯电流的之间的差异;测试了屏蔽网线的屏蔽效能,得到了皮电流与辐照场之间的关系.所得到的结论对于实验研究及防护设计都有参考意义.     

超五类以太网线高空核爆电磁脉冲(HEMP)耦合试验研究

线缆耦合是HEMP对电子设备造成毁伤破坏效应的主要途径之一。针对影响网线中电压、电流的几个关键因素,如辐照场强等级、网线长度、放置方式、屏蔽与否等,从实验的角度探究网线的HEMP耦合规律。得到了网线芯线上耦合电压电流与环境场、网线长度之间的关系;分析了不同放置方式下芯电压、芯电流的之间的差异;测试了屏蔽网线的屏蔽效能,得到了皮电流与辐照场之间的关系。所得到的结论对于实验研究及防护设计都有参考意义。     

利用赫尔默特方差分量估计法定权的相对定向方法

为了解决相对定向过程中匹配得到定向点的合理定权问题,提高解算的精度和可靠性,提出了结合赫尔默特方差分量估计和选权迭代粗差剔除的相对定向方法.在格鲁伯区域,通过SURF(快速鲁棒)特征匹配和RANSAC(随机抽取一致性)算法剔除误匹配,提取大量亚像素级精度的相对定向点,利用赫尔默特方差分量估计法估算6个格鲁伯区域对应6组观测值的单位权中误差,并给其定权,然后使用选权迭代法进行粗差剔除,最终得到相对方位元素.利用相对方位元素校正后,航空影像和无人机影像上下视差最大值分别由传统方法的1.045像素和2.093像素减小到0.376像素和0.766像素;利用半全局匹配方法生成的视差图,明显优于传统方法生成的视差图.     

固定方式对桩柱式围网网片波浪力学特性影响研究

浅海围网养殖是新兴的一种生态型养殖模式,其中比较典型的桩柱式围网,主体由排桩和网片组成.围网网衣系统安全是决定围网养殖工程安全的关键所在,因此针对桩柱式围网中的单元网片,采用数值方法对其在波浪作用下的力学特性进行了研究,着重分析了不同网片尺度和固定方式下单元网片的网线张力分布、结节偏移和桩柱系缚点受力特性.结果表明,波浪条件下桩柱式围网单元网片的网线最大张力主要出现在网片上端两侧位置,网线最大张力与网片尺寸成正比;单元网片结节最大偏移主要出现在网片的中上位置,同样结节最大偏移与网片尺寸成正比.两者均随系缚点数量的增加先减小后在系缚点多于4个时趋于稳定;网片与桩柱的系缚点最大受力出现在上端点,其次是下端点,且数值上均远远大于桩柱中间的系缚点,并随网片尺寸的增大而增大,随系缚点数量的增加而不断减小.