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为避免由于城市道路复杂及树木建筑的阴影遮挡导致从遥感影像中提取道路信息不准确的问题,本文采用高分影像和LiDAR数据相融合的方法实现城市道路的提取,并使用一种基于最小面积外接矩形（MABR）的后处理改进方法进行完善。首先对试验区进行数据配准;然后应用FNEA算法进行图像分割,并使用随机森林分类法进行分类,将影像融合和对象形状指数等相关算子应用到道路提取中;最后去除植被和建筑物,完善道路填充,提取出道路完整信息。结果多伦多和台安试验区的道路完整度分别为95.41%和90.84%,准确度分别为83.07%和85.63%。本文方法可有效去除伪道路信息,提高道路提取完整度,较好地实现了道路信息提取。 相似文献
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Lukas Zebedin Andreas Klaus Barbara Gruber-Geymayer Konrad Karner 《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2006,60(6):413
This paper describes the fusion of information extracted from multispectral digital aerial images for highly automatic 3D map generation. The proposed approach integrates spectral classification and 3D reconstruction techniques. The multispectral digital aerial images consist of a high resolution panchromatic channel as well as lower resolution RGB and near infrared (NIR) channels and form the basis for information extraction.Our land use classification is a 2-step approach that uses RGB and NIR images for an initial classification and the panchromatic images as well as a digital surface model (DSM) for a refined classification. The DSM is generated from the high resolution panchromatic images of a specific photo mission. Based on the aerial triangulation using area and feature-based points of interest the algorithms are able to generate a dense DSM by a dense image matching procedure. Afterwards a true ortho image for classification, panchromatic or color input images can be computed.In a last step specific layers for buildings and vegetation are generated and the classification is updated. 相似文献
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We present here the examples that show how fusing data from hyperspectral sensors with data from high spatial resolution sensors can enhance overall road detection accuracy. The fusion of hyperspectral and high spatial resolution data combines their superior respective spectral and spatial information. IKONOS (MSS) and Hyperion images were fused using the principal component analysis (PCA) method. The approach for road extraction integrates multiresolution segmentation and object oriented classification. Road extraction is done from an IKONOS (MSS) image and a Hyperion and IKONOS (MSS) merged image and comparisons are made depending on accuracy and quality measures such as completeness and correctness. This article also emphasises the types of roads which are giving better accuracy of extraction after fusion with hyperspectral image. This can vary because of types of material and condition of roads. The methodology was applied on roads of Dehradun, India. 相似文献
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利用机载三维成像仪的DSM数据自动提取建筑物 总被引：6，自引：1，他引：6
利用三维成像仪获取的DSM作为数据源，首先采用影像分割得到建筑物的平面轮廓线，再根据建筑物一般具有规则平面形状的特点，对建筑物的平面边缘线进行规格化处理，最后求出建筑物的平均高度值，从面得到建筑物的三维信息。试验表明，该方法是实用的。 相似文献
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This letter aims at the extraction of roads and road networks from high-resolution synthetic aperture radar data. Classical methods based on line detection do not use all the information available; indeed, in high-resolution data, roads are large enough to be considered as regions and can be characterized also by their statistics. This property can be used in a classification scheme. Therefore, this letter presents a road extraction method which is based on the fusion of classification (statistical information) and line detection (structural information). This fusion is done at the feature level, which helps to improve both the level of likelihood and the number of the extracted roads. The proposed approach is tested with two classification methods and one line extractor. Results on two different datasets are discussed. 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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激光雷达技术(LiDAR)已广泛应用于数字高程模型(DEM)的快速获取和三维城市模型的建立中,但仍有许多不足之处,需要做更深入的研究。本文介绍了一种新的建筑物提取方法,称之为Fc-S法。该方法首先利用等高线特征进行滤波,从LIDAR数据内插的数字表面模型(DSM)中提取出DEM,利用DSM与DEM的高差阈值和DSM边缘特征参数去掉地面点和汽车等矮小物体,获得主要包含植被和建筑物的地物点群,然后对地物点群进行分割,利用二次梯度和面积等参数去掉植被点,并采用迭代逼近的方法精化建筑物。文章通过实验对所提方法进行验证,并借助高分辨率的航空影像对建筑物提取结果进行评估,评估结果表明该方法能够在地形起伏的区域中较准确地提取出建筑物。 相似文献
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针对严重污染的城市水体与道路、建筑物、阴影等易于混分,以及遥感水体提取结果不连续、存在斑点问题,本文以广州市流溪河与东江水系为研究对象,基于2016年与2017年OLI遥感影像,采用本文新提出的城市水体指数法（CWI）,同时结合分形几何算法,通过设置形状面积等特征,实现城市复杂环境下的水体信息的自动提取。并与单通道算法、改进的归一化差异水体指数（MNDWI）算法、支持向量机法（SVM）与光谱角度法的水体提取结果进行对比分析。结果表明：SVM算法出现大量斑点,其次为MNDWI水体指数算法,光谱角度算法与单通道算法斑点较少,但水体提取结果不连续,部分河道漏分。本文提出的算法能够克服山体阴影、道路、建筑物等影响,实现城市污染水体以及一般水体连续、准确提取。本文的提取结果可为水资源调查、洪水灾害预测评估、水利规划、环境监测等工作提供基础数据支撑。 相似文献
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混合像元效应是导致难以从TM影像中提取细小河流的主要原因。提出一种综合多种数字图像处理技术的细小河流自动识别方法。首先,利用阈值分割区分水体指数影像中的细小河流与面状水体;第二,对水体指数进行线状信息增强,突出线状河流信息,并抑制其他地物信息;第三,利用双阈值线段追踪方法,提取影像中的细小河流;第四,通过三种方法分别去除阴影、道路和其他类型噪声。结果表明,本文方法能有效地提取细小河流,同时排除多种噪声的干扰,结果的检测率高于82%、虚警率低于7%、检测质量高于79%、完整度高于90%。 相似文献
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国产高分卫星分辨率的不断提高,使其可以从几何形态、纹理结构及光谱信息等不同侧面实现对城市地表要素的精细描述。与面向对象分类技术相比,深度学习技术的快速发展,使得城市建筑物提取的精度不断提高。然而,由于道路两旁高大建筑物及树木的遮挡,城市道路的提取精度依然有限。本文在利用卷积神经网络提取建筑物的基础上,利用OSM面状道路数据及城市边界数据,结合植被指数和水体指数,借助空间图层叠加,使得城市建筑物、道路、植被和水体提取总体精度优于90%,为国产高分影像辅助城市精细化管理和应用提供了有效解决方案。 相似文献
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In this paper, we evaluate the extent to which the resampled field spectra compare with the actual image spectra of the new generation multispectral WorldView-2 (WV-2) satellite. This was achieved by developing models from resampled field spectra data and testing them on an actual WV-2 image of the study area. We evaluated the performance of reflectance ratios (RI), normalized difference indices (NDI) and random forest (RF) regression model in predicting foliar nitrogen concentration in a grassland environment. The field measured spectra were used to calibrate the RF model using a randomly selected training (n = 70%) nitrogen data set. The model developed from the field spectra resampled to WV-2 wavebands was validated on an independent field spectral test dataset as well as on the actual WV-2 image of the same area (n = 30%, bootstrapped a 100 times). The results show that the model developed using RI could predict nitrogen with a mean R2 of 0.74 and 0.65 on an independent field spectral test data set and on the actual WV-2 image, respectively. The root mean square error of prediction (RMSE %) was 0.17 and 0.22 for the field test data set and the WV-2 image, respectively. Results provide an insight on the magnitude of errors that are expected when up-scaling field spectral models to airborne or satellite image data. The prediction also indicates the unceasing relevance of field spectroscopy studies to better understand the spectral models critical for vegetation quality assessment. 相似文献
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一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物屋顶面适应性较差、精度较低等问题,提出了一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法。通过主成分分析计算点云特征,构建特征直方图,选取可靠种子点;利用提出的局部点云法向量分布密度聚类算法聚类种子点,快速准确地提取初始屋顶面片;构建基于邻域信息的投票模型,有效地解决屋顶面竞争现象。试验结果表明,本文方法可自动、高精度地提取屋顶面,对不同复杂程度的建筑物具有较好的适应性,能为建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息。 相似文献
16.
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
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Poonam S. Tiwari H. Pande Ashwini Kumar Pandey 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2009,37(2):223-231
Automatic road extraction from remotely sensed images has been an active research in urban area during last few decades. But
such study becomes difficult in urban environment due to mix of natural and man-made features. This research explores methodology
for semiautomatic extraction of urban roads. An integrated approach of airborne laser scanning (ALS) altimetry and high-resolution
data has been used to extract road and differentiate them from flyovers. Object oriented fuzzy rule based approach classifies
roads from high resolution satellite images. Complete road network is extracted with the combination of ALS and high-resolution
data. The results show that an integration of LiDAR data and IKONOS data gives better accuracy for automatic road extraction.
The method was applied on urban area of Amsterdam, The Netherlands. 相似文献
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Airborne LiDAR has found application in an increasing number of mapping and Geo-data acquisition tasks. Apart from terrain
information generation, applications such as automatic detection and modeling of objects like buildings or vegetation for
the generation of 3-D city models have been explored. Besides the height itself, height texture defined by local variations
of the height is a significant parameter for object recognition. The paper explores the potential of the analysis of height
texture as a cue for the automatic detection of objects in LiDAR datasets. A number of texture measures were computed. Based
on their definition and computation these measures were used as bands in a classification algorithm, and objects like buildings,
single trees, and roads could be recognized. 相似文献
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数据融合是解决高光谱卫星在时空分辨率等指标上受限的有效途径,探讨不同方法在GF-5高光谱数据上的融合效果,对GF-5高光谱数据的信息挖掘与推广应用有着重要意义。本文本着算法简单易用、适于推广的原则,采用GS（Gram-Schmidt）葛兰—施密特正交变换融合算法、GSA（GS Adaptive）自适应GS融合算法、CNMF（Coupled Non-negative Matrix Factorization）耦合非负矩阵分解融合算法、CRISP-W（Color Resolution Improvement Software Package with Wavelet transform）基于小波变换和CRISP-B（Color Resolution Improvement Software Package with Butterworth）基于巴特沃斯滤波器的分辨率提升融合算法、GLP（Generalized Laplacian Pyramid）广义拉普拉斯金字塔融合算法共6种融合方法,分别对BJ-2、GF-2、GF-1、GF-1C、GF-1D国产卫星多光谱数据与GF-5高光谱数据进行融合实验。通过目视分析、指标评价（相关系数、通用图像质量指标、峰值信噪比、光谱角、全局综合误差）、分类应用、时间成本4种方式对融合结果进行综合比较分析。结果表明,相融合的一组图像系列相同、空间分辨率相差越小,融合结果越好。CRISP-B、CRISP-W、GLP在提升空间分辨率、光谱保真度方面能达到较好的平衡,空间重建方面,GLP稍优且更稳定,CRISP-B、CRISP-W则在光谱信息保持方面稳定性更强且效果更好。数据源会对融合方法产生一定的影响,在光谱特征信息提取、分析等对光谱保真度要求高的工作中,GLP更适合同源数据（如GF-5与GF-1/1C/1D/2）融合,而在多源数据间（如GF-5与BJ-2）进行融合时,则优先选择CRISP-W。CNMF存在一定程度的色彩畸变,且运行时间较长。GSA、GS融合效果最差,其中,GSA不论是光谱保持能力还是空间分辨率提升能力均较GS更稳定。在小样本高光谱图像分类应用中,CRISP-B融合结果分类效果稳定,分类精度较高。GSA融合结果空间细节丰富,虽光谱失真较为严重,但同时增大了地物光谱分离度,仍适用于准确勾勒建筑物、道路等地物。本研究为GF-5高光谱数据与其他国产卫星多光谱数据融合方法的选择提供参考,有助于高分五号高光谱数据的应用与推广。 相似文献
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道路提取作为典型的线状目标提取,是遥感影像目标解译的研究热点。合成孔径雷达（SAR）影像包含了丰富的物理特性,能够全天时、全天候地获取影像数据,已广泛应用于道路提取中。传统的道路提取方法分为全自动和半自动方法。全自动道路提取会出现漏检和错检,需要大量的人工后处理。半自动方法结合人工干预,是对计算机的计算能力和人工解译准确性的有效折中。提出了用一种改进剖面匹配和扩展卡尔曼滤波（EKF）的方法对SAR影像道路进行半自动提取的方法。首先构建了道路提取模型,其次通过改进剖面匹配算法获取准确的观测值,最后利用EKF对观测值进行更新获取道路最优估计值。选取美国缅因州Howland地区L波段UAVSAR数据和海南陵水地区X波段机载SAR数据进行实验,结果表明,该方法在较少人工干预的情况下,能够对复杂场景道路进行有效稳健的提取。 相似文献