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1.
资源三号影像朵云识别中云雪分离研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对资源三号全色卫星影像在朵云识别过程中云雪不能分离的问题,提出了一种基于云雪边界特征并利用改进的平均梯度和分形维数等纹理信息的云雪分离方法。首先为了减少雪和其他地物对云的干扰进行初步云识别,本文利用灰度均值、分形维数和灰度共生矩阵计算的能量作为特征参数大体提取云区,此时云雪不分;然后再进行云雪分离,利用改进的平均梯度和分形维数特征值来剔除被误识别为云的雪。本文采用的分类方法是支持向量机分类。利用资源三号全色卫星影像测试结果表明,该方法是资源三号全色遥感影像朵云识别中一种有效的云雪分离方法。 相似文献
2.
遥感影像广泛应用于大气校正、土地覆盖分类和目标识别,但云的存在妨碍影像解译工作和后续利用。本文提出基于支持向量机(SVM)的多特征融合方法进行云识别,该方法基于不同地物之间的光谱、纹理和其他特征之间的差异,以资源三号卫星影像为实验数据进行实验。结果显示:该方法整体准确率大于90%,误检率小于5%,检测精度高、稳定性好且有较高的扩展性。 相似文献
3.
《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(9)
云噪声是光学卫星影像的常见问题,为了衡量云噪声对影像融合带来的影响,本文以高通滤波融合算法为例进行分析,指出云与地物的均值相差越大,云对影像融合的影响越大,并提出了一种针对含云影像的融合方法,即联合云检测与高通滤波的含云影像融合方法。该方法首先利用NIR/R-OTSU云检测算法实时进行云检测,判别出影像中的云覆盖区域;其次采用局部优化策略利用高通滤波融合方法分块对非云区域进行处理,得到融合影像。利用资源三号多光谱和正视全色影像进行融合实验,结果表明,本文算法比高通滤波融合方法、亮度色度饱和度(intensity hue saturation,IHS)变换融合方法、Pansharp融合方法更适用于含云影像的融合处理。 相似文献
4.
针对单一Li DAR点云数据分类精度不高的问题,提出一种融合影像信息的激光点云多特征分类方法。该方法根据应用目的以及地物分类的需求对航空影像所提供的光谱、形状等特征和Li DAR数据提供的几何特征进行研究分析,确定参与分类器中的特征空间,并作为设定相应分类规则的先验知识,然后根据特征描述子之间的空间距离进行空间聚类,最终成功将点云分类为建筑物、树木、草地、道路以及不确定地物等5类,分类精度达到95.3%,kappa系数达0.935。此外,还分别引入基于影像的SVM分类和基于terrasolid软件的点云分类方法,以验证本文算法的有效性。 相似文献
5.
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
6.
从低层视觉特征与地物空间关系特征对影像内容进行描述,建立检索模板与目标影像间的相似性直方图表达,提出一种适用于高分辨率遥感影像检索的新方法。首先,利用Quin+树将大幅面原始遥感影像分解为一系列同尺寸的序列子块;然后,分别提取各子块的低层视觉特征与地物关系特征,并以子块为基元构建候选子块的特征直方图;最后,对比检索模板与候选子块间的特征直方图相似性,实现高分辨率遥感影像的检索。使用多幅多源高分辨率遥感影像进行实验,结果表明本文方法对耕地、水系、建筑物等地类的检索精度大都维持在0.8以上,且各项检索性能指标均优于已有的两种遥感图像检索算法。 相似文献
7.
基于多尺度形变特征卷积网络的高分辨率遥感影像目标检测 总被引：4，自引：4，他引：0
传统的基于滑窗搜索和人工设计特征相结合的目标检测方法难以适用于海量高分辨率遥感图像的目标检测任务。本文提出了一种基于多尺度形变特征卷积网络的目标检测方法,利用可形变卷积网络对具有尺度和方向变化的遥感图像目标进行特征提取,然后对多层残差模块提取出的形变特征进行区域预测和鉴别。具体模型包括两个子网络：①目标区域预测子网络用于从多层深度特征图提取目标候选区域;②目标区域鉴别子网络用于对目标候选区域进行分类和位置回归。本文在光学卫星图像10类目标数据集上对比了多种基于深度学习的目标检测算法,并将训练好的模型用于谷歌地球影像飞机坟场数据集和高分2号、吉林1号数据集的评估,试验结果表明本文方法能够快速准确地对多类目标进行检测,具有较好的稳健性和迁移性。 相似文献
8.
针对城市地物信息提取中地物边界难以确定、分类精度不高的问题,该文提出一套综合利用影像及激光雷达点云高程信息的面向对象分类方法。在分割中,各类地物的最佳分割尺度由监督法分割精度评价确定,最终分割结果利用粒度理论下的分割尺度综合方法进行合成,能兼顾不同地物最优分割尺度,获得准确地物边界;在分类中,采用ReliefF特征选择算法度量从影像及点云数据提取的对象特征重要度,选择最佳特征组合,并采用多分类器组合方法进行分类,以消除Hughes现象,提高分类精度。选择德国斯图加特市两块实验区进行分类实验,结果表明:该方法有利于提高大范围城市地物精细信息提取的精度和效率,具有较高的应用价值。 相似文献
9.
赵焕兰 《测绘与空间地理信息》2016,(9):153-155
在边境测图过程中,经常遇到较大面积云层问题,使航测测图无法顺利进行。能充分利用的影像资源是第一次全国地理国情普查的影像,有国产高分2号、SPOT-6、资源3号等单片卫星影像,无立体像对影像。通过对国情普查的影像分析选取,选取一试验区域进行试验,用国产高分2号卫星影像与SPOT-6卫星影像组成立体像对测制地物地貌,用Worldview卫星立体像对影像测制同一区域的地物地貌,将两种影像源组成立体模型测制的地物地貌进行比较及精度统计,说明单片卫星影像在航测测图中达到的精度。 相似文献
10.
《国土资源遥感》2021,(2)
深度学习技术因其在深度挖掘地物特征方面的独特优势为高光谱图像分类提供了技术手段。但是在高光谱图像的像素级地物分类中,由于样本输入尺寸的影响导致深度学习的层数受限,不能充分挖掘高光谱图像中的深度特征,为此提出基于残差网络特征融合的高光谱图像分类方法。首先通过主成分分析(principal component analysis,PCA)方法提取原始高光谱图像中的第一主成分,利用残差网络有效提取地物空谱特征;再通过反卷积算法实现特征图的扩充,将反卷积后不同维度的特征进行多尺度特征融合,充分挖掘高光谱图像中的深度特征信息,进一步提升高光谱图像分类精度。对"珠海一号"卫星拍摄的江苏太湖和安徽巢湖两个区域进行地物分类实验,结果表明,与其他方法相比,该方法有效解决了高光谱图像分类中深度特征提取不足的问题,获得了更好的分类性能。 相似文献
11.
One of the main problems of optical remote sensing is clouds and cloud shadows caused by specific atmospheric conditions during data acquisition. These features limit the usage of acquired images and increase the difficulty in data analysis, such as normalized difference vegetation index values, misclassification, and atmospheric correction. Accurate detection and reliable cloning of cloud and cloud shadow features in satellite images are very useful processes for optical remote sensing applications. In this study, an automated cloud removal algorithm to generate cloud and cloud shadow free images from multitemporal Landsat-8 images is introduced. Cloud and cloud shadow areas are classified by using process-based rule set developed by using spectral and spatial features after applying simple linear iterative clustering superpixel segmentation algorithm to the image to find cloud pixel groups easily and correctly. Segmentation-based cloud detection method gives better results than pixel-based for detection of cloud and cloud shadow patches. After detection of clouds and cloud shadows, cloud-free images are created by cloning cloudless regions from multitemporal dataset. Spectral and structural consistency are preserved by considering spectral features and seasonal effects while cloning process. Statistical similarity tests are applied to find best cloud-free image to use for cloning process. Cloning results are tested with the structural similarity index metric to evaluate the performance of cloning algorithm. 相似文献
12.
以高分四号(GF-4)卫星L1级标准分幅数据产品提供高精度的云检测产品为目的,研究针对地球同步轨道卫星数据的云检测算法,改进自动阈值以适应同日不同时刻成像数据的辐射亮度与地表反射特性的变化差异。利用GF-4卫星凝视成像方式获取的同区域序列图像以及云在不同图像上的运动特性,结合自动阈值与SavitzkyGolay(SG)滤波修正检测结果中的误检。算法的两个关键预处理,一是通过自动的几何配准解决未经几何校正的分幅数据之间像素位置对应的问题,二是通过基于典型相关变换自动提取序列图像之间的伪不变特征点集,进而利用相对辐射归一减小了不同时刻成像数据之间的辐射差异。通过内蒙古自治区东部及长江中下游区域70余组数据对算法进行验证,整体上获得了稳定的结果与精度,并且基于序列图像的云检测算法在云边界、高亮地表及薄云区域的检测精度整体优于单幅自动阈值的检测结果。结果表明算法精度上满足GF-4云检测数据产品需求,且算法自动化程度高,便于工程化的数据生产。 相似文献
13.
抠图技术能够准确细致地检测出前景与背景的差异，但是现有的大多数抠图算法均需事先给出前景与背景的标记，在海量影像处理业务中具有明显的局限性。本文将抠图技术引入风云气象卫星影像云检测中，提出了基于连通区域抠图的自动精细云检测算法。首先对影像的灰度图像进行多种阈值方法二值化，通过投票法集成得到初步二分图；在此基础上计算连通区域，以连通区域的重心为种子点，自动生成连通区域三分图；最后使用闭形式抠图法求解alpha值进而得到精细的云检测结果。将该方法与基于学习和稳健性抠图检测算法进行了对比，试验结果表明，该方法能够较好地检测出多种类型的云，具有更高的准确率。 相似文献
14.
针对云检测在高亮度地表以及雪覆盖区域存在过度检测的问题,设计了一种不依赖热红外波段的增强型多时相云检测EMTCD(Enhanced Multiple Temporal Cloud Detection)算法。首先,利用云的光谱特征建立单时相云检测规则,并基于云、雪的光谱差异构建了增强型云指数ECI(Enhanced Cloud Index),改进了云、雪的区分能力;其次,以同一区域无云影像为参考,基于ECI指数构建了多时相云检测算法,较好地克服了单时相云检测中高亮度地表、雪和云容易混淆的问题,提高了云检测的精度;最后,选择两个典型区域的Landsat-8 OLI影像,对比分析了不同算法的云检测结果。实验结果表明:ECI指数能够有效区分云、雪,EMTCD方法的平均检测精度达到93.2%,高于Fmask(Function of mask)(81.85%)、MTCD(Multi-Temporal Cloud Detection)(66.14%)和Landsat-8地表反射率产品LaSRC(Landsat-8 Surface Reflectance Code)的云检测结果(86.3%)。因此,本文提出的EMTCD云检测算法能够有效地减少高亮度地表和雪的干扰,实现不依赖热红外波段的高精度云检测。 相似文献
15.
卫星平台震颤是影响高分辨率卫星成像质量的因素之一,会引起影像模糊和内部畸变。本文从资源三号卫星多光谱相机的成像特点和多光谱影像配准误差影响因素入手,理论推导和仿真分析了卫星平台震颤对配准误差的影响规律,在此基础上提出了基于多光谱影像高精度密集匹配的平台震颤检测方法和流程,最后利用不同波段、不同时间的成像数据进行试验。试验结果表明资源三号卫星在试验数据成像阶段存在约0.6Hz的平台震颤,且垂轨方向震颤幅值大于沿轨方向,同时引起波段间相同频率周期性配准误差。检测结果为进一步提高资源三号处理精度提供了可能,也为卫星平台震颤源的分析和优化卫星平台设计提供了重要参考依据。 相似文献
16.
Automatic change detection and geo-database updating in the urban environment are difficult tasks. There has been much research on detecting changes with satellite and aerial images, but studies have rarely been performed at the street level, which is complex in its 3D geometry. Contemporary geo-databases include 3D street-level objects, which demand frequent data updating. Terrestrial images provides rich texture information for change detection, but the change detection with terrestrial images from different epochs sometimes faces problems with illumination changes, perspective distortions and unreliable 3D geometry caused by the lack of performance of automatic image matchers, while mobile laser scanning (MLS) data acquired from different epochs provides accurate 3D geometry for change detection, but is very expensive for periodical acquisition. This paper proposes a new method for change detection at street level by using combination of MLS point clouds and terrestrial images: the accurate but expensive MLS data acquired from an early epoch serves as the reference, and terrestrial images or photogrammetric images captured from an image-based mobile mapping system (MMS) at a later epoch are used to detect the geometrical changes between different epochs. The method will automatically mark the possible changes in each view, which provides a cost-efficient method for frequent data updating. The methodology is divided into several steps. In the first step, the point clouds are recorded by the MLS system and processed, with data cleaned and classified by semi-automatic means. In the second step, terrestrial images or mobile mapping images at a later epoch are taken and registered to the point cloud, and then point clouds are projected on each image by a weighted window based z-buffering method for view dependent 2D triangulation. In the next step, stereo pairs of the terrestrial images are rectified and re-projected between each other to check the geometrical consistency between point clouds and stereo images. Finally, an over-segmentation based graph cut optimization is carried out, taking into account the color, depth and class information to compute the changed area in the image space. The proposed method is invariant to light changes, robust to small co-registration errors between images and point clouds, and can be applied straightforwardly to 3D polyhedral models. This method can be used for 3D street data updating, city infrastructure management and damage monitoring in complex urban scenes. 相似文献
17.
目前的目标融合检测方法大都是基于多源遥感图像配准的,然而在实际的应用中,成像机理不同的多源遥感图像的精校正和图像间的配准是十分复杂的,难以确保其配准精度.为此,本文提出了一种基于目标关联的多源卫星遥感图像的兵营融合检测方法.该方法不对图像进行配准,而是根据单源图像的目标自动检测结果,利用图像的大地坐标信息,截取包含目标的同一地区的局部遥感图像,再分别提取多源遥感图像目标的特征,并根据其中冗余的特征,对提取的目标区域建立关联,再由关联检验确保特征关联的正确性,最后对目标特征进行融合决策,得到目标融合检测结果.实验结果表明,该方法能有效地利用多源遥感图像的信息,降低遥感图像目标检测的误判率,提高目标特征的准确度. 相似文献
18.
Clouds contribute significantly to the formation of many of the natural hazards. Hence cloud mapping and its classification
becomes a major component of the various physical models which are used for forecasting natural hazards. The problem of cloud
data classification from NOAA AVHRR (advance very high resolution radiometer) satellite imagery using image transformation
techniques is considered in this paper. The singular value decomposition (SVD) scheme is used to extract the salient spectral
and textural features attributed to satellite snow and cloud data in visible and IR channels. The goals of this paper are
to discriminate between clear sky and clouds in an 8 × 8 pixel array of 1.1 km AVHRR data. If clouds are present then classify
them as low, medium or high range. This scheme can effectively segregate clouds and non-cloud features in the visible and
IR bands of the imagery. It can also classify clouds as low, medium or high range with a success rate of 70–90%. Computer-based
snow and cloud discrimination and automatic cloud classification system will help the forecaster in various climatological
applications, viz., energy balance estimation, precipitation forecasting, landslide forecasting, weather forecasting and avalanche
forecasting etc. 相似文献
19.
云检测是气象卫星各类定量遥感产品的基础,无论是以云图为基础的天气分析还是以去云为前提的各类大气和地表参数反演、沙尘火情等灾害检测,都需要对遥感影像中的云进行准确识别,尤其是薄云和云边缘等细节识别。针对静止气象卫星(以Himawari-8为例)精细化云检测,本文提出了一种基于多尺度视网膜图像增强的动态云检测算法。该算法基于云层与背景信息辐射特征不同的原理,构建可见光和红外波段的晴空辐射背景场,通过多尺度图像增强和最大类间差方法对辐射差值进行云细节信息的增强和提取。利用2021-2022年的75景MODIS云检测产品作为验证数据进行算法精度验证,整体上算法精度达到91.13%,召回率为94.02%,精确率为86.71%,有较强的适用性和稳健性,且已经较好地支撑了近两年的定量遥感产品业务化应用。 相似文献