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高光谱作为一种图谱合一的成像技术,在对地观测、航空航天领域具有十分重要的应用。然而,作为光学遥感的分支,高光谱成像易受到大气、光照等因素的影响。高光谱图像本征信息分解旨在抑制复杂环境因素对地物光谱与空间特征的影响,准确提取并表征观测场景最本征的光谱与空间信息,提升高光谱图像识别与解译性能。本文主要对代表性的高光谱图像本征信息分解的模型和方法进行综述,系统地分析了各种典型方法的原理及优缺点,进一步阐述了实际遥感应用中现有本征信息分解面临的挑战性难题,并结合遥感实际应用,对高光谱图像本征信息分解技术的发展趋势进行了展望。 相似文献
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随着高分辨率对地观测技术的快速发展,我国已具备获取高空间分辨率和较高光谱分辨率遥感图像的能力.在高分辨率对地观测条件下,能够进行检测的目标最小尺度在不断提升,使得复杂场景中的目标检测成为可能.针对机载高分成像获取的高光谱图像中目标检测问题,本文提出了一种基于张量表示的目标检测新框架及稀疏目标检测新方法.首先,利用张量模型对输入高光谱图像数据进行低秩分解和表示,所得到的投影分量能够表示高光谱图像的空间-光谱整体信息;其次,将稀疏表示方法同传统目标匹配检测方法相结合,构成稀疏匹配目标检测算子,对低秩张量分解的投影数据进行检测.本文所提出稀疏张量目标检测新方法能够有效地挖掘和利用局部区域目标的空间-光谱联合信息,提高高分条件下复杂场景目标检测的性能、降低虚警率.本文利用两组真实的航空系统高光谱图像进行仿真试验,试验结果表明所提出的方法检测性能明显优于当前国际主流遥感图像目标检测方法. 相似文献
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高分辨率遥感影像中的场景信息,对影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出一种基于PCAnet的高分影像场景分类算法,无监督地逐级提取深层特征。首先,利用显著性探测算法获取显著图,根据显著区域,采样具有代表性的影像块作为初始样本集;然后,将样本集输入到PCAnet中进行特征提取;最后,利用支持向量机(SVM)进行分类。高分影像场景数据UC Merced 21类实验表明,与已有方法相比,本文方法能够有效地提高分类精度。 相似文献
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2D地图的建筑物场景结构提取方法及其在城市增强现实中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
城市AR中,场景结构的自动获取,对自适应信息表达具有重要意义,是解决“层叠式”信息表现形式引发的信息指示不明、场景感知混乱等问题的关键步骤。然而,场景结构信息隐藏在场景图像中,直接提取十分困难。2D地图描述了地理实体的位置、轮廓和空间布局,可作为场景结构提取的先验信息。针对城市AR中场景结构获取难、效率低的问题,本文提出一种基于2D地图的建筑物场景结构自动化提取方法。在地理配准的基础上,首先根据2D地图中建筑物的轮廓和属性信息,构建场景图像语义分割的结构线索;然后将其作为过分割处理后场景图像合并的依据,生成多个包含语义信息的图像区域;最后根据图像区域与2D地图中建筑物轮廓之间的映射关系,提取出场景图像中的区域轮廓、场景深度和平面朝向等场景结构信息。试验选取了格拉茨地区32个建筑物场景进行测试。结果表明本文方法能实时地提取建筑物场景结构,且建筑物立面提取的质量明显优于对比方法。提取的场景结构能应用于城市AR多种自适应信息表达方法中,使信息标注更明确,遮挡关系更清晰。 相似文献
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基于DEM与可见光图像的机载激光成像雷达强度像仿真 总被引：2，自引：0，他引：2
激光成像雷达由于能获取目标的距离信息,因而在飞行器制导、避障、机器人导航等方面有广泛的应用前景.这里的研究目的是根据激光成像雷达成像原理进行雷达反射强度像的仿真.在仿真过程中,首先讨论激光成像雷达的强度成像方程,然后分析机载激光成像雷达的扫描成像模型.由机载激光成像雷达扫描成像模型与数字高程模型(DEM)获取成像几何关系,由与高程图配准好的可见光图像来获取目标地物的反射特性,从而获得仿真的激光雷达反射强度像;由于激光在大气中传输时不可避免地要损失,在仿真计算中考虑到激光在大气中传输时大气对激光的消光系数,因而使仿真更加逼近客观实际成像结果.从仿真的反射强度图像看,结果很理想.仿真的强度图像成功地用于激光成像雷达强度像与可见光图像的匹配导航中. 相似文献
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成像光谱技术是80年代发展起来的最新遥感方法。本文对其原理、理论基础及图像光谱信息提取的方法进行了探讨,并在红外细分光谱(FIMS)金矿蚀变带信息提取分析研究的基础上,通过对可见光细分19波段AMSS、澳大利亚的24波段GEOSCAN、MKII AMSS及美国GER64通道成像光谱数据的初步处理,发展和形成了一些针对超多波段成像光谱数据的图像处理和分析及光谱信息提取的方法。 成像光谱信息提取的方法,主要包括图像光谱反射率转换技术、图像光谱曲线显示、光谱特征参数测度(光谱吸收特征的波长位置、宽度、深度)、图像地物光谱曲线与地物光谱数据库的信息匹配以及地物光谱识别专家系统。本文以红外细分光谱图像在金矿蚀变带信息提取分析中的应用为例,讨论了成像光谱图像的一种处理分析技术及其发展前景。 相似文献
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自监督学习可以不依赖样本标签对遥感影像进行特征提取,但是特征分类仍然依赖有监督方法。为了克服有监督特征分类过程的不足,实现遥感影像特征的无监督自动分类,本文提出一种融合半监督学习的无监督语义聚类方法。首先,使用自监督学习提取遥感影像特征,抽象出图像包含的高层语义信息;然后,基于特征相似度寻找每个样本最相似的近邻,使用在线聚类将相似样本聚为一类,训练一个线性分类器;最后,根据聚类结果为高置信度样本生成伪标签,构造标注样本集,使用半监督方法对模型微调。在4个公开遥感影像场景分类数据集EuroSAT、GID、AID和NWPU-RESISC45上进行验证,分类精度分别达到了94.84%、63.55%、76.42%和86.24%。本文方法结合了在线聚类和半监督学习的优点,缓解了已有方法存在的误差积累和样本利用不充分的问题,在完全不使用标注样本的情况下,充分利用自监督特征训练分类模型,对遥感影像进行场景分类,达到接近有监督学习的分类效果,具有良好的应用价值。 相似文献
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从高分辨率遥感影像中提取道路信息具有重要的现实意义。针对现有影像分类方法无法直接获取高精度道路网信息及自动化程度低的问题,本文提出了一种基于OSM(OpenStreetMap)矢量路网辅助的道路提取方法,实现了对高分辨率遥感影像道路快速精确的自动提取。首先,采用灰度形态学的腐蚀、膨胀及开闭操作对遥感影像进行预处理;然后通过OSM路网提供的先验信息,对模糊C均值算法进行改进,并将输入的遥感影像粗分为3类;接着以粗分类结果作为分类特征,通过OSM矢量路网自动获取道路样本,使用支持向量机进行精分类,并采用粒子群优化算法选取最优分类参数;最后对分类结果进行形态学后处理,得到精确的道路网信息。利用两组Google Earth影像进行试验,结果表明,本文算法在道路网提取精度上要优于对比算法。 相似文献
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中国对地观测数据获取量持续增加,已步入遥感大数据时代,开展多星一体化数据处理与应用已成为发展趋势。文章从成像处理与信息提取两个方面系统回顾了技术发展过程,剖析了现有前沿方法的优势和特点,指出成像处理领域建立统一处理模型、信息提取领域建立高效学习模型面临的主要挑战。在此基础上,结合实际应用需求,提出了遥感大数据条件下多星一体化处理与分析的新思路,重点阐述了多星一体化处理与分析的基本概念、科学问题与解决方案,通过构建基于生成对抗网络的多星一体化成像处理模型与记忆保持的多任务特征共享与小样本增量学习模型,综合利用不同卫星和载荷间、不同任务和目标间信息,实现高质量图像产品的生成与高精度标注结果的提取。文末给出了技术途径和初步试验验证,并展望后续技术攻关方向。 相似文献
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本文针对SAR和光学遥感图像的异源遥感图像匹配的问题,采用6种基于图像灰度信息的相似性度量方法进行研究和实验。在求得图像间旋转和尺度参数的基础上,重点比较了如何提取平移量。采用了包括归一化互相关、相似率、结构相似性、交互方差、互信息和f散度的方法,并根据SAR图像特性进行了部分改进,得到了不同场景下的实验结果,最后对结果进行了比较和分析。结果表明针对不同场景中匹配方法各有优势,其中归一化互相关方法和f散度方法在场景适应性及精度上表现出了很好的适应性。 相似文献
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空间调制干涉成像 (傅里叶变换 )光谱仪 (SMIFTS)是一种有重要的研究和应用价值的空间遥感器。该文介绍了研制的Sagnac型干涉成像 (傅里叶变换 )光谱仪原理样机及用该样机进行的外场干涉成像光谱实验。实验获取了可见光、近红外谱段干涉成像图像。对其中各像元的干涉图进行数据处理和计算 ,提取出了光谱特征明显突出的外场干涉成像光谱图像和与被测目标光谱特征相符的像元光谱 相似文献
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高光谱遥感域自适应分类旨在利用有标注样本的源域知识对无标注的目标域场景进行分类,是高光谱跨场景分类的重要方法之一。目前流行的域自适应分类方法利用对抗训练模式实现目标域与源域的特征对齐,但未考虑源域知识是否充分转移至目标域这一关键问题。为了有效提取并迁移源域知识,本文提出一种基于对抗与蒸馏耦合模式的高光谱遥感自适应分类方法 UDAACD(Unsupervised Domain Adaptation by Adversary Coupled with Distillation)。该方法采用类内样本自蒸馏方式对源域信息进行提炼,提高自适应分类模型对源域监督知识的提取能力;同时,构建知识蒸馏与对抗耦合机制使目标域与源域特征在对抗与蒸馏中实现对齐,利用对抗与蒸馏耦合机制相互补充、相互促进,提升高光谱遥感知识从源域至目标域的迁移能力,进而完成目标域高光谱影像的无监督分类。本文选用Pavia University、Pavia Center、Houston 2013及Houston 2018高光谱遥感场景数据集进行了4组跨场景图像分类实验,结果表明所提出的模型优于其他高光谱域自适应方法,在相同样本条件... 相似文献
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高分辨率遥感影像建筑物分级提取 总被引：1，自引：1，他引：0
高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。 相似文献
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随着虚拟现实(VR)技术的兴起,全景图像得到了更为广泛的应用,目前多通过求解单应矩阵对图像进行变换,由多相机拼接获取全景图像,但该方法会破坏成像中的共线条件,使拼接后的全景图像难以精确进行摄影测量中的三维重建等工作。本文提出了一种柱面全景图像拼接方法并对其进行仿真分析,该方法基于摄影测量共线方程,设定拼接相机的数目、成像焦距、成像位置和成像姿态,模拟多拼相机的成图过程,构建从三维点云到二维图像的柱面成像方程,通过成像方程不仅可以实现各图像的全景拼接,而且可对影响全景图像拼接精度的各参数进行定量分析,试验结果表明:1本文提出的柱面成像方程和全景拼接方法可用于不同数目相机及倾斜成像下的全景拼接;2利用成像方程推导的误差方程可知,全景图像拼接的精度受焦距误差、中心误差和旋角误差的影响,其中,焦距误差可通过图像重采样的方法校正,中心误差与摄影物距密切相关,而旋角误差主要受拼接相机数目的影响。 相似文献
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成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析 总被引：3，自引：0，他引：3
在遥感地质应用中 ,岩矿光谱和空间分布的精细特征是空间与光谱高分辨率遥感的优势所在。随着传感器性能的提高 ,尤其是光谱分辨率的提高 ,大为改善了岩矿信息识别与提取的技术环境。但是 ,由于高光谱分辨率的成像光谱波段带宽很窄 ,在岩矿光谱信息遥感、识别与提取的过程中岩矿信息极易受诸多因素的制约和影响。本文围绕在岩矿光谱信息的获取、光谱特征信息识别与提取的过程中 ,分析与岩矿光谱特征信息息息相关的组成成分、内部结构与构造 ,以及与之发生相互作用的外部环境或过程 ;通过理论、模型、模拟和试验测试分析相结合的方法 ,开展分… 相似文献
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遥感图像的道路识别是一个重要研究课题,对GIS平台构建和数据更新有着重大贡献。然而,遥感图像中地表信息丰富,道路建设复杂,这给提取道路造成了一定的困难。本文基于残差网络模块,从以下两方面进行研究：1)构建了数据集,其包含城市、乡村道路,并运用镜像、旋转等手段对数据集进行了扩充;2)针对ResNet提出了一种改进方法,并利用数据集对网络进行了样本训练和特征学习,进行道路提取。 相似文献
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在信息标注中融入场景结构信息能有效解决城市增强现实（augmented reality, AR）信息指示不明、空间遮挡表达不清和视图布局叠置等问题。针对城市AR信息标注中场景结构缺失的问题,提出了一种考虑地理语义且兼顾精度、效率和稳健性的建筑物场景结构提取方法。首先构建了面向建筑物场景结构提取的场景感知网络,从单张场景图像中提取语义、深度和法向量信息;然后将其转化为建筑物立面角点和朝向等结构特征,并计算与2D地图中建筑物轮廓之间的最佳匹配;最后将场景图像按建筑物立面进行重构,提取区域轮廓、场景深度和立面朝向等场景结构。试验采用Google街景数据生成的9 470组样本训练和测试场景感知网络,并在Graz地区32组建筑物场景中测试场景结构提取的有效性。结果表明,所提方法能够达到近实时的效果,且立面轮廓更规则。在存在一定配准误差或局部遮挡的条件下,立面提取的质量显著优于基于地图解析场景图像的方法,具有更好的稳健性。 相似文献