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江舒静 《测绘与空间地理信息》2014,(5):95-97
缩小语义鸿沟,是基于内容的遥感影像检索的必经之路,本文提出了一种基于多种底层特征的视觉词袋方法来进行不同分辨率的遥感影像的分类和检索。主要涉视觉词袋模型的构建以及该模型采用不同的底层特征描述对实验结果的影响。通过对不同分辨率的遥感影像进行基于不同底层特征组合的视觉词袋特征的提取,从而得到一系列分类检索实验结果。结果表明,基于底层特征组合的视觉词袋方法能有效地提高不同分辨率遥感影像的分类和检索效果。 相似文献
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建筑物高度是现代化都市监测、规划、管理及各城市经济活动中的基础性数据,为实现建筑物高度信息的提取,本文提出了一种基于玻尔兹曼曲线的建筑物高度反演方法。首先,利用建筑物影像的光谱特性,采用多尺度分割和遥感指数分类的办法获取建筑物阴影感兴趣区域,根据玻尔兹曼曲线函数拟合获取阴影的亚像素位置,线性拟合得到阴影边界;然后,根据太阳、卫星、建筑物和其阴影的几何关系,构建高度反演模型,估算建筑物高度;最后,选择宁海为研究区,选取在轨的主流亚米级高分二号、高景一号、北京二号、WorldView-2卫星遥感数据进行精度验证。试验结果表明,计算的建筑物高度中误差优于2.5 m,可用于一般的城市卫星遥感监测。 相似文献
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为解决利用Sentinel-2卫星影像进行地物信息提取时云层遮挡造成的信息误判问题，提出了一种基于深度学习的遥感影像云区高精度分割方法。该方法通过预处理的遥感样本数据构建出一种深度神经网络模型，自动提取高层次影像特征；再将影像特征输入分类器，实现遥感影像的像素级分类，从而分割出云覆盖矩阵；最后将云覆盖矩阵转化为云二值图，结合感兴趣区矢量准确获取指定区域云检测结果。选取典型区域进行测试，结果表明：该方法检测精度较高，速度较快，且无须辅助信息与人工干预，可用于Sentinel-2卫星影像不规则区域自动云检测。 相似文献
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以高分一号影像为数据源,分别应用最大似然分类法和面向对象分类法对影像进行遥感分类,比较不同影像分割尺度,对分类结果进行精度评价,结果显示:面向对象分类方法综合利用多类遥感指数,提高了分类精度,可以有效应用于遥感影像快速分类。面向对象分类方法中分割尺度对分类精度影响较大,但如何设置最优分类尺度仍需进一步研究定量确定方法。 相似文献
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一种高分遥感影像物体分割质量评价方法 总被引：1，自引：0，他引：1
影像分割是面向对象影像分析的重要环节,影像分割结果质量影响着后续的影像信息提取。对影像分割结果进行评价并从不同的分割结果中选出最优分割结果十分重要。本文综合考虑与参考对象相交的所有分割对象的影响,提出了一种高分遥感影像物体分割质量评价方法。该方法用ESI和CDI两个指标来定量评价影像物体分割结果质量,并用ESI和CDI指标组合,确定影像物体的最优分割结果。将该方法应用于GeoEye-1高分遥感影像物体分割结果质量评价,试验结果证明了该评价方法的有效性。 相似文献
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提出一种基于自适应M-S模型的遥感影像多特征融合的分割方法。首先结合改进的Sobel算子进行阈值化轮廓提取方法提取边缘信息;然后利用波段距离加权函数计算边权值,同时按照一定的原则加入边缘特征,采用最小生成树算法获得初始分割对象;最后在光谱特征和纹理特征的辅助下进行自适应M-S模型合并,合并后的对象即为分割结果。为了验证该方法的可行性,采用Quickbird影像和高分二号影像进行实验分析并对结果做出定性和定量评估。实验结果表明,基于自适应M-S模型的遥感影像分割方法的分割精度优于分形网络演化算法,同时分割速度也略有提升。 相似文献
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针对传统手工提取特征方法需要专业领域知识，提取高质量特征困难的问题，将深度迁移学习技术引入到高分影像树种分类中，提出一种结合面向对象和深度特征的高分影像树种分类方法。为了获取树种的精确边界，该方法首先利用多尺度分割技术分割整幅遥感影像，并选择训练样本作为深度卷积神经网络的输入。为了避免样本数量少导致过拟合问题，采用迁移学习方法，使用ImageNet上训练的VGG16模型参数初始化深度卷积神经网络，并利用全局平局池化压缩参数，在网络最后添加1024个节点的全连接层和7个节点的Softmax分类器，利用反向传播和Adam优化算法训练网络。最后分类整幅遥感影像，生成树种专题地图。以安徽省滁州市的皇甫山国家森林公园为研究区，QuickBird高分影像作为数据源，采用本文方法进行树种分类。试验结果表明，本文方法树种分类总体精度和Kappa系数分别为78.98%和0.685 0，在保证树种精度的同时实现了端到端的树种分类。 相似文献
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结合nDSM的高分辨率遥感影像深度学习分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率遥感影像因其地物类内差异大、光谱信息相对欠缺导致现有影像分类方法存在错分现象较多、地物边界残缺不完整等问题，本文提出了一种归一化数字表面模型（nDSM）约束的高分辨率遥感影像深度学习分类方法。首先，将nDSM数据作为附加波段叠加在遥感影像上并获取训练样本；然后，利用优化的U-Net网络进行模型训练得到最优模型；最后，利用最优模型对附加了nDSM波段的遥感影像进行地物分类。试验结果表明，本文方法引入nDSM数据用于U-Net模型训练和分类，可有效提高影像分类精度，得到更加真实可靠的分类结果。 相似文献
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高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。 相似文献
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针对高分遥感影像用于滑坡智能识别缺少高清训练集的问题,在组建高清滑坡训练集过程中,为充分利用低分辨率滑坡影像,本文采用基于增强型生成对抗网络模型(ESRGAN)实现了低分辨率滑坡影像集超分辨率重建。ESRGAN模型在SRGAN模型基础上,通过移除批归一化层、加入多级残差网络与残差缩放系数,提升了生成器的特征提取性能与稳定性,并采用迁移学习方法,基于毕节滑坡影像集与云南南景高速公路滑坡影像集进行试验验证。试验结果表明,基于迁移学习的ESRGAN模型在峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)方面获得更高得分,超分辨率重建取得更优结果。本文研究结果为获取滑坡高分辨率遥感影像集提供了一种新的技术方法。 相似文献
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WANGZhijun DjemelZiou CostasArmenakis 《地球空间信息科学学报》2004,7(2):129-134
This paper introduces the image fusion approach of multi-resolution analysis-based intensity modulation (MRAIM) to produce the high-resolution multi-spectral images from high-resolution panchromatic image and low-resolution multi-spectral images for navigation information infrastructure. The mathematical model of image fusion is derived according to the principle of remote sensing image formation. It shows that the pixel values of a high-resolution multi-spectral images are determined by the pixel values of the approximation of a high-resolution panchromatic image at the resolution level of low-resolution multi-spectral images, and in the pixel valae computation the M-band wavelet theory and the d trous algorithm are then used. In order to evaluate the MRAIM approach, an experiment has been carried out on the basis of the IKONOS 1 m panchromatic image and 4 m multi-spectral images. The result demonstrates that MRAIM image fusion approach gives promising fusion results and it can be used to produce the high-resolution remote sensing images required for navigation information infrastructures. 相似文献
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This paper introduces the image fusion approach of multi-resolution analysis-based intensity modulation (MRAIM) to produce the high-resolution multi-spectral images from high-resolution panchromatic image and low-resolution multi-spectral images for navigation information infrastructure. The mathematical model of image fusion is derived according to the principle of remote sensing image formation. It shows that the pixel values of a high-resolution multi-spectral images are determined by the pixel values of the approximation of a high-resolution panchromatic image at the resolution level of low-resolution multi-spectral images, and in the pixel valae computation the M-band wavelet theory and the à trous algorithm are then used. In order to evaluate the MRAIM approach, an experiment has been carried out on the basis of the IKONOS 1 m panchromatic image and 4 m multi-spectral images. The result demonstrates that MRAIM image fusion approach gives promising fusion results and it can be used to produce the high-resolution remote sensing images required for navigation information infrastructures. 相似文献
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地表温度在地气循环系统中具有重要作用,是目前地理学研究的重点。然而目前的国产高分辨率影像缺少热红外波段,且具有热红外波段的影像分辨率较低。基于此,本文利用低分辨率影像降尺度方法反演高分辨率影像的地表温度。首先通过Landsat 7影像的热红外波段,提取典型地物的地表温度;对GF-1 WFV影像进行预处理后,利用全约束最小二乘法对高分辨率影像进行混合像元分解;根据平均温度模型,得到高分辨率影像的地表温度,并进行降尺度,通过Landsat 7影像进行精度验证。验证结果显示,均方根误（RMSE）为1.40℃,平均绝对误差（MAE）为0.44℃,精度较高。 相似文献
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利用视觉词袋模型和颜色直方图进行遥感影像检索 总被引：1，自引：0，他引：1
基于内容的遥感影像检索已经成为遥感领域的研究热点,因此,本文提出了一种综合视觉词袋模型和颜色直方图的遥感影像检索方法,利用尺度不变特征算子提取影像的局部不变特征,通过视觉词袋模型组合局部特征,生成每幅影像的金字塔直方图,接着结合每幅影像的颜色直方图生成更有区分性的特征向量,利用新的特征向量集训练支持向量机分类器,通过分类器输出与查询属于一类的影像,完成遥感影像检索。试验结果表明,本文方法不仅提高了影像检索的查准率和查全率,并且验证了该方法能有效克服影像光照、噪声、方向等变化,鲁棒性较好。 相似文献
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高分辨率遥感图像具有丰富的纹理信息,而像素级变化检测方法主要分析图像的光谱信息,导致将像素级变化检测方法用于高分辨率遥感图像具有一定的局限性。因此,本文提出了一种像素级与对象级相结合的高分辨率遥感图像变化检测方法,解决了像素级与对象级变化检测方法中存在的椒盐现象、误检等问题。首先,结合高分辨率遥感图像的多维特征,构建遥感图像变化检测模型;其次,利用随机森林分类器对图像进行分类,得到像素级变化检测结果;最后,将像素级变化检测结果与图像对象分割结果进行融合,得到图像变化区域和不变区域。试验结果表明,该算法具有较高的准确率和检测精度。 相似文献
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高分辨率遥感图像内容复杂,细节信息丰富,传统的浅层特征在描述这类图像上存在一定难度,容易导致检索中存在较大的语义鸿沟。本文将大规模数据集ImageNet上预训练的4种不同卷积神经网络用于遥感图像检索,首先分别提取4种网络中不同层次的输出值作为高层特征,再对高层特征进行高斯归一化,然后采用欧氏距离作为相似性度量进行检索。在UC-Merced和WHU-RS数据集上的一系列实验结果表明,4种卷积神经网络的高层特征中,以CNN-M特征的检索性能最好;与视觉词袋和全局形态纹理描述子这两种浅层特征相比,高层特征的检索平均准确率提高了15.7%~25.6%,平均归一化修改检索等级减少了17%~22.1%。因此将ImageNet上预训练的卷积神经网络用于遥感图像检索是一种有效的方法。 相似文献
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精选示例特征嵌入多示例学习(MILES)算法在对噪声较强的训练样本进行学习时表现出良好的性能,但其判断规则可能带来遥感影像分类结果的不确定性。针对这一问题,提出用Bagging和AdaBoost集成MILES的多示例集成学习算法,使用粗包细分、多样性密度和最大似然分类相结合抑制分类不确定性的方法,实现了高分辨率遥感影像分类中多示例学习与集成学习的组合。采用Quick Bird、IKONOS等高分辨率遥感影像进行试验,结果表明多示例集成学习能有效控制遥感影像分类结果的不确定性,具有良好的应用前景。 相似文献