利用最小二乘匹配算法提取影像道路网

针对遥感影像道路网提取问题,提出了利用最小二乘匹配算法进行道路网智能化提取的思想,通过对影像进行预处理、种子点选取、最小二乘匹配、道路段筛选和连接来实现道路网的提取.利用多组影像进行验证的实验结果显示:该方法能够较好地对道路网进行识别,且具有较好的鲁棒性.     

基于支持向量机的高光谱遥感影像道路提取

为了从高光谱遥感影像中高精度提取各种线形道路,提出了基于支持向量机（SVM）的道路特征快速提取算法,首先利用PCA对高光谱影像进行合理压缩,由SVM模式识别理论推导出该算法具有快速精确提取道路网信息的能力,针对高光谱遥感影像高信息量和道路网复杂度高的特点,提出基于1Vm（一对多算法）的多种道路SVM一次性高精度提取的多分类策略,在提高精度的同时,兼顾了道路特征识别的效率。研究结果表明：SVM对线状道路模式判别能力比常规方法有更强的优势,对小样本的道路识别效果更加明显,从遥感影像中不仅能准确地辨别出道路的线形特征,还能识别出其材质和类型;该算法能同时识别出多种道路,执行效率更高。     

基于NSCT与形状特征的遥感影像道路提取

提出一种基于非抽样Contourlet变换（NSCT）与形状特征的遥感影像道路提取算法.首先对图像进行非抽样Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的变换系数,对变换系数进行增强处理并通过反变换得到增强图像;然后对增强图像进行分割处理,利用道路形状特征对分割结果进行道路提取;最后利用光谱特征对提取的道路进行判断,并利用形态学方法对道路网进行规整.对比实验结果表明：该算法取得了较好的高分辨率遥感影像道路提取效果.     

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.     

基于泛在位置数据的城市道路网精细建模

为解决当前城市道路网自动提取方法难以同时对道路几何、拓扑、语义进行精细建模的问题,提出一种基于泛在位置数据的城市道路网一体化精细建模方法。首先,利用轨迹转向角热点分析方法提取道路交叉口区域,对交叉口和路段进行分治;然后,识别道路交叉口的出、入口点,分别采用低频轨迹聚类和交叉口连通性分析方法,识别交叉口的转向模式,并对路段轨迹进行分类,在此基础上对道路网几何、拓扑结构进行精细建模;最后,利用自然语言处理和地图匹配技术,利用位置文本数据和车辆轨迹数据提取道路名称和平均速度等信息,实现道路网几何、拓扑、语义精细建模。研究结果表明:本文方法能够用于快速获取城市道路网几何、拓扑、语义信息并精细建模。     

中低分辨率遥感影像控制点对自动提取方法

遥感影像配准是遥感影像融合与校正的基础,而控制点提取是遥感影像配准的关键。针对中低分辨率遥感影像配准时产生的控制点少且分布不均匀、正确匹配率低等问题进行研究,提出了一种自动提取其控制点对的方法。该方法采用区域匹配策略,首先将参考影像与待配准影像的公共区域进行网格划分,对2幅影像中相同地理范围的小区域进行一致编号,接着建立影像的多尺度空间,对每一个尺度影像区域块采用Harris进行角点检测,用SIFT特征描述符描述Harris角点的特征向量,最后利用区域匹配策略进行特征点的匹配。实验表明,该方法能提取出均匀分布且精度高的控制点对,有利于提高中低分辨率遥感影像配准的精度。     

一种高分辨率遥感影像城区道路网提取方法

提出一种高分辨率影像城区道路自动提取新方法.该方法首先引用经典的Mean-Shift算法实现道路图像的初步分割,再合并灰度相似的区域,依据直方图准则选取合适的阈值进行二值化分割；然后,引入形状因子(面积、长宽比等)去除混杂在图像中与道路形状特征不相似的区域；对于仍然与道路相连的非道路区域,构造多方向形态学滤波的方法剔除,提取独立的道路区域,最后连接断裂的道路线,实现道路网的提取,并对多幅高分辨率城区影像进行试验.研究结果表明:该方法能很好地实现从复杂环境中提取道路网,特别是对直线型道路的提取精度更高.     

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.     

TM遥感图像中居民点的自动提取

介绍了一种TM遥感图像中居民点目标自动提取的方法.针对TM遥感图像的光谱特征,提出一种基于多波段信息的图像分割模型,提取出居民点、道路及河滩地等光谱相近的地物.然后依据居民点的形态特征分离道路,并利用空间关系知识分离出河滩地.试验结果表明该方法能快速准确地识别提取TM遥感图像中的大部分居民点.     

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。