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遥感影像目标检测在城市规划、自然资源调查、国土测绘、军事侦察等领域有着广泛的应用价值。针对遥感影像目标检测在目标尺度变化大、目标外观相似性高以及背景复杂度高等方面的难点，本文提出了一种新的目标检测算法，该算法有效融合了多元稀疏特征提取模块（MNB）和阶层深度特征融合模块（HDFB）。多元稀疏特征提取模块以多个卷积分支结构来模拟神经元的多个突触结构提取稀疏分布的特征，随着网络层的堆叠获取更大感受野范围内的稀疏特征，从而提高捕获的多尺度目标特征的质量。阶层深度特征融合模块基于空洞卷积提取不同深度的上下文信息特征，然后提取特征通过独创的树状融合网络，从而实现局部特征与全局特征在特征图级别的融合。本文算法在大规模公开数据集DIOR进行验证，实验结果表明：(1)多元稀疏特征提取模块和阶层深度特征融合模块相结合的方法总体准确率达到72.5%，单张遥感影像的平均检测耗时为3.8毫秒；(2)通过使用多元稀疏特征提取模块，多尺度和外观相似性目标的检测精度得到了提高，与使用Step-wise分支的物体检测结果相比，总体精度提高了5.8%；(3)通过阶层深度特征融合模块的多感受野深度特征融合网络提取阶层深度... 相似文献
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基于形态特征的目标匹配是地图空间认知、地表位置自动感知等领域的重要方法。然而,由于不同数据源的遥感影像提取的同一个空间目标在空间尺度和局部形态上存在一定的差异,现有形态匹配算法难以获得较高的匹配精度。本文以等角边界距离编码及相似性算法为核心,提出了面向遥感影像的面状图斑匹配方法。① 从面目标的质心以10°为间隔,顺时针方向从质心向外引36条射线,获取面目标的边缘点,形成等角边界距离编码;② 提出了与该编码相适应的几个综合形态指标,包括自相似度、圆形度、形态复杂度和质心偏移度,并建立了面状图斑相似度算法;在此基础上,结合近邻目标的形态相似度,构建了遥感影像面状图斑匹配算法;③ 从不同数据源的在线遥感影像上提取中国西部湖泊与全球湖泊,开展面状图斑匹配实验。通过实验,发现本文的面状图斑相似度算法相对于按距离采样的相似度算法,召回率提升了13.8%;在添加近邻目标相似度约束的基础上,面状图斑匹配精度达到90%以上。通过算法适应性分析,发现该算法在一定的投影变形下仍能保持一定的匹配精度;如果空间目标及其邻域目标的总体形态和分布接近,不同空间尺度的匹配精度保持在80%以上。本文的研究为地图空间认知、地表位置机器自动感知提供了新的思路和方法。 相似文献
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遥感场景分类作为一种理解遥感影像的重要方式,在目标检测、影像快速检索等方向有着重要的应用,当前主流的场景分类方法多关注影像深层次特征的准确提取,忽略了场景目标在不同分布尺度下的差异性。此外,有限的高质量场景标签进一步限制了模型分类性能。为了解决以上问题,本研究提出了基于多尺度对比学习的弱监督遥感场景分类方法,首先利用多尺度对比学习的自监督策略,从大量无标注数据中自动获取影像不同尺度下的特征表示。其次,基于多尺度稳健特征对分类模型利用少量标签进行微调,并结合标签传播方法生成高质量样本标签。最后,结合大量无标签数据构建弱监督分类模型,进一步提升场景分类的能力。本研究在遥感场景AID数据集和NWPU-RESISC45数据集上分别使用1%、5%和10%的标注样本下分类精度分别达到了87.7%、93.67%、95.56%和86.02%、93.15%和95.38%,在有限标注样本条件下与其他基准模型相比有着明显的优势,证明了本文模型的有效性。 相似文献
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针对高分辨率多时相遥感影像数据,通过提取不同视角的特征,表达影像内容的不同方面,在多特征融合的基础上采用支持向量机或者最大似然分类算法对多时相遥感影像进行分类,并对土地利用程度变化和土地利用动态度进行了分析。 相似文献
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飞机类型检测是遥感影像分析领域的研究热点,在机场监控和情报分析等应用中起着重要的作用。其中,深度学习方法作为遥感影像分析领域广泛应用的手段之一,在飞机类型检测任务中仍面临许多问题,如使用未公开的自制数据集、实验复现困难、无法验证泛化能力等。同时,光学遥感影像易受光照条件、云雨变化等因素影响,使检测任务更加困难。为了解决这些问题,本文首先利用MTARSI数据集对样本进行筛选,再结合Google Earth等开源方法收集飞机影像,采用随机旋转、改变亮度等方法构建新的飞机类型检测数据集。其次,采用YOLOv5作为基础网络框架,针对其多层卷积和池化操作可能会削弱或完全丢失飞机特征的问题,进行多尺度优化训练,有效检测飞机类型特征。最后,利用跨数据集验证模型的泛化能力。实验结果表明,本文方法能准确、有效地检测出光学遥感影像中的飞机的具体类型,具有较强的鲁棒性和泛化能力,跨数据集进行飞机类型检测正确率达到82.12%,可为智能化的飞机目标语义分析、星上应用等研究提供技术支撑。 相似文献
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针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹... 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像目标提取中定位精度低、边缘粗糙等问题,提出一种融合目标边缘特征与语义信息的人工坑塘提取网络模型。方法首先利用改进的U-Net语义分割网络模块来提取遥感影像中丰富的目标语义信息,然后拓展上述语义分割网络构建边缘提取子网络来获取遥感影像的多尺度边缘特征,最后借助于编码-解码子网络融合边缘特征与语义信息,实现遥感影像目标的精准提取。将该方法运用到雷州半岛复杂背景条件下人工坑塘提取实验中,实验结果中本文提出的方法在F分数以及边界F分数等评价指标上表现最优,达到97.61%与83.01%,验证了融合高层语义信息结合低层的边缘特征在提升遥感目标提取精确度上的有效性。 相似文献
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针对现有由稀到密的加密匹配算法中,初始匹配点可靠性低将导致迭代匹配拓展过程存在较多误匹配的问题,提出一种基于可靠匹配点约束的遥感影像密集匹配算法。首先,利用SIFT匹配点约束直线匹配获得的同名直线构建虚拟匹配点集,结合虚拟匹配点集和SIFT匹配点集建立初始匹配点集;然后,依次采用局部影像信息和局部几何约束对初始匹配点集进行检核剔除错误匹配,主要体现在利用指纹信息和梯度信息构建匹配点局部区域约束剔除较为明显的误匹配点,利用匹配三角网构建局部几何约束剔除由相似纹理产生的误匹配点,得到优化后的可靠匹配点;最后,基于可靠匹配点构建的Delaunay三角网,以三角形重心为加密匹配基元,结合核线约束和仿射变换对其进行迭代匹配拓展,得到最终匹配点集。选取4组资源三号卫星前视数据和后视数据进行实验,结果表明：利用局部纹理特征和局部几何双重约束模型可有效剔除误匹配点得到可靠匹配点,通过可靠匹配点进行迭代匹配拓展得到的密集匹配结果相较于对比算法具有更高匹配精度,在4组数据上其平均匹配精度为95%,具有较好的匹配稳定性。 相似文献
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特征匹配是面阵摆扫式航空影像处理的关键步骤,针对传统特征匹配方法在面阵摆扫式航空影像匹配时存在匹配点数量少,分布不匀均的问题,本文提出一种基于自适应亮度空间的特征匹配方法。首先根据影像POS（Postion Oriental System）信息求解待匹配影像间变换关系进行影像校正,在校正后的影像上构建自适应亮度空间,使用ORB算子和BEBLID算法在亮度空间上获取特征点和二进制特征描述符,然后基于汉明距离获取初始匹配点,使用RANSAC算法剔除粗差,最后将匹配点变换到原始影像上得到最终匹配结果。本文选取6组具有视角差异及亮度变化的面阵摆扫式航空影像进行实验,将本文算法与SIFT、SURF、ORB、ORB+BEBLID、ASIFT等匹配方法进行比较,结果表明：本文算法通过建立影像间变换关系,构建自适应亮度空间,使得算法提取的特征点数量增加1.5倍,获取匹配点数量是其他算法的3倍以上,且匹配点分布更加均匀,匹配效率高于其他算法,验证了本文算法在具有亮度变化及视角差异的面阵摆扫式航空影像上匹配的有效性。 相似文献
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多模态影像在辐射特征和几何特征方面存在的显著差异,会造成高精度匹配困难。因此,本文提出了一种融合多尺度深度学习特征的多模态影像匹配方法,主要利用深度残差神经网络结构自主训练学习影像的学习型特征,得到多模态图像之间更为丰富和更为准确的同名特征点对,实现了对多尺度、多时相影像的协同稳健匹配。结果表明,本文方法对于多组实验均能够得到数量丰富且分布相对均匀的同名特征点对,并具有高效、稳健的匹配性能。 相似文献
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国土调查遥感40年进展与挑战 总被引：1，自引：0，他引：1
运用遥感技术进行土地资源调查,摸清其数量及分布状况,长期以来都是遥感领域研究的重要内容。本文首先回顾了过去40年来遥感技术在我国国土调查中的应用情况,然后围绕高分辨率影像的特征提取、大范围影像的样本获取、多时相/多传感器影像的迁移学习以及多源异构数据融合4个方面介绍了相关进展情况;接着归纳总结了现有遥感信息提取技术在国土调查中面临的4个挑战：① 高分辨率影像分类存在如何定义、选择、挖掘高级特征的问题;② 国土调查中的遥感数据集规模庞大,存在着类间不平衡和类内多样性,为这种复杂数据集获取足够、均衡、多样化的样本集是一个巨大挑战;③ 对于多传感器/多时相影像,如何低成本、及时地实现土地利用分类是值得考虑的问题;④ 从土地覆盖到土地利用存在语义鸿沟,如何合适地引入语义信息以弥合语义鸿沟需要被考虑。最后,本文对国土调查遥感技术的未来发展方向和应用点进行了展望。 相似文献
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随着计算机视觉和遥感技术的进步,基于遥感影像的密集匹配也成为目前获取高精度点云的重要手段之一。与LiDAR点云类似,点云数据处理的基础步骤就是点云滤波。在数据特征上,密集匹配生成的点云与LiDAR获取的点云既类似但又有区别。本文在渐进形态学滤波算法上添加了特征条件,将点云和图像结合成深度图像,并对深度图像按典型地物类型进行语义分割,从而对与图像平面坐标一致的点云进行标记和首次滤波;然后按几何特征将场景简单分类,按分类结果对应的参数滤波构建地面点三角网;最后综合初滤波结果和语义分割类型标记对特征相似的区域进行优化确认,得到最终的滤波结果,并与布料模拟滤波（CSF）算法进行了对比验证实验。结果表明,基于特征的渐进形态学滤波其I类误差在1.98%以内,Ⅱ类误差在2.33%以内,较适宜对精度要求较高的应用,尤其是混合地形的滤波。 相似文献
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本研究以陕西省汉五陵原为研究区域,基于高分辨率影像(DOM航片)、多光谱影像(ALOS多光谱影像)和Quickbird融合影像数据,对五陵原遗址区结构性线状特征信息进行了提取。结果表明:融合后使影像隐含的空间纹理得到明显增强。用Gram-Schmidt方法的DOM和ALOS多光谱+NDVI融合影像,清晰地反映了遗址区的结构性线状特征;而Canny算法的边缘检测,能很好地提取遗址区显性和大量隐性的线状特征,对古遗迹的解译具有重要指示意义。 相似文献
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基于高分辨率遥感影像的建筑物提取一直是研究的热点问题,深度学习的深层次特征提取方法,非常适合高分辨率影像中建筑物的提取,但使用深度学习提取建筑物时,大多以改变网络结构为主进行算法优化,很少与其他方法结合。本文研究在改进深度学习网络结构的基础上,结合影像模糊度约束增强、形态学建筑指数约束增强等方法,对建筑物提取方法进行更全面更有针对性的改进。本文主要改进内容为：① 提出PwDeepLab网络,该网络基于DeepLab v3+网络结构,在特征融合方式和损失函数等方面进行了改进。② 提出模糊度约束方法,在固定影像块大小的情况下,通过影像模糊度约束对影像进行上采样增强。③ 提出形态学指数约束方法,通过形态学建筑物指数（MBI）约束范围拉伸增强的方法,在较少改变原始影像特征的情况下,突出建筑信息。本文在Massachusetts数据集和武汉大学的Satellite Dataset Ⅱ(East Asia) 数据集上进行验证, 2个数据集的主要建筑类型存在较大区别。本文提出的方法在2个数据集上的精度相对于DeepLab v3+分别提高了10.9%和3.8%,相对于U-Net分别提高了10.0%和9.6%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物提取效果有明显提升,且具有很好的鲁棒性和通用性。 相似文献
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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
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随着遥感图像数量的急剧增加,如何进行高效检索已成为遥感图像信息提取和共享的瓶颈问题,基于内容的遥感图像检索因此逐渐成为了研究热点。本文提出了一种新的遥感图像检索方法,该方法综合利用了图像的色调和纹理特征。其基本过程是:首先,对图像进行主成分变换,对变化后的第一主成分图像进行五叉树分解,将大幅面的遥感图像分成一系列的子图像;然后,利用多通道Gabor滤波器与子图像做卷积运算,提取其纹理特征,同时计算像元值的方差和三阶矩作为各子图像的色调特征;最后,以子图像为特征基元,构建图像的色调直方图和纹理直方图,以多特征直方图匹配方法计算图像相似度实现遥感图像检索。利用高分辨率遥感影像的检索实验证明该方法是有效的。 相似文献
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高分辨率遥感影像已逐步成为地震灾害快速评估的主要数据源之一,但现有的遥感地震灾害信息提取方法存在对研究人员目视解译经验依赖性强和利用高分辨率影像提取结果精度不高的问题。因此,本文提出了一种基于目标特征库的高分辨率遥感灾害信息快速提取方法,用于提升遥感影像灾害信息提取的效率和自动化程度,并对基于目标特征库进行地震灾情快速评估的几项关键技术（目标特征库构建、样本匹配方法和自动分类方法）进行了阐述,最后,以云南鲁甸地震龙头山镇地区为研究区,基于高分辨率遥感影像在目标特征库支持下开展了地震灾情快速评估实验。通过与灾后调查数据的对比分析发现,基于高分辨率遥感灾害目标特征库的地震灾情快速评估结果在精度上可以满足灾情快速评估的业务需要,同时还具有更好的时效性。 相似文献