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为解决遥感影像分割中存在的不确定性问题和传统层次聚类算法中存在的时间复杂度高、缺乏可再分性等缺陷,基于云模型和期望最大聚类提出了一种新的遥感影像分割算法。该算法首先使用峰值法云变换从影像中抽取底层概念,然后通过EM算法对底层概念进行聚类,最后通过极大判别法完成遥感影像分割。实验证明,EM算法进行概念聚类能够快速地将概念分类为指定个数,并估计出高阶云概念的数学特征,相比于传统的基于云模型的遥感影像分割算法具有更好的分割效果。 相似文献
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为确保土地利用数据的真实性,设计基于多源遥感数据的第三次国土调查内业信息提取方法.以高分二号卫星采集的全色与多光谱影像为基础,采用S-G(Savitzky-Golay)滤波器通过噪声消除、配准、重采样实现全色与多光谱影像融合,利用像元亮度校正改善融合后影像像元亮度饱和现象.根据最小代价切割实现多源遥感影像不同地类边界划分,获取大量遥感影像图块,逐个分析与判断遥感影像图块类型,通过同第二次国土调查数据库相对比提取差异性地类图斑、偏移图斑、在建图斑,实现第三次国土调查内业信息提取.实验结果显示,该方法的遥感影像分割与融合效果好,可有效提升遥感图像清晰度,增强图像细节特征,保证土地利用数据的真实性. 相似文献
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百度深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台,能够运用深度学习技术实现遥感影像的智能建模、训练和解译。本文通过深入分析PaddlePaddle图像分割模型库PaddleSeg的图像处理深度学习算法模型DeepLabV3+、U2-Net及RetinaNet,开发设计了遥感智能视觉平台,实现了遥感影像的地块分割、变化检测和斜框检测等专业功能。研究表明：遥感智能视觉平台提取的图斑总面积是目视解译的80%、有效图斑比例为76%、错误图斑比例为18%,实现了快速有效的遥感图像智能处理。 相似文献
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为解决利用Sentinel-2卫星影像进行地物信息提取时云层遮挡造成的信息误判问题，提出了一种基于深度学习的遥感影像云区高精度分割方法。该方法通过预处理的遥感样本数据构建出一种深度神经网络模型，自动提取高层次影像特征；再将影像特征输入分类器，实现遥感影像的像素级分类，从而分割出云覆盖矩阵；最后将云覆盖矩阵转化为云二值图，结合感兴趣区矢量准确获取指定区域云检测结果。选取典型区域进行测试，结果表明：该方法检测精度较高，速度较快，且无须辅助信息与人工干预，可用于Sentinel-2卫星影像不规则区域自动云检测。 相似文献
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无人机、卫星等获取的高分辨率遥感影像中不可避免地存在云层遮挡问题,这对遥感影像生产和应用造成一定程度的干扰.本文针对RGB彩色遥感影像中存在的云层遮挡问题,提出了一种基于RGB彩色遥感影像的快速云检测方法.首先根据RGB三通道的光谱信息生成粗云图,引入景观格局指数,然后排除地面非云层高亮图斑误差,利用原始影像作为引导,对初步云提取结果进行引导滤波,获得精细化云图,最后对结果进行矢量化处理,自动提取图斑的关键拐点,最大限度保留云的形状,获得真实、美观的矢量化成果.该方法对遥感影像的数据质量和波段数要求低,可以进行快速高精度的云检测.本文利用卫星影像和无人机影像进行快速云检测实验,证明了该方法的有效性. 相似文献
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遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值。根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割。首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu法对显著性图像进行粗分割,再基于灰度共生矩阵分析云和下垫面的纹理特征,进一步提取出准确的云区。实验表明,该算法复杂度较低,提取效果良好。 相似文献
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针对传统遥感影像变化检测方法对前后期影像数据质量要求高、适应范围窄、检测精度较低等问题,本文在引入异常点检测思想的基础上,提出了一种结合均值漂移分割与聚类分析的遥感影像变化检测方法。首先将前期地理国情矢量数据与待监测的遥感影像进行地理配准;然后在地理国情矢量数据的基础上对遥感影像作均值漂移算法二次细分割,获得的矢量图斑继承了原有父级类属性,并对同一父级类的影像图斑进行光谱、空间、纹理、指数等特征提取;最后采用高斯混合模型与最大期望值算法聚类获得多个类别,在父级类下找出异常类别的图斑。通过试验对比分析,表明了本文方法的有效性和可靠性,为遥感影像变化检测提供了新思路。 相似文献
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为了实现影像的自动化分割,提出一种利用非监督方式将观测数据采样化的遥感影像分割方法。该方法利用欧氏空间的概率分布建模采样数据和观测数据,并将其映射到黎曼空间,通过不断将观测数据转换为采样数据的方式实现影像的自动采样化。每次采样过程只需计算观测数据点到采样点的测地线距离,将距采样点测地线距离最小的观测数据转化为采样数据,以保证采样数据不断趋于该类数据的真实分割结果,同时使算法能够有效分割具有不同像素数的类别。将算法应用于模拟影像和真实遥感影像分割,对其分割结果以及传统基于统计、基于模糊的非监督算法和基于神经网络的监督算法相应分割结果定性定量的对比分析验证了该算法的有效性及可行性。 相似文献
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为有效监测具有填挖、采剥等行为的工程活动情况,本文提出了一种用于像素级露天工程活动图斑提取的遥感多特征语义分割模型。该模型以高分二号(GF-2)光学遥感影像为数据源,采用U-Net深度神经网络架构,通过人工标注构建了反映露天工程活动的影像样本集,并提取样本的多维特征投入模型进行训练,从而实现了工程活动图斑的快速识别。试验结果显示,本文方法对露天工程活动图斑的总体识别精度可达87.36%,平均精度达86.78%,优于KNN、SVM两种传统分割方法,为工程活动自动化监管提供了技术参考。 相似文献