面向对象的无人机影像地物分类

为了对农村用地进行有效分类,本文选取面向对象的分类方法,利用某农村的无人机航摄影像提取其土地类别信息.首先对无人机获取的原始影像进行预处理;然后对研究区反复进行分割实验,选取最优的分割尺度,在不同层次进行最优尺度地物分割;最后根据地物矢量、光谱、形状等特征差异,对最优分割尺度层上的地物进行最适宜的分类规则的建立,进而在...     

一种改进SLIC分割的多尺度面向对象CVA遥感影像变化检测方法

依托无锡市江阴市地理国情普查项目,对江阴市示范区开展遥感影像变化检测方法研究,针对基于像元变化检测提取特征单一化以及面向对象方法严重依赖分割尺度的问题,融合多特征提出一种基于改进简单的线性迭代聚类(SLIC)分割的多尺度面向对象的变化矢量分析(CVA)变化检测方法。首先对预处理后的影像进行多尺度分割形成矢量层,然后用矢量层分割影像得到像斑,接着对2期像斑进行特征提取构成变化矢量,并对其进行分析得到变化强度,最后进行阈值分割和精度评定。实验结果证明,该方法综合利用各类型特征的优势,提高了算法的检测精度,为变化检测提供了新思路,可以作为地理国情监测的有效手段,同时也对城市遥感影像数据的快速更新具有一定参考价值。     

利用深度残差网络的高分遥感影像语义分割

遥感影像分割是影像解译与分析的必要过程,随着深度学习在特征表达上的优势逐步显现,以深度网络为基础模型的影像语义分割已成为自动分割的主要研究趋势.该文提出了一种基于深度残差网络的多尺度语义分割模型,旨在针对小样本遥感影像数据集,提高具有不同尺度分割对象的遥感影像分割精度.首先将深度残差网络以全卷积网络形式进行微调,实现端到端语义分割模型结构构建;然后针对全卷积网络粗糙分割输出的问题,引入Atrous卷积精细化模型上采样过程,进而提高输出标签图精度;最后针对小样本数据进行随机多尺度数据增强,通过样本扩充提高模型分类精度和鲁棒性.试验基于ISPRS 2D Vaihingen语义分割数据集,影像分割结果的分类精度达到89.7%,尤其在小尺度对象上具有较好分割效果.     

SIFT特征匹配无人飞艇多光谱影像拼接

无人飞艇抗风能力弱、稳定性差且不符合航摄规范,采用传统方法对其所获取的影像进行拼接往往达不到较高的精度. 为此,该文提出一种基于尺度不变的特征变换进行多光谱遥感影像特征匹配的拼接. 将多光谱信息引入SIFT特征向量集,采用BBF(best-bin-first)算法和随机抽样一致性方法进行粗、精匹配处理和误差剔除,以SIFT特征匹配计算的最优变换矩阵实现光谱影像拼接. 对无人飞艇获取的多光谱影像拼接实验结果表明,所提出的方法能获取大量匹配特征点,且影像间的变换矩阵稳健,光谱影像拼接精度和效果能满足判读解译的需求.     

LANDSAT 8 OLI影像不同融合方法的地类信息提取

为了探究影像融合技术在土地分类中的适用性,找出适用于不同地物提取的融合方法,以LANDSAT 8 OLI 15m全色/30m多光谱影像为数据源,采用PC变换、Brovey变换、GS变换三种融合法对全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价.基于地物光谱特征、决策树分类法提取研究区地类信息,比较多光谱影像和融合影像的信息提取精度.结果表明,三种融合方法均在空间细节表现能力得到提升,GS融合影像对建筑物识别能力较强,适用于城市建筑提取,而PC融合影像信息量最为丰富,突出显示水和植被信息,总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于农业信息提取的融合方法.     

基于无人机高分影像的绿地面积提取

无人机高分影像相比传统遥感影像具有一定的优越性,用途十分广泛。传统遥感影像分类技术不再适用于无人机高分影像,本文采用面向对象的分类方法,经过多次实验对比选择出合适的分割尺度再进行分类,可以从影像中较为准确提取出绿地。     

应用商空间理论的遥感影像多粒度合成分割

传统影像分割方法只能对影像进行单一粒度空间的分割,分割结果的准确性限于单一粒度空间,该文运用商空间理论提出一种遥感影像多粒度合成分割方法. 首先探讨多粒度影像分割的商空间模型,用影像数据场表达像元空间关系,用分形维数特征增强人工地物和自然场景的区分能力. 对灰度特征、影像数据场、分形维数分别进行分水岭分割和迭代自组织数据分析(ISODATA)聚类,获得多粒度分割结果. 最后基于粒度合成原理给出一个具体的多粒度影像分割的商空间合成算法. 实验表明该方法能充分利用各个粒度空间分割结果的优点,纠正了单一粒度空间的分割错误,分割结果更准确.     

MapGis与ArcGis在多源影像图处理中的应用

【目的】利用MapGis、ArcGis软件分别对各类型的地质图件数据进行分析、编辑和处理,实现对多源数据的清晰呈现。【方法】通过文件格式转换、影像配准、影像精校正、提取栅格影像、3D制图等操作对多源影像图进行处理。【结果】图像在经过处理后,不仅能提高影像图件的局部分辨率和色彩对比度,还能直观、精准、立体地呈现出高质量影像信息。【结论】根据专题图的不同,可合理灵活地应用MapGis、ArcGis软件的功能模版,发挥各软件功能模块的优势,不仅能提高地质工作图件编制的效率,还为后续研究提供了重要参考。     

基于eCogition面向对象分类方法的水稻种植面积提取

百合镇作为广西壮族自治区横县的粮食生产基地之一,水稻种植面积占到全镇耕地面积的一半,用遥感技术提取其水稻种植面积对于评价生产能力及优势具有重要意义。本文基于eCognition平台,运用多阈值、多尺度分割算法对RapidEye高分辨率影像进行对象分割,分别用多阈值分割、ndvi、rvi剔除林地、水体、建筑地的影响。利用最邻近法对对象分类,用野外实测点随机抽样、面积一致性、空间分布进行精度评价,其中面积一致性达到94％,提取的水稻分布符合自然规律。     

20世纪以来全球气象干旱时空变化研究

【目的】气象干旱是四种干旱类型中最先发生的,探明气象干旱发生的特征及规律对其他几种类型干旱的早期预警和防灾减灾具有重要意义。【方法】基于CRU TS数据集中长系列气象数据,采用标准化降雨蒸散发指数（SPEI）表征气象干旱情势,采用Mann-Kendall趋势检验和最小二乘回归分析法研究1901—2021年全球气象干旱变化,并分析其时空变化特征,引入湿润指数（HI）探究干湿状况变化对干旱历时的影响。【结果】20世纪以来全球气象干旱整体呈现加重趋势,尤其是在2001年以后。全球大部分流域的平均干旱历时在13至16个月之间,大部分流域的干旱持续时间没有显著变化。【结论】流域尺度下的干旱历时与区域干湿状况密切相关,累计湿度越大,干旱持续时间越长。     

基于Relief-PGS优化算法的数据分类

【目的】在选取图像特征对图像进行分类时,选取的特征属性是否冗余会影响到图像分类的正确率。为提高分类的准确率,使用Relief-PGS优化算法对特征子集和支持向量机参数同步进行优化。【方法】首先使用Relief算法对特征数据集进行筛选,其次将筛选出的特征子集数目和支持向量机参数一起编码到粒子群-遗传算法中进行同步优化,最后对处理后的数据集进行分类,能有效提高分类的准确率。【结果】选取UCI数据库中的5种数据集进行分类,与传统的SVM算法、PGS算法和Relief-SVM算法相比,Relief-PGS优化算法对图像分类的准确率分别提高了22.53%、6.05%和11.16%。【结论】研究结果表明,Relief-PGS算法在去掉不重要特征的同时,对支持向量机参数进行优化,能有效提高分类的准确率。     

空间关系辅助的面向对象建筑物提取

根据高分辨率影像的特点提出一种采用面向对象的建筑物提取方法. 该方法以影像对象为处理单元,利用其丰富的光谱、形状以及隐含在影像中的深层空间语义关系等信息进行分类,然后结合空间关系特征对分类结果进行优化,并使用均值滤波对类别边缘进行修正. 实验表明,基于面向对象的方法能比较完整地提取出建筑物对象,且空间关系辅助能进一步提高建筑物提取的精度.     

波浪能示范区海底电缆多元融合探测技术研究

【目的】为了能全面获取海底电缆路径上的详实水深数据、水下结构图像及海底电缆埋设情况,对海底电缆多元融合探测技术进行了研究。【方法】通过分析对比不同的探测技术,提出一种基于多波束测深系统、侧扫声呐和浅地层剖面仪的融合探测法,并使用该方法对大万山岛波浪能示范区海底电缆进行全覆盖测量。【结果】实际应用结果表明,基于多种探测技术的融合法在海底电缆探测中具有良好的应用效果。【结论】将不同影像在底质和地理位置上进行叠加,能极大提高对海底电缆解译的准确性,对海缆维护探测具有重要意义。     

基于FVC-InSAR的滑坡前兆识别

【目的】研究滑坡灾害的时空演变规律，克服传统单一监测方法识别的不确定性。【方法】提出了一种融合InSAR和光学遥感技术的滑坡灾害早期识别技术，首先利用3景光学影像获取白格滑坡发生前的前三年同一季度的植被覆盖度（FVC）变化，然后利用32景SAR影像获取白格滑坡灾前的年平均形变速率，累计形变量，最后采用两种识别结果进行综合评判，实现对白格滑坡灾害发生进行早期识别。【结果】白格滑坡发生前，滑坡体表面植被覆盖度逐年降低，并伴随着较大的形变，且低植被覆盖区域与高形变区域具有较高吻合。【结论】证明FVC-InSAR技术的结合可以有效实现对部分滑坡的早期识别。     

基于TVDI的河南省遥感土壤墒情反演研究

【目的】精准高效地监测土壤墒情是现代化农业发展的重要环节。【方法】以我国农业大省河南省为研究区，基于MODIS遥感数据，提取归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）分别与地表温度和地表温差建立温度-植被指数特征空间和温差-植被指数特征空间。通过研究区土壤水分站点的数据，讨论分别由Ts-NDVI、Ts-EVI、DT-NDVI和DT-EVI特征空间计算得到的温度植被干旱指数（TVDI）与土壤墒情站点的数据的相关性，以此验证基于MODIS数据的TVDI反演大区域土壤墒情的能力。【结果】Ts-EVI特征空间构建的TVDI与实测土壤墒情具有较稳定的相关性。【结论】TVDI不仅能够反映土壤表层的干湿状况；还能有效的反映土壤湿度的时空差异，是一种有效的实时监测土壤干湿状况的手段。     

伊洛河流域河南段景观格局特征及变化研究

【目的】研究伊洛河流域河南段景观格局的时空变化特征,对其生态系统稳定性、保护流域生态安全具有重要意义。【方法】以2000年、2010年、2020年Globeland30地表覆盖数据为基础,利用SRTMDEM提取伊洛河流域河南段的范围,采用Fragstats软件得到伊洛河流域河南段类型水平和景观水平共9种景观格局指数。【结果】耕地和林地是伊洛河流域的基质景观类型。根据类型水平上的指数变化。可以将景观类型分为三类：第一类为林地、草地和水体,在近20年中表现为破碎度逐渐下降;第二类为耕地和湿地,破碎度增加;第三类为人造地表,破碎程度先增加后减小。【结论】景观水平上的指数变化表明近20年来伊洛河流域整体景观的破碎度呈下降趋势,异质性减小,生态趋于良好,流域内存在优势类型,景观连通性较好,且保持稳定状态。     

基于高密度公路三维灰度点云的图像增强方法

【目的】在采集路面病害图像过程中,由于受到光照不均匀的影响,导致图像出现多噪声和低质量问题。此外,路面病害在整个图像中的占比小,且与背景颜色相似,不易区分。通过解决这些问题,可避免影响后续路面病害识别的精度。【方法】提出一种基于高密度三维灰度点云的图像增强方法。通过多模型特征融合、网络学习输入图像不同层次的特征,来增加特征互补性,提高特征提取能力。【结果】该方法不仅能增强图像细节,还能降低图像噪声,增强待检测图像的识别效果。【结论】试验结果表明,该方法在客观评价和视觉质量上达到了优良的性能。     

基于面向对象的CBERS-02B影像船舶提取

本文基于面向对象的思路,使用CBERS-02B高分影像,结合Sobel边缘检测分割图像,以鄱阳湖水域的船舶为提取目标,确定了水域内不同船舶的分割尺度,单体船为73以及并排船舶为85。在此分割基础上,对船舶进行特征提取,实验结果中船舶的边缘提取效果明显。     

农田遥感识别方法与应用

农田识别是进行作物的长势监测、产量预报和时空特性研究的基础,能够为国家农业政策的制定提供数据支撑。基于像元的传统农田遥感识别方法只利用了影像像元的属性信息,造成农田识别精度不高。面向对象的识别方法根据多尺度分割后得到对象的光谱、形状和纹理属性分类,提高了农田识别的精度。随着航天技术快速发展,与中低分辨率影像相比,高分辨率遥感影像能够提供更丰富的光谱、形状和纹理特征的目标地物,但同时信息量和数据量呈几何级数增加的高分辨率遥感影像给现有的农田遥感识别方法带来极大挑战。回顾了中低分辨率和高分辨率的农田遥感识别方法的研究进展,重点阐述了多尺度分割与三种监督型机器学习算法组合的面向对象的识别方法。结果表明,以机器学习算法为基础的面向对象分类的总体精度都高于96%,卡帕系数均超过0.93。     

应用启发式边缘生长的遥感影像分割

基于边缘的遥感影像分割方法有两个难点：边缘点检测和边缘线连接. 文中提出一种基于启发式边缘生长的分割方法. 首先对Canny 算子进行三方面的改进以准确提取边缘点：自适应小波去噪、最优双阈值计算、基于邻域全变分的边缘决策. 定义一个新的边缘连接异质性指标,包括空间异质性和光谱异质性. 在此基础上提出启发式的全局交互最优决策技术以正确连接断裂边缘线. 文中用快鸟影像和航空影像进行分割实验,并与eCognition 的分割结果进行定性和定量比较. 实验表明启发式边缘生长分割方法能正确地连接绝大多数边缘线,并提供准确的分割结果.