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港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477, Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结果的完整性大大增强。因此,基于多源数据和船舶停留语义建模的港口目标识别方法对于港口目标识别具有较高的准确性和完整性。此外,该方法提取的港口区域可为基于遥感影像的港口目标识别提供靶区,从而提高大区域甚至全球范围内港口目标动态识别的效率。 相似文献
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摘 要:高分辨率遥感影像可以更精细地描述地物目标的几何特征、空间特征和纹理特征等信息,在各个领域中都得到广泛的应用。建筑物作为地物信息分类中的主要部分,是地形图成图的主要组成元素,对建筑物的识别与提取,直接影响到地物测绘的自动化水平,对它的识别和定位可以为特征提取、特征匹配、图像理解、制图和作为其他目标的参照体有重要的意义。针对建筑物的遥感影像特征,研究了支持向量机分类器(SVM)在建筑物识别与分类中的应用,提出了一种交叉验证的方法对参数敏感度进行分析,通过使用GridSearch算法确定模型参数设置的最优方案,并对分类结果中建筑物进行轮廓提取。通过实验表明,优化后的SVM算法对建筑物的分类精度达到90％,对比随机森林算法、最近邻分类器优势非常明显。 相似文献
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针对目前高空间分辨率遥感影像（简称高分遥感影像）地物全自动提取无法完全实现的现实,本文结合自然地物的光谱和纹理特征,提出一种面向对象的高分遥感影像典型自然地物半自动提取方法。首先构建最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）进行影像初始分割,根据影像灰度平均归一化值和标准差统计对象的光谱、纹理等特征。用户通过“种子点”交互选取提供前景样本,并基于区域邻接图（Region Adjacency Graph, RAG）寻找合并代价最小的区域扩充前景样本。在自动构建的环形缓冲区内选择背景样本,利用特征空间高斯滤波实现全连接条件随机场中均值场更新。依据全连接条件随机场描述全局信息,结合不同地物的提取准则最终得到自然地物的提取结果。以航空和高分二号(GF-2)遥感影像为实验数据,分别对林地、草地、耕地、裸地和水体等典型自然地物进行提取。结果显示,基于本文方法的航空影像典型自然地物提取总精度和Kappa值为0.959和0.948,相较于SVM方法分别提升了20.757%和0.268。高分二号(GF-2)遥感影像的提取总精度和Kappa值为0.959和0.941,相比SVM方法分别提高了1.698%和0.133。证明所给方法能够通过较少的用户交互,实现高分遥感影像典型自然地物高精度智能提取。 相似文献
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在基于高分辨率遥感影像的道路提取中,阴影遮挡是导致提取的部分或整段道路缺失的重要因素,严重制约了道路提取的自动化过程,因此探索适用性强的阴影情况下道路提取方法对地图数据生产和地理大数据研究具有重要意义。本文针对传统的阴影系数修正方法难以消除植被、建筑上的阴影对道路提取带来的干扰,选用路面颜色不一、地物干扰少的郊区影像与地物丰富、路面地物阴影干扰严重的市区影像开展研究,提出了基于亮度补偿的阴影遮挡道路的提取方法。首先,在图像预处理的基础上,利用HSI阈值分割获取阴影区域;其次,在削弱蓝色分量信息后采用亮度补偿方法实现像素点空间域增强以及阴影区信息的恢复,在增大道路面阴影与周围环境差异的基础上,借助高效的分割算法实现阴影道路提取;最后,通过和由K-means聚类分割获取的非阴影道路进行合并,经细化处理最终实现阴影遮挡道路的完整提取。实验结果表明,此方法提取郊区与市区影像中阴影道路的正确率在80%以上,该方法能有效地提取阴影遮挡道路,消除其他阴影的干扰,降低阴影道路提取时的斑块破碎度,较好的保留道路的主体。 相似文献
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城市交通是经济社会发展的重要推动因素和枢纽,因此道路信息的提取与更新显得尤为重要。利用遥感图像来提取道路信息已经成为近年来道路提取的主要方法,但高分辨率遥感影像的快速发展与应用,在提供丰富信息的同时使道路提取变得更加困难。针对目前基于高分辨率遥感影像提取道路存在的问题,提出一种基于数学形态学和Hough变换的道路自动化提取方法。基于Hough变换确定道路的走向,在此基础上选定线性结构元素,利用数学形态学进行道路提取。分别选择IKONOS影像和Quickbird影像验证本文提出的模型。实验结果表明,本文提出的模型能有效地提取弯曲型道路与直线型道路,取得了较好的结果。 相似文献
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随着遥感影像数据的快速增长,对于栅格数据高效的信息处理和价值挖掘方式提出了更大的挑战,传统地图服务聚焦于内容的共享与可视化,缺乏对影像实时分析处理功能。本研究以地图服务的形式实现了对栅格瓦片数据实时分析处理能力,将云优化的GeoTIFF（Cloud Optimized GeoTIFF,COG）作为数据组织方式,设计了分布式协同预取策略,实现了栅格瓦片数据的冷热加载,优化了从云端读取影像数据的效率。在栅格瓦片数据高效加载的基础下,提出了一种基于表达式的栅格瓦片处理模型,通过对表达式转换建模为计算工作流,在地图服务的请求中实现对栅格瓦片的实时处理,对存储在云端的海量遥感数据进行快速分析,实现原始数据到数据产品的直接可视化转换。针对全量数据参与的场景,使用合适的重采样数据进行简化计算,以满足地图服务的实时性。使用了NDVI、地物分类、植被覆盖度三类不同复杂度模型,在地图服务中对Landsat 8影像进行了实时计算分析。实验结果表明,该处理模型能对栅格瓦片进行有效分析,且能进行分布式扩展,在高并发场景下能够提供稳定的地图服务能力,适应各层级尺度的计算,对未来地图服务的发展提供了一种新思路。 相似文献
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面向对象的极高海拔区水体及冰川信息提取——以珠穆朗玛峰国家级自然保护区核心区为例 总被引：2，自引：0，他引：2
极高海拔地区多为河流发源、冰川发育地,由于地形起伏强烈,且野外考察验证工作困难,传统的遥感信息提取方法很难保证该地区水体及冰川的提取精度。本文基于ASTER影像,运用面向对象的图像信息自动分析方法,对珠穆朗玛峰国家级自然保护区核心区的水体及冰川信息进行了提取研究。为保证信息提取的准确度,将数字高程模型(DEM)及其衍生数据(坡度、坡向),归一化植被指数(NDVI)数据,及有助于区分水体、冰川与其他地物的相关指数(冰雪指数NDSII)及波段运算结果(b1-b3)、(b3/b4)等,分别作为一个波段叠加到原始图像中,使之成为对目标地物光谱特征的有益补充。并对不同类型的水体及冰川进行多级、多尺度分割,以满足其对分割尺度的不同要求。分割完成后,综合考虑目标地物的光谱特征、纹理特征、空间结构特征,根据各特征指数的直方图信息,设定合适的阈值,建立了各水体及冰川类型信息提取的知识规则,并结合实地调查对信息提取的精度进行验证,改进了ASTER遥感影像自动快速提取极高海拔区水体及冰川信息的实用模型。 相似文献
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建筑物是城市环境中的主要地物类型,从高分影像等数据中自动提取建筑物对于提升土地利用变化检测、城市规划与土地执法等业务的质量与效率具有重要意义。本文针对现有建筑物提取方法存在的边界提取不精确的问题以及采用手工特征表达图像信息的局限性,融合LiDAR数据与高分影像两种数据源的特征信息,提出一种基于SegNet语义模型的建筑物提取新方法。首先,对LiDAR数据预处理得到数字表面模型（DSM）、数字地形模型（DTM）、归一化数字表面模型（nDSM）,利用高分影像NDVI值去除nDSM中部分树木点,得到结果影像nDSM_en;其次,分别获取LiDAR数据回波强度、表面曲率以及高分影像NDVI值 3个特征构建特征图像训练SegNet语义模型,利用训练得到的模型完成建筑物初始提取;最后,采用阈值法分割nDSM_en得到影像对象,利用影像对象约束建筑物初始提取结果,完成建筑物精提取。在以ISPRS 官方提供的标准数据集（数据采集的地理区域为德国Vaihingen,采集时间2008年7—8月）为样本的实验中,本文方法在像素层次的平均查全率、平均查准率和提取质量分别为96.4%、94.8%和91.7%;针对面积大于50 m 2的建筑物对象,上述3个指标均为100%。实验结果表明：本文提出与实现的建筑物提取方法更好地利用了反映建筑物与非建筑物本质差异的特征信息,有效地实现了2种数据源的相对优势互补,提高了建筑物的检测与提取精度。 相似文献
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水体信息是地理国情普查体系是重要内容之一,基于高分辨率遥感影像的有效提取,对于掌握我国的水体现状和空间分布情况具有重要意义。基于传统遥感提取地物方法的局限性,文章结合高分辨率影像所包含的空间结构信息,提出一种面向对象的水体变化检测方法。通过实验认证,认为该方法有效可行。 相似文献