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1.
针对高分辨率遥感影像建筑物变化检测精度不高的问题,本文提出了一种改进城市建筑物变化检测方法。首先通过提取像元顶点构造像元图集,并以长宽比与矩形度作为变化检测测度,对后一期影像进行影像分割,识别建筑物轮廓对象。将建筑物轮廓进行几何关系筛选,完成建筑物变化信息提取。实验表明,该方法具有较高的变化检测精度,可明显削弱光照条件和成像角度对建筑物变化检测精度的影响,是一种普适性较强的城市建筑物变化检测方法。 相似文献
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震害损失主要是由建筑物损毁造成的,对城镇建筑物进行有效分类可以做好震害风险防范,通过遥感影像信息提取的方法对建筑物进行分类能提高工作效率。采用多分割图层及多尺度分割技术,利用特征库阈值分类与样本最邻近分类相结合的方法对遥感影像建筑物进行信息提取及分类。分类结果精度评价表明该方法优于利用单一分割图层样本最近邻分类结果,可以用于城镇建筑物分类。根据建筑物分类结果对震害风险进行了划分。 相似文献
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不同时相遥感影像变化检测已成为土地利用变更调查、城市扩张分析、自然灾害分析及其他环境问题必不可少的技术手段之一。本文提出了一种结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测方法。该方法通过伪不变特征法完成两期影像的相对辐射校正,有效改善影像间的配准误差,并利用IR-MAD算法对校正后的影像进行迭代运算,采用均值漂移算法对迭代后的影像进行分割,同时运用形态学方法处理分割后的影像,最终提取变化图斑。试验结果表明,该方法可以有效检测出变化区域,可应用于城市地表覆盖的变化检测。 相似文献
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Road network extraction from high-resolution satellite (HRS) imagery is a complex task. It is an important field of research and is widely used in various cartographic applications such as updating and generating maps. The objective of this research work is to develop a novel framework, emulating human cognition, for detection of roads from HRS images. Roads network from HRS images are detected using support vector machines within the different stages of cognitive task analysis. In the first stage, basic information about the cognitive parameters which are required for image interpretation is collected. In the second stage, the rule-based method is used for knowledge representation. Lastly, during knowledge elicitation, the developed rules are used to extract roads from HRS images. The proposed method is validated using 16 HRS images of developed suburban, developed urban, emerging suburban and emerging urban region. 相似文献
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面向对象的遥感影像变化检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对变化检测区域内变化区域与未变化区域面积比例较低时,通过常规的阈值计算无法在变化检测中确定准确的变化阈值问题,该文提出了一种带样本选择的面向对象遥感影像变化检测方法。该方法首先对多时相遥感影像进行多尺度分割获取像斑,并采用变化向量分析法计算像斑的差异度;然后,自适应选择训练样本,结合基于期望最大化算法和贝叶斯最小误差率理论的阈值计算方法,采用独立阈值法确定变化阈值;最后,利用变化阈值对差异影像进行二值分割,并获取变化检测结果。实验结果表明该文方法在变化检测精度上优于常规方法。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像在城市地表信息提取中存在的若干问题,发展了一种基于影像对象最优特征组合的城市地表信息提取方法。该方法首先基于面向对象的思想,抽象出城市地表信息所对应的影像对象的各种特征,然后,基于先验知识和样本分析选择最优特征组合,建立有效的影像对象特征集,最后,采用基于知识规则的模糊逻辑分类器快速准确地检测、识别和提取城市各类地表信息。实验结果表明,该方法具有较好的分类精度,其分类结果可为土地利用变化监测和GIS数据库更新提供依据。 相似文献
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快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。 相似文献
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针对中、低分辨率影像采用常规分类方法进行变化检测无法取得理想效果的问题,本文提出了一种基于比值法的雷达数据和光学影像相结合的城市变化检测方法。该方法综合雷达数据和光学影像的优势,以赣州定南县为研究对象,首先利用比值法分别对两种数据源进行城市变化检测,然后通过分析城区地物目标散射特性,对多个时相变化情况进行真彩色合成,最后结合城市建设规划进行分析验证,从而完成城市实时动态变化检测。试验结果表明,利用多源多时相数据进行比值法可成功地提取出试验区域的变化信息,在城区建筑变化检测中,纹理信息更清晰,准确性更高。 相似文献
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针对目前高分辨率遥感影像变化检测算法对于光谱变化过敏感问题,本文提出了一种基于超像素分割与条件随机场（CRF）的遥感影像变化检测算法。首先采用空间约束的t混合模型驱动的分割模型,获得同质性超像素块,实现良好的边界附着性和亮度均匀性。然后计算分割得到的双时相影像块之间的特征差异性,获取变化幅度图像。最后利用模糊聚类算法（FCM）对变化幅度图像进行聚类,得到隶属度图像作为CRF一阶势,并利用光谱-空间相似度约束的函数构建CRF二阶势。试验结果表明,与现有方法相比,该方法检测精度可提高5%,错检率和漏检率可降低3%,能较好地应对输入图像的光谱变化,并保持变化检测结果的边缘细节。 相似文献
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以城市区域内高大建筑阴影为研究对象,针对现有的阴影检测算法在复杂地物环境下检测精度和可靠性不高的问题,提出了一种结合颜色空间特征和空间关系的遥感影像阴影检测方法。首先,采用SLIC超像素算法对影像进行分割;然后基于Lab和HSI颜色空间构建初步检测条件,将阴影划分为阴影主体区域和待检测区域;最后,借助Canny边缘检测信息合并待判别区域内的超像素块,并利用阴影区域与造成干扰区域间的空间位置关系构建的检测条件进行判别。实验结果表明,该方法可以有效提高复杂地物环境下遥感影像阴影的检测精度和算法可靠性。 相似文献
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Automatic Road Extraction from High Resolution Satellite Image using Adaptive Global Thresholding and Morphological Operations 总被引：2，自引：0，他引：2
Road network extraction from high resolution satellite images is one of the most important aspects. In the present paper, research experimentation is carried out in order to extract the roads from the high resolution satellite image using image segmentation methods. The segmentation technique is implemented using adaptive global thresholding and morphological operations. Global thresholding segments the image to fix the boundaries. To compute the appropriate threshold values several problems are also analyzed, for instance, the illumination conditions, the different type of pavement material, the presence of objects such as vegetation, vehicles, buildings etc. Image segmentation is performed using morphological approach implemented through dilation of similar boundaries and erosion of dissimilar and irrelevant boundaries decided on the basis of pixel characteristics. The roads are clearly identifiable in the final processed image, which is obtained by superimposing the segmented image over the original enhanced image. The experimental results proved that proposed approach can be used in reliable way for automatic detection of roads from high resolution satellite image. The results can be used in automated map preparation, detection of network in trajectory planning for unmanned aerial vehicles. It also has wide applications in navigation, computer vision as a predictor-corrector algorithm for estimating the road position to simulate dynamic process of road extraction. Although an expert can label road pixels from a given satellite image but this operation is prone to errors. Therefore, an automated system is required to detect the road network in a high resolution satellite image in a robust manner. 相似文献
12.
高分三号SAR影像双阈值变化检测 总被引：1，自引：1，他引：0
双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。 相似文献
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针对在高分辨率遥感影像中,利用形态学建筑指数提取建筑物时,同质性区域内部会出现噪声影响建筑物变化检测精度的问题,该文提出一种基于增强型形态学建筑指数的建筑物变化检测方法。采用增强型形态学建筑指数进行建筑物的提取,较好地去除了同质性区域内部的噪声,提高了建筑物提取精度;利用变化向量分析法获得建筑物变化检测结果,并采用LFI指数对变化检测结果进行后处理,有效地区分出建筑物对象和城市道路等地物,提高了建筑物变化检测精度。最后通过实验证明:该文算法可以有效地进行建筑物的提取和变化检测。 相似文献
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The urban land cover mapping and automated extraction of building boundaries is a crucial step in generating three-dimensional city models. This study proposes an object-based point cloud labelling technique to semantically label light detection and ranging (LiDAR) data captured over an urban scene. Spectral data from multispectral images are also used to complement the geometrical information from LiDAR data. Initial object primitives are created using a modified colour-based region growing technique. Multiple classifier system is then applied on the features extracted from the segments for classification and also for reducing the subjectivity involved in the selection of classifier and improving the precision of the results. The proposed methodology produces two outputs: (i) urban land cover classes and (ii) buildings masks which are further reconstructed and vectorized into three-dimensional buildings footprints. Experiments carried out on three airborne LiDAR datasets show that the proposed technique successfully discriminates urban land covers and detect urban buildings. 相似文献
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The availability of Very High Resolution (VHR) optical sensors and a growing image archive that is frequently updated, allows the use of change detection in post-disaster recovery and monitoring for robust and rapid results. The proposed semi-automated GIS object-based method uses readily available pre-disaster GIS data and adds existing knowledge into the processing to enhance change detection. It also allows targeting specific types of changes pertaining to similar man-made objects such as buildings and critical facilities. The change detection method is based on pre/post normalized index, gradient of intensity, texture and edge similarity filters within the object and a set of training data. More emphasis is put on the building edges to capture the structural damage in quantifying change after disaster. Once the change is quantified, based on training data, the method can be used automatically to detect change in order to observe recovery over time in potentially large areas. Analysis over time can also contribute to obtaining a full picture of the recovery and development after disaster, thereby giving managers a better understanding of productive management and recovery practices. The recovery and monitoring can be analyzed using the index in zones extending from to epicentre of disaster or administrative boundaries over time. 相似文献
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顾及配准误差的遥感影像变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于区域变化率的变化检测方法，该方法在考虑阴影及灰度匹配的基础上，采用区域信息降低由配准误差引起的虚检率。实验表明，本文方法能够在一定程度上消除配准误差的影响。 相似文献
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面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法 总被引：14，自引：0，他引：14
提出一种高空间分辨率遥感影像城区建筑物自动提取方法。该方法将面向对象的思想融入到基于邻域总变分的建筑物分割方法中,并通过分析分割后不同类型建筑物提取的难易程度,提出一种多特征融合的建筑物对象分级提取策略:首先通过形状分析检测一部分分割完整的矩形建筑物目标,然后采用新提出的多方向形态学道路滤波算法将建筑物与邻近光谱相似的道路目标分离,确保每一个候选建筑物目标都是独立的对象,最后利用初提取的建筑物对象和已剔除的非建筑物对象作为样本建立概率模型,根据贝叶斯准则进行建筑物后提取。实验表明:该方法可以检测同一幅影像中具有不同形状结构和光谱特性的建筑物目标,准确率高、鲁棒性好。 相似文献
18.
为了提高高分辨率遥感影像变化检测的可靠性,提出了一种基于模糊综合评判的遥感影像变化检测方法.首先对两个时相的影像进行波段叠加,对多波段新影像进行多尺度分割;然后针对单一尺度上的对象,综合考虑两时相遥感影像对象的光谱特征和纹理特征,建立模糊综合评判模型,对各个对象内的像素是否发生变化进行隶属度计算;最后采用熵权法对影像各... 相似文献
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郭庆胜 《武汉大学学报(信息科学版)》1999,24(3):83
讨论了面状要素图形轮廓简化的一些规则以及面的空间知识获取方法,结合以直角方式转折的面状要素图形轮廓的特点,重点讨论了其图形渐进式简化方法。 相似文献
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面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。 相似文献