空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法     

魏立飞  余铭  钟燕飞  袁自然  黄灿 《测绘学报》2020,49(3):343-354

高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。  相似文献   

基于飞行安全的北京大兴国际机场障碍物普查实践     

《北京测绘》2019,(10)

飞行安全是机场通航的必备条件,可靠的飞行程序是飞行安全的重要保障,飞行程序设计所需的基础资料中,地面障碍物数据是极其重要的基础数据。本文根据飞行程序设计对于障碍物基础数据的具体要求,结合北京大兴国际机场障碍物普查工作的开展实施,从障碍物的认定到障碍物的测量梳理出了一套具体的作业方法,经过实际验证,通过该作业方法采集提供的障碍物数据完全满足要求,为同类型的大型普查项目开展实施提供了强有力的参考借鉴。  相似文献   

结合MST划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割     

林文杰  李玉  赵泉华 《测绘学报》2019,48(1):64-74

针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。  相似文献   

基于卷积神经网络与条件随机场方法提取乡镇非正规固体废弃物     

刘懿兰  黄晓霞  李红旮  柳泽  陈崇  王新歌 《地球信息科学学报》2019,21(2):259-268

随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分：① 通过全连接卷积网络（CNN）对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。  相似文献   

顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法   总被引：1，自引：1，他引：0  

闫利  王紫琦  叶志云 《测绘学报》2018,47(1):71-81

基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求。本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法。基于马尔科夫随机场（MRF）的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度。通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性。试验表明：本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性。在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素。  相似文献   

多尺度特征和马尔可夫随机场模型的电力线场景点云分类法     

杨俊涛  康志忠 《测绘学报》2018,47(2):188-197

及时、准确地监测电力线安全可以预防危险情况的发生。本文以机载点云为研究对象,提出了一种基于随机森林后验概率的马尔可夫随机场模型,用于电力线场景的点云分类。首先结合空间金字塔理论构建多尺度视觉分类特征以此描述空间点及其邻域的几何形状信息;接着利用随机森林分类器描述观测数据的概率分布,基于马尔可夫随机场模型建立顾及上下文信息的先验概率,从而构建一个多标记能量函数;最后利用多标记图割技术最小化能量函数完成分类标签优化。利用直升机巡线系统和小型无人机巡线系统获取的LiDAR点云数据来验证本文提出的模型。试验结果表明,该模型能够有效地分类场景中的电塔、电力线和植被且总分类正确率得到98%以上。与其他分类方法相比,本文提出的模型总体精度更高,尤其是电塔的分类优势明显。  相似文献   

一种新的基于Wold分解的纹理分析方法     

王淑晴  臧晓兵  关泽群 《测绘工程》2006,15(1):20-23

针对纹理图像具有结构性和随机性的特点,提出一种新的统一的纹理描述方法。该方法基于Wold分解,在图像为均匀同质随机场的条件下,将纹理图像分解为结构性成份和随机性成份,用少量参数对纹理特征进行描述,为纹理图像的分割、检索、压缩提供了一个统一的纹理模型。  相似文献   

视觉感受与Markov随机场相结合的高分辨率遥感影像分割法   总被引：2，自引：0，他引：2  

许妙忠  丛铭  万丽娟  解天鹏  朱晓玲 《测绘学报》2015,44(2):198-205

鉴于视觉感受对外界强大的感知与识别能力,模拟视觉神经感知的工作机制,并结合Markov随机场模型,提出一种影像分割方法。首先,分析视觉感知系统的工作机制,将其特性归纳为等级层次性、学习能力、特征检测能力和稀疏编码特性,继而利用小波变换、非监督聚类、特征分析和Laplace分布模拟视觉工作机制,然后结合Markov随机场模型实现高分辨率遥感影像的分割。通过不同卫星的真实遥感影像进行了相关试验。试验结果表明本文提出的方法在高分辨率遥感影像分割任务中有非常良好的表现。  相似文献   

西南某山区机场的工程地质分区及其评价          下载免费PDF全文

廖崇高  李天华 《地质找矿论丛》2011,26(3):350-353,358

工程地质分区作为山区机场工程地质勘察的重要组成部分,将直接影响其勘察的精度和质量,并关系到机场建设的周期和投资预算。文章以西南某山区机场勘察为例,在综合分析研究区工程地质条件的基础上,对研究区影响工程地质分区的受控因素进行了探讨,并对各区段的主要工程地质问题进行了综合评价。  相似文献   

结合MRF与ν-SVM的SAR海冰图像分类     

沈杨  郎文辉  吴杰  杨学志 《遥感学报》2015,19(5):844-855

结合支持向量机SVM和马尔可夫随机场MRF在图像分类领域的优点,提出MRF-ν-SVC分类系统。与以往针对像素的分类不同,本系统在区域水平实现分类。首先通过双阈值准则判别区域间边缘的强弱,然后针对模糊边缘区域将基于MRF的空间语境模型改进为边缘语境模型,修正SVM原始问题中的偏差因子,从而优化最优分类超平面。实验表明,本文算法可有效提高分类精度,增强对斑点噪声的抑制能力,更好地分类特征相似的区域。  相似文献