基于深度学习的高分六号影像水体自动提取

为了探究高分六号(GF-6)卫星多光谱相机(PMS)影像提取水体的潜力,分别构建全卷积神经网络(FCN-8s)、U-Net及U-Net优化(VGGUnet1、VGGUnet2)4种神经网络进行了水体提取研究.基于水体提取结果对比分析,确定优选模型为VGGUnet1;提出基于组合损失函数FD-water loss(foc...     

高分二号卫星影像融合方法与效果评价

高分二号(GF-2)是我国高分辨率对地观测系统重大专项中的首颗"亚米级"卫星,极大地提高了我国高空间分辨卫星影像的自给率。遥感影像融合是高分辨遥感处理和应用的关键流程,选择北京、大连和福州地区GF-2影像,采用彩色标准化变换(Brovey)法、相位恢复(Gram-Schmidt)法、色度空间变换(HSV)法、主成分变换(PCA)法和超分辨率贝叶斯(Pansharp)法共5种融合方法对实验区影像进行融合实验。首先对5种融合结果进行目视效果评价,然后构建了标准差、信息熵、平均梯度、相关系数和扭曲程度5个指标对融合结果进行定量评价。结果表明:Pansharp法在图像信息、细节以及光谱都具有较好的保持效果,Gram-Schmidt和PCA次之,HSV和Brovey色彩失真较明显,该结论可为GF-2卫星影像科研和工程应用提供参考。     

基于高分一号影像的深圳市黑臭水体遥感识别

城市黑臭水体空间分布的精准识别对准确和全面治理黑臭水体具有重要意义。本文针对当前黑臭水体遥感识别主要的模型算法,包括单波段法、差值法、比值法、黑臭水体模型判别指数法（HCI）,结合地面试验测量数据对其进行阈值修订,从修订后的算法中选取精度最高的差值算法对2017年深圳市黑臭水体空间分布进行识别并计算识别精度。结果表明：深圳市建成区内共识别黑臭河段26条,总长度128.409 km。深圳市黑臭水体主要分布在宝安区和龙岗区,且宝安区数量大于龙岗区。其中,宝安区的黑臭水体长度为100.789 km,占该区水体的25.92%;龙岗区的长度为27.620 km,占该区水体的22.04%。黑臭水体遥感识别在城市黑臭水体识别中具有较高的应用价值,为城市黑臭水体整治提供技术与数据支撑。     

面向地质应用的高分二号卫星影像融合方法评价

为了探讨不同影像融合方法在地质应用上的适用性,以高分二号(GF-2)影像为数据源,采用彩色标准化变换(Brovey)、超球体色彩空间变换(HCS)、相位恢复(Gram-Schmidt)、最邻近扩散(NNDiffuse)和高通滤波变换(HPF)等5种融合方法对全色和多光谱数据进行融合实验,并对融合结果进行质量评价。首先从定性和定量两方面进行评价,然后对融合影像进行岩性分类。结果表明:HPF和Gram-Schmidt方法无论是在定性、定量还是岩性分类应用上均具有较好的效果,NNDiffuse和HCS方法融合效果适中,Brovey方法色彩失真明显,该结论可为地质部门提高GF-2卫星的适用性以及对国产卫星数据的推广应用提供参考。     

基于高分影像的城市黑臭水体遥感识别方法研究

城市黑臭水体是一种极端的水污染现象,威胁人类的生产生活和水生态环境健康.利用遥感手段及时、准确地识别黑臭水体的时空分布,对掌握黑臭水体治理进展、推进水污染控制管理起着重要作用.以广州市为研究区域,基于黑臭水体和正常水体在高分影像上的光谱差异,构建了多个黑臭水体识别模型,并采用了一种自动阈值选取算法进行模型阈值的快速选取,进而进行了城市黑臭水体的遥感识别,探讨了影响识别精度的因素.研究结果表明,采用构建的模型识别黑臭水体总体精度最高可达96.8%;从黑臭水体识别的空间分布来看,该模型错分率较小,尤其在细小河涌中有较好的识别效果;地表水质数据和卫星影像的一致性误差、高分影像融合方法和混合像元的存在等可能是导致模型错误识别黑臭水体的原因.基于高分影像的黑臭水体识别模型和自动阈值选择方法可实现对城市黑臭水体的快速和高效识别,为黑臭水体治理和城市水环境精细管理提供有效支撑.     

基于多时相高分四号影像的雪盖范围提取

积雪覆盖监测是地球科学研究的基础,对于研究全球气候变化,开展防灾减灾救灾等工作都有重要的意义.高分四号卫星是我国高分辨率对地观测系统重大专项中唯一一颗民用高轨卫星,也是世界上首颗静止轨道高分辨率光学成像卫星,其机动灵活、高频次观测能力在积雪遥感业务化监测中具有广阔的应用前景.该文利用高分四号卫星多谱段、高时效、大幅宽和中分辨率等成像优势,紧密结合积雪和移动云层在多时相图像上的反射特点,提出了基于多时相高分四号卫星数据的积雪覆盖范围提取方法.首先对高分四号卫星全色图像进行二值化分割以消除低反射目标的影响;然后对多时相云雪覆盖区域进行合成来剔除移动云层的干扰;在此基础上,利用云、雪在多时相近红外图像上反射值变化的差异性,通过对多时相高分四号卫星近红外图像的最小值合成和阈值分割精细化地提取积雪覆盖范围,进一步去除变化云层的影响.以新疆中西部为试验区,通过与基于HJ-1B卫星的积雪覆盖结果比较,实验表明：两类数据提取的积雪空间分布具有较好的趋势一致性,高分四号卫星影像监测积雪范围更广,总体精度达92.19%,高于HJ-1B卫星图像的89.84%;但受空间分辨率和“不变云层”的影响,基于高分四号卫星影像的积雪识别精度为85.16%,低于基于HJ-1B卫星图像的识别精度94.53%.     

基于光谱-空间特征的遥感影像水体提取方法

地表水体是人类生存和社会发展不可取代的基本要素,使用遥感影像提取地表水体相比传统实地调研的方式,具有高效、省时、省力的特点。传统的水体提取方法一般仅使用一种或少量类型特征的结合,在处理高分辨率遥感影像时容易出现误提取。针对以上问题,提出一种结合多种光谱和空间特征的自动化水体提取方法。通过两幅高分一号影像上的定性和定量实验结果表明,该方法能够比传统方法更稳定更精确的提取影像中的水体信息。     

基于高分一号卫星数据的库区淹没频率分析方法

为分析水库水位变化对消落带生态结构的影响,提高淹没频率计算精度,提出一种基于高分一号卫星数据的淹频率分析方法。该方法通过对高分一号WFV影像数据进行预处理并多次迭代提取缓冲区的水体信息,结合地理配准和计算得到淹没频率空间分布特征,通过以此模拟的水体分布结果的精度验证淹没频率的可靠性。三河口水库实例验证结果表明:提出的水库淹没频率分析方法较准确地反映了水体信息的时空变化特征,模拟的水体信息结果总体精度和Kappa系数均值分别达到86.5%和73%,较准确地还原了水库蓄水阶段的水体变化,提高了水体淹没频率计算的精度。     

基于OLI影像的几种常用水体提取方法对比研究

选取安徽省西南部的沿江平原和皖南山区为研究区,以Landsat8 OLI影像为数据源,基于面向对象的思想,比较阈值法、谱间关系法、NDWI指数、MNDWI指数、EWI指数法、CIWI指数法、PRWI指数法在平原地区和山地地区的水体信息提取的优势与不足。试验结果表明,7种方法均可以有效提取,综合来看,阈值法较适合平原地区的水体信息提取,谱间关系法适合山地地区的水体信息提取,MNDWI指数和阈值结合水体指数法较适合平原地区的水体信息提取。从精度评价角度看,阈值法提取OLI影像的水体信息效果最差,MNDWI指数提取的水体信息精度最高。     

基于GF-2影像的苏州市区水质遥感监测

城市水体水质遥感监测是治理城市水体水质遥感监测是治理城市水环境污染的重要基础,也是城市生态系统建设的重要组成部分。本文基于GF-2影像,建立城市水体水质参数反演模型,对2015年-2017年苏州市区水体的叶绿素a浓度、悬浮物浓度、透明度三种水质参数进行遥感监测,分析了苏州市城市水体水质参数的时空变化特征并且对苏州市水环境进行了评价。结果表明,苏州市区水体叶绿素a浓度整体偏高,但平均水平逐年降低。各个市辖区城市河道平均叶绿素a浓度相差不大。大型河流湖泊中,虎丘湿地叶绿素a的平均含量在2015年-2017年间均处于最高水平。三年间市区城市河道的平均悬浮物浓度降低明显,悬浮物浓度较高的河道均主要集中在虎丘区。大型湖泊的悬浮物浓度不高,逐年降低明显。盛泽湖的平均悬浮物浓度最低,透明度最高。京杭运河的悬浮物浓度一直保持在最高水平,且变化不大,吴淞江汇入京杭运河部分水体悬浮物浓度偏高。2016年元河塘悬浮物浓度突然增高并在2017年有所降低,但仍高于2015年。透明度的分布变化趋势与悬浮物浓度相反,符合常规规律。苏州市区水质逐年改善,但仍水质情况仍不容乐观。京杭运河、元河塘、虎丘湿地由于人为活动导致水质较差,今后需进行重点监测与治理。其余河流湖泊水质均逐年改善,盛泽湖的水质处于最优水平。根据相关资料查阅,遥感监测苏州市区水体水质情况符合实际情况,GF-2影像能有效地反演城市水体的水质参数信息并显示其分布变化规律。     

基于SAR图像的城市目标识别研究

以SAR图像中城市目标为研究对象,从当前实际需要出发,分析了城市目标的特点,归纳了城市目标各组成要素的识别特征,总结了城市目标的判读方法,并对城市目标的综合应用进行了分析。     

基于唐卡图像的线条画提取方法研究

唐卡以线条为骨架造型,是色彩和线条有机组合。唐卡图像的线条画提取旨在提取一组连贯、光滑、及具风格的线条,有效地捕获和传达唐卡的轮廓信息。以有限的信息量展现唐卡的内容,赋予唐卡另外一种艺术展现形式。本文针对唐卡图像特点提出其线条画提取方法。首先,根据唐卡色彩鲜明的特点,提取RGB颜色空间三个通道梯度向量并进行融合;然后,用边缘切向流方法构造一个光滑的方向场,保留了突出的图像特征。最后,通过基于流的高斯差分滤波方法提取连贯一致的线条,同时有效地抑制噪声干扰。实验证明该方法简单,容易实现,能有效提取唐卡图像线条。     

基于城市形象的城市设计探析

从城市形象的角度，重点分析探讨了我国城市设计中存在的若干问题和不足，针对存在的这些问题，分析探讨了相应的思路与对策，并在此基础上提出了基于城市形象的城市设计模式。笔者强调营造城市形象已成为现代城市可持续发展的必由之路。     

基于RBF神经网络的图像特征处理

径向基函数网络(RBFN)是当前人工神经网络技术研究的热点之一,并以其优良的性能广泛应用于各个领域。针对BP神经网络容易陷入局部最优的缺陷,文章提出用RBF神经网络进行图像特征提取,并给出了RBF神经网络构建过程及选Gauss函数为径向基函数的优势,最后设计并完成实验。模拟实验结果表明了训练好的RBF网络对边缘特征提取的有效性,也证实了选择良好的高斯函数宽度,可以得到较优的网络。     

基于多级特征提取的中文文本图像压缩算法

针对中文文本图像的特点, 提出了一种改进的压缩算法MC-JBIG2 。该算法首先对中文字符进行多级特征提取, 然后将提取到的特征数据用于一个级联聚类算法中以替代传统 JBIG2 中的模式匹配过程。实验表明, MC-JBIG2 改进了传统 JBIG2 算法对中文文本图像压缩的不足, 能够保证在内容无损的情况下提高对中文文本图像的压缩率, 同时该算法对英文本图像的压缩也有一定的改进。     

基于区域填充的纤维图像提取算法

对天然纤维显微图像中所有纤维对象的正确分离和提取,是棉麻纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像中图像背景、纤维边缘和纤维内腔的灰度分布特性,提出基于区域填充的纤维图像提取算法.该算法以各个"纤维内腔"为图像分离提取的标准,采用膨胀区域填充的方法,并通过距离变换自动确定填充起始点,对经过二值化处理的纤维图像中的背景和纤维进行了区分,从而得到各个纤维对象的正确提取.该算法能够有效处理纤维图像间的黏连问题.