共查询到20条相似文献，搜索用时 484 毫秒
1.
基于样本自动扩充的街区式农村居民地遥感提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
与基于非监督分类机制的居民地提取方法相比较,基于监督分类机制的居民地提取方法具有较高的提取精度。但是,基于监督分类机制的方法依赖于人工标注的训练样本,繁琐的标注工作限制了这类方法在遥感大数据时代的应用。利用监督居民地提取方法具有较高提取精度的优点,同时克服这类方法需要人工标注样本的缺点,能够建立更为实用的居民地提取方法。为此,针对中国华北平原广泛分布的街区式农村居民地,提出一种基于监督分类机制且仅需单个人工标注样本的居民地遥感提取方法。该方法首先根据居民地在遥感影像上的特征设计居民地排除规则,对划分的影像块进行初步分类;然后,从划分为非居民地的影像块中随机挑选一定量的影像块作为负样本,以人工标注的单个正样本为基础进行正样本扩充;最后,采用k-近邻分类法训练居民地分类器,对初步判定为居民地的影像块做进一步分类。试验结果表明,方法能够准确地提取影像中的居民地,对地物背景存在差异的遥感影像具有良好的提取效果。 相似文献
2.
3.
建筑物的自动提取对城市发展与规划、防灾预警等意义重大。当前的建筑物提取研究取得了很好的成果,但现有研究多把建筑提取当成语义分割问题来处理,不能区分不同的建筑个体,且在提取精度方面仍然存在提升的空间。近年来,基于多任务学习的深度学习方法已在计算机视觉领域得到广泛应用,但其在高分辨率遥感影像自动解译任务上的应用还有待进一步发展。本研究借鉴经典的实例分割算法Mask R-CNN和语义分割算法U-Net的思想,设计了一种将语义分割模块植入实例分割框架的深度神经网络结构,利用多种任务之间的信息互补性来提升模型的泛化性能。自底向上的路径增强结构缩短了低层细节信息向上传递的路径。自适应的特征池化使得实例分割网络可以充分利用多尺度信息。在多任务训练模式下完成了对遥感影像中建筑物的自动分割,并在经典的遥感影像数据集SpaceNet上对该方法进行验证。结果表明,本文提出的基于多任务学习的建筑提取方法在巴黎数据集上建筑实例分割精度达到58.8%,在喀土穆数据集上建筑实例分割精度达到60.7%,相比Mask R-CNN和U-Net提升1%~2%。 相似文献
4.
5.
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
6.
7.
面向对象的高分辨率影像信息提取方法研究——以四川理县居民地提取为例 总被引：4，自引：1，他引：3
本文对面向对象影像分析方法做了初步的探索和应用研究,通过建立多尺度影像空间和分类规则库对四川理县"5.12"震后的航空影像进行土地覆盖分类,并在此基础上提取了房屋和居民地的空间分布矢量信息。将土地覆盖分类的结果与传统的基于像元的方法进行对比,结果表明:面向对象方法的分析结果更接近于人工解译的效果,对试验区的分类精度也远远高于基于像元的影像分类的精度,有效克服了传统分类方法所存在的"椒盐噪声"问题,与基于像元分类的栅格数据相比,面向对象的方法可直接提取GIS分析的矢量信息,展示了面向对象技术应用于高分辨率影像信息提取的广阔前景。 相似文献
8.
耕地地块作为精准农业的重要支撑,现有地块边界大多依靠人工勾绘。随着遥感技术的发展,基于遥感影像自动提取耕地地块成为研究主要方向,其中基于深度学习的方法能够克服传统检测方法难以适应复杂场景的局限而被广泛使用,但现有检测方法仍存在问题,基于深度卷积模型直接识别耕地区域会丢失内部边界、而基于边缘检测模型识别耕地边界时则会同时得到大量无关边界;此外,现有的基于阈值提取地块的策略所提取的地块不够规整,存在内陷的问题。针对上述问题,本研究提出一种基于深度卷积网络和分水岭分割的耕地地块提取方法,从信息检测和地块提取两方面进行改进：① 将耕地边界视作一种地物类别,在深度卷积网络中进行类别概率检测,帮助实现对耕地边界的语义识别。② 基于改进后的D-LinknetXt网络进行检测,其网络架构适合于对耕地边界这类线性目标的提取,同时更换原始D-Linknet网络的残差单元,帮助提高了网络的特征提取能力。③ 基于分水岭分割对耕地地块进行提取,利用了区域分割方法获取边界的封闭性,并且这种以区域为单元进行分割并合并的方式,解决了原有方法在像元尺度上基于阈值提取所遇到的提取地块存在内陷的问题,使地块更规整准确。在一景高分二号影像上进行检验,并设计两类精度指标,从全局边界精度和地块几何精度两方面进行方法性能评估。实验结果表明,本方法的精度优于3种对比方法,在代表边界精度的F1分数上达到了0.933,地块几何精度为0.829。本研究所提出的方法能够更加准确的对耕地地块进行提取,并适用于实际应用中。 相似文献
9.
煤矸石是一种在成煤过程中与煤层伴生的黑灰色固体废弃物,不仅会污染环境,而且会严重损害附近居民的身体健康,目前已经成为矿区生态环境的主要影响源之一。因此,实时、准确、快速地获取煤矸石堆场的位置、形状和面积等信息,对于环境监测与管理具有重要的意义。本文以内蒙古鄂尔多斯市东胜区为试验区,将试验区内的典型地物分为：植被、水体、阴影、裸地、建筑、道路、排土排矸场、露天煤矸石堆场、堆煤场及煤渣、采煤坑和其他共11类。本文采用SPOT-5高分辨率遥感影像,面向对象提取研究区内的煤矸石堆场信息,并进行识别精度评价,精度达到89.47%。将面向对象的分类结果与最大似然分类方法的分类结果进行比较,结果表明,面向对象的提取方法可更好地应用于煤矸石堆场信息的自动提取,大幅度提高精度和效率。 相似文献
10.
河网是地形结构的核心要素,能够有效地反映DEM对地表形态的刻画能力。实现不同分辨率条件下DEM河网相似性测度对DEM地形综合、DEM质量评估及DEM不确定性分析等研究具有重要意义。基于此,本文以黄土高原典型样区为研究区,基于5 m高精度DEM建立的多分辨率DEM数据集,构建了地形特征自适应的DEM河网自动提取方法,建立了综合拓扑关系、方位关系、距离关系及属性特征四维信息的河网相似性度量模型,并分析了河网相似性变化特征及其与地形参数的相关性。实验结果显示,河网自动提取方法的制图精度和用户精度均在90%以上,总体精度优于Passalacqua等提出的GeoNet方法,能够有效实现不同分辨率下河网较高精度提取;河网相似性度能综合反映河网空间分布特征的差异性,河网相似度与分辨率变化率之间的幂函数关系R2达0.978,且河网相似度与高程、坡度中误差分别表现为幂函数和对数函数关系,后者对数关系显著性优于前者幂函数关系。研究表明,在以河网作为DEM构建重要数据源的背景下,本文的研究成果可为DEM质量及其应用适宜性的定量评价提供基础。 相似文献
11.
随着遥感影像分辨率的提高,植被信息的高精度提取对于了解地表植被变化规律、评价生态区域具有重要意义。针对传统方法跨季节植被提取不完整问题,本文基于高分2号(GF-2)卫星数据,提出一种基于特征分离机制的深度学习语义分割网络植被提取方法。该网络在Densenet的基础增加可分离卷积和空间金字塔结合的特征分离机制来增大感受野,更有效利用植被的特征信息,提升了模型的精度。本文通过构建高精细跨季节植被样本库,使用本文所提方法,完成了遥感影像植被信息提取,并选取总体准确度、F1值和交并比作为评价指标,对不同的传统方法和深度学习方法进行精度对比与分析。实验结果表明,本文方法提取植被的效果较好,其中F1分数达到91.91%,总体准确度达到92.79%,交并比达到85.10%。对高分1号、高分6号和高景1号遥感影像进行植被提取通用性验证,结果表明本文方法具有一定的通用能力,可以从高分辨率遥感影像中准确地、自动地提取植被。本文研究成果可为城市生态环境评价和植被的应用研究提供数据参考。 相似文献
12.
沙漠化是干旱、半干旱地区的重要生态环境问题,我国西北地区沙漠化土地分布广泛,加剧的沙漠化问题影响着区域经济和社会的发展,遥感技术的进步为沙漠化评估与制图提供了重要手段。本文以内蒙古自治区浑善达克沙地为研究区,基于面向对象方法,对研究区Landsat8 OLI影像进行沙地最优尺度分割。以分割对象为基础,实验在冬夏季影像上分层分阶段提取沙地。在冬季影像上,本文提出新比值型指数RSBI（Ratio Soil Brightness Index）对沙地进行提取,精度较SBI指数提高4.11%。后基于改进型植被覆盖度指数（FMSAVI）与反照率（Albedo）构建二维特征空间,建立沙地分类指数模型（DCI）,对夏季影像沙区分类。该方法总体精度为83.24%,较NDVI-Albedo二维特征空间模型精度提高5.59%,较FMSAVI模型提高16.20%。本文结合RSBI指数与FMSAVI-Albedo特征空间反演的DCI指数模型来提取沙地信息并对沙地分类,减少了沙地提取误差,提高了分类精度,为沙地信息的研究提供了新思路。 相似文献
13.
从社交媒体中挖掘灾害应急信息,能够有效帮助传统灾害管理获取实时、主题丰富的灾害信息,从而成为灾害应急管理的新手段。得益于深度学习在自动特征提取上的成就,本文研究了一种利用卷积神经网络对社交媒体中的灾害应急信息进行自动实时提取与分类的方法。首先,利用社交媒体数据和Word2vec模型,构建与灾害类事件相关的语料库并获得相应的词向量;其次,将词嵌入文本和相应的灾情类别作为卷积神经网络的输入,经过多分类学习得到分类模型,用以提取近实时灾害信息。以2012年“7.21北京特大暴雨”事件为案例,通过分类模型获得常见灾情类别的暴雨灾害社交媒体信息。该模型在测试集上的精度达到了90%以上,并且将模型运用于新爬取的2016年暴雨数据集上也得到了较好的表现,说明该模型在近实时自动提取灾害信息方面具有可行性。在对2012年分类结果进行时空分析结果表明,通过社交媒体获得的暴雨灾害主题信息符合灾害发展的规律,说明了利用深度学习提取社交媒体数据中的灾害应急信息的有效性和可行性,能够为实时灾害应急管理提供新的思路。 相似文献
14.
集成夜间灯光数据与Landsat TM影像的不透水面自动提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用多源遥感数据提取不透水面信息是一个重要的研究方向。针对以往研究中多需要人工选取不透水面样本进行模型训练的问题,本文通过整合夜间灯光遥感与Landsat TM影像中的空间和光谱信息实现了不透水面覆盖范围（Impervious Surface Area,ISA）的自动提取。首先根据夜间灯光的分布来定位ISA聚集的城市区域的位置,分别在城市区域内部和外部自动提取可靠性高的ISA及非ISA样本,然后通过迭代分类提取城市区域的ISA,再以此为样本对城市区域外部进行分类,最后将分类结果整合完成整幅影像的ISA提取流程。应用本方法对美国雪城地区的DMSP/OLS夜间灯光影像上提取了84个城市区域,提取精度大于95%。从中分别选择高ISA密度和低ISA密度的2个城市区域作为ISA提取的测试区,本文方法在城市区域内的ISA提取总体精度与kappa系数分别为88.23%和0.63;在城市区域外部为78.6%和0.54,均优于人工样本选取方法的提取精度,表明该方法能够实现精度稳定且高效的ISA自动提取。 相似文献
15.
在高分辨率遥感影像中提取建筑物轮廓是地区基础建设信息统计的一项重要任务。适应性较强的深度学习方法已在建筑物提取研究中取得较大进展,受网络模型对影像特征表达的局限性,存在局部建筑轮廓边缘模糊的问题。本研究提出一种基于注意力的U型特征金字塔网络（AFP-Net）可以聚焦高分遥感影像中不同形态的建筑物结构,实现建筑物轮廓的高效提取。AFP-Net模型通过基于网格的注意力阀门Attention Gates模块抑制输入影像中的无关区域,凸出影像中建筑物的显性特征;通过特征金字塔注意力Feature Pyramid Attention模块增加高维特征图的感受野,减少采样中的细节损失。基于WHU建筑物数据集训练优化AFP-Net模型,测试结果表明AFP-Net模型能够较清晰地识别出建筑物轮廓,在预测性能上有更好的目视效果,在测试结果的总体精度和交并比上较U-Net模型分别提高0.67%和1.34%。结果表明,AFP-Net模型实现了高分遥感影像中建筑物提取的结果精度及预测性能的有效提升。 相似文献
16.
建筑物立面是城市地物的重要组成部分,而移动激光扫描是获取城市地物三维信息的重要手段之一。本文提出了一种基于移动激光扫描点云的建筑物立面半自动提取算法。该方法首先构建研究区水平网格;然后计算局部点云几何特征,并且将特征投影到水平网格生成点云特征图像;接着基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对建筑物立面网格进行粗提取;最后使用网格属性（形状系数、网格面积、最大高程）对粗提取结果进行过滤,并将结果反投影到三维空间中得到精确的建筑物立面。以卡内基梅隆大学的移动激光扫描点云进行试验后表明,本算法能够较好地提取出建筑物立面,提取精度为84%,召回率为90%,数据修正后精度为88%,召回率为91%。通过与现有算法对比,本文提出的算法具有较高精度。 相似文献
17.
准确、高效地获取地面光伏电站的空间部署现状，科学估算光伏电站发电效益及其碳减排成效，对未来光伏电站建设的合理布局与光伏资源的有效利用具有重要意义。本文以我国西部新疆维吾尔自治区、青海省和西藏自治区作为研究区：(1)使用以ResNet50作为骨干网络的ResNet50-UNet网络分割模型自动提取地面光伏电站，在深度学习广泛应用于遥感语义分割/地表覆盖分类的背景下，本文未局限于单一地对网络模型的不断改进上，而同时考虑了如何充分发挥输入样本的自身优势，研究中基于Sentinel-2A遥感影像挖掘光伏电站纹理特征，强调地物固有特征在智能化深度学习中的应用价值，模型提取精度得到显著提升；(2)针对提取结果边界精度较差的问题，提出结合ArcGIS和eCognition多尺度分割优化处理光伏电站提取结果的技术路线，高保真还原地面光伏电站真实形态。经后处理优化，提取结果的Kappa系数达93.71%,mIoU值达94.05%；(3)碳减排效益评估时，准确估算光伏电站发电量是进行该工作的重要前提，本文基于光伏电站提取结果，从内部结构复杂的光伏用地中准确提取发电量估算公式中的重要参数之一——光伏方阵面积... 相似文献
18.
在复杂地表环境下的多云多雨地区,基于合成孔径雷达（SAR）图像提取水体时容易受到其它地物如水田、山体阴影等干扰,传统的灰度阈值法和SVM法未能考虑水体与其它地物在纹理和地形上的差异,因此水体提取结果精度较差。研究首先用Refined Lee滤波对SAR图像进行预处理;其后通过DEM建模和坡度计算提取地形特征,通过计算图像灰度共生矩阵以提取纹理特征（包括均匀性、角二阶矩和熵）,并结合SAR图像极化信息以及SDWI指数形成针对水体提取的特征空间,通过融合地形特征和图像纹理特征发展了改进SVM 分类法的水体提取模型。在使用Sentinel-1 SAR数据对所发展模型与SDWI水体指数法、传统SVM法水体提取结果进行比对后发现,改进SVM分类法提取的水体结果较好地剔除了水田和山体阴影,且提取的水体水面比传统的SVM法更加完整;该方法在总体精度、Kappa系数、漏分率和错分率指标上均优于SDWI法和传统的SVM法,总体精度达到98.06%,比SDWI法和传统的SVM法分别提高了23.24%和5.49%,有效提高了复杂环境下地表水体的提取精度。研究最后将所发展模型应用于2018年马哈韦利河流域逐月水体提取与变化分析,有效解决了山体阴影和水田误分问题。本文提出的改进SVM法可以实现复杂地表环境下大范围水体信息准确、完整提取。 相似文献
19.
鄱阳湖南矶湿地是亚热带典型过水性湿地,由于该区域水文情况复杂,且泥滩、沼泽和疫水（血吸虫）分布较广,导致野外考察验证工作困难,使用传统的遥感信息提取方法很难保证该地区湿地景观的提取精度。本文以高分一号影像为数据源,综合运用数字高程模型（DEM）、归一化植被指数（NDVI）、归一化水体指数（NDWI）等辅助数据,采用面向对象分类方法,对鄱阳湖南矶湿地景观信息进行提取研究,并取得了较好的分类效果。研究结果表明：（1）基于国产高分辨率影像的面向对象分类,既兼顾了国产高分辨率影像光谱、空间、结构、纹理信息,又综合利用多源辅助数据参与到分类计算中,分类精度得到明显的提升;（2）基于面向对象与多源数据分类方法对湿地混合像元有较好地识别能力,可获得较高的总体分类精度（94.3275%）和Kappa系数（0.9324）,说明利用多源数据的面向对象方法提取湿地信息是可行的,其分类结果具有较高的准确性和可信度,较好地解决了过水性湿地景观分类问题;（3）该分类方法弥补了单一遥感影像分类方法的不足,对研究国产高分卫星在提取过水性湿地景观信息方面具有重要的参考和实际意义。最后,分析了多源数据面向对象分类尚待解决的问题和下一步的研究方向。 相似文献
20.
随着遥感技术在水体提取与监测方面的广泛应用,更多的研究者致力于提高遥感水体提取的精度。离散粒子群算法在遥感图像分类研究中获得了较高的精度和更稳健的分类效果,已经被应用到遥感水体提取领域,但其在水体提取中的适用性和精度还有待对比与验证。本文采用最新提出的2种基于离散粒子群算法的水体提取方法,即光谱匹配耦合离散粒子群算法（SMDPSO）与最大熵耦合离散粒子群算法（MEDPSO）,基于Landsat8_OLI遥感影像,分别选择了有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物的4种环境复杂,常规方法提取精度较低的区域进行水体提取,并与2种常用的水体指数法（NDWI、MNDWI）进行了对比与验证。结果表明：① SMDPSO和MEDPSO方法在4个实验区都能快速地寻找出最佳的水体分布,具有一定的通用性;NDWI和MNDWI方法对有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物影响的区域表现出水体信息的错分现象,提取精度较低;② SMDPSO方法能够识别细小河流和离散水体,水体提取精度较高,但在有冰雪、云、山体阴影和建筑物的复杂环境下提取精度较低、误判率高;MEDPSO方法不仅可以识别细小水体,而且也解决了其他3种方法在提取过程中无法抑制背景信息干扰的问题,在4个实验区的总体精度均在97.8%以上,高于其他3种方法;③ 将离散粒子群算法引入到水体提取方法之中,可增强方法的区域整体性,也可提高其水体提取的精度和自动化程度;④ 运用最大熵模型等机器学习方法,可以结合光谱、形状和纹理等影像信息以及地形信息来进行水体识别,使得水体信息提取精度更高。本文的研究可为离散粒子群算法的推广以及遥感水体提取方法的选择提供参考。 相似文献