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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取 总被引：2，自引：2，他引：0
建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器，导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景，实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成，编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩，完成特征提取；解码子网络从特征中提升空间分辨率，完成像素级的建筑物提取。此外，本文使用视野增强FoVE(Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响，并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明，编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取，FoVE能有效提高建筑物提取准确率；通过改变预测时切片大小和重叠度，分析其对建筑物提取结果的影响，揭示了FoVE的饱和性。 相似文献
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针对无人机影像受成像角度倾斜、光照不均匀等影响,导致常规匹配方法拼接效果较差的问题,该文提出一种基于现有卫星影像的由粗到精无人机图像自动拼接方法。首先,在对图像进行粗匹配阶段,提出了一种基于环状描述子的尺度不变特征变换,用于解决图像间旋转和尺度的差异,较好地克服了SIFT算法描述子维度较高且计算量大的不足。其次,引入分块互信息进行精匹配,减少拼接过程中的累计误差。最后,采用该文提出算法对无人机图像进行拼接,实验结果表明,该文提出的无人机图像拼接算法在满足实时性要求的同时可以达到较高精度。 相似文献
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中国对地观测数据获取量持续增加,已步入遥感大数据时代,开展多星一体化数据处理与应用已成为发展趋势。文章从成像处理与信息提取两个方面系统回顾了技术发展过程,剖析了现有前沿方法的优势和特点,指出成像处理领域建立统一处理模型、信息提取领域建立高效学习模型面临的主要挑战。在此基础上,结合实际应用需求,提出了遥感大数据条件下多星一体化处理与分析的新思路,重点阐述了多星一体化处理与分析的基本概念、科学问题与解决方案,通过构建基于生成对抗网络的多星一体化成像处理模型与记忆保持的多任务特征共享与小样本增量学习模型,综合利用不同卫星和载荷间、不同任务和目标间信息,实现高质量图像产品的生成与高精度标注结果的提取。文末给出了技术途径和初步试验验证,并展望后续技术攻关方向。 相似文献
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随着遥感数据和计算机算力的爆炸式增长、智能分析算法瓶颈的突破,亟须提升与之相匹配的遥感大数据处理与分析能力。针对复杂场景下遥感大数据智能处理与地理学认知耦合关联和交叉融合的关键问题,本文分析了遥感大数据与地理科学各自的特点与相互关系,提出了多模态知识融合关联的深度网络构建和面向地理制图的遥感智能解译思路,建立了遥感大数据智能处理与应用体系框架;面向技术发展和行业应用,本文提出了分别建设通用高分辨率遥感智能处理系统和智能精准应用平台的总体路线,以期推动遥感智能解译技术创新和工程化应用的全面发展。 相似文献
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基于多核学习的高分辨率遥感图像目标检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为更有效地实现复杂场景中的多类目标同时检测,本文提出了一种基于多核学习算法进行目标检测的框架。该方法由特征提取和模型训练2个阶段组成。特征提取阶段,引入了多尺度下的点特征、表观特征同时对多类目标进行综合描述;模型训练阶段,分别采用加权相加和相乘2种方法将提取的各个基础特征组合起来,在支持向量机的框架下对各特征所代表的基础核权重进行学习。将训练所得的分类器结合滑动窗搜索技术对遥感图像进行目标检测实验,结果表明,与传统单核支持向量机相比,准确率更高。 相似文献
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针对现有方法对复杂图像目标自动提取性能欠佳等不足,提出了一种新的利用多尺度语义模型的目标自动提取方法。首先,采用多尺度分割得到的图像块作为目标提取的候选区域;然后,利用语义模型获取目标的语义分布信息;最后,目标提取阶段统计各个图像块的语义相关函数,并通过最大化该函数确定出目标。实验结果表明,此方法能够准确、有效地提取出目标,精度高,用户工作量少。 相似文献
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一种基于背景先验的飞机目标检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有高分辨率遥感影像目标检测算法的不足,该文提出了一种基于背景先验的飞机目标检测方法:针对固定设施基本不变的特点,将无飞机的固定设施历史影像与同一地区的待检图进行变化检测,再结合飞机的形状、尺寸信息从变化检测结果中提取飞机目标;为了减小高分辨率遥感图像中噪声的影响,采用对象为基本分析单元;通过Mean Shift分割获取对象,采用TSVM分类方法进行变化检测;为了在滤除噪声时不丢失飞机边缘,采取了双边滤波的滤波方法。实验结果证明该方法具备较高的准确率,适用于固定设施中的目标检测。 相似文献
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光学和SAR等对地观测卫星需要经过成像、辐射/几何校正等处理和不断的时序积累，才能为计算机解译提供精度高、稳定性好、时间持续的数据和特征。传统中低分辨率对地观测卫星通常基于地理网格内地物目标电磁波散射特性简化为理想点目标的假设，进行逐像素处理。然而，高分宽幅、大斜视、多通道等新体制卫星的工作模式更加复杂，其数据处理对星地全链路各环节产生的误差非常敏感，对成像参数标定或估计的精度提出了更高要求，此时基于理想点目标假设来进行参数估计、成像及校正处理的方式已难以满足处理精度要求。并且，近年来多体制卫星组网式协同和融合应用的新发展，也使得当前的理想点目标假设难以表征和建模多源多时相数据特征。为此，本文提出了多体制遥感卫星成像数据高精度处理的新方法，首先创新提出了“超像素”的概念和表征理论框架，建立了基于超像素的精确成像模型，然后通过挖掘超像素稳定特征并借鉴生成对抗学习机制，实现了星地全链路高耦合成像参数的高精度估计和持续精化，有效提升了多体制遥感卫星成像数据产品的精度，为计算机解译提供了好的数据产品输入。 相似文献
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