子孔径拼接干涉测量的精度估计方法

作为一种高精度的光学镜面测量方法,子孔径拼接干涉测量的精度指标十分重要,必须对其进行定量估计.提出将子孔径拼接十涉的结果与全口径测试结果进行对比实验,将全口径测试结果作为拼接测量结果的参考真值,讨论了拼接测量精度评价指标及其计算方法.全口径测试与子孔径拼接干涉测量的几何参量并不相同,提出将全口径测试结果与子孔径拼接结果进行最优匹配,其原理与子孔径拼接算法的原理相同.在最优匹配后计算拼接测量精度的评价指标,通过测量实验进行了验证,结果表明最优匹配后的误差指标比未经最优匹配的误差指标减小约48%,证明上述方法是一种定量估计子孔径拼接干涉测量精度的有效方法.     

基于多尺度均值漂移的高分辨率遥感影像快速分割方法

均值漂移算法是一种特征空间分析方法,广泛应用于自然场景影像和医学影像分割中.但算法较高的计算复杂度成为其在具有海量特性的遥感影像中应用的瓶颈.文章将均值漂移算法拓展到小波域,提出了一种小波域均值漂移快速分割算法.多光谱遥感影像和仿真影像的实验表明:在获得相当的分割结果的前提下,相比单尺度均值漂移算法,提出的分割算法能够...     

结合纹理和空间特征的多光谱影像面向对象茶园提取

云南茶园主要分布于山区,往往与其他地物混合,破碎化程度高,给基于遥感的高精度茶园提取带来困难。破碎化山地茶园的遥感识别能力有待进一步提高。以西双版纳北部及普洱市南部山区为研究区,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,基于易康(eCognition9.0)软件,采用多尺度分割(MRS)方法对影像进行分割,并通过ED3_Modified评估影像的最优分割尺度。首先构造了包括14个光谱特征、6个纹理特征和3个空间特征的23维初始特征,通过计算样本的分离度对分类特征空间进行优化,确定了16维最优特征空间。然后应用面向对象的监督分类方法[贝叶斯(Bayes)、决策树5.0(DT5.0)及随机森林(RF)]对研究区茶园进行提取。采用实地调查样点和随机点结合的方法对提取结果进行精度验证,并比较了不同分类方法的茶园提取精度。面向对象的监督分类[多分类（茶园、森林、农田、不透水层、水体）]结果的总体精度(OA)和Kappa系数分别为(Bayes: 87.73%, 0.70),(DT: 88.52%, 0.72),(RF: 91.23%, 0.78)。三种分类方法对茶园提取的生产者精度(PA)和使用者精度(UA)分别为(Bayes: 67.23%, 75.33%),(DT: 68.84%, 83.83%),(RF: 70.54%, 87.13%);相比于面向对象的RF多分类,面向对象RF二分类（茶园、其他地物）OA和Kappa系数分别提高了3.24%和0.07,茶园提取的PA与UA分别提高了5.99%和5.61%;相较于仅利用光谱特征的基于像元的RF多分类,面向对象的RF二分类OA与Kappa系数分别提高了23.32%和0.27,茶园提取PA与UA分别提高了21.10%和29.03%。结果表明：采用面向对象的监督分类方法在对茶园提取方面有应用潜力,尤其面向对象的RF分类精度更高,二分类相较于多分类对于茶园提取更为精细和准确。该方法对于复杂、破碎山地茶园提取精度较高,能够满足基于高空间分辨率多光谱影像的茶园精细化识别应用需求。     

基于特征结构相似度的遥感影像融合质量评价指标

在分析现有影像融合评价指标的基础上,根据人眼视觉特性,提出一种基于特征结构相似度的遥感影像融合评价指标.首先从原始影像和融合影像中提取空间特征和光谱特征,然后综合计算空间特征和光谱特征的结构相似度作为评价指标,达到评价影像质量的目的.通过对多种传感器获取的遥感影像进行融合实验,结果表明该客观评价方法与主观评价结果一致,...     

基于OB-HMAD算法和光谱特征的高分辨率遥感影像变化检测

高空间分辨率遥感影像蕴涵丰富的地物细节信息,针对高分辨率多时相遥感影像的变化检测可以更清楚认识到地理单元的变化情况,传统的遥感变化检测算法面对高分辨率遥感影像时,会出现明显的"椒盐现象"。本文借鉴面向对象图像分析的思想,以高分辨率遥感影像对象的光谱特征为分析对象,在多变量变化检测算法(multivariate alternative detection, MAD)的基础上,提出一种半自动阈值选取的OB-HMAD(object based-hybrid MAD)算法,并利用该算法进行变化检测实验对比分析。首先对高分辨率多时相遥感影像进行多尺度分割,形成多通道的影像对象;其次利用MAD变换,形成差异影像对象,并对其进行MNF变换,提高影像对象的信噪比;然后采用直方图曲率分析(histogram curvature analysis, HCA)进行半自动阈值选取,提取变化区域;最后结合实地样本数据对变化检测结果进行混淆矩阵的精度验证。结合2012年和2013年北京地区Worldview-2影像的实验可知,OB-HMAD算法融合多通道的光谱信息,可以有效的实现多时相高分影像的变化检测,基本消除了基于像元变化检测中"椒盐"现象的干扰,并在一定程度上降低建筑物阴影和几何配准误差的影响,总体精度和kappa系数也较优于其他变化检测算法,但存在较大的漏检误差。MNF变换可以有效的提高影像的信噪比,使差异信息更集中,直方图曲率分析的阈值分割算法相对其他阈值算法,自动化程度更高。     

基于多尺度区域粒度分析的遥感图像分割

针对高分辨率遥感图像中不同地物具有粒度差异的特点,提出了一种多尺度区域粒度分析的图像分割方法。该方法首先使用均值漂移得到图像各尺度上的初始过分割区域,然后通过考虑区域大小和区域间上下文关系进行粒度分析,最后利用马尔科夫随机场模型对图像的粒度信息和光谱信息进行建模,得到分割结果。用平朔地区SPOT5和泰州航拍等遥感图像进行了实验,并与若干考虑光谱特征的分割方法进行了对比,结果表明提出的方法能有效地提高分割精度。     

基于独立成分分析的遥感影像可匹配性度量(英文)

为了提高景象匹配中基准图制备的效率和可靠性,对遥感影像图源的可匹配性进行分析,提出一种基于独立成分分析的遥感影像可匹配性度量方法.利用独立成分分析提取纹理基函数,并计算其概率分布,确定可匹配区域;然后定义可匹配区域所占面积比例指标、离散性指标和稳定性指标;最后,利用三个指标构建遥感影像可匹配性度量模型.实验表明,该遥感影像可匹配性指标与实际匹配概率相关性强,提高了基准图制备的可靠性,能够满足景象匹配图源筛选的实际需求.     

基于色彩分割的水下立体匹配算法的研究

针对空气中极线几何不再适用于水下双目图像匹配以及尺度不变特征转换(SIFT)算法只能实现稀疏匹配的问题,提出了基于色彩分割的水下立体匹配算法。获取双目摄像机标定参数、参考图和待匹配图;推导参考图的特征点在待匹配图上对应的曲线表达式,同时利用均值漂移算法对参考图进行图像分割;用像素灰度差的绝对误差和算法进行匹配,根据图像分割结果对窗口内像素分配不同权重,并将搜索范围改为在对应曲线上,提高匹配精度。实验结果表明,该算法优于特征匹配SIFT算法,匹配精度有所提高,成功将区域匹配算法应用于水下图像稠密匹配。     

一种光谱与纹理特征加权的高分辨率遥感纹理分割算法

高分辨率遥感影像呈现极其丰富的光谱和结构信息,传统的基于光谱的遥感影像分割方法往往使得分割区域过于细碎且分割精度不高.尝试将纹理信息引入到特征空间以期解决该问题.本文算法中,特征空间由光谱和纹理两类构成,并采用加权最小距离分类器.光谱信息通过对原始影像的变带宽均值漂移滤波获得,纹理信息由对原始影像逐波段采用多尺度伽博(Gabor)滤波器组滤波获得;依据训练样区中各特征维的方差确定该地物类别分类时特征维的权重,并通过训练样区的特征加权平均获得各地物类别的聚类中心;最后,将像素点归为到加权聚类中心距离最小的类别.实验结果表明,提出的均值漂移带宽确定方法是有效的,加权融合算法较基于光谱的分割方法在分割精度上有一定程度的提高.     

基于时间序列高光谱遥感影像的田块尺度作物产量预测

在精准农业领域,田块尺度土壤理化性质、作物长势、产量等存在极显著的空间异质性。高光谱遥感侧重于光谱维度信息的提取,未充分利用空间与时相信息,限制了植被长势、生物量与产量的监测精度。传统格网采样与地统计空间插值方法,耗时费力、成本高,难以推广;而遥感技术可以获取农作物生理参数的时空异质性信息,可以用于田块尺度的精准管理分区(SSMZ)。以田块尺度棉花地为研究对象,获取时间序列航空高光谱遥感影像,分析不同长势棉花的反射光谱特征,构建光谱指数,综合光谱、时相、空间维度信息,利用面向对象方法进行精准管理分区,建立产量遥感预测模型。结果表明：综合多维信息的面向对象分割方法优于基于象元的方法,可以部分消除遥感与产量数据噪声,提高棉花估产精度;不同植被指数与棉花产量的相关系数排序为一阶微分、NDVI、OSAVI、二阶微分;对于同一尺度、单一时相,一阶微分产量预测模型精度较高,多时相多光谱植被指数也可以得到较高精度;对于同一输入量、不同尺度,较少SSMZ个数的棉花产量预测模型精度更高、稳定性更好,这是由于影像与产量数据的空间定位存在一定的误差造成。研究成果将丰富作物长势、估产方法,提高遥感监测精度,加速无人机遥感在相关领域的应用。     

多分辨分形理论在高分辨力遥感图像分割中的应用

针对遥感图像的高分辨力特性,提出了基于多分辨分形的遥感图像分割方法。改进了多分辨结构的建立方法,提出了基于Laplacian金字塔的多分辨结构的分形分割法。实验表明,改进的多分辨分形图像分割方法在减少信息冗余度的同时,提高了数据利用率,可有效地对高分辨力遥感图像进行分割分类。     

高分辨率遥感图像耕地地块提取方法研究

利用高分辨率遥感图像的光谱信息提取耕地地块对于土地利用动态监测、精准农业等领域有着非常重要的意义,然而传统的结合GIS软件与手工数字化提取地块的方法费时费力,并且具有很大的主观性,因此利用计算机自动提取地块具有很强的现实意义。文章提出了一种基于小波变换和分水岭分割的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法,首先结合高分辨率层遥感图像的光谱信息,利用图像分类结果对原始图像中典型地物的灰度值进行对比增强处理,然后进行小波变换和分水岭分割,通过改进的区域合并算法解决过度分割问题,最后利用Canny算子引入边缘信息,得到最终的耕地地块分割结果。通过对北京地区Quickbird数据的应用,准确快速的提取了耕地地块数据,证明该方法是一种有效、可行的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法。     

A novel multi-scale segmentation algorithm for high resolution remote sensing images based on wavelet transform and improved JSEG algorithm

Considering the difficulties in image segmentation caused by the complexity of diverse ecological environments and various artificial targets in high resolution remote sensing images, especially in city scene, and in order to overcome the limitations existing in the traditional segmentation algorithm, JSEG (J-Segmentation), for high resolution remote sensing image segmentation and to further improve the segmentation accuracy, WJSEG (Wavelet-JSEG), a novel multi-scale segmentation algorithm based on wavelet transform, is proposed, which is an improved JSEG algorithm. WJSEG is an improved form of JSEG in relation to three aspects, including color quantization, multi-scale segmentation and region merging by introducing the multi-scale analysis tool based on wavelet transform. Experiments have been conducted on high resolution SPOT 5 pan-sharpened multispectral image and IKONOS panchromatic image. These experimental results were compared with those gained by the traditional JSEG algorithm and the famous commercial software named eCognition, which validated the effectiveness and reliability of the proposed WJSEG algorithm.     

改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低以及误匹配率高的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中,并对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;其次,结合单向匹配和双向匹配的比值,提出了一种最优化阈值选择准则,如果欧氏距离比率小于最优化阈值,完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比于原SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

一种融合边缘信息的面向对象遥感图像分割方法

针对高分辨率遥感图像边缘突出、上下文信息丰富等特点,提出一种融合边缘特征的区域分割算法,基于面向对象图像分析方法,综合考虑遥感图像的光谱和空间特征。首先应用SUSAN算子对全色波段图像提取边缘信息,然后对融合后的彩色图像进行两阶段分割,第一阶段采用倒四叉树融合成初始图像对象,在第二阶段中通过在区域异质性判据中增加边界强度特征的方式融合已提取的边缘信息进行分级区域合并,形成图像分割结果。文中用三峡库区某区域QuickBird数据进行了实验,并与ENVI Zoom和Definiens下的分割结果进行了效果对比和定量评价,结果表明该方法可行、有效。     

基于互信息改进型脉冲耦合神经网络多值图像分割

为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经网络图像多值分割算法.理论分析和实验结果表明,该方法能够自动确定最佳分割迭代次数及最佳分割灰度类数,对分割图像具有良好的特征划分能力,且在分割类数较少的情况下,能较好地保持图像细节、纹理及边缘等信息,对不同图像分割准确度高,具有较强的适用性.     

基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究

随着传感器技术、数据通讯技术的飞速发展,利用各种机载和星载传感器,己经获取到各种不同的海量遥感影像数据。巨大的数据量带来了数据存储和管理的问题,如何实现从海量影像数据中检索出我们所需要的信息显得十分迫切。影像检索最早由Chang于1980年提出,是对传统信息检索的扩展。针对海量遥感影像高效检索的需求和高光谱遥感影像波段数目多的特点,分析了影像检索中的影像距离函数和相似性度量问题,基于经典的曲线简化Douglas-Peucke算法(简称DP算法)提取光谱曲线的形态特征,利用“提取特征”的思想,提出了基于DP算法的光谱曲线和影像检索(简称DPSR)方法,将光谱形态特征应用于影像检索当中。DPSR利用光谱曲线上的特征点,减小了计算量,实现了有效地匹配和检索,适合高光谱遥感影像的光谱检索。文章选择了OMISI高光谱数据的四种易混分地类进行了相似性度量的对比实验。通过与常规的分析方法光谱角匹配(SAM)、光谱信息散度(SID)的对比可以看到,DPSR在较少计算量的情况下能保持较高的计算精度,提供了一种新的影像光谱高效检索方法。此外,文章还提出了尚待进一步研究的问题。