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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、纹理等特征。用户通过“种子点”交互选取提供前景样本,并基于区域邻接图（Region Adjacency Graph, RAG）寻找合并代价最小的区域扩充前景样本。在自动构建的环形缓冲区内选择背景样本,利用特征空间高斯滤波实现全连接条件随机场中均值场更新。依据全连接条件随机场描述全局信息,结合不同地物的提取准则最终得到自然地物的提取结果。以航空和高分二号(GF-2)遥感影像为实验数据,分别对林地、草地、耕地、裸地和水体等典型自然地物进行提取。结果显示,基于本文方法的航空影像典型自然地物提取总精度和Kappa值为0.959和0.948,相较于SVM方法分别提升了20.757%和0.268。高分二号(GF-2)遥感影像的提取总精度和Kappa值为0.959和0.941,相比SVM方法分别提高了1.698%和0.133。证明所给方法能够通过较少的用户交互,实现高分遥感影像典型自然地物高精度智能提取。 相似文献
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有关建成区空间分布的研究是城市发展规划的重要组成部分,针对单一数据源不足以提供准确、及时的建成区信息的问题,提出了一种结合Landsat数据和夜光遥感数据的城市扩张监测方法。该文以Landsat影像与夜光遥感影像为数据源,采用SVM分类方法和突变检测阈值分割技术,提取2004—2016年的原济南市、泰安市、原莱芜市的建成区范围,然后引入城市扩张强度、紧凑度、重心轨迹转移分析和等扇形分析等指标,来定量分析城市扩张的时空变化特征。结果表明:从2004—2016年,研究区建成区面积增加了508.06km~2,原济南、泰安市均以外延式的城市发展为主,主要的趋势是北部、西部和南部;而原莱芜市则以填充型的城市发展为主,紧凑度高于其余两市,西北方向处于扩张速率的高值区;其中城市扩张强度指标定量地反映出在2004—2007年间研究区城市化进程取得重大突破,是区域城市化进程的重要阶段。相较于单一数据源,引入夜光遥感数据,可以更快速高效地提取城市建成区信息。 相似文献
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夜间灯光影像容易受到道路灯光、水面散射等影响而产生背景噪声,这一定程度上影响了利用夜间灯光数据提取建成区的精度。本文基于夜间灯光影像的DN（Digital Number）值与路网密度正相关、与EVI指数（Enhanced Vegetation Index,增强型植被指数）呈负相关的规律,提出了2种可用于建成区提取的夜间灯光亮度修正指数：EVI夜间灯光亮度修正指数EANI (EVI Adjusted Nighttime Light(NTL) Index)和基于道路网密度与EVI指数的夜间灯光亮度修正指数REANI (Road Density & EVI Adjusted NTL Index),并利用珞珈1号卫星（LJ1-01,分辨率约130 m）影像和NPP-VIIRS影像（分辨率约 500 m） 2种不同空间分辨率夜间灯光遥感影像进行验证。以2018年徐州市建成区为研究对象,分区域（主城区、外围区）利用阈值法对2种原始夜间灯光影像、经EANI指数和REANI指数处理后的影像进行建成区提取,得到6种建成区提取的结果。研究表明： ① EANI指数和REANI指数能够有效抑制夜间灯光影像的背景噪声,建成区提取的结果均优于直接利用原始影像的结果,特别是对于城市化水平较低地区的建成区提取效果更佳;② 相较于NPP-VIIRS影像,利用LJ1-01影像提取建成区的效果提高6%左右,说明我国的LJ1-01夜间灯光影像在建成区提取方面有广阔的应用前景。EANI和REANI为建成区提取提供了有效工具,并可应用于城市规划和城市扩张等研究领域。 相似文献
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不透水面是衡量城市生态环境状况的重要指标。城市土地利用的复杂性和不透水表面材料的多样性,导致直接从高分辨率遥感影像中提取不透水表面具有挑战性。针对城市尺度高分辨率遥感影像的不透水面提取要求,本文提出基于深度学习的城市不透水面提取模型。首先,利用深度卷积神经网络对影像特征进行提取;然后,根据其邻域关系构建概率图学习模型,进一步引入高阶语义信息对特征进行优化,实现不透水面的精确提取。本文选取武汉市为实验区,以高分二号卫星遥感影像作为数据源,完成了不透水面专题信息提取,其中自动提取准确率在建成区为89.02%、在城乡结合部为95.55%。与随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等经典方法对比,结果表明深度学习不透水面提取方法有较高的提取精度和细节准确性,建成区的总体精度相比于RF和SVM算法分别提升2.18%和1.68%。最后,对武汉市各主要行政区不透水面信息进行统计和分析,结果表明其中江汉区和武昌区2个核心主城区不透水面占比超过60%,并对武汉市现状和发展规划特点进行了讨论。本文研究成果可为海绵城市和生态城市的建设提供基础技术支撑和数据参考。 相似文献
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城市建成区边界是城市研究重要的基础信息,也是落实城市功能空间布局、实施界限管控的前提。DMSP/OLS夜间灯光数据已被广泛应用于城市建成区的提取,但由于受饱和、扩散及低分辨率问题的影响,导致仅依靠DMSP/OLS NTL映射城市建成区仍然是一个巨大的挑战。本文以京津冀为例,采用MODIS NDVI和DMSP / OLS夜光数据相结合解决NTL影像的饱和及扩散问题,提取城市建成区潜在范围,并辅以Landsat NDVI数据,采用本文提出的最大自相关双阈值方法进行自适应修正,最后采用目视解译对结果进行验证。实验结果表明,多源遥感协同方法提取城市建成区的总体精度和kappa系数分别为92.9%和0.88,在空间分布和统计数据中均有较高的有效性和可靠性。 相似文献
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POI辅助下的高分辨率遥感影像城市建筑物功能分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
城市建筑物是城市的重要组成部分,对城市建筑物进行功能分类可以为城市功能区划分提供有利依据,辅助政府部门对城市规划、土地利用、资源、人口等方面的分布与分配进行管理与决策,有助于推进城镇化建设的可持续发展。仅利用目前的遥感分类技术难以对高分辨率遥感影像的城市建筑物信息进行功能分类,然而将遥感、互联网兴趣点（Point of Interest, POI）数据以及GIS技术有效地结合在一起,可以更为细致地分析城市信息,不仅实现了建筑物功能分类,而且提高了分类的准确率与可信度。本文首先选取卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）方法对高分辨率遥感影像数据进行建筑物提取;然后,对POI数据的城市商服、公建和住宅用地进行核密度分析;最后分别统计每个建筑物3种用地的核密度平均值,并将该值设置为此建筑物的属性值,并结合POI数据的实际情况选择具有最佳功能分类精度的属性值作为阈值提取3种用地信息,从而完成不同功能的城市建筑物分类。精度评价结果表明,该方法对3种用地的提取效果良好,分类精度达到86%以上。 相似文献
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基于监督分类的高分辨率遥感影像变化检测需要大量人工标注,且单个监督分类器难以适应高分影像中复杂多样的地表变化信息提取,检测结果中“椒盐噪声”严重、变化图斑破碎。因此,本文提出一种基于Adaboost集成算法、自动标注训练样本的变化检测方法。首先利用非监督分类方法完成变化初检,接着在初检结果中进行“非等距”区间采样自动获取均匀分布的训练样本;然后以Adaboost算法为集成框架,选择决策树桩、Logistic回归和kNN作为弱分类器,构建一种混合分类器集成系统,充分挖掘和利用高分影像中的空间信息以提升分类精度和分类器泛化能力,最后利用SLIC分割算法和空间邻域信息对像元级检测结果进行空间约束滤波,进一步提升变化检测精度。为验证本文方法的有效性,选取SPOT-5和WorldView-2影像为实验数据,结果表明本文方法能有效降低训练样本人工标注成本、提高变化检测精度。 相似文献
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遥感建筑用地信息的快速提取 总被引：3，自引：0，他引：3
建筑用地的急剧增加和耕地资源的迅速减少,使得土地利用动态变化监测显得尤为重要。遥感作为监测土地利用动态变化的一种有效手段,已经得到日益广泛的应用。但是建筑用地由于其光谱的异质性,而难以用简单的方法将它们从遥感影像中准确提取出来,遥感建筑用地指数(Index-based Built-up Index,IBI)是针对这一问题提出的。它的构建采用的是三个专题指数波段(SAVI植被指数、MNDWI水体指数、NDBI建筑指数),而不是影像的原始波段。由于这三个指数互为负相关,因此,可以有效地增强和提取遥感影像中的建筑用地信息。通过将IBI指数提取建筑用地的影像处理过程编成可自动执行的模块,并集成于大型的遥感商业软件中,使得影像数据处理和建筑用地信息提取时间大大缩短,提高了建筑用地信息增强和提取的效率。 相似文献
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遥感裸土识别制图为水土流失治理工作提供了科学依据。本文以SPOT-5影像为实验数据,提出一种以土壤指数NDSI和不透水面指数NDISI提取裸土的方法。通过热红外波段的亚像元分解技术,将同期120 m分辨率的TM 6波段细化为10 m分辨率的地表温度影像,为SPOT-5影像计算NDISI不透水面指数增加了必要的热红外波段。在此基础上,构建双重指数模型,获得10 m分辨率的裸土数据。研究表明,双重指数模型可较好地解决裸土提取中建筑用地与裸土相混淆的问题,提取裸土的总精度可达95.4%。通过比较10 m的SPOT-5和30 m的TM影像的裸土提取结果,发现影像分辨率的提升可使裸土信息提取结果更加准确、精细。因此,本文为更高分辨率裸土识别制图,提供了一种有效的方法。 相似文献
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随着西部大开发战略的实施以及“一带一路”战略的影响,西北地区的城市发展也发生着巨大变化,利用遥感影像更加准确地提取西北地区城市建筑用地信息对分析城市扩张趋势、规划城市建设具有重要意义。本文以2000年兰州市主城区和2003年西宁市主城区的Landsat 7 ETM +影像为数据源,结合压缩数据维的方法,通过构建三指数合成影像并利用该影像来提取城市建筑用地信息。实验首先根据兰州市主城区的影像光谱特征,创建了归一化差值裸地指数（NDBLI）。然后将该指数与比值居民地指数（RRI）、修正型归一化水体指数（MNDWI）合成为一个包含3个波段的新型三指数合成影像NRM（NDBLI、RRI、MNDWI）;同时,根据集成学习思想,为增强城市建筑用地信息,将主成分分析的第一波段（PC1）、归一化差值建筑用地指数（NDBI）和比值居民地指数（RRI）合成为一个包含3个波段的新型三指数合成影像PNR（PC1、NDBI、RRI）;最后分别将三指数合成影像NRM和三指数合成影像PNR作最大似然分类提取城市建筑用地信息,将其提取结果与由归一化差值建筑用地指数（NDBI）、修正型归一化水体指数（MNDWI）和土壤调节植被指数（SAVI）所创建的NMS（NDBI、MNDWI 、SAVI）影像得到的最大似然分类结果作精度比较,并利用西宁市主城区影像对本文方法进行了相应验证。结果表明,利用三指数合成影像PNR提取城市建筑用地的总精度和Kappa系数最高,其总精度达到了90%以上,适合于提取西北地区含裸地较多的城市建筑用地。 相似文献
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美国国防气象卫星搭载的业务性线性传感器（DMSP/OLS）所获取的夜间灯光影像数据,能够客观地反映人类对城市建成区的开发建设范围与强度,已广泛地应用于城市扩展的动态监测。本文利用不变目标区域法对长时间序列DMSP/OLS夜间灯光影像进行辐射校正,基于校正后的影像对2001-2013年中国东部沿海地区的城市建成区范围进行提取,结果表明：① 建成区面积从2001年的7550 km2,增加到2013年的21 650 km2,共扩展了14 100 km2,虽然建成区面积呈逐年增加的趋势,但其扩展速率则在逐步减缓,城市重心逐渐向南转移;② 在空间上形成了京津唐、长江三角洲和珠江三角洲3城市群,研究发现京津唐的中小城市面临难以获得发展资源的问题,导致了该地区发展的不平衡;③ 综合分析建成区扩展和经济统计数据,结果表明人口和经济是建成区扩展的主要驱动因子,但同时城市快速扩展也给东部沿海地区带来了一定程度的用地浪费问题;④ 由于DMSP/OLS夜间灯光影像受到自身空间分辨率的限制和灯光过饱和的影响,易造成城市建成区边缘细节部分的错提。新一代Suomi NPP/VIIRS夜间灯光影像在空间和光谱分辨率上均有较大提高,在后续的研究中应充分挖掘其数据优势,以期提供更加精准的城市扩展动态监测。 相似文献
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夜晚灯光数据已被广泛应用于提取城市建成区的研究,由于灯光具有溢出特性,因此确定最佳灯光阈值成为研究热点。本研究中总结4种常用最佳阈值确定方法的特点,并使用Google Earth影像空间比较法,确定夜晚灯光数据提取城市建成区的最佳阈值。由于地形、交通等因素影响城市形态,城市形态影响夜晚灯光数据提取城市建成区的最佳阈值大小,因此,根据城市形态将阈值结果分为2类,并得到块状城市和带状城市建成区的最佳灯光阈值分别为43和 47。Google Earth影像空间比较法与其他方法相比具有不受统计数据限制,以及简易操作等优势,且从形态上对城市建成区提取结果进行空间比较;其次,根据城市形态对最佳阈值结果分类,使不同类型的城市建成区提取结果更准确。该方法适用于在地形复杂、形态多样的大尺度空间中提取城市建成区。 相似文献
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本文运用面向对象分类与DEM数据相结合的方法,对资源卫星一号02C卫星遥感影像进行湿地提取。探索了基于对象与DEM信息的提取技术,在02C影像湿地的提取应用,对研究我国国产卫星在湿地监测和保护方面有重要的意义。研究结果表明：（1）面向对象的遥感影像信息提取方法,可同时兼顾影像光谱信息及空间信息,适用于02C影像的湿地提取,精度得到明显提高;（2）基于对象与DEM信息的提取方法,使沼泽地与草地相混淆的现象明显减轻,湿地分类精度进一步提高,该方法适用于高分辨率遥感影像的湿地提取研究;（3）基于对象与DEM信息提取的水田、水体、沼泽地及河滩的精度,分别为88.46%、97.44%、86.96%和83.33%,满足资源卫星一号02C遥感影像对湿地进行监测和保护的需要。 相似文献
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建筑物是城市环境中的主要地物类型,从高分影像等数据中自动提取建筑物对于提升土地利用变化检测、城市规划与土地执法等业务的质量与效率具有重要意义。本文针对现有建筑物提取方法存在的边界提取不精确的问题以及采用手工特征表达图像信息的局限性,融合LiDAR数据与高分影像两种数据源的特征信息,提出一种基于SegNet语义模型的建筑物提取新方法。首先,对LiDAR数据预处理得到数字表面模型（DSM）、数字地形模型（DTM）、归一化数字表面模型（nDSM）,利用高分影像NDVI值去除nDSM中部分树木点,得到结果影像nDSM_en;其次,分别获取LiDAR数据回波强度、表面曲率以及高分影像NDVI值 3个特征构建特征图像训练SegNet语义模型,利用训练得到的模型完成建筑物初始提取;最后,采用阈值法分割nDSM_en得到影像对象,利用影像对象约束建筑物初始提取结果,完成建筑物精提取。在以ISPRS 官方提供的标准数据集（数据采集的地理区域为德国Vaihingen,采集时间2008年7—8月）为样本的实验中,本文方法在像素层次的平均查全率、平均查准率和提取质量分别为96.4%、94.8%和91.7%;针对面积大于50 m 2的建筑物对象,上述3个指标均为100%。实验结果表明：本文提出与实现的建筑物提取方法更好地利用了反映建筑物与非建筑物本质差异的特征信息,有效地实现了2种数据源的相对优势互补,提高了建筑物的检测与提取精度。 相似文献
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遥感影像的获取受卫星、传感器设计、大气条件等限制,往往难以兼顾时间和空间分辨率,导致由单一来源数据提取遥感信息难度较大,难以满足各种应用对信息时空分辨率越来越的需求。由此出发考虑多源数据的不同优势及其随着周期运行不断积累的多时相数据,设计了基于地块协同多种分辨率甚至多源数据的分类方法。以高空间分辨率影像为地理基准构建稳定地块分布图,这些地块在一定时间内边界与基本属性相对稳定,由此可以协同利用高时相分辨率数据反映地块在不同时间点的光谱表现,分别计算形成地块的时相变化特征,根据地类各自特点选择不同方法与数据特征完成解译,总体上以地块级监督分类完成具体类别解译。在2014年夏季青海玛多的米级土地利用分类实验中,整个植被生长季的中分数据以及冬季无云高分数据被收集用于协同分类,在解决多数据匹配、合成的基础上充分利用各数据的优势,对建设用地、水体、植被等关键类别区别对待,整体上取得了较高的解译精度,不但有效克服传统视角下数据源不足、信息缺失等问题完成了全县解译,而且保证了土地信息的时空分辨率,为生态调查与保护提供了最新最全数据支持。 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