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相似文献
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1.
地震发生后,利用高分辨率遥感图像进行建筑物损毁检测,有利于快速评估灾害损失。在分析损毁建筑物梯度分布的基础上,提出了一种利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法。首先用Prewitt算子提取图像梯度信息;然后对梯度图像进行局部空间统计,统计各建筑物屋顶内部梯度的空间相关性,得到初步损毁检测结果;最后,在先验知识的指导下进行极小值分析和阴影检测,进一步修正建筑物损毁检测结果。分别以玉树地震后的Quickbird卫星遥感图像和盈江地震后的光学航空图像为例进行实验,结果表明,利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法效果优于传统损毁检测方法,总体精度达到80%以上,能够有效检测损毁建筑物。  相似文献   

2.
针对遥感图像数据量大、类别归属复杂的特点,提出了一种用于遥感图像分割的原型提取谱聚类算法。该算法首先采用广义模糊c-均值聚类算法对遥感图像进行过分割,将得到的聚类中心作为每个分割区域的代表点;然后,通过构造代表点之间的相似性矩阵,利用谱图划分方法对代表点进行聚类;最后,根据代表点的聚类结果对图像像素点进行重新归类来获得遥感图像的最终分割结果。此算法涉及到3个参数,为了克服算法对于参数的敏感性和内在的随机性,进一步引入集成策略,给出了原型提取谱聚类的集成算法。  相似文献   

3.
遥感成像的特殊性使得特定目标的遥感图像样本在数量和特征覆盖上存在明显不足,因此迫切需要拓展遥感图像的获取手段。本文提出一种光学遥感图像重光照方法,以单幅样本图像为基础,通过仿真手段获取不同光照条件下成像结果。该方法包含3个主要步骤:首先,基于样本图像和先验信息进行场景的三维重建;然后对样本图像进行预处理,提取场景的材质信息;最后,变换光照条件,以前两步提取的数据为基础进行仿真成像计算获取仿真图像。试验结果表明,本文方法可以获取较为真实的重光照结果。  相似文献   

4.
热红外图像钾盐异常信息解释   总被引:2,自引:0,他引:2  
应用不同类型和不同时相的热红外遥感图像,对罗布泊盐湖区内几种主要地物和钾盐异常区的热信息特征进行了分析、提取,探讨了盐湖区内热场变化及其意义,解释了热红外影像表征钾盐异常信息的机理,进而提出了钾盐异常信息的成因模式,认为热红外遥感技术是寻找现代盐湖钾盐异常的一种新方法  相似文献   

5.
一种频域高分辨率遥感图像线状特征检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
高分辨遥感图像中线状特征等的自动识别与提取是进行遥感图像分析与理解等高层次图像工程的前提和基础,但由于高分辨率遥感图像中细节信息异常丰富,这给特征的提取带来很大干扰。本文引入了一种基于方向和频率特征的遥感图像频域线状特征检测方法,该方法首先通过傅氏变换将图像变换到频率域,在详细分析线状特征和谱线的关系,线状特征和图像频率之间关系的基础上,基于分析得到的方向和频率的参数构造Gabor滤波器进行图像线状特征的提取。并以Quick bird高分辨率遥感图像进行相关提取实验,实验结果表明该方法较好地提取了图像的线状特征,为基于具体频谱分析的高分辨率遥感图像特征的精确提取提供了新思路和方法上的借鉴。  相似文献   

6.
张亚平  张宇  杨楠  罗晓  罗谦 《测绘通报》2019,(12):60-64
为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题,集成Lanczos算法与谱聚类算法,探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性,提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法;通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果,发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物,且分类的速度能得到较大提升。  相似文献   

7.
地震孕育过程伴随物质迁移、能量释放与信息交换。通过遥感手段获取地表、大气及电离层变化信息,进行地震异常分析与前兆识别,已成为遥感与地震科学交叉研究热点。本文收集整理了2008年汶川大地震以来,国内外发表的该地震潜在遥感异常研究论文;回顾了盖层、大气层、电离层的20个遥感参量异常显现的个体特征,分析了其时空关联性,揭示了总体时空特征。研究表明:(1)汶川地震遥感异常显现是逐渐增多、增强和聚拢的,地震短临前兆突出;(2)震前3个月开始,短—临遥感异常由盖层、大气层往电离层渐次显现,与岩石圈—盖层—大气层—电离层 (LCAI) 耦合范式吻合;(3)短—临遥感异常显现位置与发震断层相关性较强,主要集中于龙门山断裂带(LMSFs)及其周边区域;(4)多种短—临遥感异常区覆盖震中,且多个条带状异常区与LMSFs走向一致,体现了孕震后期LCAI耦合的局地效应。本研究有益于内陆大地震孕育后期的遥感监测分析,也可为地震预测研究提供参考。  相似文献   

8.
稻城地区遥感蚀变信息提取研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
根据围岩蚀变在多波段遥感图像(TM)上具有的光谱特征,利用比值分析、主成分分析及比值增强后主成分分析等方法,对 四川省稻城地区围岩蚀变信息进行提取和分析,通过多层次的筛选和评估提取矿区异常区,制作遥感异常图。  相似文献   

9.
建筑物作为地理信息基础数据,是衡量城市发展的主要指标,如何对遥感影像对建筑物进行的提取是遥感图像处理的热点。本文研究了基于面向对象的高分遥感影像建筑物提取,首先对影像进行多尺度分割,然后对分割以后形成的有意义的图斑进行处理。结合建筑物的光谱、形状等特征对建筑物进行提取,实验结果表明该方法提取结果较好,精度可以达到90.3%。  相似文献   

10.
在陇东黄土高原研究区的1987年8月28日的TM6遥感图像上,发现热红外波段出现了高异常区(带),并且与低异常伴生成双出现。而1987年9月和1986年8月的图像上,TM6的特征符合热红外辐射的规律,无异常现象。为探讨异常形成的原因,经查证,1987年8月10日在研究区西北部曾发生5.1级地震;已知油田和油井多分布在高异常边缘的低值区(带)内。这两项是形成1987年8月28日TM6异常变化的主导因素。地震活动促使地体热辐射能力增强,引起高异常,同时也促使烃类大量逸出,并导致土壤中有关组分的改变和水分含量的增加,从而形成了油田区的低异常。不言而喻,低异常区(带)可以作为预测油气藏的重要标志。  相似文献   

11.
在海洋应用中,大面积水体的同名点匹配相比陆地更加困难,制约了无人机遥感图像的配准精度和收敛速度。本文提出了一种改进算法适用于海洋无人机遥感应用,采用主成分分析(PCA)和水体阈值方法去除水体,获得图像中非水体区域的分块图像,然后利用仿射-尺度不变特征变换算法(ASIFT)进行图像的特征点提取和重叠图像非水体区域的同名点匹配。通过海岛、海岸线的无人机遥感试验结果表明,基于改进算法,在不增加时间开销的情况下,可以增加30%~50%的同名点数量,精度提高约5%~10%。文中方法适应用于海洋无人机遥感的序列图像配准,为海岛、海岸线的遥感监测提供了有效的技术支持。  相似文献   

12.
基于独立分量分析的遥感图像分类技术   总被引:20,自引:0,他引:20  
遥感图像的自动分类方法一般基于图像的统计信息。多光谱遥感图像之间有着一定的相关性 ,对遥感图像的自动分类有不利影响。一般用主成分分析去除波段之间的相关性。独立分量分析能利用相对主成分分析更高的统计分量 ,不但可以获得去相关的效果 ,而且可以得到相互独立的结果波段图像。本文首先讨论了独立分量分析的基本原理。在此基础上 ,介绍FastICA算法 ,并对其进行改进 ,得到M FastICA算法 ,并将其应用到遥感图像的分类上。实验结果表明 ,M FastICA算法较FastICA算法收敛性大为改善 ,提高了独立分量分析在遥感图像的分类上的有效性  相似文献   

13.
改进最大似然遥感影像分类方法——以SAR影像为例   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对常规最大似然分类算法中类别先验概率获取困难及遥感影像分类问题,提出了一种有效的改进最大似然遥感影像分类方法.该方法能使用类别样本的统计信息,实现类别先验概率的自动和最优提取,从而很好地解决了基于统计监督分类方法中无法直接获取类别先验概率的问题.以6景Radarsat-1 精细模式SAR影像数据为例进行的分类实验证明,该算法分类效果较好,针对单波段、单极化的SAR影像,其精度可望达到80%.  相似文献   

14.
王玉 《测绘学报》2020,49(3):402-402
高分辨率遥感图像精确分割是遥感图像处理的研究热点和难点。高分辨率遥感图像中同质区域间的差异性不仅表现在光谱特征上,同样存在于边缘、纹理等结构特征上。为了更好分割高分辨率遥感图像,需在分割算法中考虑结构特征。因此,如何提取更多有助于精准分割的结构特征,并探究这些特征在分割过程中的作用规律成为设计高分辨率遥感图像分割算法的关键问题。为此,论文提出在曲波变换理论基础上构建不同结构特征提取模型,并以加权的方式将提取的结构特征纳入贝叶斯和能量分割模型中。  相似文献   

15.
魏东升  周晓光 《遥感学报》2019,23(3):464-475
在遥感影像结合矢量数据先验信息的变化检测中,需要从分割后的影像对象中抽取一定数量、具有相同类别属性的样本,其中不可避免地抽到类别属性不一致的样本,如何剔除这些样本是抽样过程中必须解决的重点问题,在目前已有的方法中,一般是通过人工目视判别完成的。样本的自动提取是实现自动变化检测的关键环节,本文提出一种变化检测样本自动抽样方法,主要包括样本的空间布设和异常样本自动检测两个环节。该方法首先利用矢量数据提取抽样图层,用抽样图层分割遥感影像,获取影像对象。其次是根据抽样区域范围、影像对象分布特征和地形特征布设变化检测样本。然后根据样本的先验类别属性构建特征空间向量,计算样本在特征空间的局部可达密度,由局部可达密度计算样本的异常度指数,并根据特征空间密度异常指数剔除异常样本,完成变化检测样本自动提取。最后以耕地、林地和居民地为例进行了抽样试验。结果表明,邻域参数k按样本布设总数的1/5—1/3取值、异常度阈值设定为80%时,可以实现异常样本0漏检率,能够准确、高效实现变化检测样本的自动提取。  相似文献   

16.
高光谱遥感图像的出现进一步提升遥感图像分类的准确性,但高光谱遥感图像的数据量大,处理高光谱遥感图像复杂度高、效率低。为解决这一问题,将主成分分析算法作为遥感图像分类的预处理技术。分析主成分分析算法的原理,利用主成分分析算法提取高光谱图像的主要波段图像。通过实验验证得出结论:高光谱遥感图像的主波段图像包含分类所需的大部分信息,利用少数的主波段图像即可达到70%以上的分类正确率。实验结果表明,在保证分类正确率的前提下,PCA算法可有效地减少图像分类处理的数据量,提高图像的处理效率。  相似文献   

17.
为了实现地物精准分类,需要有效地提取与分析高光谱遥感图像中丰富的空—谱信息。提出一种适用于高光谱遥感图像分类的变异系数与卷积神经网络相结合(CV-CNN)的方法。这种新方法引入变异系数的思想来衡量高光谱遥感图像不同波段之间的相似性和差异性,从而提出类间变异系数(CVIE)和类内变异系数(CVIA)的概念。通过计算(CVIE)~2/CVIA的值来剔除高光谱遥感图像中的低效波段,然后提取每个像素的空一谱信息,并对其进行2维矩阵化操作,转化为便于卷积神经网络(CNN)输入的灰度图像,最后采用自行构建的适合于高光谱遥感图像分类的CNN模型进行分类。Indian Pines和Pavia University两组数据的实验结果表明,该方法在两种数据集下的总体精度分别达到98.69%和99.66%,有效地改善了高光谱遥感图像的分类精度。  相似文献   

18.
一种基于线特征的道路网变化检测算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出一种基于线特征的道路网变化检测算法。首先根据边缘的梯度信息从多时相遥感图像中提取变化的线特征;然后根据变化线特征的局部特性,检测出与道路模型相符合的变化道路段;最后通过道路网的全局约束条件,进行变化道路段的连接,实现变化道路的检测。提出的道路网变化检测算法将边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了道路的匹配与比较工作,降低了变化检测算法的复杂度,具有很强的实用性。将本文提出的方法用于多时相遥感图像的道路网变化检测,从实验结果可以看出该方法的有效性。  相似文献   

19.
在围岩蚀变类型丰富、成矿作用复杂的甘肃省鹰嘴山金矿区,依据矿化蚀变岩与其围岩的波谱特征差异,通过对地面实测光 谱数据及其岩矿石多元数据的统计分析,建立混合蚀变遥感模型。选择最佳变量图像或变量图像组合,最终提取出该地区的混合蚀变 遥感异常信息。实践证明,该方法在矿化信息的提取上效果显著。  相似文献   

20.
本文基于1988年11月6日21时澜沧7.6级地震前的气象台站地面观测温度与相近时刻卫星热红外资料,分析了热红外图像与构造、岩性、地貌及气象等的关系,阐述了震兆增温异常与正常情况下的区别,初步总结了利用热红外图像的时、空动态变化特征捕捉地震临震前兆的方法和体会。  相似文献   

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