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变化检测是资源和环境遥感应用的一个重要内容。在变化矢量分析法的基础上,本文提出采用变化矢量-主成分分析法提取研究区变化信息,首先,对不同时相的遥感影像进行差值运算得到差值影像,再对其进行主成分变换并选取主分量,最后,使用多尺度分割获取影像对象。在影像分割的基础上,采用变化矢量-主成分分析方法构建自动检测规则提取变化信息,并作精度评价。研究表明：基于对象的变化矢量-主成分分析方法不仅可克服传统的基于像元式方法难以利用空间信息的缺陷,有效避免了“椒盐”噪声,而且可将多波段差值信息经主成分变换后集中在几个累计贡献率较高的主成分分量上;同时,结合了变化矢量法与主成分分析法的优点,与单独使用变化矢量分析法相比提取精度明显提高。 相似文献
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高光谱影像具有图谱合一的特点,图像空间信息是遥感影像的重要信息,但以往基于最佳波段选择的降维方法中只考虑基于灰度统计的特征空间信息,忽视了图像空间信息,而且计算量大。综合高光谱遥感影像的特征空间与图像空间信息,提出了一种多特征结合的高光谱影像降维方法并应用于矿物填图中。统计分析波段相关性并划分不同特征子空间;计算各波段的分形维数,在各子空间选择分形维数较小的波段作为候选波段;在候选波段中,计算待识别地物光谱间的相关系数,并快速选择出最佳波段组合。经实验,应用该方法选出的最佳波段组合影像清晰、不同蚀变矿物对比明显,根据特征选择提取出的矿物蚀变信息与应用成熟的光谱角制图(SAM)提取结果大致相同,表明结合图像空间和特征空间的降维方法能够选择出理想的波段组合,有效降低高光谱数据的维数,信息提取效果好。 相似文献
3.
城市绿地信息在城市研究中的重要作用。但由于各种因素的影响,城市绿地信息提取的精度受到很大的限制,其中,城市中建筑物的阴影是城市绿地信息提取的一个重要限制因素。本研究选取呼和浩特市城区的QuickBird影像,在获取最佳波段组合的基础上,利用多种方法对遥感影像的阴影信息进行提取和消除,以期获得最佳的阴影消除方法,高效地提取城市绿地信息。首先,通过比值运算、波段重组,增强处理影像阴影信息,用最佳指数法分析QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合;然后,根据阴影在近红外波段的最小亮度值与最大亮度值的范围建立掩膜,成功提取影像的阴影信息;最后,将色彩空间变换分别与同态滤波和Gamma矫正结合以消除影像阴影,并与其他方法进行对比。研究结果表明,QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合为3/4、4、2波段组合,最佳亮度值范围为70-165;色彩空间变换与Gamma矫正相结合的方法可更好地消除阴影,并能较好地保留影像的彩色信息,是消除阴影的最佳方案。 相似文献
4.
主成分分析(Principal Component Analysis)是根据变量之间的相互关系,尽可能不丢失信息地用几个综合性指标表示多个变量的方法。在多(高)光谱图像中,由于各波段的数据间具有相关性,因此包含许多冗余信息。通过主成分分析法可以把遥感图像中所含的大部分信息用少数波段表示出来,这样就可以几乎不丢失数据但可以减少数据量,消除冗余信息。在遥感数据处理时用主成分分析法作数据分析前的预处理,以达到数据压缩和图像增强的效果,更加有利于影像信息提取。文章对主成分分析在遥感图像处理中的实际应用进行了实例示范应用研究。 相似文献
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土地覆盖的图像融合动态监测 总被引：1，自引：0，他引：1
近20年来,关于图像融合应用分析方法,如HIS,PCS,HPF,SFIM,SVR,Wavelet和Brovey等均有新的进展。本文主要是对不同时相的影像进行融合,如Brovey-融合法将不同时相的TM(1986年7月26日)和ETM+(2000年5月4日)的PAN波段影像进行融合,然后对其采用非监督分类和PCS分析,将两时相的土地覆盖变化区域提取出来。同时将两时相影像,用后分类法进行分类提取出变化区域。研究表明融合法具有快速、简便和准确的特点。 相似文献
6.
多光谱数据的最佳波段选择直接影响图像的目视解译和信息提取。在分析TM影像各波段间的标准差、相关系数和最佳指数因子内在联系的基础上,提出采用最佳指数因子与蚀变信息光谱特征相结合的方法选择遥感影像的最佳波段组合。研究表明,最佳指数因子与蚀变信息光谱特征相结合是多光谱数据最佳波段选择的理想方法;TM4+TM5+TM7波段组合获取的合成图像构造清晰,岩性差异显著,最有利于蚀变信息的提取。 相似文献
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ETM+全色波段及其多光谱波段图像的融合应用 总被引：22，自引：1，他引：21
Landsat-7ETM+的全色波段与多光谱波段有相同的太阳高度角和其他环境条件,影像获取时间一致,两种不同分辨率的数据可以不经配准而实现高精度融合。目前常用的图像融合方法很多,究竟哪种方法更适合于ETM+图像,本次试验采用HIS变换、Brovey变换、SFIM变换、加权融合4种方法,分别实现ETM+Pan与ETM+的多光谱波段的融合,并从空间纹理信息、光谱真实性2个方面进行定量和定性地评价。研究表明,从综合角度出发,基于SFIM变换的融合方法产生的光谱扭曲和失真较小,同时很大程度地保持了高分辨率的全色波段的空间纹理细节信息,是一种适合于ETM+图像融合的较佳方法。 相似文献
8.
土地利用/土地覆盖变化(LUCC)是全球环境变化的重要组成部分和主要原因之一,该文综述了国内外LUCC研究在动态信息获取、土地利用/土地覆盖分类与制图、驱动力探讨与模型建立、LUCc环境效应及与可持续发展关系等方面研究的发展方向,并指出当前国内LUCC研究中存在的一些问题,认为今后LUCC研究应加强RS信息与其他来源信息的结合、完善LUCC模型功能以及构建综合的LUCC理论体系. 相似文献
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ASTER高光谱影像提取地面人工建筑物信息的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
高级星载热辐射热反射探测仪(ASTER)为对地观测提供更高质量的信息源。本文对福州市ASTER影像数据进行了主成分分析、波段运算和自动分类,结果表明其能较好地提取地面的人工建筑物信息。 相似文献
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中国土地利用变化遥感研究的回顾与展望——基于陈述彭学术思想的引领 总被引：4，自引：0，他引：4
20世纪80年代以来中国社会经济快速发展带来的工业化、城市化正深刻影响着中国土地利用空间格局并影响到区域和国家生态与环境状况。在陈述彭先生指导下,1992年以来中国科学院建立起了完整的土地利用/覆盖变化遥感监测与数据分析技术路线,以及独特的分类体系和动态区划体系,奠定了中国LUCC信息平台的基础。本文在系统回顾陈述彭学术思想指导中国LUCC研究的基础上,面向国家需求与国际科技前沿梳理了我国LUCC研究的核心科学问题,并总结了中国科学院团队在最近20年LUCC研究取得的成果,包括土地利用/覆盖动态时空表征与分析模型、土地利用/覆盖变化过程及驱动机制、基于大数据和云计算的土地利用/覆盖变化探测方法、城市土地利用变化的区域气候/生态效应、气候变化与土地利用变化对农田生态系统的影响、林业活动的区域气候/生态效应,在此基础上对未来LUCC研究的前景进行了展望。 相似文献
12.
面向地理国情监测的变化检测与地表覆盖信息更新方法 总被引：1，自引：0，他引：1
常态化地理国情监测能够全面、动态地掌握地理国情信息及其变化,为经济建设和社会发展提供数据基础。地理国情普查成果是按照统一规范标准、经过内业解译和外业核查形成的矢量数据。如何在普查成果的基础上,利用多时相遥感影像实现变化信息提取与更新是地理国情监测的关键。针对地理国情普查成果的特点与监测需求,以多时相遥感影像处理分析为基础,构建了针对地理国情监测的变化检测方法体系,提出了像元—对象结合的多时相影像变化检测、基于对象实体统计分析的变化识别方法,实现了综合地理国情普查成果和遥感影像的地理国情变化检测与数据更新。基于像元—对象结合的多时相影像变化检测首先根据传统的变化矢量分析法提取基于像元的变化检测结果,再以地理国情普查的矢量对象为统计单元计算对象内变化像元的比例,以此判断该矢量对象是否发生了变化,并根据变化像元的比例计算其变化强度。基于对象实体统计分析的变化检测方法直接以地理国情矢量为对象进行特征提取和差异构造,再将差异影像进行阈值分割得到基于地理国情对象的变化检测图。最后,根据变化检测结果,对变化区域进行面向对象分割,并从上一期未变化区域选取训练样本训练分类器模型以得到变化区域的地表覆盖类型,将变化区域与未变化区域结合得到更新后的地理国情矢量图。选取江阴市地理国情普查成果和两期高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法在准确提取和解释变化区域的同时,明显提高了变化检测和数据更新的效率,可用于常态化地理国情监测。 相似文献
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不同时相土地利用/覆被数据间的空间配准误差,是产生土地利用/覆被伪变化图斑的一个主要原因。本文从土地利用/覆被原始图斑与其相邻的变化图斑间的空间关系角度,提出了由同一原始图斑产生的土地利用/覆被伪变化图斑的面积对称理论,设计和实现了针对因空间配准误差而导致的土地利用/覆被伪变化图斑自动化检测模型,并以内蒙古自治区通辽市奈曼旗1980年和2000年两期土地利用/覆被图对该模型进行了实验模拟。结果表明：当两期数据的空间配准误差不超过原始影像1个像元时,总体检测精度达到90%以上;误差不超过5个像元时,总体检测精度达到80%以上;误差不超过原始影像10个像元时,总体检测精度达到70％以上。同时,由于运行时唯一需设定的面积对称系数阈值可设为0.2-0.4（默认设为0.3）,该检测模型可适用于由空间配准误差引起的伪变化图斑的自动检查,可满足由于空间配准误差所引起土地利用/覆被伪变化图斑剔除的需求。 相似文献
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针对传统方法和深度学习匹配方法在倾斜影像上获取匹配点少、复现率低以及精度不高等问题,本文提出一种面向倾斜摄影的深度学习航空影像匹配方法。首先,利用POS信息计算影像重叠区域,并对倾斜影像进行透视变换改正,减弱几何变形对匹配过程的影响;其次,在变换后的重叠区域影像上利用训练的多尺度特征点检测网络推理其对应的高斯热力图,在高斯热力图尺度空间检测极值点作为稳定特征点,基于自监督主方向检测网络获取特征点主方向;接着,在特征点描述阶段,结合网络学习得到的特征点位置和主方向获取尺度旋转不变GeoDesc基础描述子,并考虑图像的几何、视觉上下文信息对描述子进行增强处理;最后,通过双向比值提纯法获取初始匹配点,利用RANSAC和图约束方法剔除误匹配后获得最终匹配点结果。使用ISPRS提供的2组典型区域倾斜影像进行匹配实验,结果表明,相比于SIFT、ASIFT、SuperPoint、GeoDesc及ContextDesc等算法,本文方法能够在大视角变化和纹理信息贫乏的倾斜影像对上获取更多均匀分布的匹配点,同时复现率也要优于其他方法。 相似文献
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针对传统基于像素的变化检测方法的缺点,以及底层特征表现能力不足等问题,提出一种基于对象BOW特征的变化检测方法。首先,将经过预处理操作的两期影像进行波段组合得到组合后影像,再考虑地物光谱特征和几何空间信息对组合后影像进行多尺度分割,获得相对应的对象基元;同时,分别提取两幅影像的底层特征（包括影像各波段的均值和方差以及灰度图像的6种纹理特征）。其次,将对象视作文档,像素的特征向量视作单词,利用BOW模型构建影像对象的中层表达,即对象的BOW特征。最后,通过相似性度量算法比较相应对象的BOW特征,从而识别出影像上的变化区域。本文利用2组WorldView-2影像进行了检验,结果表明本文方法的变化检测结果较为完整,精度优于对比方法。本文方法基本能够满足变化检测的需求,为高分辨率遥感影像上的数据挖掘分析提供了有效的手段。 相似文献
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为提高现有多源影像无监督变化检测方法存在的检测结果易受噪声影响和计算效率低等问题,本文提出了一种基于分层极限学习机影像转换的多源影像变化检测方法。分层极限学习机（Hierarchical Extreme Learning Machine, HELM）通过多层前向编码获得丰富的特征表示,且当特征提取完成即可确定网络参数。本文方法首先通过对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）影像进行对数转换,以获得与光学影像相同的影像噪声分布,并利用影像平滑减少影像噪声对变化检测结果的影响;然后分别对多源影像进行聚类分析,通过对比两时相影像的聚类图获得初始变化检测图,选取初始变化检测图中的未变化区域的像元作为初始训练样本,构建训练样本修正模型修正初始训练样本以提高训练样本的准确性;引入HELM以实现多源影像特征空间转换,获取多时相空间转换影像,提高了算法效率;最后通过对比原始影像和多时相空间转换影像获取变化信息。两组多源影像(Google Earth和哨兵1号影像)的实验结果表明：与现有方法相比,本文方法的Kappa系数分别至少提高了6.19%和8.94%,证明了本文方法对多源影像变化检测的有效性。 相似文献
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分析了水面舰船的SAR成像能力和探测优势。在总结已有的舰船检测方法的基础之上,根据舰船目标在SAR图像中的成像特点,提出了利用BP神经网络实现SAR水面舰船目标识别实验。进一步利用形态学方法对检测结果进行修整,结合已知的SAR图像的像元大小,提取舰船的长度和宽度信息,同时利用原始图像的经纬度内插实现舰船目标中心的定位。结果表明,BP神经网络具有很强的自适应性,在低信噪比的情况下,也能够取得良好的效果。 相似文献
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River runoff is affected by many factors, including long-term effects such as climate change that alter rainfall-runoff relationships, and short-term effects related to human intervention(e.g., dam construction, land-use and land-cover change(LUCC)). Discharge from the Yellow River system has been modified in numerous ways over the past century, not only as a result of increased demands for water from agriculture and industry, but also due to hydrological disturbance from LUCC, climate change and the construction of dams. The combined effect of these disturbances may have led to water shortages. Considering that there has been little change in long-term precipitation, dramatic decreases in water discharge may be attributed mainly to human activities, such as water usage, water transportation and dam construction. LUCC may also affect water availability, but the relative contribution of LUCC to changing discharge is unclear. In this study, the impact of LUCC on natural discharge(not including anthropogenic usage) is quantified using an attribution approach based on satellite land cover and discharge data. A retention parameter is used to relate LUCC to changes in discharge. We find that LUCC is the primary factor, and more dominant than climate change, in driving the reduction in discharge during 1956–2012, especially from the mid-1980 s to the end-1990 s. The ratio of each land class to total basin area changed significantly over the study period. Forestland and cropland increased by about 0.58% and 1.41%, respectively, and unused land decreased by 1.16%. Together, these variations resulted in changes in the retention parameter, and runoff generation showed a significant decrease after the mid-1980 s. Our findings highlight the importance of LUCC to runoff generation at the basin scale, and improve our understanding of the influence of LUCC on basin-scale hydrology. 相似文献
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针对高分辨率遥感影像变化检测结果较破碎,易产生椒盐噪声、监督训练过程中人工标注成本较高、训练样本冗余以及大量未标注样本信息未有效利用等问题,提出一种超像素与主动学习相结合的高分辨率遥感影像变化检测方法。利用超像素分割算法得到超像素对象,提取其光谱和纹理特征;引入并借助主动学习样本选择策略充分利用未标注样本信息,挖掘不确定性最大、最易错分的样本交由用户人工标注;为保证所选样本的多样性,加入基于余弦角距离的样本相似性度量,以减少样本间信息冗余,在减轻人工标注负担的同时获得良好的分类性能。通过对2组不同场景的遥感影像的实验,表明本文提出的2种方法能够在标注少量训练样本的情况下获得较好的变化检测结果,且加入样本相似性度量的变化检测方法在有效减少人工标注成本和训练样本冗余的同时,能够更快地达到收敛、提升检测质量。 相似文献