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高分辨率遥感影像信息提取方法综述 总被引：1，自引：0，他引：1
感知地物信息最直接的载体就是遥感影像,从遥感影像中提取地形地物等专题信息是当前遥感技术面临的一个迫在眉睫的问题。遥感影像的空间分辨率伴随着遥感技术的飞速发展从公里级发展到厘米级,同时遥感影像所包含的信息正越来越丰富化。高空间分辨率遥感影像具有数据量极大、数据复杂以及尺度依赖的特点,使得高空间分辨率的遥感影像的数据处理以及影像信息提取具有一定的难度,面临一些急需解决的问题。文中介绍了高分辨率遥感影像信息提取的国内外研究现状和趋势,分析了几种遥感影像的分类方法,指出了面向对象的遥感影像信息提取的技术及高分辨率遥感影像的多尺度分割,并指出了国内外在遥感影像信息提取技术方面的不足和迫切需要解决的问题。 相似文献
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面向对象的成都平原多源遥感影像分割尺度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
要对高分辨率遥感影像进行分类,采用面向对象的遥感影像分析技术比传统的面向像元的遥感影像分析技术优越。要使用面向对象的遥感影像分析技术,关键的第一步是要对遥感影像进行分割,以便得到一系列与地物有密切联系的影像对象。分割的准确性与分割的尺度选择有关。本文针对成都平原高分辨率卫星影像分割尺度选择进行试验和研究,采用不同尺度对试验区不同分辨率遥感影像进行影像分割,并比较分割结果,得出成都平原高分辨率遥感影像数据分割最佳尺度与影像对象亮度均值标准差最大值所对应的分割尺度一致;并且遥感影像空间分辨率越高,最佳分割尺度越大,反之亦然。 相似文献
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高分辨率遥感影像可以真实的反映各种地物信息,其空间分辨率一般可达到米级对促进道路建设发展具有十分重要的意义。本文结合高分辨率遥感影像的特点,融入多尺度技术,利用边缘特征检测的方法进行道路提取技术。实验结果表明,该方法能够有效地消除高分辨率遥感影像城市道路路面噪声的影响,大大提高了图像质量。 相似文献
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基于多尺度特征融合和支持向量机的高分辨率遥感影像分类 总被引：10，自引：1，他引：10
相对传统的中低分辨率遥感数据而言,高空间分辨率遥感影像同一地物内部丰富的细节得到表征,空间信息更加丰富,地物的尺寸、形状以及相邻地物的关系得到更好的反映,但其光谱统计特性不如中低分辨率影像稳定,类内光谱差异较大,而传统分类方法仅依据像元的光谱值,因此在高分辨率影像分类中,传统方法往往不能获得好的结果。在此背景下,提出了一种多尺度空间特征融合的分类方法,旨在利用不同尺度的空间邻域特征弥补传统方法的不足。其基本过程是：首先针对不同尺度特点,用小波变换压缩空间邻域特征,并结合支持向量机得到不同尺度下的分类结果,然后根据尺度选择因子为每个像元选择最佳的类别。文中QuickBird和IKONOS影像实验证明该算法能有效提高高分辨率影像解译的精度。 相似文献
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高分辨率影像解译理论与应用方法中的一些研究问题 总被引：36，自引：4，他引：36
近年来，不断发展的遥感技术使遥感数据呈现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间采集频率的特点。卫星图像空间分辨率已经提高到0．6m级，而航空遥感数字影像分辨率高达0．1m以上。光谱分辨率高达3—4nm。不断发展的高分辨率遥感数据能够提高信息提取和监测精度，并拓展遥感数据的应用范围。目前，国外已经加快对高分辨率图像，特别是高空间分辨率影像，在城市环境、精准农业、交通及道路设施、林业测量、军事目标识别和灾害评估中的应用。但是总的情况是自动化程度不高。介绍高空间分辨率影像信息提取、高光谱和偏振影像信息提取、影像数据融合和高分辨率遥感变化探测等方面迫切需要研究的一些科学问题及其意义。建议建立图像知识库，改善数据共享环境，为有志于从事这方面研究的学者提供参考。 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性,以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性,并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点,提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先,采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征;然后,根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重,构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型;最后,采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集（WashingtonD.C.数据）验证该算法的有效性。试验结果表明,与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较,本文算法获得了较高的OA和Kappa分类精度,提高了各个尺度地物的分类精度,有效抑止了地物分类结果中的椒盐噪声现象,同时保持大尺度地物的区域性和小尺度地物的细节信息。 相似文献