基于信息量的高分辨率影像纹理提取的研究

从纹理提取方法入手,对影响遥感影像纹理提取精度的因素进行了分析。结果表明：移动窗口大小是影响基于灰度共生矩阵纹理提取的主要因素,对于高分辨率遥感影像,为了保持纹理融合影像信息量的丰富度,适宜的移动窗口选择范围为9×9至15×15之间。通过计算不同窗口大小的OIF值进行纹理组合的选择,得出对于较小的移动窗口3×3与5×5,纹理ME、HO与CR的组合将获得最丰富的纹理信息;对于窗口7×7至17×17,纹理VA、HO与CR的组合最适宜;而窗口大于17×17时,纹理VA、CO与SM的组合将会带来更丰富有效的纹理信息。对不同移动窗口下纹理组合的分类精度评价结果显示,适宜移动窗口下(9×9至17×17),VA、HO与CR纹理组合可提高高分辨率影像的信息提取精度。     

基于SPOT影像的城市建筑物的识别应用

在SPOT高分辨率影像预处理的基础上,采用HIS变换法对2.5m分辨率全色影像和10m分辨率多光谱影像进行了融合处理,通过建筑物阴影提取了建筑物高程;采用正交小波变换方法提取了图像的纹理信息,将光谱信息、高程信息与纹理信息组合起来,对东莞市的高、中、低层建筑物进行了识别.结果表明,此方法对提取城市建筑物识别的精度较高.     

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.     

纹理信息在遥感影像分类中的应用

从不同森林类型的纹理差异入手,首先利用离散小波变换提取出图像的纹理特征,然后利用面向对象分类方法将纹理信息与原有的光谱信息结合进行分类。对小波变换提取纹理信息的分解层数、滑动窗口及纹理测度等问题进行系统的分析,并找出了有效反映植被纹理差异性的6个纹理特征因子。该方法可用于解决林业遥感中的诸如林种、树种的分类等问题。最后得到的总体分类精度达到92.7 %,与传统的基于像素的分类方法相比效果有所提高。 关键词：森林类型分类;高分辨率影像;纹理;小波变换     

基于纹理频谱子集的纹理识别

纹理频谱法是一种有效的纹理特征提取方法，但其所提取的特征高达6561（3^8）维，导致很大的存储和计算复杂性．局部二值模式通过简化纹理频谱法的定义，虽然减小了计算的复杂性，却削弱了纹理的刻划能力．为了在保持纹理频谱法纹理刻划能力的同时，又减少其存储和计算复杂性，提出了基于子集的纹理频谱方法．新方法建立在统一模式的概念上，仅提取纹理频谱的1个子集，特征维数仅为原方法的12％，大大减小了空间和时间代价．实验结果表明，新方法比纹理频谱法和局部二值模式具有更好的纹理识别性能．     

基于纹理频谱子集的纹理识别

纹理频谱法是一种有效的纹理特征提取方法,但其所提取的特征高达6 561(38)维,导致很大的存储和计算复杂性.局部二值模式通过简化纹理频谱法的定义,虽然减小了计算的复杂性,却削弱了纹理的刻划能力.为了在保持纹理频谱法纹理刻划能力的同时,又减少其存储和计算复杂性,提出了基于子集的纹理频谱方法.新方法建立在统一模式的概念上,仅提取纹理频谱的1个子集,特征维数仅为原方法的12%,大大减小了空间和时间代价.实验结果表明,新方法比纹理频谱法和局部二值模式具有更好的纹理识别性能.     

利用高分辨率和极化信息进行目标识别的研究

极化特征用于目标识别的一项主要研究是将极化信息与高分辨率雷达技术相结合.在研究了目标特定的极化变换作用后,提出了基于一维距离像,利用目标回波中的极化现象对目标进行识别,并得出了有关目标识别特性的结论.     

纹理特征抽取和纹理识别的神经网络系统

本文提出一个纹理特征抽取和纹理识别的神经网络系统,它含有一基于纹理回归模型的特征抽取网络和一个纹理识别的多层神经网络,尤其是前者是一个能求解回归系数的,神经网络,不仅解决了纹理特征抽取问题,而且解决了一大类采用最小二乘估计的应用问题,因而具有一定通用性.     

基于Gabor纹理特征的遥感影像查询方法

纹理分析方法在遥感影像分析中占有重要的地位,可用于遥感影像的分类、目标识别、查询浏览和分割。本文探索了将一种Gabor小波纹理描述方法用于遥感影像的查询。遥感影像首先通过一种Gabor小波变换,从变换后的频域空间提取统计纹理特征,然后用所提取的纹理特征对遥感影像进行查询。遥感影像查询比较实验表明,基于Gabor小波纹理特征的遥感影像查询方法优于广泛使用的基于空间灰度依赖矩阵纹理特征的方法。     

基于改进U-Net模型的高分辨率遥感影像中城市建筑物的提取

针对高分辨率遥感影像中城市建筑物周围环境复杂多样,易被阴影遮挡,难以精细化提取的问题,提出一种改进的U-Net网络用于图像中的城市建筑物提取.该网络在标准U-Net网络的编码器末端嵌入双重注意力模块,可以通过捕获全局建筑物信息和长通道建筑物信息,实现建筑物特征的增强.在交叉熵损失函数的基础上加入Lovász损失函数,构成的复合损失函数增强了对建筑物提取结果的约束能力,进一步提高了模型的鲁棒性.将该模型在美国马萨诸塞州数据集上进行验证,提取建筑物的F1-score为87.83%.结果表明,本方法对高分辨率遥感影像中周围环境复杂多样、被阴影遮挡的城市建筑物具有较强的提取能力.     

合成孔径雷达图像中机场跑道的自动识别

为解决雷达图像中的机场跑道识别问题 ,提出了一种合成孔径雷达图像中机场跑道的自动识别方法 .首先 ,对原始图像滤波并提取图像轮廓 ,其次对轮廓图作Radon变换 ,保留最大的几个Radon变换系数 ,将其余系数置 0 ,并对Radon逆变换得到的图像进行二值处理 ,从而过滤掉大部分干扰线条 ,仅保留图像中的主要直线条 ,最后利用直线模板滤除残余干扰线条 ,并根据阈值检测出机场跑道 .实验结果表明 ,所提方法能够准确地识别出复杂背景下的水平、垂直和倾斜的机场跑道     

利用高分辨率遥感图像提取建筑物阴影信息初探

首先对上海市中心城区遥感影像建库,把众多的遥感影像数据组织起来,以方便管理和使用．在此基础上,利用GIS和RS技术,对遥感数据解译处理,提取建筑物阴影信息,从而为估算建筑物高度值作准备．     

基于RaySAR软件的上海外滩建筑群合成孔径雷达图像模拟

利用RaySAR软件对上海市外滩建筑群进行合成孔径雷达(SAR)成像模拟.绘制了不同反弹次数信号对应的反射率图、信号反弹次数分布图.结合目标的几何物理信息,分析了模拟SAR图像中的点、线状特征、不同反弹次数信号和建筑具体结构之间的对应关系.试验表明,雷达信号的反弹次数与建筑物结构细节密切相关.基于真实雷达影像序列,按PSInSAR方法选取的永久散射体点的位置及其分布与SAR模拟图像中的二次、尤其是三次反弹信号的成像吻合度较高,初步实现永久散射体点在建筑物上的精确定位.     

利用高分辨率遥感图像阴影信息提取建筑物高度

利用全色高分辨率卫星影像数据中的阴影信息进行建筑物高度计算的原理和方法，并结合专家分类系统，研究了如何进行建筑物阴影、顶部和建筑物向阳面分类，并计算出建筑物的高度．从试验区得结果表明，高分辨率的遥感数据在城市信息获取方面有着巨大价值．     

基于Gabor特征和局部二值模式融合的纹理图像识别

传统的Gabor滤波方法和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取的纹理特征鉴别能力不足,导致纹理识别精度不够理想.为了解决上述问题,提出一种将全局Gabor特征和局部LBP特征进行融合的纹理图像识别方法.该方法利用Gabor滤波方法提取纹理图像的全局特征,利用LBP算法提取纹理图像的局部特征,然后在最近子空间分类器的框架下实现全局和局部特征的融合以及纹理图像识别.在CURe T和KTH-TIPS基准纹理库上的实验结果表明,笔者提出的方法显著超越了传统Gabor滤波方法和LBP算法的纹理识别精度.     

基于小波变换的高分辨率地震信号瞬时参数提取方法

小波变换在时域以及频域具有良好的局域化特征,可用来实现对地震信号瞬时振幅、相位、频率等瞬时参数的提取.由于小波变换具有去噪的功能和分频处理的特点,在小波域提取的瞬时特征具有很好的抗噪性和可靠性.对小波变换提取地震信号瞬时参数的方法进行改进,通过对地震信号求导来增加其主频,对求导后的地震信号进行小波变换,从而得到高分辨率地震信号的瞬时参数.     

基于多地震属性的高分辨率拟测井参数的预测

基于多地震属性、测井资料,用多变量回归算法成功地对胜利油田ken-71地区的拟测井参数做出了预测.计算采用了Daniel P.Hampson提出的将多变量回归权重系数推广为具有一定时间长度的褶积算子,使预测结果的分辨率获得提高.对该方法提高分辨率的原理做了详细的讨论,给出了该算法在胜利油田ken-71地区采用常规地面地震数据和测井数据,预测得到的目标区域的拟孔隙度参数的分布,结果显示使用该方法深度分辨率可达8～10 m.     

城市居住单元建筑拥挤度环境遥感分析——以厦门市为例

居住单元的建筑拥挤度是居住单元环境评价的重要方面,而高分辨率卫星影像所提供的丰富的细节化的空间信息使得从居住单元的尺度研究建筑拥挤度成为可能。结合房地产估价理论和地统计学中的半变异函数方法,基于高分辨率遥感影像的特点创造性地构建了4个指标用来评价居住单元的建筑拥挤度,并选取了厦门市的5个典型居住单元对这些指标的可用性进行了检验。结果表明上述4个指标能很好地从不同角度刻画建筑拥挤度,为高分辨率遥感在环境评价中的应用提供了新的方向。     

高分辨率遥感影像在抗震救灾中的应用

对绵阳地区地震灾害前后的影像进行了几何校正、图像融合等处理,通过目视解译对绵阳地区的建筑物损坏及塌方和泥石流等受灾情况进行了评估,介绍了快鸟影像在绵阳地区抗震救灾中的应用.