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小波变换和数学形态学的高分辨率图像居民地识别 总被引：1，自引：0，他引：1
利用小波变换和数学形态学的方法对高分辨率遥感影像的面状地物居民地进行识别提取。经实验结果得出, 利用小波变换对图像进行纹理分割,而后再用数学形态学的基本运算组合成的各种算子,选择合适的结构元素,可以完成图像居民地的提取,并进行了矢量跟踪,得出的结果可以直接应用于GIS。 相似文献
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综合利用两米级与亚米级的国产高分辨率卫星影像优势,开展变化图斑综合提取,以此探讨多源卫星影像在卫片执法工作中的适用性。通过研究得到以下结论：相较于传统分类算法,TabNet网络深度学习算法可以较完整地提取地物边界,并且地物混淆程度较低。采用GF2影像进行地物分割优化,居民地与硬化道路的分割效果与实际情况完全符合,且边界严格按照实际走向。结合GF1与GF2影像的变化图斑提取精度整体较高,新增道路与厂房完整识别出来,并且通过剔除农作物等影响因素,避免了裸露土地对变化图斑提取的影响。 相似文献
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尺度效应的存在使得不同地物的空间及属性尺度存在差异,不存在适合于影像中所有地物的唯一尺度。但通过影像分区,然后针对不同区域设置最优分割参数,可以有效地提高影像整体的分割精度。耕地地块分割中,对分割边界的要求较高,需要保证地块边界清晰连续,鉴于此,本文提出了一种结合影像分区及尺度估计的耕地地块提取方法。本文利用不同地物的温度反演影像来实现区域划分,根据温度数据将影像划分为不同地物类型、作物类型或作物长势不同的多个区域。接下来,分别对不同的区域影像进行分割,由于不同类型地物的固有空间空间尺度不同,所以不同区域影像的最佳分割参数也随之不同。空间统计的平均局部方差法可以用来预估各区域影像的分割参数,与分割参数优选的方法相比,该方法可快速准确定位,且效率较高。因此本文利用该方法进行参数估计,采用边缘约束分水岭分割算法进行耕地地块分割。此外,本文对现有影像分割评价指标进行了改进。实验结果显示,本文提出的耕地地块提取方法可针对影像的不同区域,快速准确地设置分割参数,且与其他分割方法相比,地块边界更清晰连续、多边界问题得到了极大改善。 相似文献
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利用高分辨率遥感影像计算耕地田坎系数的可行性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
土地利用现状调查中,测算耕地的田坎系数是一项工作量大、精度要求高的重要工作。高分辨率遥感影像丰富的地物信息,使得直接通过影像获取田坎系数成为可能。在张家界市武陵源区的SPOT-5影像上选取若干代表较强的农田区域为实验样方,利用面向对象的分类方法精细地提取了耕地与田坎,得到了来自遥感影像的田坎系数。经与原实地测算的田坎系数比较,整体符合度为94.74%。结果表明,该方法具有较好的实际应用价值。 相似文献
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以图像处理和分析理论为依据,建立了云团、云影图像模型和区域恢复模型,并采用阈值法对图像分割。用1988年TM遥感影像对2002年ETM遥感影像中云团及云影进行去除试验,再现云团和云影区地物特征,提高遥感影像数据的可用性。结果表明,使用阈值法并利用直方图形态分析选取阈值、检测云团和云影的计算方法简单且效果好;选取合适的两遥感影像灰度平均值之比,可以得到理想的恢复效果,再现云团和云影区地物特征,达到提高遥感影像的可用性。 相似文献
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线性光谱分离技术可以有效地提取像元水平上植被或其他端元(影像中的地物)的相对百分比,但是目前该技术在多光谱宽波段影像数据应用中,由于波段数量、波段宽度等的限制,估算精度离定量研究的水平仍有一定差距。鉴于此,本文提出了一种改进的线性光谱分离方法,该方法在对影像进行土地覆盖分类基础上进行分离,一方面同类土地覆盖类型内同种地物的光谱变异相对较小,更有利于端元选取;另一方面,分影像的地物种类数量明显少于整幅影像,更容易满足模型的适用条件,从而突破了波段数量限制,同时使地物光谱分离更具针对性,经过验证,该方法较传统分离方法相比植被覆盖度的反演精度可提高6.4%,用该方法实现了研究区的植被覆盖度的定量反演并对研究区植被覆盖度的空间结构进行了分析。 相似文献
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摘 要:高分辨率遥感影像可以更精细地描述地物目标的几何特征、空间特征和纹理特征等信息,在各个领域中都得到广泛的应用。建筑物作为地物信息分类中的主要部分,是地形图成图的主要组成元素,对建筑物的识别与提取,直接影响到地物测绘的自动化水平,对它的识别和定位可以为特征提取、特征匹配、图像理解、制图和作为其他目标的参照体有重要的意义。针对建筑物的遥感影像特征,研究了支持向量机分类器(SVM)在建筑物识别与分类中的应用,提出了一种交叉验证的方法对参数敏感度进行分析,通过使用GridSearch算法确定模型参数设置的最优方案,并对分类结果中建筑物进行轮廓提取。通过实验表明,优化后的SVM算法对建筑物的分类精度达到90％,对比随机森林算法、最近邻分类器优势非常明显。 相似文献
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自适应滤波的高分辨率遥感影像薄云去除算法 总被引：2，自引：0，他引：2
本文在借鉴遥感影像云雾去除相关研究基础上,提出了一种自适应滤波和非线性灰度变换的高分辨率遥感影像薄云雾消除方法,并与现有的几种效果较好的去云雾方法进行了对比研究。结果表明,本文提出的方法不仅能够有效降低薄云雾遮挡干扰影响,而且可以很好地保持原始影像真实的光谱特性,同时针对不同波段地物光谱特性做相应的灰度变换和融合处理,能够在很大程度上减少遥感影像的细节信息的丢失和保持图像的清晰度,是一种有效去除薄云雾覆盖的方法。 相似文献
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王润生 《地球信息科学学报》2009,11(3):261-267
高光谱遥感的最大特点是可以提取和重建像元光谱,从而依据光谱特征直接识别地物类型、地物组成,乃至地物的成分,反演地物的物理、化学参量。本文阐述了高光谱的光谱识别方法所能探测的岩石、土壤、植被和人工建筑物的物质组分或成分;另外,与多光谱相比较的角度,讨论了高光谱图像地物特征识别和物质成分反演等技术方法的应用。 相似文献
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针对目前高空间分辨率遥感影像(简称高分遥感影像)地物全自动提取无法完全实现的现实,本文结合自然地物的光谱和纹理特征,提出一种面向对象的高分遥感影像典型自然地物半自动提取方法.首先构建最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)进行影像初始分割,根据影像灰度平均归一化值和标准差统计对象的光谱、纹理等特... 相似文献
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基于地理对象的影像分析方法已成为高分辨率遥感影像分析的重要手段。影像分割作为其关键步骤,如何设置合适的分割算法参数对后续分割和分类结果有重要的影响。目前分割参数优选方法的探讨分别从非监督与监督分割质量评价2个方面展开,而何者更适合高分辨率遥感影像特定目标地物分析仍缺乏对比研究。本文以城镇和乡村为例,选取多源遥感数据Quickbird、WorldView-2和ALOS影像中共有的3种典型土地覆被为研究对象,基于2种具有代表性的非监督与监督方法ESP2 (Estimation of Scale Parameter 2)与ED2 (Euclidean distance 2) 进行实验,对最优分割和分类的结果进行全面的对比分析。结果表明：① 相同实验参数下,监督方法均能以较少的分割数据集获得目标地物的最优分割结果,且与真实地理对象吻合度更高;② 非监督方法依靠影像自身特征分析进行分割参数优选,无法克服不同景观格局和影像分辨率的影响,而监督方法可通过改变参考数据集的面积和空间分布模式等来降低其影响;③ 非监督方法往往因为欠分割而漏分小目标地物,这样会严重影响局部分类结果。虽然本文中非监督与监督方法的整体分类精度均可达90.08%以上,但非监督方法的漏分率却是监督方法的1.43~4.65倍。因此,本研究认为监督方法更适合分析高分辨率遥感影像特定小目标地物。 相似文献
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本文以多时相TM与ETM影像为数据源,对乡宁县的煤炭资源进行了动态监测。直接采用原数据进行煤矿信息提取精度很低,为此需要进行图像预处理。依据多元数理统计分析,确定了探测煤炭资源的最优波段组合为4,5,3。由于其他地物信息的干扰,此时影像仍不能很好地反映煤矿信息,因此需要对图像进一步做增强处理。通过对图像的主成分变换,有效地消除了山体阴影的影响。在此基础上,对图像进行计算机监督分类,制作了乡宁县煤炭资源分布图。采用这种方法极大地提高了遥感图像的解译精度。利用GIS的叠加和统计分析,获得了矿点的数量。通过实验,证明了基于GIS的煤炭资源遥感动态监测是可行的,而且对于环境保护和规范煤矿开采也具有很好的应用价值。 相似文献
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多光谱遥感分类与影像空间分辨率有着密切的关系,在适宜空间分辨率影像上进行地物分类能够获得更高的精度。随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理特征被广泛用于遥感分类,但由于不同地类空间尺度不同,纹理对不同地物分类的影响程度也有所差异。本文基于高分一号2 m全色和8 m多光谱影像融合后的高空间分辨率多光谱数据构建反射率空间序列,选用3种分类方法对序列分类,并分别计算2 m融合数据及8 m多光谱影像的纹理特征,选择特征波段与相应多光谱波段组合用以分类研究,最后计算混淆矩阵评价分类精度。研究结果表明,通过回归分析得到多光谱分类的最佳空间分辨率为5 m,与其他研究中利用全色波段分类的结论一致,这说明最佳空间分辨率的选择不受光谱信息影响;对多光谱分类精度随空间分辨率变化的变化趋势分析发现,分类精度在20~30 m分辨率范围区间内快速降低,这为多光谱遥感分类数据空间分辨率的选择提供了重要参考;此外,对光谱与纹理特征结合后不同地类分类精度的变化分析显示,加入纹理特征后,冬小麦、人工建筑、有林地和水体的分类精度在2 m分辨率下分别提高了1.49%、1.51%、4.94%、1.54%,8 m分辨率下分别提高了2.95%、10.95%、5.91%、5.14%,说明引入纹理特征有利于提高分类精度,但其对不同地物类型、不同分辨率影像的影响程度不同。 相似文献
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遥感影像内容的语义查询算法与应用 总被引：1，自引：1，他引：0
海量遥感影像数据如何进行方便快捷的查询检索与定位,是影像数据存储管理部门所面临的主要问题,同时也是制约影像数据为用户提供更好服务的瓶颈。本文主要分析了当前遥感影像数据库查询检索的几种方式和它们的利弊,进而提出一种在近乎海量的遥感数据中简单、方便、快捷的算法与实现思想。并在已有的影像数据库引擎原型系统上,设计出一种检索查询遥感影像内地物的方法。这种方法以矢量要素的空间信息和属性信息为引导,快速准确的定位地物所在的影像块,为遥感影像的有效管理和应用提供了一种可行的方法。 相似文献
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遥感影像中云及云影不同程度地影响着地物信息的有效获取。随着多源遥感数据的日益丰富,交叉应用多源、多时相遥感影像复原云及云影区的影像,以有效地获取地类演变过程是遥感大数据应用研究的重要内容。高精度的云及云影检测是遥感影像云及云影区修复的前提和保障。复杂多变的光谱特征以及难以有效表达的空间形态特征,使云及云影一直存在检测过程复杂、适用性差和精度不高的问题,难以形成稳定有效的检测方法。在对厚云、薄云、冰雪及其他地类多光谱特性分析的基础上,本文提出了一种云及云影的多特征协同检测方法。首先,对冰雪、云及其他地物类型可分性较好的红、短波红外、热红外波段,利用SAM方法匹配云光谱特征曲线,并进一步结合短波红外波段像元绝对值区分云与冰雪,以及热红外波段像元绝对值区分云及其他地物类型;其次,通过组合云影定向移动模型与近红外波段亮度阈值检测出云影像元。对具备这些光谱波段的Landsat-8进行实验,结果表明多光谱曲线、“诊断性”波段及空间关系多特征耦合能有效地检测出影像中的薄云、厚云及云影,整体精度优于95%。 相似文献
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本文提出一种面向对象的像元级分类方法(混合模型),并将其与单纯的以像元和面向对象的两种方法同时应用于分辨率分别为30m和0.5m的环境星CCD数据和航空影像进行对比分析。分类结果中不同地物类别之间光谱可分性的大小,很大程度上可反映分类结果的可靠性。若地物类型之间的光谱差异大,说明分类方法能将光谱差异大的地物很好地划分,显示出较可靠的分类结果;相反,如果分类结果中地物类型光谱差异小,则反映分类方法不够可靠。鉴此,本文通过计算分类结果中不同类别所对应的原始遥感影像像元之间的J-M(Jeffries-Matusita Distance)距离来度量分类结果中地物之间的光谱可分性,并用J-M距离比较分析了3种图像分类方法对2种不同分辨率影像的分类结果中各个类别之间的光谱可分性的变化。分析结果表明,混合模型不但能够得到较连续的分类结果,同时能够保持分类结果中类别之间的可分性。本文对分类结果进行了精度验证,结果发现混合模型的分类精度较其他2种方法要高。2种不同分辨率的遥感影像分析结果得到相同的结论,表明该模型适用于中分辨率和高分辨率影像。 相似文献
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大型人工线状地物是人类改造自然的产物,同人类生活息息相关。本文从大型人工线状地物定义出发,阐述了其形变现象、成因及衍生灾害;并利用多基线差分雷达干涉测量技术(DifferentialSyntheticApertureRadarInterferometry,DInSAR)实施大型人工线状地物形变监测。通过多数据源实验(ENVISATASAR,广州;PALSAR,香港大屿山;TerraSAR-X,深圳),分析了当前高级DInSAR方法,包括永久散射体和相干目标法在监测大型人工线状地物形变上的能力。实验结果表明,采用了不同的影像干涉对组合策略,永久散射体法适合大数据量SAR影像处理,而相干目标法适合小数据量SAR影像分析。微波穿透性和垂直临界基线随波长增加而增加。因此,在波段选择上,低相干区宜选用长波SAR数据(比如ALOSPALSAR)以获取稳健反演结果;而高相干区宜选用短波TerraSAR-X或者ENVISATASAR数据,以获取高精度地表形变场。结合线状地物几何和物理特性,分别从先验基础GIS/GPS数据、SAR数据源选择、PS点提取和模型改进四方面进行分析和探讨,认为面向线状地物形变监测多基线DInSAR模型的研发是亟待解决的问题。 相似文献
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相对辐射校正是遥感变化检测中重要的预处理过程,伪不变地物（Pseudo-Invariant Features,PIF）是多时相影像中相对不变的地物,是相对辐射校正中的重要依据。针对高分遥感图像变化检测中相对辐射校正的要求,本文提出了一个自动提取和优化选择PIF的流程和方法：首先计算两期图像的亮度、光谱特征和空间特征的变化向量,然后对各变化向量的像元值从低到高进行排序,经多数投票后提取PIF,最后使用“迭代线性回归—去除异常值”方法选择获得最终PIF。以2016年11月27日和2017年7月18日的2期“北京二号”高空间分辨率多光谱影像为例,选择地物占比不同的两个实验区对流程和方法进行了验证,并与多元变化检测和迭代加权多元变化检测的PIF提取方法进行了比较。使用两期WorldView-2影像和Landsat-8 OLI影像对方法的适用性进行了验证。结果表明：① 2个实验区提取的PIF精度分别为98.74%和98.71%,PIF像元合理分布于未变化区域、包括了影像中主要的地物类型;② 使用本文方法提取的PIF建立的相对辐射校正模型具有显著的线性拟合效果（p<0.000 1）;③ 本文方法考虑了图像亮度、光谱信息以及空间信息的差异,使用参数少,可操作性高;④ 与多元变化检测和迭代加权多元变化检测方法相比,本文方法提取的PIF更为合理,建立的辐射校正方程拟合效果更佳;⑤ 本文方法适用于具有相同波段设置的中、高空间分辨率光学遥感影像。 相似文献
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居住区热环境状况是影响局地微气候变化的重要因素,研究居住区地物的热环境特征,对于了解和改善微气候具有重要意义。为了更好地揭示居住区热环境特征,本研究使用热红外成像仪对北京市某校园居住区进行观测,获取了夏季不同天气状况下（晴天、阴天、多云）的24 h热红外影像数据。依据各天气数据和地物属性,系统分析了各地物日变化规律,并通过垂线法判定邻近地物的温度边界范围,进而揭示出地物间温度交互特征。结果如下：① 太阳辐射是影响地物白天温度变化的主要因素,与地物温度呈正相关性;在多云天气下,地物的最高温度滞后至16:00出现,且地物温度曲线呈现连续的“锯齿状”升降趋势,云层的大量运动是导致多云天气下的地物温度波动变化的关键因素;沥青道路在夜间的温度均高于其他地物,并且夜间持续放热,提生周围环境温度;阴影能够有效减少地物吸收的太阳辐射量,降低地物表面温度;植被的冠层厚度与地物温度呈负相关性,因此增加居住区内绿植的冠层厚度,增大区域阴影面积有助于改善局地微气候;② 树木和裸土在06:00和14:00的温度交互作用强烈,表明在地物交界处,全天持续发生显著的热量交换;而夜间至凌晨,草坪与人行道持续进行热量交换,帮助降低路面温度,缓解周围高温状况。 相似文献
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分形定量选择遥感影像最佳空间分辨率的方法与实验 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像观测尺度是遥感信息提取研究的重要内容之一,也是遥感信息提取的焦点。以往,遥感影像尺度特征的分析大多基于地统计学,其主要体现遥感影像中的线性特征,而实质上遥感影像中既存在线性特征,又存在非线性特征。因此,在深入剖析遥感影像尺度效应及分形特征机理的基础上,本文探讨了分形理论定量选择遥感影像最佳空间分辨率（也称最佳像元观测尺度）的方法。以IKONOS全色影像的建筑用地、耕地、林地为研究对象,分别使用FBM、DBM、TPM 3种分形维数计算模型,实现了3种地物在不同空间分辨率下分形维数的计算。实验结果表明,每种地物的分形维数是随空间分辨率的增大,总体呈下降趋势,且在某些特征空间分辨率上会出现拐点。从遥感影像尺度效应分析可知,遥感影像空间格局随尺度的不同,其内部结构也不同。且随着尺度的增大,很多细节将会被忽略,影像的粗糙度也随着降低。而分形维数是目前为止描述对象自相似性和不规则度的唯一基本量化值,其直观上与物体表面的粗糙程度相吻合。因此,这些拐点对应的分形维数对地物的最佳空间分辨率的选择具有一定指示意义。通过本文研究可知,使用分形理论方法研究遥感影像最佳空间分辨率（或最佳像元观测尺度）,打破以往观测尺度方法研究范畴,从不同角度去分析遥感影像观测尺度问题对GIS研究与地学应用具有一定的理论和指导意义。 相似文献