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泰安市区不透水面覆盖度遥感估算研究 总被引：2，自引：1，他引：1
区域不透水面覆盖度是该区域城镇化程度、生态环境状况的重要指示因子。针对传统线性混合像元分解丰度图经常出现负值或者大于1的情况,采用完全约束最小二乘混合像元分解方法,利用泰安市市区Landsat8 OLI遥感影像提取了其不透水面分布状况,运用高分辨率遥感影像随机采样进行了精度检验,并对该区域不透水面空间特征进行了分析。结果表明:该文方法对泰安市市区不透水面分布提取的精度较高;植被、水体、高和低反照率不透水面4种光谱端元的线性组合,可以较好地模拟OLI影像的波谱特征;高、低反照率不透水面两种光谱端元可以很好地表达泰安市市区不透水面信息。 相似文献
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目前已有的对象级变化检测方法中的像斑对象特征提取算法大多只提取单波段的特征,无法对彩色影像有直观整体的描述,针对这一问题,本文提出了一种高分辨率彩色遥感影像变化检测方法。首先对分割后得到的像斑统计颜色直方图,计算其推土机距离作为光谱特征差异量,另外通过像斑的彩色图像灰度共生矩阵计算熵统计量,对应像斑间熵差值作为纹理特征差异量;最后结合在彩色空间计算的两种差异量构造差异影像,通过支持向量机（SVM）将差异影像中的像斑分为变化与不变化两类别。选择江苏省苏州地区资源三号影像进行了试验,结果表明该方法可以很好地实现高分辨率彩色遥感影像的变化检测。 相似文献
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从低层视觉特征与地物空间关系特征对影像内容进行描述,建立检索模板与目标影像间的相似性直方图表达,提出一种适用于高分辨率遥感影像检索的新方法。首先,利用Quin+树将大幅面原始遥感影像分解为一系列同尺寸的序列子块;然后,分别提取各子块的低层视觉特征与地物关系特征,并以子块为基元构建候选子块的特征直方图;最后,对比检索模板与候选子块间的特征直方图相似性,实现高分辨率遥感影像的检索。使用多幅多源高分辨率遥感影像进行实验,结果表明本文方法对耕地、水系、建筑物等地类的检索精度大都维持在0.8以上,且各项检索性能指标均优于已有的两种遥感图像检索算法。 相似文献
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基于纹理边缘与感知编组的居民地外轮廓提取 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种在高分辨率遥感影像上提取居民地外轮廓的方法。该方法通过计算边缘点的角度提取居民地外轮廓,并利用感知编组连接提取轮廓点,形成闭合外轮廓。实验证明,本方法提取居民地外轮廓位置准确且完整闭合。 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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高分辨率遥感影像上居民地半自动提取研究 总被引：12，自引：1，他引：12
设计了一种基于 3× 3区域灰度方差纹理特征的高分辨率遥感影像居民地特征分析算法 ,通过高斯模糊处理提高影像上居民地区域纹理特征一致性的同时 ,加大了其同背景地物纹理特征值的差异 ,并设计了相应的居民地自适应分割阈值求取算法 ,提出了针对居民地与道路提取分离的骨架化分析算法 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(1)
由于高分辨率全色影像(简称"高分影像")中的信息高度细节化,再加上噪声的影响,会导致传统基于纹理特征的居民地提取方法效果不理想。为此,提出一种基于小波纹理和基元合并的居民地提取方法。首先,利用结合小波变换(wavelet transform,WT)的分形网络进化算法(fractal net evolution approach,FNEA)获取初始基元,并对基元的多尺度小波纹理进行分析;然后,在人工给定种子基元的基础上合并具有相似纹理的基元;最后,对基元合并的结果进行数学形态学修整,得到居民地区域。利用天绘一号(TH-1)全色影像对所提方法进行验证及对比分析的结果表明,该方法对高分影像中的街区式居民地可取得较高的提取精度和计算效率。 相似文献
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《地理空间信息》2016,(1)
针对研究区建筑物大小不一、排列复杂多样、颜色和材质差异较大的实际情况,提出了一种基于面向对象的城区高分辨率影像建筑物信息精细提取方法。该方法考虑了不同颜色建筑物之间以及建筑物与其他地物的特征差异,将建筑物细分为4种子类型,在对高分辨率影像进行分割的基础上,充分挖掘目标对象的光谱、几何、纹理信息等特征,利用随机森林算法对建筑物进行提取并对特征的重要性进行评估。结果发现,精细提取场景下的波段3比值、PCA3均值、PCA4均值、NDVI等特征的重要性较建筑物作为一个类别提取的常规方法出现了较为显著的上升,表明精细提取场景下的影像特征得到了更为充分的应用。使用该方法提取建筑物面积的用户精度和生产者精度较常规方法提高了12.16%和4.09%,为复杂情况下的高分辨率影像建筑物信息提取提供了新的途径。 相似文献
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在总结各种传统基于像素统计特征建筑物提取方法优缺点的基础上,本文结合高分辨率遥感影像的特点,通过对高分辨率遥感影像房屋的光谱特征和几何特征的分析,提出了一种基于高分辨率遥感影像的建筑物提取方法;并采用ERDAS,PCI等遥感软件,结合VC编程工具对该方法的可行性和有效性进行了实验分析与验证。 相似文献
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一种新的高分辨率遥感影像城区提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用城区特有的局部特征,提出了一种新的高分辨率遥感影像城区提取方法。该方法首先对原图像做多角度和多频率组合的Gabor变换,然后利用Ostu方法阈值分割所有变换结果,并在每个中心频率上对各个方向的阈值分割图做逻辑与运算,其次根据运算结果图上Gabor特征的分布情况,确定适合影像的最优中心频率,最后利用滤波器在最优中心频率上的特征提取结果,结合高斯函数构建空间投票矩阵,最终提取城市区域。实验表明,该方法可以成功地提取高分辨率影像城市区域,且具有较高的准确度。 相似文献
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针对顶点成分分析方法无法实现复杂地表环境下的高光谱影像端元精确提取问题,提出了一种基于空谱协同多尺度顶点成分分析的端元提取方法,通过影像空谱特征融合和聚类分割,对不同分辨率空间尺度下的分割影像进行端元协同提取,并考虑噪声对影像端元提取精度的影响,提升端元提取的精度。首先,对影像进行预处理,采用低秩矩阵分解去除噪声。其次,对高光谱影像进行空谱多特征提取,利用多特征融合和K-means算法进行聚类分割,获取地物分布的空间异质性信息,提升后续端元提取的精度。然后,对高分辨率影像空间降采样,利用顶点成分分析方法对降采样后的低分辨率分割图像进行端元提取,并利用坐标映射寻找高分辨率影像中的相应端元,利用光谱角来判定是否为纯端元。最后,遍历上述方法至所有分割影像以获取最终的端元集合。使用模拟数据和真实的高分五号高光谱数据对提出的方法进行实验验证。实验结果表明,空谱协同多尺度顶点成分分析方法可提取高精度的纯净端元,且计算效率较高。 相似文献
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以湖南金童山国家级自然保护区内某条山区公路为例,利用无人机飞行获取高分辨率影像与高精度数字地形模型,使用基于面向对象的方法对滑坡信息进行提取,对无人机数据进行多尺度分割与光谱差异分割,选取了研究区内植被、道路、滑坡三类感兴趣地物的影像特征建立了规则集,充分利用了影像对象的光谱特征、几何特征、地形特征、空间关系,使用了阈值分类,隶属度函数与决策树分类方法.利用实地验证与基于无人机影像的目视解译对提取结果进行了精度评价,总体提取精度为94.75％,滑坡提取精度超过80％.该研究为快速监测山区内滑坡信息提供了借鉴. 相似文献
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针对高分辨遥感影像同谱异物、同物异谱导致单一特征分类结果精度较差的问题,本文提出了多特征流形鉴别嵌入的高分辨率遥感影像分类方法。该方法首先提取高分辨率影像数据的光谱特征与LBP纹理特征;然后通过样本数据的联合光谱、纹理特征的空间距离及对应的类别信息,构建影像对象的类间图与类内图,用于学习高分辨率影像上的鉴别流形结构,保证在嵌入空间上尽可能不同地物特征分离、相同地物特征紧聚,确保相同地物光谱、纹理特征的相似性,完成光谱、纹理鉴别特征的有效提取,以充分挖掘影像特征,有效提高影像的分类精度。在GF-2遥感数据集上进行试验,结果表明本文算法可实现多特征的有效融合,分类精度均优于传统方法,可达93.41%。 相似文献