ERDAS Objective模块下基于GeoEye-1影像的二维特征信息提取技术研究

ERDAS objective模块是ERDAS 9.3版开始推出的面向对象的信息提取模块.为了应Objective模块实现GeoEye-1影像的二维特征信息自动提取,本文首先介绍了Objective模块的设计理念、原理和功能;分析了应Objective模块进行二维特征信息提取的关键技术和步骤;然后针对GeoFye-1影像的性能,分别研究设计了道路、建筑物和城市树冠信息的自动提取方案,最后分别针对GeoEye-1影像的多光谱影像,全色影像和融合影像进行信息提取试验和精度评价.试验表明:在objective模块下,应用本文设计的信息报取方案对GeoEyel影像进行二维特征信息提取是可行的,特别是基于多光谱和全色波段的融合影像进行二维特征信息提取时能够达到较高的精度,结合一定的编辑工作,自动提取的信息能够应用于大中等比例尺的数字线划图生产.     

基于案例推理的遥感影像水体信息提取方法

为了提取得到高分辨率遥感影像水体信息,以0.5 m分辨率World View-2影像为数据源,提出了一种基于案例推理的遥感影像水体信息提取方法。首先以提取到的影像上水体的光谱特征和纹理特征来构建推理案例库,采用归一化的案例相似度计算方法和案例匹配策略进行特征匹配,然后结合区域生长法和数学形态闭运算进行匹配后处理,最终完成水体信息提取。对不同类型的水体信息进行了提取试验,并与SVM方法提取水体的精度进行了对比,结果表明,文中方法的总体精度98.15%,kappa系数0.96,从而验证了方法的有效性和适用性。文中方法可以推广应用于不同遥感影像其他地物信息的提取。     

基于多尺度分层联合的泥石流物源信息精细化提取方法

针对泥石流物源分布破碎、赋存条件复杂的特点以及泥石流防治工程中物源信息精度需求高的问题,提出一种面向对象的分层联合信息提取方法,其综合样本分类器能实现模糊分类的优点和规则分类器在地物空间信息提取方面的便利性,联合样本分类与规则分类两种影像信息提取手段;根据不同地物间的特征差异,遵循由粗至细、去伪存真的处理原则,分阶段、分层次处理影像信息,逐层剔除无关地物信息的同时提取目标地物信息,从而实现泥石流物源类型及其空间分布特征的精细化提取.以西部高寒干旱地区某泥石流沟的无人机遥感影像为试验数据,对所提多尺度分层联合信息提取方法进行验证,结果表明降低了不同地物间的混淆,提高了分类结果精度,为破碎分布型泥石流物源信息的精细化提取提供了新方法和思路.     

一种新的湿地信息遥感提取方法研究

针对多光谱影像水体信息提取,结合湿地遥感自身特点,提出了一种基于湿度分量与水体光谱特征的湿地信息提取方法.与传统单波段阈值法、谱间关系法等水体提取方法相比较,此算法不仅适合于开敞水体的提取,还将滩涂、芦苇沼泽地等湿地信息同时提取出来,然后利用建立的湿地分类决策树模型,实现了研究区湿地信息分类提取.     

不同尺度下高分辨率遥感影像道路信息提取

道路作为衡量城市发展的主要因素,是城市发展过程中更新最快的要素之一,其发展直接影响城市功能用地的布局,因此基于高分辨率遥感影像的道路信息提取具有重要而现实的意义.在综合分析各种高分辨率影像道路提取方法的基础上,提出了基于不同尺度进行影像特征基元分割、并结合知识辅助实现基元分析的方法.该方法能够有效地通过面向对象方式将影像中的道路进行精确地提取,并可根据用户研究尺度的不同提取出不同规模的城市道路,最后结合具体实例对这种方法进行了分析.     

多源遥感数据在植被覆盖区的水体信息提取

针对单一遥感影像难以准确提取南方植被覆盖区水体信息的问题,提出了先对光学影像进行混合像元分解,消除植被干扰,增强水体信息,再联合雷达影像的多源遥感数据提取方法。以地物类型丰富,水体发育的湖南衡阳地区为研究对象,选择Landsat8光学影像和PALSAR雷达影像为主要数据源,先利用混合像元分解模型从Landsat8光学影像提取出植被信息,对水体光谱进行重建,再综合去除植被的Landsat8影像的光谱信息和PALSAR影像的纹理信息进行面向对象的多源遥感水体信息提取,并与单源影像的水体信息提取结果进行对比。结果表明,该方法进行水体信息提取的精度更高,尤其在水陆过渡带,能够较好地去除植被干扰,提取被覆盖的水体信息,在南方植被覆盖区水体信息定量提取上具有很好的效果和潜力。     

地理国情普查与道路信息提取技术研究

本文以地理国情普查中的道路信息提取为研究对象,探讨了基于高分辨率遥感影像的道路信息提取方法,包括基于监督分类的道路提取、基于道路特征指数构建规则的道路提取、基于Arc GIS缓冲功能得道路提取和基于先验值的道路提取等4种方法,结果表明,相比较之下,4种方法各有千秋,使用情况各异,因此在实际作业中不能拘泥于一类方法,应相互结合才能达到事半功倍的效果。     

面向对象的遥感影像水体信息提取

基于面向对象的遥感影像分析方法,在不同尺度分割遥感影像的基础上,根据影像对象的特征,如亮度、光谱、归一化植被指数(NDVI)、面积和上下文等信息,对水体信息进行了提取和分类.结果显示:与传统的基于像元的分类方法相比,面向对象的遥感影像信息提取方法具有很好的效果,同时也提高了信息提取的精度.     

一种高分辨率遥感影像道路提取方法

文章采用了基于核的Fisher线性判别特征分类和形状特征相结合的方法进行道路提取.首先,对标记的样本进行色彩信息的抽取;其次,利用基于核的FLD根据抽取的信息对遥感影像进行特征训练分类,将影像分为道路和非道路两类;接着利用道路的形状特征去除误提的信息;最后利用形态学对道路网进行优化处理.实验证明,本方法可以实现具有颜色信息的遥感影像道路的提取.     

基于LinkNet卷积神经网络的高分辨率遥感影像水体信息提取

针对高空间分辨率(简称高分辨率)遥感影像在水体信息提取时准确度不高的问题,采用LinkNet卷积神经网络模型对高分辨率遥感影像进行水体信息提取,验证该网络模型对于水体信息提取的可行性及有效性.首先选取包含水体的影像数据作为训练数据,然后构建LinkNet卷积神经网络模型,并利用构建好的网络模型训练得到水体信息的先验模型,最后采用该模型对真实高分辨率遥感影像进行水体信息提取,并与经典算法比较.实验结果表明:LinkNet卷积神经网络模型能够实现高分辨率遥感影像水体信息的高精度提取,且优于经典算法.     

云南泸沽湖水体信息提取方法研究

运用Landsat 8卫星OLI多光谱影像数据,以云南泸沽湖为研究区域,分别运用归一化差异水体指数法、增强型水体指数法、缨帽变换以及面向对象图像分类进行泸沽湖水体信息提取的研究与比较.研究结果表明针对Landsat 8遥感影像波段的特殊性,采用面向对象图像分类提取出的水体信息效果最好,该方法相比传统水体信息提取具有显著的优势.     

荒漠林信息提取融合方法的比较

森林信息提取是林业遥感的基础和前提。快速、准确、高效地获取森林资源信息,并且及时监测变化情况,是实现森林资源的科学管理和有效利用的重要途径。本研究应用ETM的多光谱和全色影像,在HPF、Wavelet、Mod.IHS三种图像融合算法支持下,得出研究区荒漠林影像无论是目视判读还是统计特征分析Mod.IHS变换图像融合效果均较其他二种方法好,为研究区荒漠林信息的提取奠定了基础。     

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Landsat遥感影像的黑河干流中游湿地信息提取

基于Landsat卫星遥感影像,将一种新的水体自动提取指数(AWEI_nsh/AWEI_sh)运用于湿地信息提取,并通过箱型图统计方法自动获取了12种相关变量的阈值范围.结果表明:利用该水体自动提取指数和归一化植被指数,结合数字高程模型建立决策树模型,可对研究区内的湿地信息进行有效提取,且2000,2014年的遥感影像湿地信息提取精度分别为83%、93%,提取方法可用于大范围湿地研究.     

高分影像水体信息提取对比研究

针对天绘一号卫星高分辨率影像,采用面向对象分类方法对怀柔水库区域进行水体信息提取,在多尺度分割的基础上,统计地物的光谱信息、形状因子和亮度均值等,建立水体信息的特征集,充分利用高分辨率的特点提取水体信息,同时选取了参数相近的SPOT和Rapid Eye两幅国外高分影像进行对比研究,使用相同方法进行水体提取,对实验过程和结果进行了对比分析.针对提取结果,采用野外采样和矢量图分析两种方法综合进行精度评价.实验制定了适用于天绘影像的水体提取的方法和规则,分析不同因素对分割与分类结果的影响,同时,我们比较了天绘影像与国外同级别高分影像的优劣性,为天绘影像的进一步应用提供了参考.     

一种基于Snake模型的遥感影像道路网半自动提取方法

在遥感影像中,道路不仅是一种重要的基础地理信息,而且还是提取其它地物目标的线索和参考,道路的正确提取对遥感影像的深入应用具有重要意义.然而,到目前为止,遥感影像道路网的全自动化提取仍处于探索阶段,现有研究仍多侧重于道路的半自动提取方法.本研究在归纳和总结现有典型的几种道路半自动提取方法基础上,提出了一种基于Snake模型的遥感影像道路网半自动提取方法,针对该方法中能量函数的构造、收敛迭代条件的设置、道路中角点的判断、角点及道路网中交点的提取等问题进行了讨论.最后对所提出的方法进行了实验验证,结果表明:基于Snake模型的遥感影像道路网半自动提取方法能够从覆盖范围大、场景复杂、噪声较多的遥感影像中实现道路网的提取且只需少量的人机交互,从而极大地提高了道路提取的效率.     

一种基于白帽变换的细小水体信息提取方法

提出一种基于形态学白帽变换的线性特征增强处理技术,从而有效提取遥感影像中的细小水体信息.通过白帽变换对改进的归一化差异水体指数(MNDWI)影像进行线性特征增强处理,获取形态学细小水体指数(MNWI)特征影像,并采用经验阈值和自动阈值相结合的方式实现水体样本信息双阈值分割提取,解决细小水体与线状道路容易混淆的问题.利用多幅Landsat影像测试本文方法,结果表明,本文方法能较好地提取细小水体信息,较好地保持细小河道形态的连续性,细小水体提取精度达到80%以上.     

基于高分影像限定化NDVI的园林城市遥感解译关键技术研究

利用Pléiades(普莱亚)高分辨率影像,融合单波段影像和多光谱影像,改进了省级园林城市遥感解译技术.使用限定化归一化植被指数(NDVI),结合统计规律,在绿地信息提取过程中引入蓝光波段,较好地提取了绿地信息,结合恩施市鹤峰县地域特点,完成了园林城市遥感指数的计算,解译出公园绿地、附属绿地、生产绿地、防护绿地和其他绿地,在此基础上,提出了国家园林城市的遥感解译技术的方法与步骤及在土地覆盖土地利用中绿地信息提取方法.     

ETM+遥感影像的水体信息提取研究——以泉州市区为例

针对单波段法提取水体信息,存在的人工确定阈值的难度性和提取结果的误差性,以及多波段法提取水体信息存在的地域局限性,以泉州市区ETM+遥感影像为例,在谱间关系法的基础上作进一步改进,采用决策树法分步提取水体信息的方法,首先利用研究区内的典型地物类型的辐射亮度均值作出典型地物辐射亮度响应曲线,并构建自动提取水体信息的模型,实现对研究区的水体信息提取。     

面向对象的地质灾害信息提取——以汶川地震为例

讨论了面向对象的高空间分辨率遥感影像地质灾害体信息提取方法.该方法首先利用像元的色调和形状特征判别所要生成的影像对象的异质性,采取自下而上区域合并的方法将影像划分为互不相交的影像对象,然后根据这些对象的影像特征,如光谱、纹理、形状和上下文等,进行分类,提取出地质灾害体.结果表明,该方法能有效地提取地质灾害信息,为震灾调查和快速预评估提供决策支持数据.