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高分辨率的DEM和DOM数据是对地形地貌信息的准确描述,也是滑坡信息提取的重要数据源。首先,针对滑坡信息提取的要求,本文采用无人搭载微型单反相机的影像获取平台,结合野外测量的GPS数据,弥补了无人机POS信息精度低的劣势;针对无人机影像的特点,运用摄影测量基本原理与计算机视觉算法,获取高精度、高分辨率的DEM与DOM影像,保留了丰富的光谱与纹理信息。其次,借助ESP辅助工具获取了DOM影像的最佳分割尺度,并结合研究区地物特征构建了基于模糊分类与SVM算法相结合的决策树,运用面向对象的分类方法实现了对研究区内植被、道路、疑似滑坡区域的信息提取。最后,依照研究区地物分布的空间特征确定了高风险等级区域,并对该区域进行滑坡的形态与纹理分析以及精度评价,其中提取的疑似滑坡区域用户精度为91.44%、生产者精度为84.65%,结果表明无人机遥感在滑坡信息提取领域具有较高的应用价值。 相似文献
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一、概况
1、项目背景
杭州市区（不合萧山、余杭）土地利用现状数据为2006年调查数据，距2007年已有一年多，由于杭州市区变化频繁，土地利用变化情况复杂，为进一步提高土地调查成果质量，做到数据、图件和实地“三者一致”，为政府快速提供真实、准确的土地利用现状数据，杭州市国土资源局决定采用高分辨率卫星遥感影像数据作为2007年度土地变更调查工作的基础数据，通过对高分辨率卫星影像的识别、判读实现准确并快速地提取出土地变更信息，更为精确地勾绘出变化图斑的边界线，外业核查时更为明晰、高效。 相似文献
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谈谈卫星遥感影像数据在土地变更调查中的应用——以杭州市区2007年度为例 总被引：1，自引：0，他引：1
一、概况
1、项目背景
杭州市区(不含萧山、余杭)土地利用现状数据为2006年调查数据,距2007年已有一年多.由于杭州市区变化频繁,土地利用变化情况复杂,为进一步提高土地调查成果质量,做到数据、图件和实地"三者一致",为政府快速提供真实、准确的土地利用现状数据,杭州市国土资源局决定采用高分辨率卫星遥感影像数据作为2007年度土地变更调查工作的基础数据,通过对高分辨率卫星影像的识别、判读实现准确并快速地提取出土地变更信息,更为精确地勾绘出变化图斑的边界线,外业核查时更为明晰、高效. 相似文献
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遥感技术在全国土地变更调查工作中得到广泛应用,主要通过从最新获取的遥感影像上提取所需信息,再对比之前的数据库信息进行分析得到一定时间阶段的土地变更情况。文章针对在全国土地变更项目中使用较广的QuickBird影像,以QuickBird影像的全色影像、多光谱影像、前时相基础底图及高程数据为基础,对影像进行拼接处理、降位处理、数据融合、影像彩色合成,以及几何纠正等处理过程,并通过实验确定一个最佳处理流程。最终得到地类清晰可见、容易判读的影像,为之后的影像信息提取打好了基础。 相似文献
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IKONOS数据在大比例尺土地利用动态监测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
通过建立大比例尺土地动态监测系统,快速准确提供各种土地利用变化信息,是实现资源保护的基本手段。而及时准确地获取高分辨率的地物影像资料是大比例尺动态监测的重要环节。介绍了IKONOS影像数据的特点,并与其它遥感数据进行了比较,分析了IKONOS数据在土地利用动态监测中的应用。 相似文献
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一、遥感土地利用变更调查技术路线
本次土地利用更新调查运用先进成熟的空间遥感技术、空间数据库技术和网络技术，采取内外业相结合的调查方法，以全数字化信息获取方式，获取准确翔实的土地基础数据的技术路线。主要采用的数据经过正射影像矫正的2．5m的法国SPOT5彩色数据。彩色数据的获取是利用分辨率是10mSPOT5多光谱数据和分辨率是2．5mSPOT5全色影像融合而成。 相似文献
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高分辨率遥感影像已逐步成为地震灾害快速评估的主要数据源之一,但现有的遥感地震灾害信息提取方法存在对研究人员目视解译经验依赖性强和利用高分辨率影像提取结果精度不高的问题。因此,本文提出了一种基于目标特征库的高分辨率遥感灾害信息快速提取方法,用于提升遥感影像灾害信息提取的效率和自动化程度,并对基于目标特征库进行地震灾情快速评估的几项关键技术（目标特征库构建、样本匹配方法和自动分类方法）进行了阐述,最后,以云南鲁甸地震龙头山镇地区为研究区,基于高分辨率遥感影像在目标特征库支持下开展了地震灾情快速评估实验。通过与灾后调查数据的对比分析发现,基于高分辨率遥感灾害目标特征库的地震灾情快速评估结果在精度上可以满足灾情快速评估的业务需要,同时还具有更好的时效性。 相似文献
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基于地形图与知识规则的土地利用信息提取 总被引：3，自引：0，他引：3
在土地利用变化及相关研究中,地形图已成为重要的信息源。本文以1∶100000地形图为基础信息源,根据地图制图原理并结合专家知识与规则,进行了没有影像时期的土地利用信息提取的尝试。并选取典型区,以系列影像数据作为背景数据,以耕地为例,将提取结果与同期统计数据及所推算的影像数据进行了对比分析和精度的验证。如以推算的影像数据为标准,则验证误差<5%。研究表明,按照一定的知识规则,基于地形图进行历史时期土地利用信息重建是可行的,完全可以满足相同比例尺及较小比例尺上土地利用制图及分析的需要。 相似文献
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随着经济建设的发展,原有的土地利用变更手段比较落后,精度难以保证,基础资料已经无法做到图、数、实地相一致,实践证明,利用SPOT-5高分辨率遥感影像进行土地利用现状更新调查是一种行之有效的手段。本文主要应用大同市新荣区的遥感影像,建立起了土地利用现状图的解译标志,为土地利用数据库的建立作好准备。并利用SPOT-5的2.5m全色数据和l0m多光谱遥感影像的融合数据,集合外业、内业土地更新现状调查的数据,采用了监督分类及目视解译的方法,完成了土地更新调查的基本图件,充分显示了遥感技术在土地利用详查中所发挥的作用。应用遥感技术则可以快速获得土地利用和土地覆盖的动态变化信息。 相似文献
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针对贫困区生态环境与资源的地表覆盖精细化调查需求,本文利用高分辨率遥感影像开展了土地覆盖信息提取的方法和应用研究.重点分析了高分辨率影像均值漂移分割,多特征提取与分析,对象级样本采集以及监督分类等技术,并综合实现了流程化的对象级土地覆盖分类.结果表明,本文串联的高分辨率影像分类技术能生成较精细的土地覆盖专题图,可及时为贫困区生态资源环境评价,碳核算等应用提供较可靠的地表覆盖数据. 相似文献
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土地覆盖变化是全球变化研究的核心,而精准分类是开展土地覆盖变化研究的基础。高分辨率遥感卫星技术的快速发展对地表分类的速度和精度提出了双重挑战,近年来人工智能等新技术的发展为图像自动分割提供了实现途径,而以卷积神经网络为代表的深度学习方法在遥感图像分类领域也具有独特的优势。为对比深度学习模型设计对高分辨率图像分类结果的影响,本文以郑州市2019年高分1号影像作为输入,对比研究了基于UNet模型改进的4种不同深度学习网络模型在高分辨率影像土地覆盖自动分类应用中的差异,探讨了残差网络、模型损失函数、跳层连接和注意力机制模块等编码和解码设定对于分类精度的影响机制。研究发现：同时加入多尺度损失函数、跳层连接和注意力机制模块的MS-EfficientUNet模型对郑州市土地覆盖分类结果最优,基于像元评价的整体分类精度可达0.7981。通过在解码器中引入多尺度损失函数可有效提高林地、水体和其他类别的分类精度;而对编码器进行改进,加入跳层连接和注意力机制可进一步提高草地、水体和其他类别地物的分类精度。研究结果表明,深度学习技术在高分辨率遥感影像自动分类中具有潜在应用价值,但分类结果精度的进一步提高和多级别大范围的精细分类方法仍是下一步研究的重点。 相似文献
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国土调查遥感40年进展与挑战 总被引：1，自引：0，他引：1
运用遥感技术进行土地资源调查,摸清其数量及分布状况,长期以来都是遥感领域研究的重要内容。本文首先回顾了过去40年来遥感技术在我国国土调查中的应用情况,然后围绕高分辨率影像的特征提取、大范围影像的样本获取、多时相/多传感器影像的迁移学习以及多源异构数据融合4个方面介绍了相关进展情况;接着归纳总结了现有遥感信息提取技术在国土调查中面临的4个挑战：① 高分辨率影像分类存在如何定义、选择、挖掘高级特征的问题;② 国土调查中的遥感数据集规模庞大,存在着类间不平衡和类内多样性,为这种复杂数据集获取足够、均衡、多样化的样本集是一个巨大挑战;③ 对于多传感器/多时相影像,如何低成本、及时地实现土地利用分类是值得考虑的问题;④ 从土地覆盖到土地利用存在语义鸿沟,如何合适地引入语义信息以弥合语义鸿沟需要被考虑。最后,本文对国土调查遥感技术的未来发展方向和应用点进行了展望。 相似文献
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变化检测是资源和环境遥感应用的一个重要内容。在变化矢量分析法的基础上,本文提出采用变化矢量-主成分分析法提取研究区变化信息,首先,对不同时相的遥感影像进行差值运算得到差值影像,再对其进行主成分变换并选取主分量,最后,使用多尺度分割获取影像对象。在影像分割的基础上,采用变化矢量-主成分分析方法构建自动检测规则提取变化信息,并作精度评价。研究表明：基于对象的变化矢量-主成分分析方法不仅可克服传统的基于像元式方法难以利用空间信息的缺陷,有效避免了“椒盐”噪声,而且可将多波段差值信息经主成分变换后集中在几个累计贡献率较高的主成分分量上;同时,结合了变化矢量法与主成分分析法的优点,与单独使用变化矢量分析法相比提取精度明显提高。 相似文献
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UAV remote sensing images have the advantages of high spatial resolution,fast speed,strong real-time performance,and convenient operation,etc.,and have become a recently developed,vital means of acquiring surface information.It is an important research task for precision agriculture to make full use of the spectrum,texture,color and other characteristic information of crops,especially the spatial arrangement and structure information of features,to explore effective methods for the classification of multiple varieties of crops.In order to explore the applicability of the object-oriented method to achieve accurate classification of UAV high-resolution images,the paper used the object-oriented classification method in ENVI to classify the UAV high-resolution remote sensing image obtained from the orderly structured 28 species of crops in the test field,which mainly includes image segmentation and object classification.The results showed that the plots obtained after classification were continuous and complete,basically in line with the actual situation,and the overall accuracy of crop classification was 91.73%,with Kappa coefficient of 0.87.Compared with the crop planting area based on remote sensing interpretation and field survey,the area error of 17 species of crops in this study was controlled within 15%,which provides a basis for object-oriented crop classification of UAV remote sensing images. 相似文献
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融合数字表面模型的无人机遥感影像城市土地利用分类 总被引：2，自引：0，他引：2
城市土地利用是城市生态学中的关键问题,深入了解城市的土地利用对合理规划城市功能分区、提升用地效益、促进区域经济与环境发展具有重要意义。因此,城市土地利用类型分类研究一直是城市规划学和城市地理学研究的核心内容之一。快速发展的无人机技术为城市土地利用分类提供了丰富的数据支撑,基于无人机遥感影像建立的数字表面模型（DSM）和数字正射影像（DOM）可以有效提高城市土地利用分类的精度。为了充分利用无人机遥感影像的丰富信息,本文提出了一种融合高分辨率DOM和DSM的城市土地利用分类方法。本文融合了DOM和DSM作为数据源。在面向对象分类方法的基础上,DSM分别被用于多尺度分割过程中像元融合的最终阈值和地物分类过程中的地物高度特征。该方法在天津市宝坻区的京津新城进行了验证,结果表明,相对于最初的多尺度分割方法,融合DSM后的多尺度分割方法的分割质量指数（QR）、过分割指数（OR）、欠分割指数（UR）和综合指数（CR）都有所降低,分割效果明显提高。优化后的面向对象分类方法,在分类精度上有所提高,尤其是道路、建筑物和其他建设用地。总体精度由85%提高到了87.25%,Kappa系数由0.79提高到0.82。由此可看出,优化后的面向对象分类方法可以更有效地进行城市土地利用分类。 相似文献
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城镇扩张的多源遥感图像动态监测分析 总被引：1，自引：1，他引：0
遥感动态监测城镇扩展己成为一个重要的研究和应用领域。利用ASTER和TM多源多时相遥感影像和地形数据,以福建省漳州市区为示范区,对城镇建筑用地扩张进行了遥感监测。研究认为,对于ASTER影像,综合利用光谱知识、多时相植被指数、城镇建筑用地的地形分布等建立分类决策规则,可以有效提取城镇建筑用地信息(精度不低于90%);研究提出用较新时相影像获取的城镇建筑用地限定较早时相影像城镇建筑用地提取范围的思路,拓展了TM影像三指数法的应用范围,以此保证了较早时期TM影像城镇信息的有效提取。 相似文献
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第三次全国国土调查是我国一项重要的调查工作,是全面查清国土资源的重要手段。本文基于eCognition的面向对象分类方法结合光谱特征、纹理特征和几何特征进行高分辨率遥感影像的土地利用分类,研究结果表明该分类方法具有较好的分类结果和较高的精度评价。该分类方法已应用于第三次国土调查成果的检查,提高了不一致图斑提取的工作效率,同时可为年度土地变更调查、自然资源调查监测工作提供技术支持。 相似文献
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面向对象的森林植被图像识别分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
森林植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取森林植被的类型,本文以门头沟区森林植被占主要土地覆被类型为研究对象,选择HJ-1影像面向对象提取不同地物信息。由于研究区地形复杂,采用多尺度分割方法,对不同地物设置不同分割参数,实现不同地物分层提取。根据光谱、纹理及几何等特征选择合适的特征参数,构建隶属度函数,逐级提取研究区的土地覆被类型,并与传统的最大似然法进行对比。结果表明:面向对象的分类方法在门头沟区森林植被二级信息提取的精度为83%,与传统方法相比有了较大的提高。 相似文献
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亚像元制图作为一种降尺度分类方法,可利用低分辨率影像获取高分辨率分类图。本文旨在探讨亚像元制图的降尺度分类结果与高分辨率影像分类精度和分类特征上的一致性。实验以天津市津南区和北京市海淀区为研究区,分别对中空间分辨率影像（TM或HJ）进行亚像元制图和对高空间分辨率影像（ALOS或ZY）进行硬分类得到相同空间分辨率的分类结果,从绝对精度、相对精度、空间结构和空间格局上,对2幅分类结果进行分析和评价。实验结果显示：（1）分类精度上,TM和HJ影像的亚像元制图结果,以地面验证样本为参考的绝对总体精度分别为84%和82%,以高分辨率影像（ALOS和ZY影像）硬分类结果,为参考的相对总体精度分别为82%和77%;（2）分类特征上,中空间分辨率影像亚像元制图结果的空间相关性较强、斑块数量较少、聚集度较高,但与高分辨率影像分类结果的总体结构相似,各类别的面积比例基本一致。因此,亚像元制图结果在分类精度和分类特征上与高空间分辨率影像分类结果具有较强的一致性,在缺少高分辨率土地覆被制图时,可将亚像元制图获取的降尺度分类图作为替代数据。 相似文献
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城市绿地信息在城市研究中的重要作用。但由于各种因素的影响,城市绿地信息提取的精度受到很大的限制,其中,城市中建筑物的阴影是城市绿地信息提取的一个重要限制因素。本研究选取呼和浩特市城区的QuickBird影像,在获取最佳波段组合的基础上,利用多种方法对遥感影像的阴影信息进行提取和消除,以期获得最佳的阴影消除方法,高效地提取城市绿地信息。首先,通过比值运算、波段重组,增强处理影像阴影信息,用最佳指数法分析QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合;然后,根据阴影在近红外波段的最小亮度值与最大亮度值的范围建立掩膜,成功提取影像的阴影信息;最后,将色彩空间变换分别与同态滤波和Gamma矫正结合以消除影像阴影,并与其他方法进行对比。研究结果表明,QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合为3/4、4、2波段组合,最佳亮度值范围为70-165;色彩空间变换与Gamma矫正相结合的方法可更好地消除阴影,并能较好地保留影像的彩色信息,是消除阴影的最佳方案。 相似文献