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为了解决由于空间分辨率低导致城市核心地物要素提取精度低的问题,笔者构建了适用于城市核心地物要素提取的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNNs),同时利用基于遥感影像提取的颜色、纹理和形状等多特征信息辅助城市地物要素提取。颜色、纹理和形状等多特征信息与CNNs模型提取的深层信息相结合,融合浅层与深层特征信息,充分挖掘影像数据中的高级语义信息,能够有效地提高结果精度。实验结果表明,CNNs模型减少了模型参数量与复杂度,模型收敛速度快,具有较高的提取精度、泛化能力和鲁棒性,总体精度为97.49%,Kappa系数为0.957 5。该研究可以为城市发展与规划提供技术支持。 相似文献
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面向对象的喀斯特地区土地利用遥感分类信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的面向像元分类方法虽然对光谱差异较为明显的遥感影像信息提取具有较好的效果,但会不可避免地产生“椒盐现象”,同时对纹理和形状信息不能充分应用,造成了大量信息损失。为了提高喀斯特地区土地利用遥感信息提取的精度,本文采用面向对象的分类方法,对贵州省毕节地区开展了土地利用遥感信息自动提取研究。首先对该地区Landsat-5 TM影像进行多尺度分割,形成影像对象层,然后综合应用基于知识决策树分类和基于样本的最邻近分类等技术对喀斯特地区进行遥感解译。结果表明,面向对象分类技术能较好地对喀斯特地区土地利用信息进行提取,同时避免了“椒盐现象”的产生,经野外采集样点数据验证,一级类分类精度为91.7 %,二级类分类精度为89.4 %,表明该方法在贵州省毕节地区应用效果良好。 相似文献
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喀斯特山区居民地多尺度遥感信息提取精度对比 总被引：1，自引：1，他引：0
以贵州省典型喀斯特山区晴隆县为研究区,以分辨率分别为2.1 m的资源三号（ZY3）影像、10 m的哨兵二号（Sentinel-2）影像、16 m的高分一号（GF1）影像以及30 m的Landsat8影像为数据源,利用面向对象分类和人机交互相结合的方法提取研究区城市居民地、乡镇居民地和农村居民地,并将4种不同分辨率影像上提取的3种居民地信息与从0.5 m分辨率的普莱亚(Pleiades)影像通过目视解译且经实地核查得到的数据进行对比,计算出4种分辨率影像上3种居民地信息的提取精度,对提取结果进行精度对比分析。结果表明:（1）同一分辨率影像中,城镇居民地提取误差小于农村居民地;不同分辨率影像中,随影像分辨率大小的降低3种居民地中城市居民地的精度变化最小,为23.99%,农村居民地的数据精度变化最大,达到35.3%。（2）从2.1 m到30 m分辨率影像,居民地信息错分总误差快速增加,总误差比依次为:2.56%、15.58%、24.50%、32.72%,城市居民地错分误差比明显小于农村居民地,且3种居民地错分为其他地类面积最多的均是裸地;（3）随着影像分辨率大小的降低,居民地漏分总误差分别为2.86%,18.60% ,27.99%,37.49%,其中分散式的农村居民地识别更易受到周围环境的影响,漏分误差随影像分辨率大小降低而显著增加,4种分辨率影像中3种居民地信息漏分误差最小的均为水体,最大的是裸地和耕地。 相似文献
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《四川地质学报》2018,(4)
我国高分系列卫星数据因具有重访周期短、价格低廉、精度较高的特点,在矿山开发监测工作中得到了广泛的应用。本文在深入了解高分二号卫星数据特征的基础上,以甘肃永登县为例,利用机器学习模型中支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)自动提取矿山开发信息,在处理的遥感影像上进行样本采集,借Matlab平台对样本及影像数据进行归一化、降维处理(PCA)。利用SVM模型进行信息自动提取过程中,选取径向基核函数(RBF),运用量子粒子群算法进行参数寻优,最终对提取结果进行野外调查。查证结果表明利用SVM模型进行矿山开发信息自动提取是可行的。该研究为国产数据在矿山监测应用中提供了新的思路。 相似文献
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随着遥感数据获取技术和能力的全面提高,遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术,成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号（GF-2）卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据,具有观测幅宽、重访周期短、高辐射精度、高定位精度等优势,为未来我国地质灾害的长期、动态地监测和研究提供了高精度、稳定可靠的数据源。本文选取安徽谢桥煤矿2015年1月8日的GF-2卫星影像为研究数据,在对煤矿区主要地质灾害遥感地学分析的基础上,采用面向对象的影像分析方法对研究区由采煤活动所诱发的地质灾害信息进行自动提取。结果表明：利用GF-2卫星数据能够有效地识别地质灾害体的位置、范围、形态等空间分布特征;面向对象的自动提取方法对于煤矿区大面积的积水塌陷盆地、小规模的塌陷坑和线性的地裂缝都有很高的提取精度,识别精度达90% 以上;基于逐层剔除的思路构建的提取规则,为GF-2数据在地质灾害调查和大数据分析中的应用提供了很好的技术支持,也为其它地物目标的提取提供了参考,但在特征的选择和阈值的设定上需要具体分析。 相似文献
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基于随机森林模型的城市不透水面提取研究 ——以呼和浩特市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
城市不透水面信息对于城市生态环境动态演化过程研究具有重要意义。以Landsat 8遥感影像为数据源,以呼和浩特市为实证区域,进行了随机森林模型应用于城市不透水面的提取研究,并与目前应用广泛的支持向量机模型进行了对比分析。研究表明：在不同的抽样比例训练样本条件下,随机森林模型对于城市不透水面的提取精度均优于支持向量机的提取精度;对于随机森林模型和支持向量机模型,70%的训练样本比例均为最佳训练样本抽样比例。在该抽样比例下,随机森林模型提取城市不透水面的总体分类精度为93.29%,Kappa系数为0.9051,支持向量机模型的总体分类精度为91.26%,Kappa系数为0.8757;随机森林模型对于城市裸土的识别度较高,能更好地将城市裸土和不透水面进行区分,而支持向量机模型对于城市裸土、不透水面和绿地的区分能力均弱于随机森林模型。综合而言,随机森林模型对城市不透水面的提取精度优于支持向量机模型,随机森林模型可以有效应用于城市不透水面提取领域,进一步丰富了城市不透水面提取方法体系构成。 相似文献
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以地理信息软件ArcGIS10.0为平台,基于数字高程模型(DEM),探讨其水文分析模块在流域提取、流域水系提取及河流分级的算法和原理。并以汀江流域为例,详述流域水文地理信息的提取方法和步骤,实现流域边界、流域水系的提取及河网的分级。结果表明：以流域面积为主要控制信息,提取的成果均能较好地吻合流域的实际情况,该方法具有操作简单、成果精度高、提取速度快等特点。流域水文地理信息的自动提取为流域水文设计提供了基础数据,具有重要的实际意义。 相似文献
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以朝鲜半岛为研究区域, 基于2000年和2007年的MOD IS数据, 应用线性光谱混合模型进行像元组分分解并提取分类特征, 对像元组分分解后有错分的地物类型结合纹理进行分析, 以决策树模型进行土地利用分类。结果表明, 像元组分分解后的决策树分类结果总体精度达78.346 5% , Kappa系数达0.681 3。与像元组分分解前最大似然法和决策树分类结果相比, 决策树分类精度优于最大似然法, 且像元组分分解方法提高了分类精度。经2000年和2007年像元组分分解后的决策树分类结果对比: 朝鲜耕地面积增加; 韩国耕地面积减少, 居民地面积增加。 相似文献
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河流阶地记录了河流演变过程中因构造抬升或气候变化引起的侵蚀基准面变化的信息,阶地的提取与划分对于新构造研究与古气候重建有着重要的意义,在分析传统阶地提取方法不足的基础上,提出了一种利用无人机遥感进行阶地提取的新方法.该方法利用无人机航拍影像和高精度地面控制点,通过基于计算机视觉的多视立体运动恢复结构(structure from motion with multi-view stereo, SfM-MVS)技术自动生成研究区高分辨率的正射影像和数字表面模型(digital surface model,DSM),在此基础上根据河流阶地的几何特征,利用高程、坡度及影像灰度等统计量实现阶地信息的提取.利用这一方法对汉江支流蛮河下游河段的阶地进行了提取试验.结果表明,该方法能够提取到两级河流阶地和一级河漫滩信息,提取结果与野外实测结果有较好的一致性.与传统阶地提取方法相比,该方法具有精度好、效率高、可视化效果全面直观等优势,显示出无人机遥感在河流地貌学研究中的巨大优势和广阔应用前景. 相似文献
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随着遥感应用技术飞速发展,及近年来高分辨率传感器的不断出现,人们对遥感影像的数字化处理也有了长足进步.但在遥感地质方面,由于"同物异谱"和"同谱异物"现象广泛存在,使计算机自动提取遥感影像上的岩性信息出现较大误差.完全人工解译虽准确率较高,但速度慢,如何将计算机自动提取与人工解译有效结合起来是本次研究的重点.文章以康恩纳德斑岩铜矿床地区ETM 遥感影像为数据源,以计算机自动提取与人工解译相结合,根据已有地质资料,对该区ETM 遥感影像进行岩性信息提取.通过在包古图地区对提取模型进行验证,结果表明两者相互结合可以大大提高识别精度,为进一步地质工作提供良好的遥感信息. 相似文献
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随着深度学习语义分割的快速发展,基于计算机视觉语义分割模型的高分辨率遥感影像分类方法也大量涌现。为系统定量地研究经典的和先进的视觉语义分割模型在遥感影像分类中的性能,在总结深度学习语义分割进展的基础上,选择9种基于卷积神经网络(CNN)和视觉注意力的语义分割算法,对米级和厘米级2个尺度的遥感数据集进行分析研究。在模型构建上基于计算机视觉通用的语义分割框架,训练时采用红绿蓝3波段遥感图像并基于ImageNet预训练权重进行迁移学习训练。研究结果表明：通用的语义分割模型通过常规训练设置进行训练能取得较好的遥感影像分类效果,部分地物的交并比(IoU)可以达到90%以上;基于视觉注意力的遥感影像分类模型的精度普遍高于基于CNN的模型,且MaskFormer能更有效地提取离散的地物信息;不同类别的精度最高值并不全在总体最优模型中,部分会存在于次优模型中;类似的地物在更高分辨率遥感数据集中可以获得更高的精度。 相似文献
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细胞神经网络方法是一种有效的重力异常提取方法,提取出的重力异常信息具有较强的横向分辨能力,但如何训练优化模板是影响该方法提取精度的关键所在。笔者引入粒子群优化算法进行参数优化,结合细胞神经网络和粒子群方法各自的特点,通过细胞神经网络动态性能分析,对模板加入约束条件,并在粒子群算法中引入收缩因子,提出一种基于改进的粒子群优化的细胞神经网络算法。使用该方法进行了模型验证和实际资料处理,处理结果表明,该方法提高了重力异常提取的稳定性,能够更准确地提取油气藏重力异常信息。 相似文献
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基于光谱-环境随机森林回归模型的MODIS积雪面积比例反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
积雪面积比例（Fractional Snow Cover, FSC）数据能在亚像元尺度上定量的描述像元内积雪覆盖的程度,相比二值积雪面积数据可以更加精确地估计积雪覆盖的面积。基于机器学习的随机森林回归模型可以表示高维的非线性关系,可显著提高MODIS FSC的反演精度。采用随机森林回归模型结合光谱、环境信息构建了一个新的回归模型——光谱-环境随机森林回归（Spectral Environment Random Forest Regressor, SE-RFR）模型,用于MODIS数据反演中国区域的FSC。利用中国典型积雪区内由Landsat 8地表反射率数据获取的FSC数据作为参考值,对SE-RFR模型的反演精度进行评估。研究表明,利用“SE-RFR”获取的FSC数据RMSE、MAE分别为0.160、0.104,精度较高。此外,根据SE-RFR模型与未加入环境信息的随机森林回归（S-RFR）模型比较结果可知,加入环境信息的随机森林回归模型提高了FSC反演的精度,特别是在受环境信息影响较大的青藏高原地区,RMSE从0.200降低到0.181。最后,将SE-RFR模型与目前使用广泛的MODIS FSC反演模型FSC_NDSI、MODSCAG和SSEmod进行了比较,结果表明SE-RFR模型的RMSE与FSC_NDSI、MODSCAG和SSEmod模型的RMSE相比,平均RMSE分别提高了12.0%、8.3%和5.5%。总体来说,SE-RFR模型可以准确地提取MODIS FSC,对于区域乃至全球FSC产品制备具有广泛的应用前景。 相似文献
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数字高程模型(DEM)是流域参数提取的基础,然而DEM中普遍存在的洼地和平地影响了流域水系的自动提取,因此洼地去除方法成为研究的热点。针对现有洼地去处方法存在的问题,提出了一种基于"三方向搜索"的洼地处理方法。该方法通过对洼地及其周围网格高程值增减来达到去除洼地的目的,避免了传统填洼方法大规模的对DEM进行增高处理。实验结果表明,该算法简单易行,能有效的去除洼地,消除DEM提取的河网中的伪河道及"平行线"现象;且对DEM中高程值的改动较小,从而较大限度的保留了原始地形信息。 相似文献
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基于多特征空间的遥感信息自动提取方法 总被引：8，自引：1，他引：8
根据目视判读的原理提出了基于多特征空间的遥感信息自动提取方法,将地物在地理空间和影像空间的多种特征空间要素分为光谱特征空间、形状特征空间、干扰特征空间和区域地学特征空间.通过对多特征空间的数学描述和计算机处理实现遥感信息的自动提取.基于多特征空间的遥感信息自动提取方法是一种对人脑判读的计算机模拟,可以提高专题信息的提取效率,是对影像空间符号化的一种尝试,如果实现了多特征空间的完全数学表示就能够实现遥感信息的自动提取. 相似文献
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为了从遥感影像上对丘陵山区的水田地类快速、准确的提取,以芜湖市南陵县为例,利用5月份的IRS-P6遥感影像和8月份TM遥感影像,分析水田和其背景地物的光谱特征,在ERDAS软件建立基于多源数据的提取模型,对TM影像中的水田地类进行自动提取。结果表明,该方法的总体提取效果较好,与人机交互解译相比,其精度达到92.7%。误判部分可以通过目视解译加以修正。 相似文献
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采用数码相机拍照法对狼毒盖度进行了研究。选择过绿特征区分绿色植被和非绿色植被,结合亮度特征和面积阈值从非绿色植被中自动提取出狼毒花,并提出一种基于行程标记的孔洞填充算法对狼毒花中的孔洞进行了填充。选取10张照片对提取结果进行精度评价,Kappa系数为0.80,结果发现:对狼毒茎叶和牧草之间,不宜采用过绿特征进行区分;在HLS色彩空间下,根据色调特征自动提取狼毒茎叶效果一般;对20张照片中的狼毒花的面积和茎叶面积进行回归分析,发现二者表现出了很好的线性关系;根据回归模型计算茎叶面积效果较好;为了得到更准确的狼毒茎叶面积,获取照片时最好处于狼毒的盛花期。 相似文献
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重点讨论基于不同软件平台下,机载LiDAR数据加工DEM测绘产品工艺技术研究。针对原始LiDAR点云集数据拼接、系统精度纠正、预处理→地面高程点提取→非地面点滤波分类→数字地面模型编辑→数字高程模型网格化→DEM产品质量检验等生产工艺流程进行研究。通过对LiDAR数据滤波分类处理算法应用研究,实现不同地物类别点云自动化提取。同时针对高精度的DTM、DEM数模产品拓展应用,重构地表模型三维虚拟成像。 相似文献