基于震后高分辨率卫星遥感影像的建筑物瓦砾快速提取方法

利用震后高分辨率卫星遥感影像提取建筑物损毁空间分布和破坏程度信息,对于地震灾情评估具有重要作用.本文以2010年海地地震巨灾为例,选用震后高分辨率卫星遥感影像Geoeye-1为数据源,在分析建筑物瓦砾可分离性的基础之上,利用监督分类方法提取损毁建筑物的瓦砾.结果表明,在震后高分辨率卫星遥感影像中,瓦砾是建筑物损毁的明显震害标志;瓦砾的生产者精度为87.23%,大于总体分类精度63.14%;瓦砾的Kappa系数为0.62,高于总体Kappa系数0.54.研究表明,基于瓦砾纹理特征的遥感信息提取方法能够从震后复杂的城市地物类型中识别出大部分瓦砾,该方法得到的结果可以应用于地震灾情应急评估,辅助应急救援等.     

基于CART决策树的ZY-3卫星遥感数据土地利用分类监测

通过分析ZY-3卫星遥感影像光谱特征、数据质量,探讨其遥感影像在土地利用分类监测领域的应用前景.基于遥感影像特征,结合面向对象的分析思想,选择训练样本构建决策树分类模型,进行土地利用计算机自动分类,并通过混淆矩阵和Kappa分析对分类精度进行评价.研究表明：1)基于决策树模型和面向对象分类方法,ZY-3卫星遥感影像分类总体精度为88.76%,有助于提高影像分类精度;2)在分类模型中,ZY-3卫星影像对水域、耕地、公路用地和林地影像辨识度较高,而对于其它用地类型相对不足.3)ZY-3卫星数据高分辨率影像特征明显,影像可用于土地利用分类监测.     

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.     

高分辨率遥感影像技术应用研究——以城市绿化精细化调查为例

针对城市绿化现状调查工作,设计基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息的精细化提取方案.以WorldView-2卫星遥感图像作为城市绿化调查数据源,讨论遥感图像配准、融合、几何校正等影像预处理过程中的关键技术;引入红边因子的改进植被指数,通过基于多特征的面向对象决策树分类方法提取绿地信息,以此作为绿地空间分布参考图进行人机交互式解译,有效地保证了城市绿地信息精细化调查成果的质量.实践表明,运用本文设计的城市绿化现状精细化调查方法获得的绿地绿化覆盖信息能够达到城市园林绿化管理和规划的要求.     

结合高分辨率多光谱影像和LiDAR数据提取城区建筑

结合IKONOS影像和LiDAR数据,应用面向对象分类分析方法试验提取高分辨率多光谱卫星影像城区建筑物.处理流程包括如下步骤:(1)影像融合增强;(2)影像分割;(3)影像对象分类;(4)建筑物对象几何形状规则化处理.试验结果表明,面向对象分类分析是一种适于利用高空间分辨率遥感影像数据进行城区建筑物制图的有效方法.该方...     

基于ArcGIS Geodatabase的浙江良渚古城遗址空间数据库的设计与实现

浙江良渚地区的考古研究工作已开展了八十余年,海量考古数据的存储与管理经历了从文件系统向传统关系型数据库再向空间数据库发展的过程.文件系统和传统关系型数据库在存储和管理考古数据上存在着一定的限制,尤其是不能够充分体现考古数据的空间关系,限制了考古空间分析工作的展开.而空间数据库不仅具有普通数据库存储和管理数据的性质,其特性更在于存储空间图形数据、属性数据并建立起二者之间的联系,从而能够将考古发现与其自身地理空间位置、环境紧密结合,为从空间层面进行区域性和综合性的考古分析提供技术支撑,实现向景观考古分析的迈进.基于ArcGIS Geodatabase设计并实现了良渚古城遗址空间数据库,完成了良渚古城数字化地图的矢量化,并综合考古发掘和研究成果,对不同空间实体进行了属性设计,使得各类已发掘的重要遗址、遗迹的空间位置及其文化背景和相互联系能够在地图上直观地表现出来.这一遗址空间数据库不仅实现了空间数据和属性数据的一体化存储、浏览、查询与管理等基础功能,还提供了考古专题地图的动态制作、考古遗址的空间分析等功能,为区域环境考古、景观考古等提供新的研究思路和有力支撑.     

利用高分辨率的遥感卫星影像更新1:1万比例尺数字地形图的研究

详细阐述了利用高分辨率遥感卫星影像进行1:1万比例尺数字地形图更新的基本技术流程、更新方式以及关键技术.并且利用面向对象的遥感影像分类方法和信息提取技术,获得了较满意的地图更新专题信息.结果表明利用高分辨率遥感卫星影像进行数字地形图更新是一种周期短、见效快、效率高、花费少的切实可行的方法.     

利用多特征融合的面向对象的高分辨率遥感影像变化检测

针对高分辨率遥感影像变化检测中的一些难点和传统基于像元的变化检测方法的局限性,提出了一种多特征融合的面向对象变化的检测方法。为保证图斑的空间位置对应,首先利用改进的图像分割算法对两幅影像进行联合分割,然后统计图斑的多种特征,依据该特征进行变化向量分析,得到图斑的变化和非变化类型。最后,利用Quick Bird影像验证了该算法的可行性,检测结果明显优于传统基于像素的检测方法。     

面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法

变化信息是遥感图像中的一类重要信息,变化信息的自动检测是遥感图像智能解译的重要研究领域.利用面向对象分类技术,对一种同一地区不同数据源的高分辨率遥感影像采用了分类后比较的变化检测方法.介绍了方法原理,建立规则以及实现过程;最后利用提出的方法对同一地区不同时相的QuickBird影像和IKONOS高分辨率遥感影像实施了变化检测实验,结果表明将基于面向对象技术的变换检测方法用于不同数据源的高分辨率遥感影像变化信息的检测是切实可行的,并具有较高的提取精度.     

基于多时相Sentinel-2数据的中牟县冬小麦种植面积提取

农作物的遥感识别监测是开展农作物长势监测、估产的前提和出发点，是农业遥感的焦点之一.利用遥感数据监测作物种植面积，日益成为农业管理及政策制定的重要技术支撑.以中牟县为研究区，选取2020—2021年期间的6幅Sentinel-2遥感影像数据，主要依据农作物的物候期光谱特征曲线变化和时序归一化植被指数曲线的变化，利用面向对象提取方法提取中牟县冬小麦面积及空间分布.将提取结果与谷歌地球高分辨率影像结合野外调查得到的验证样本进行精度验证，评价结果显示：总体精度93.33%,Kappa系数86.38%，结果能够较好地反映中牟县冬小麦种植面积及空间分布情况.该方法为大区域农作物的面积提取提供了重要方法参考.     

高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取方法探讨

随着高分辨率遥感技术发展,高分辨率遥感影像得到广泛应用,特别是高分辨率遥感影像面向对象信息提取技术应用广泛.本文以某地区遥感影像为基础数据,探讨了高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取的技术方法,并对耕地信息提取实验结果进行精度评价,得到了良好的效果.     

基于最小异质性区域生长法的多尺度城市地物影像分割

遥感影像分割是面向对象影像分类中的关键技术.针对地物景观的多尺度效应与高分辨率影像的高空间分辨率特征研究了多尺度分割与多特征最小异质性准则,分析了其有效性及可行性.基于区域生长的原理与方法,采用多尺度分割与最小异质性算法,对不同分辨率遥感影像和地物类型的样区进行分割技术的应用实践,分析总结了分割参数与影像特征参数的关系和各种参数的确定方法.     

基于语义分割的遥感影像建筑物自动提取方法

当前地理信息动态更新中遥感影像建筑物提取仍需通过人机交互实现,生产效率较低,针对该问题提出了一种基于语义分割的端对端的遥感影像建筑物提取方法.该方法将提取任务分解为编码和解码两个过程,其中编码过程负责从输入的高分辨率遥感影像中提取建筑物的抽象特征,而解码过程则基于提取到的地物特征建立特征与提取结果的映射关系,从而获得像素级的高精度提取结果.采用高分辨率航拍影像和Worldview卫星影像进行试验,与传统的建筑物提取方法进行对比.结果表明,所提方法的精确度、召回率、F1得分和交并比相对于传统提取方法均有明显提高,能够有效解决地理信息数据生产中建筑物提取的问题.     

Google Earth影像与同源Quick Bird影像在城市土地利用分类上的对比研究

Quick Bird(QB)、IKONOS等高分辨率遥感影像是Google Earth(GE)影像中的重要来源,经过图形化处理后,免费提供给公众浏览和使用.通过对相同区域、同期QB及其GE影像分别采取基于像素和面向对象的分类方法实施土地利用分类,对比分析两类影像在不同土地利用类型、不同分类方法上的分类效果,阐明GE影像进行土地利用分类的可行性,并就其在不同分类方法、不同分类类型情况下的适应性进行评价和建议.     

基于优化有理函数模型的高分辨率遥感影像几何校正及其精度评估 ——以ZY-3和Pléiades卫星数据为例

高分辨率遥感影像的几何校正是其后续影像处理的基础,对提升影像预处理的几何精度具有十分重要的应用价值.本文通过优化有理函数模型(rational function model,RFM),分别对资源三号(ZY-3)和Pléiades卫星高分辨率遥感影像进行几何校正,比较了不同数量地面控制点情境下几何精度提升的效果,并对二者的校正结果进行对比.研究结果表明:(1)未加入控制点时,ZY-3和Pléiades卫星影像平面误差 7. 20 m;(2)当添加1个控制点对RFM进行优化后,2种卫星的高分辨率影像平面误差可降低至4 m左右;(3)随着控制点数目的增加,2种卫星影像的平面误差降低幅度变小,但整体偏移方位改变不大.通过优化RFM的几何校正方法可以不同程度地提升高分辨率影像的平面几何精度,提升效果明显,可满足遥感监测、测图等应用需求.     

面向对象的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

以武汉市东湖高新技术开发区部分区域为研究区,提出基于面向对象的高分辨率遥感影像建筑物变化检测法.利用BMI算法提取建筑物,利用CVA算法进行变化检测得到全部对象差异度,利用EM算法的贝叶斯阈值计算方法确定变化阈值.结果表明,基于面向对象的变化检测总体精度为89.48%,Kappa系数为0.86,优于基于像元的变化检测,为高分辨率遥感影像建筑物的变化检测提供了一种新的思维方式和方法.     

基于几何特征与NDWI的城市水体信息提取研究

在遥感影像获取地物信息过程中,有效提取水体信息与掌握其变化趋势,已成为水资源合理利用,实时规划以及未来保护的重要依据.选用浙江长兴县高分一号遥感卫星数据,根据遥感影像不同地物光谱特征,运用归一化水体指数方法(NDWI)并参考影像包含的几何特征,借助易康软件平台进行遥感影像的面象对象分类,分类为水体和其他两种类别.通过归一化水体指数与基于易康面向对象分类结果与传统基于像素分类的结果进行综合对比分析,基于几何特征与NDWI的分类方法明显优于传统基于NDWI分类方法,能更好利用影像所含的地物特征信息,其结果更加符合真实情况.     

基于面向对象分类法和高分一号影像的露天矿区分类技术研究

为了实现高海拔脆弱生态环境下露天矿区的地物信息提取。利用高分一号卫星影像,对青海省天峻县江仓第五露天矿区进行了面向对象结合分形网络演化多尺度分割方法下的信息提取和分类。在充分利用遥感影像空间信息和地物特征的基础上将研究区域地物分为九类,并将分类结果与典型基于像素分类的最大似然法进行了对比。结果表明:面向对象结合分形网络演化多尺度分割方法针对高分辨率遥感影像分类结果质量优良,可以有效减少混合像元的干扰,总分类精度为88.45%,满足实际生产要求。实现了露天矿区的地物分类。该研究成果可为高海拔脆弱生态环境下的露天矿区管理发展提供技术和数据支持。     

RaPidEye与IRS-P5数据融合在土地动态遥感监测中的应用

RapidEye数据已经大规模的用于土地动态遥感监测中,具有重访周期短的优势,P5数据具有高分辨率的优势,将多源遥感影像进行融合,可以充分发挥高空间分辨率卫星遥感数据的优势,优化高分辨率卫星遥感数据解决方案.本文通过研究数据处理与应用的方法与技巧,挖掘数据应用潜力,以更好的应用高分辨率遥感数据进行土地动态遥感监测.     

基于面向对象逻辑CVA的高分辨影像施工扰动监测

提出一种结合面向对象三时相逻辑变化向量分析(CVA)和随机森林的高分辨率遥感影像施工扰动监测方法(OB-TLCVA),在对象级获取精细的变化区域检测;在此基础上,结合土地覆盖类别信息识别施工扰动变化类型.将该方法应用于福建省长汀县ZY-3卫星影像上,结果表明：OB-TLCVA检测结果的F1最高为0.82,较其他方法最高提升了0.12,有效提升了高分辨影像变化区域检测精度.生产建设项目扰动结果中,不同施工扰动类型的用户精度均在73%以上,Kappa系数在0.9上下,续建的平均用户精度和平均生产者精度分别为92.0%、 92.5%.