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对目标空间三维—光谱信息的高分辨一体化获取与应用,是对地观测技术发展的前沿科学问题。结合高光谱成像与激光雷达测距的技术优势,对地观测多光谱/高光谱激光雷达遥感技术手段应运而生,并成为遥感技术未来发展的重要方向。本文分3个阶段详细回顾了对地观测高光谱激光雷达系统的发展历程,并针对其独有数据类型阐述了数据处理研究方面的探索研究。最后,重点分析了高光谱激光雷达在测绘领域、农林业领域的重大应用潜力,展望了未来对地观测高光谱激光雷达发展面临的机遇和挑战。 相似文献
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机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法 总被引：2，自引：1，他引：1
机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机（SVM）是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明：相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。 相似文献
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机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类 总被引：1，自引：0，他引：1
机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距，不仅可以快速获取地面物体的三维坐标，还可以获得多个波段的地物光谱信息，可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征，完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类；并分析随机森林的特征贡献度特性，采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度，而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征，从而有效提高分类精度。 相似文献
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针对传统道路裂缝检测工作中存在的问题,该文提出了一种利用车载LiDAR数据的道路裂缝信息自动提取方法。车载LiDAR系统能够在正常车速条件下直接获取道路及其两侧各种地物的高精度、高密度表面三维数据。为了提高数据处理效率,将三维LiDAR数据转换成二维强度特征影像数据。张量投票算法根据平滑度、邻近度及连续性约束原则,通过结构特征的张量表示和非线性投票能够从稀疏的、噪声的数据中推断显著性结构。通过实验分析,该方法不仅适用于激光点云生成的强度特征影像数据的裂缝提取,还适用于光学影像数据的裂缝提取,且提取精度在90%左右。 相似文献
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高分辨率遥感影像的数据源日益增长使得其成为主要的遥感数据源之一。本文研究了一种基于AlexNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取方法,该方法是在卷积神经网络的基础上,建立一种端到端自动提取影像中建筑等物体位置的方法:首先使用图像增广技术增加数据集的丰富性和多样性;再通过超参数搜索选择网络使用的较优参数,最终实现了遥感影像中建筑物的自动提取。实验结果表明,该方法可达到75%的提取精度;与传统方法进行定性和定量对比,该方法具有耗时少、精度高的特性,对后续城市规划、三维建模等应用有着重要意义。 相似文献
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研究应用一种高精度的工业钣金件图像直线提取算法在工业测量中的应用,该算法采用设计好的基本模型库,经过人机交互获得初值,然后进行最小二乘模板匹配提取工件边缘直线。 相似文献
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机载多光谱LiDAR系统能够快速、准确地获取地物的空间几何和光谱信息,为地物覆盖分类和目标识别提供新的数据源。近年来,基于三维点云的深度学习算法取得了一系列突破性进展,然而直接将不规则的原始点云数据输入深度学习模型进行基于点的分类存在一定的困难。本文提出了一种基于FPS-KNN的样本生成方法,用于基于深度学习的机载多光谱LiDAR数据分类。该方法首先对输入数据进行归一化处理;然后利用最远点采样方法(FPS)和K近邻法(KNN)在输入数据中生成一系列规则大小的训练样本数据集。通过机载多光谱LiDAR数据的试验表明,该方法所生成的样本不仅符合卷积神经网络所要求的输入数据形式,而且能够确保对输入场景的完整覆盖。 相似文献
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高分辨率遥感影像建筑物自动提取在防灾减灾、灾害估损、城市规划和地形图制作等方面具有重要意义。但是,目前常用的传统卷积神经网络模型存在异变性强而同变性弱缺陷。针对该问题,本文提出一种基于通道和空间双注意力胶囊编码—解码网络DA-CapsNet（dual-attention capsule encoder-decoder network）的建筑物提取通用模型。该模型通过胶囊卷积和空间—通道双注意力模块增强高分辨率遥感影像中建筑物高阶特征表达能力,实现建筑物遮挡部分以及对非建筑不透水层的准确提取与区分。模型首先利用胶囊编码—解码结构提取并融合多尺度建筑物胶囊特征,获得高质量建筑物特征表达。之后,设计通道和空间注意力特征模块进一步增强建筑物上下文语义信息,提高模型性能。本文选取3种高分辨率建筑物数据集进行试验,最终的平均精度、召回率和F1-score分别为92.15%、92.07%和92.18%。结果表明,本文提出的DA-CapsNet能有效克服高分辨率遥感影像中的空间异质性、同物异谱、异物同谱以及阴影遮挡等影响,实现复杂环境下的高精度建筑物自动提取。 相似文献
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常用图像边缘检测算子定位精度对比研究 总被引：8，自引：0，他引：8
图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点。这里介绍了几种经典的边缘提取算法及其原理,对各种方法的优缺点进行了分析,并通过试验对不同算子边缘检测结果进行了详细的精度分析与比较,为边缘检测算子的选择提供了一种较好的参考。 相似文献