基于改进的NDBI指数法的遥感影像城镇用地信息自动提取

针对目前遥感影像城镇用地信息提取存在精度不高、不够客观等问题,在分析Landsat ETM影像上各主要地物光谱特征的基础上,提出了一种基于改进的归一化建筑指数(NDBI)的遥感影像城镇用地信息自动提取方法.利用南京市主城区的Landsat ETM影像对该方法进行了验证,结果表明:该方法能够有效提取研究区的城镇用地信息;相对于常规的NDBI指数法,改进后的方法消除了稀疏植被对城镇用地提取精度的影响,大大提高了城镇用地信息的精度,并具有快速、客观等优点.     

图像感兴趣区域自动提取算法

感兴趣区域提取技术在图像处理和分析领域中有着重要地位。提出了一种ROI的自动提取算法,在显著度图和相对位置指示图的基础上,采用基于子区域的区域生长法,以像素点的显著度、相对位置及颜色纹理信息作为生长条件,颜色、纹理信息的权重可以根据图像的内容自适应调整。实验结果表明,该方法与现有算法相比,在速度和ROI提取的准确性方面均有提高。     

基于ENVI＋IDL断裂构造遥感影像自动解译探讨

工程地质遥感解译的重要内容之一是从遥感影像中自动提取断裂构造信息。通过对比研究现有断裂构造自动提取的方法和技术,首先对比研究了基于主成分变换和波段运算的图像处理方法在目标信息提取中的优劣;其次通过对预处理影像进行不同的滤波去噪处理;最后利用Canny运算和霍夫变换算法基于ENVI＋IDL编程实现了断裂构造信息的自动提取。通过实验验证,结果表明：基于主成分变换、LEEFILT滤波处理和霍夫变换算法可有效地提取TM影像中的断裂构造信息。     

日志模板提取的FT-Tree改进算法研究

计算机日志能够真实、全面记录事件信息,已经作为一种电子证据在侦查办案中得到普遍应用.要实现对海量日志信息的快速自动分析,需要有高效可靠的日志模板提取方法.鉴于目前日志模板提取方法存在的不足,本文以网络服务器日志作为模板提取的研究对象,基于FT-Tree算法,提出了利用Apriori算法计算剪枝阈值,再利用该值控制剪枝的...     

基于IFC的BIM子模型视图半自动生成

为支持面向建筑全生命期(BLC)的建筑信息模型BIM(building information modeling)创建和应用,实现根据各专业任务的信息需求快速提取所需子信息模型,该文提出一种基于IFC(industry foundation classes)标准的BIM子模型视图(model view definition,MVD)半自动生成方法。通过分析IFC标准的实体定义和分类,构建IFC元数据模型,提炼完备MVD需满足的规则,建立MVD半自动生成流程,并开发相应软件工具,实现了根据应用及交换的信息需求快速生成MVD,支持从整体BIM模型中提取所需子信息模型。最后,通过实例验证了MVD半自动生成方法的可行性和正确性。应用表明:本研究提出的MVD半自动生成方法可便捷、准确地描述各个任务的信息创建和应用需求,为面向建筑全生命期的BIM创建和应用提供技术支持。     

基于规则的人物信息抽取算法的研究

随着互联网的快速发展,信息也呈爆炸式增长,如何从海量的文本信息中获取所需的信息成为当今一门重要的课题.检索、分类、抽取等文本信息处理技术取得了长足发展,但面向人物属性的自动信息提取却没有引起人们的重视.基于规则的人物信息抽取算法,首先对需要抽取的信息进行规则描述,重点是时间、地点、籍贯等信息.在规则的基础上,研究开发人物信息抽取系统,最终实现了半结构化人物属性信息的自动提取.     

基于对象分析策略的航空激光扫描数据建筑物自动提取方法

航空激光扫描(airborne laser scanning,ALS)是一种主动快速获取地球及表面三维信息和反射率信息的数据采集技术,从ALS数据中自动提取地形和建筑物信息是ALS数据处理的重点和难点。借助基于对象分析(object based analysis,OBA)技术,提出建筑物自动提取的流程和相关关键算法,首先利用滤波实现地形信息的提取与非地面点的抽取,缩小搜索范围,同时为建筑物的提取提供地形信息,然后对非地面点进行分割得到地物对象,并借助基于对象分析策略,提取建筑物对象特征并构建特征规则集,实现建筑物对象的自动提取。试验结果表明:提出的算法对建筑物激光点进行自动提取效果较好,提取率和准确率分别达到了90%和75%。     

基于遥感和GIS的城市绿地自动识别系统

为了快速而有效地监测城市绿地的变化，建立了基于遥感和GIS的城市绿地自动识别系统。该系统运用像元信息分解方法自动提取城市绿地信息，具有其他传统方法所不具备的优势，能够很好的满足城市绿地信息快速监测的要求。     

基于深度学习的交通路口自动识别

基于车辆轨迹数据提取道路信息已经成为数字地图更新的一种有效而廉价的方法，引起了广泛的研究。交通路口是道路信息的重要组成，如何快速而准确提取交通路口具有一定的挑战。深度学习的快速发展为解决这一问题提供了一种新的思路。本文针对轨迹数据在交通路口的分布特性，首先提出一种基于LSTM深度学习的转弯轨迹模式自动提取方法，通过统计航向变化规律对路口转弯轨迹进行建模分类，然后采用LSTM深度模型学习轨迹时间序列，从而实现转弯轨迹模式的自动识别，训练好的模型可以对新的未知轨迹数据实现自动快速地提取转弯轨迹。其次，针对因路口转弯点的稀疏性而影响准确定位路口中心这一难点，本文提出一种联合补偿点计算和转弯轨迹航向变化幅度的方法选取路口候选点，然后通过聚类路口候选点识别道路交叉口。为验证和评估该方法的有效性，采用福州市鼓楼区出租车实际轨迹数据进行测试。结果表明，该方法道路交叉口识别准确率达到96.7%，为电子地图实时更新及无人驾驶自动导航应用等提供关键技术支持，同时我们开放该方法源代码和实验数据，以便于其他研究者开展相关研究。     

模板化网页主题信息的提取方法

为了消除网页噪音,有效地提取基于模板的网页主题信息,提出了一种新的信息提取方法.该方法采用机器自动学习方式生成网页集的模板;以网页链接关系中的锚点文本作为提取目标对模板进行标记,生成对应模板的提取规则;依据模板的提取规则对网页主题信息进行提取.对国内2 588个新闻网页进行了检测.实验结果表明,该方法可以快速、有效地提取模板生成的网页集主题信息,准确率达99.5%.将该方法应用于搜索引擎系统(木棉检索)中,与原来的检索系统相比较,索引文件的大小减少约50%,检索的速度和精确度也得到提高.     

水体遥感指数研究进展

水体遥感指数是当前全球和大区域水体分布和面积估算采用的主要技术.文中对近20多年来提出的水体遥感指数进行总结,分析指数构建原理并比较两种主要指数类型(比值型和差值型)的区别,讨论水体遥感指数应用中的几个主要问题.总的看来,比值型指数对水和非水信息的分离度较强,并能抵消地形的影响,因此可以较好地去除云和阴影的影响.加上比值型指数的变量通常不带系数,因此普适性较强.现有的水体指数中还鲜有被证明可以不用选取阈值就能高精度提取水体的指数.但好的水体指数阈值选取简单,稳定性较强.常用的OTSU法(大律法)获得的阈值已被许多研究证明并不可靠,因此不宜基于OTSU获取的阈值进行水体信息提取及其方法对比.     

采用混合像元分解的水库面积提取及变化监测

利用Landsat-5 TM,Landsat-7 ETM+和Landsat-8 OLI遥感影像数据和高空间分辨率(1.14,0.54 m)的Google Earth^TM地面实况图进行水库面积检测与变化监测的技术研究.采用完全约束最小二乘法混合像元分解(FCLS)方法提取不同水库水体信息,并与常用水体指数法及支持向量机(SVM)分类法进行比较,利用多时相FCLS方法监测厦门杏林湾水库2006-2014年间的面积动态变化.结果表明:基于FCLS的方法比NDWI等水体指数方法更能准确地获取水库水体面积大小及其变化信息.     

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。     

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.     

土地利用的遥感信息变化提取研究

利用卫星遥感影像进行土地利用类型分类和动态变化监测是遥感应用中的一个重要课题。本文选择不同时相的ETM 和SPOT-5卫星遥感影像数据,对两期影像进行监督分类,快速提取不同时期的土地利用数据;然后进行动态变化监测,获得土地利用情况的变化特征和信息;最后对其分类精度进行评价分析。研究表明,两期影像中耕地、居民用地和未利用地这三个类别的变化面积较大;ETM 影像进行监督分类的精度为90.1692%,Kappa系数值为0.8268;SPOT-5影像进行监督分类的精度为95.1477%,Kappa系数值为0.9361。由于SPOT-5影像的分辨率较高,分类效果更优于ETM 影像,更能准确的反映土地类型的信息和特征。     

遥感数字图象拟合处理在铁路工程滑坡病害研究中的应用

本文提出了使用电子计算机,对遥感图象之间、遥感图象与非遥感图象之间,进行数字图象拟合处理,用于铁路滑坡病害动态变化、滑坡分布的区域工程地质条件,以及滑坡面积大小和动态变化范围测量的研究.     

基于遥感影像的重要地物的变化检测和标注

破坏性灾害会造成巨大危害和损失,灾后一定时间内由于信息匮乏,使得对了解灾情和救灾都极为不利。为了及时获取灾区建筑物、道路、桥梁、水库等重要地物的倒塌和毁坏信息,给出了一种可自动识别和标注灾害前后遥感图像差异区域的方法。首先对时序遥感影像通过三维块匹配(block matching 3D,BM3D)方法去除高斯噪声,然后利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)方法进行图像配准,通过对差分图像采用Wv＿Canny边缘检测方法获得差异区域重要地物的边缘信息,最后识别并标注出发生变化的重要地物,真实遥感图像实验结果按建筑物变化面积比较,正确率78%～79%,误检率21%～22%,无漏检率。仿真试验和实际遥感影像处理表明：所研究方法可有效识别和标注建筑物等重要地物的差异区,有利于灾后破坏性地物的及时了解和救助工作。     

基于遥感图像梯度特征的运动模糊检测方法

为了精确描述由于高分辨率卫星在轨动力学环境不确定干扰造成的光学传感器拍摄遥感图像退化的过程,在自然图像的运动模糊点扩散函数检测方法的基础上,提出一种基于遥感图像梯度特征的运动模糊检测方法. 该方法利用图像分割和梯度特征选择处理区域,对遥感图像进行预处理,使图像的梯度特征更加符合检测方法的先验知识,采用基于概率分布的点扩散函数估计方法获得图像的退化模型. 结果表明该方法提高了图像模糊的检测精度,获得了更准确的遥感图像运动模糊点扩散函数的检测结果.      

长江经济带湖泊水下地形的热红外遥感反演——以武汉市东湖为例

针对长江经济带平原湖区的浅水湖泊,提出了一种基于热红外遥感的湖泊水深测量方法.首先根据湖泊水温的垂直分布规律,推导出浅水湖泊中表层水温与水深平方的倒数存在近似的正比关系.然后以武汉东湖为例,利用Landsat-8热红外(TIRS)遥感影像数据反演东湖水表温度.结合实测水深测量样本点对,利用半经验回归方法,确定水深与水温的关系式,根据此关系式由水温反演出整个湖泊的水深,最后再结合影像当日的水位数据得到水下地形.试验模型拟合的相关系数R2为0.657,在浅水湖泊水深反演中能取得平均相对误差8.93%的相对测深精度.试验表明, 利用热红外遥感可为长江经济带平原湖区浅水湖泊的水深测量和水下地形测量提供一个快捷的新方法.     

基于GIS和RS的土地利用动态监测

为了解决当前土地利用变化趋快,现有土地利用更新技术难以满足土地实时监测的问题,本文提出以GIS平台为基础,利用遥感数据进行变化信息发现、变化区域标定并给出了相关算法.可以看出,利用遥感技术和GIS平台更新土地利用数据是比较适合较大范围的土地利用更新技术方法,可以完成土地利用动态更新的大部分工作且经济、高效.