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遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点; 然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明, 所提方法鲁棒性强、精度高。 相似文献
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针对传统遥感影像变化检测方法对前后期影像数据质量要求高、适应范围窄、检测精度较低等问题,本文在引入异常点检测思想的基础上,提出了一种结合均值漂移分割与聚类分析的遥感影像变化检测方法。首先将前期地理国情矢量数据与待监测的遥感影像进行地理配准;然后在地理国情矢量数据的基础上对遥感影像作均值漂移算法二次细分割,获得的矢量图斑继承了原有父级类属性,并对同一父级类的影像图斑进行光谱、空间、纹理、指数等特征提取;最后采用高斯混合模型与最大期望值算法聚类获得多个类别,在父级类下找出异常类别的图斑。通过试验对比分析,表明了本文方法的有效性和可靠性,为遥感影像变化检测提供了新思路。 相似文献
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遥感影像符号化的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
单纯的遥感影像信息量不够丰富，为了突出表现某些地物，充分反映地物的属性，需要对影像进行符号化。结合传统线划矢量地图的表现方法，采用将遥感影像作为底层，上层叠加矢量符号的方案来实现遥感影像的符号化，主要从影像与矢量符号的坐标匹配、矢量符号的设计等方面论述了遥感影像符号化的实现过程。 相似文献
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道路损毁信息在灾后高效救援中发挥着重要作用。本文针对高分辨率遥感影像空间特征丰富、光谱分辨率低的特点,基于面向对象遥感影像分类方法,采用e Cognition软件对芦山震后0.2 m航空遥感影像进行了道路损毁信息的提取试验。试验中结合GIS信息,首先将基于现有的道路矢量线文件生成的道路矢量面文件参与分割,生成单独的道路区域对象以用于进一步处理。分割采用棋盘分割和多尺度分割,根据损毁道路影像特征创建波段比值,使用Assign算法和模糊分类算法提取出道路线、植被、损毁区和未损毁区,并将结果输出为矢量文件。根据损毁区损毁对象的周长、面积与道路宽度的关系,建立判定条件来初步判定损毁类型。最终将损毁粗判定结果与损毁路段的目视解译结果对比分析,检验该方法的准确率及可行性。结果分析表明上述方法能有效地识别出高分辨率遥感影像损毁道路信息。 相似文献
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济南作为山东省省会城市,在城市发展与土地利用变化方面应做到合理监测。本文以山东省济南市为研究对象,对济南市的土地遥感影像图进行分类。利用2005年和2016年济南市区Landsat遥感影像为基础数据,结合济南市矢量边界文件,对济南市的遥感影像图进行处理,通过目视解译,建立合理的训练样本,再结合野外调查的结果,制作济南市的土地利用分类图,根据分类结果对济南市土地利用变化进行分析与评价,为今后的济南市土地利用提供科学的依据和合理的建议[1]。 相似文献
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道路损毁信息的在灾后高效救援中发挥着重要作用。本文针对高分辨率遥感影像空间特征丰富、光谱分辨率低的特点,基于面向对象遥感影像分类方法,采用eCognition软件对芦山震后0.2m航空遥感影像进行道路损毁信息的提取实验。实验中结合GIS信息,首先将基于现有的道路矢量线文件生成道路矢量面文件参与分割,生成单独的道路区域对象以用于进一步处理。分割采用棋盘分割和多尺度分割,根据损毁道路影像特征创建波段比值,使用Assign算法和模糊分类算法提取出道路线、植被、损毁区和未损毁区,并将结果输出为矢量文件。根据损毁区损毁对象的周长、面积与道路宽度的关系,建立判定条件来初步判定损毁类型。最终将损毁粗判定结果与损毁路段的目视解译结果对比分析,检验该方法的准确率及可行性。结果分析表明上述方法能有效地识别出高分辨率遥感影像损毁道路信息。 相似文献
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基于形状先验和图割的高分辨率遥感影像道路提取 总被引：2，自引：1，他引：1
给出一种从高分辨率遥感影像中提取道路的方法。先对遥感影像进行滤波预处理获取纹理特征;再以图割解算经典能量函数获取道路图斑,其中利用高斯混合模型构建T链;接着利用直线匹配法获得初始道路段;最后用图割解算融合了两种形状先验的能量函数,结合动态外推的思路连接道路段。对不同遥感影像的实验证明了算法的有效性。 相似文献
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高分辨率遥感影像的车道级高精地图要素提取 总被引：2，自引：0，他引：2
高精地图是城市道路场景下自动驾驶必不可少的基础设施之一。针对目前高精地图静态层在生产和更新中存在的采集成本高、周期长、数据处理复杂等问题,本文提出了一整套基于高分辨率遥感影像的高精地图静态层的车道级要素提取方案。首先,通过SURF算法对多时相影像进行配准,同时结合影像的光谱信息对像元进行判断,实现了对车道中动态车辆的检测和去除;然后,基于面向对象的方法提出了一种要素对象的特征选择方法,并结合统计学理论对各要素进行阈值分析,实现了对虚线车道线、人行横道等车道级要素的检测和提取;最后,结合试验数据,验证了本文所提出的基于遥感影像的车道级要素大范围快速提取方案的有效性。 相似文献
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高分辨率遥感影像上细节信息繁杂、干扰物普遍存在,对其进行自动化道路识别与提取的相关研究仍处在探索阶段。在道路提取过程中引入矢量数据辅助,可解决初始信息获取的困难,得到可靠性较强的训练样本。为此,提出一种矢量数据辅助下的道路提取方法,能够筛选出矢量数据中包含的有效信息,引导实现对高分辨率遥感影像的道路自动提取。利用Mean-shift滤波对图像进行预处理后,首先从矢量数据获取候选种子点,并通过提炼同质区域的形状特征剔除错误候选点;然后,自动获取负样本点以进行朴素贝叶斯分类,并采用邻域质心投票算法从分类影像提取道路中心线;最后,结合像素跟踪与方向判断矢量化道路中心线,并提出一种基于矢量几何分析的断线连接与毛刺剔除方法,对提取结果进行信息修复与规整、优化。实验结果显示,该算法的提取质量达到80%以上,且具备较强的稳健性,能够适应具有不同道路辐射和分布特征的高分辨率遥感影像。 相似文献
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利用动态规划半自动提取高分辨率遥感影像道路中心线 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的基于动态规划的道路提取算法都是直接在图像域内根据道路的光谱等特征定义代价函数,当道路光谱特征发生变化时,需要重新定义新的代价函数,具有很大局限,不适用于道路特征复杂多样的高分辨率遥感影像。针对这一问题,提出了一种基于动态规划的道路中心线半自动提取算法:首先,利用阈值分割和核密度估计生成道路概率分布图;然后,根据道路概率分布图上的道路特征定义代价函数;最后,运用动态规划求解代价函数最大值来提取道路中心线。试验表明,提出的算法能够在高分辨率影像上提取各种不同光谱特征的道路中心线,取得了良好的效果。 相似文献
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城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明：本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。 相似文献
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基于多重信息融合的高分辨率遥感影像道路信息提取 总被引：8，自引：1，他引：7
在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物,分类后与道路相互连接,难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想,提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的方法。该方法首先在面状和边缘两个方面同时提高提取精度,然后由他们之间的逻辑互运算分割道路与非道路对象,并应用有效的形状指数（如：极惯性矩和狭长度指数）刻画和区分道路与非道路面状目标（如楼房等）,最终达到提纯道路的目的。实验结果表明了本文方法在去除非道路目标,提纯道路网络方面的有效性。 相似文献
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遥感影像道路提取结果中的断线一方面降低了提取精度，另一方面影响了道路形态完整性，使得提取结果不能直接应用于空间决策与分析。本文基于U-Net网络在高分辨率遥感影像道路提取时全局特征表达的优势，提出一种兼顾连通性的道路断线修复方法完善U-Net网络局部特征表达的劣势。首先，利用数据增强和扩充数据量后的样本数据作为U-Net网络的输入以此训练模型并进行最优模型的道路提取；然后，对提取结果中出现的道路断线以三次多项式曲线拟合的形式进行优化处理。实验表明，与相近网络比较，本文道路提取的精度和形态完整性有了明显的提高，查准率为86.25%，查全率为85.50%，F1-score达到了85.87%。其成果数据能直接地应用于地理决策分析，特别有利于灾后的路径规划，本文提出的方法对道路、电网、轨道、河流等线性地物分类结果中出现类似断线问题具有一定的参考意义。 相似文献
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According to spectral homogeneity and ribbon-like shape of road, this letter presents a simple yet effective method of delineating road networks from high-resolution remote sensing images. The proposed method consists of three main steps. First, the mean shift algorithm is utilized to detect the modes of density of image points in spectral–spatial space which contain potential road center points and then detected mode points are classified into different classes by mean shift-based clustering on the basis of spectral information. Next, the combination of Gabor filtering and tensor encoding is used to identify the road class and to extract road center points. Lastly, road network is generated from detected road center points by means of tensor voting and connected component analysis. The experimental results demonstrate good performances of the proposed method in road network extraction from high-resolution remote sensing images. 相似文献
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为了解决高分辨率遥感影像道路交叉口位置检测与类型识别问题,提出了一种基于可变形部件模型的道路交叉口检测方法。首先,分析了道路交叉口在高分辨率遥感影像上的表征形式;然后,借鉴面向对象的思想,利用可变形部件模型,通过训练和学习其整体和部件组成的空间布局特征获取目标对象模型参数;最后,通过滑动窗口搜索匹配方法获取道路交叉口位置和其对应的类型。由仿真与实验结果可知,此算法不仅能够自动、准确地检测道路交叉口的几何位置,而且能够识别其几何形状类型,可有效提高道路网络拓扑结构构建效率。 相似文献