利用高分辨率遥感图像阴影信息提取建筑物高度

利用全色高分辨率卫星影像数据中的阴影信息进行建筑物高度计算的原理和方法，并结合专家分类系统，研究了如何进行建筑物阴影、顶部和建筑物向阳面分类，并计算出建筑物的高度．从试验区得结果表明，高分辨率的遥感数据在城市信息获取方面有着巨大价值．     

Quickbird遥感影像提取建筑物阴影信息的方法改进

在分析Quickbird遥感卫星图像上多出建筑物阴影与其真实高度的对比关系中,进行了城市建筑物高度信心提取方法的进一步的精确和改进,并且以曹妃甸典型建筑物高度信息提取为例,更加精确地提取出建筑物的阴影和高度信息,从而体现出遥感卫星图像在城市规划中越来越重要的作用.     

利用卷积神经网络提取高分辨率遥感图像喀斯特森林信息

针对喀斯特地区受山区复杂地形的影响岩溶山峰在太阳辐射下存在阴坡和阳坡,高分辨率遥感图像中喀斯特森林植被的光谱特征较复杂,"同物异谱"和"异物同谱"现象严重,导致传统的机器学习算法提取森林植被精度不高的问题,根据实践经验将多源多特征融合构成提取喀斯特森林信息特征,改进标准的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),将支持向量机(support vector machine,SVM)与卷积神经网络相结合(CNN-SVM)应用于遥感分类,并与CNN、随机森林(random forest,RF)、支持向量机等方法进行比较。结果表明,CNN-SVM、CNN两种深度学习方法的提取喀斯特森林信息精度均明显高于RF和SVM等浅层模型方法。CNN-SVM综合了CNN提取遥感高阶特征的能力和SVM的分类性能,分类精度在90%以上,高于标准的CNN。深度学习CNN可有效地区分农作物,提高喀斯特森林植被信息的提取精度。     

基于BAU-Net的高分辨率遥感图像中建筑物的分割提取

高分辨率遥感图像中建筑物的分割提取是现代数字化城市建设、经济预测、国土资源勘探以及国防安全等领域中重要的技术手段.本文基于U-Net网络提出了一种双U型Encoder-Decoder架构的边缘意识U型深度神经网络—BAU-Net.该网络模型首先利用粗特征提取网络对建筑物进行初次识别提取,再通过残差结构的细特征提取网络修...     

基于层次反应型agent的可见光遥感图像阴影提取

根据可见光遥感图像中阴影区域的特点,提出一种新的利用层次反应型agent的阴影区域提取方法.层次反应型agent分为底层阴影搜索agent和高层管理agent两部分.底层分布式搜索agent感知图像局部信息,通过定居、发展、迁徙、标记和死亡行为搜索可见光遥感图像中的局部阴影区域;高层管理agent感知全局信息,对底层分布式搜索agent的搜索行为进行约束和指导.实验结果表明,该方法效率较高,并且可以有效地提取可见光遥感图像中的阴影区域.     

基于多尺度条件生成对抗网络（MSR-cGAN）的高分辨率遥感图像目标区域检测

针对目前深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）在遥感图像建筑物提取上存在小目标漏分、被遮挡目标无法提取、细节缺失等问题,在生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）的基础上提出一种基于多尺度条件生成对抗网络（Multi-Scale Conditional Generative Adversarial Network,MSR-cGAN）的城市建筑物提取方法.该方法包括生成网络和对抗网络两个部分,在生成网络中加入循环残差卷积模块和注意力门限跳跃连接机制,增强模型的特征提取能力;在对抗网络中引入通道注意力的特征融合,使网络提取丰富的上下文信息,应对目标尺度变化,改善小目标分割效果.在实验过程中,对Inria Aerial Image Labeling建筑物提取数据集进行实验并与多种方法进行比较,结果表明,所提出的方法具有更高的目标分割准确率,对小目标与被遮挡目标取得了较好的分割效果.在训练数据有限、背景复杂多样、尺度变化较大的建筑物提取中分割准确率分别达到96.18%,表明提出的方法可应用于复杂的高分辨率...     

高分辨率遥感影像分割提取构筑物评估

面向对象的影像分析已成为针对高分辨率遥感影像信息提取和行业应用的一种先进方法.该方法的实用效果,基础和关键在于对影像中所关注地物目标的影像分割提取效果.针对高分辨率遥感影像地面构筑物的提取,采用经验性符合统计比较法,把自动分割结果与人工分割提取的地面构筑物区域轮廓相对符合程度分为3个等级:良好、可以接受和不可接受,对当前应用广泛的两种多尺度影像分割方法进行了地面构筑物分割提取效果评估.     

基于改进U-Net模型的高分辨率遥感影像中城市建筑物的提取

针对高分辨率遥感影像中城市建筑物周围环境复杂多样,易被阴影遮挡,难以精细化提取的问题,提出一种改进的U-Net网络用于图像中的城市建筑物提取.该网络在标准U-Net网络的编码器末端嵌入双重注意力模块,可以通过捕获全局建筑物信息和长通道建筑物信息,实现建筑物特征的增强.在交叉熵损失函数的基础上加入Lovász损失函数,构成的复合损失函数增强了对建筑物提取结果的约束能力,进一步提高了模型的鲁棒性.将该模型在美国马萨诸塞州数据集上进行验证,提取建筑物的F1-score为87.83%.结果表明,本方法对高分辨率遥感影像中周围环境复杂多样、被阴影遮挡的城市建筑物具有较强的提取能力.     

基于震后高分辨率卫星遥感影像的建筑物瓦砾快速提取方法

利用震后高分辨率卫星遥感影像提取建筑物损毁空间分布和破坏程度信息,对于地震灾情评估具有重要作用.本文以2010年海地地震巨灾为例,选用震后高分辨率卫星遥感影像Geoeye-1为数据源,在分析建筑物瓦砾可分离性的基础之上,利用监督分类方法提取损毁建筑物的瓦砾.结果表明,在震后高分辨率卫星遥感影像中,瓦砾是建筑物损毁的明显震害标志;瓦砾的生产者精度为87.23%,大于总体分类精度63.14%;瓦砾的Kappa系数为0.62,高于总体Kappa系数0.54.研究表明,基于瓦砾纹理特征的遥感信息提取方法能够从震后复杂的城市地物类型中识别出大部分瓦砾,该方法得到的结果可以应用于地震灾情应急评估,辅助应急救援等.     

基于改进MRF的高分辨率SAR图像中建筑物轮廓提取算法

本文提出了一种基于改进马尔科夫随机场模型(MRF)的高分辨率SAR图像建筑物轮廓提取的方法.该方法首先引入了自适应的权重系数来改善邻域系统对先验能量项的影响,从而使分类结果更加准确.其次,利用Fisher分布来描述观测图像每一类的边缘分布,并且估计Fisher分布的参数;然后,根据改进的MRF对图像进行分类;最后,利用面向对象的方法,利用建筑物的形状特性及空间关系来提取建筑物.实验结果表明该方法可以较好地提取出建筑物的轮廓.     

彩色航空影像中的建筑物阴影提取

在彩色航空影像中,建筑物阴影能提供大量关于建筑物形状、位置等相关信息。提出了一种基于特性的自动提取建筑物阴影的方法,以获取彩色航空影像中建筑物阴影的形状信息。利用可分离亮度和色调的颜色模型（包括HSV、YIQ、YCbCr颜色模型）提取彩色航空影像中的建筑物阴影,并利用数学形态学处理阴影分割图像。试验结果表明该方法是行之有效的。     

基于BKNNSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究（英文）

为了解决局部支持向量机算法KNNSVM存在的分类时间过长不利于具有海量数据量的高分辨率遥感图像分类的不足,提高KNNSVM的算法表现,提出了改进的基于不确定性的BKNNSVM算法.该算法利用二项式分布的共轭先验分布Beta分布根据近邻的分布情况推导该未标记样本属于正类或负类的概率大小,从而计算每一个未标记样本在类属性上的不确定性大小.再通过设置不确定性阈值的大小,对不确定性低于阈值的未标记样本直接采用KNN进行分类,而对高于阈值的样本利用其近邻建立局部支持向量机分类器进行分类.对高分辨率图像分类的实验结果表明:合适的阈值能够有效降低原始KNNSVM算法的时间开销,同时能保持KNNSVM分类精度高的特点.     

基于纹理特征的高分辨率合成孔径雷达影像单体建筑物震害信息识别

获取震后建筑物震害信息有利于开展人员救援和灾后重建工作。由于高分辨率合成孔径雷达（SAR）数据少有震前数据存档,利用震后单时相高分辨率SAR数据评估建筑物震害成为研究热点,但利用高分辨率SAR数据对单体建筑物的研究却很少。本文以北川老县城震后0.24mTerraSAR-X聚束模式（ST）数据为数据源,经多视处理后提取建筑物纹理特征,对比分析不同视数大小和纹理计算窗口大小对建筑物震害识别影响,确定最佳纹理计算窗口大小和视数大小。结合震前光学数据,获得SAR单体建筑物轮廓图,随机选取建筑物轮廓样本作为训练样本,引入支持向量机（SVM）和随机森林（RF）分类器识别建筑物震害信息。结果表明,基于纹理特征的SVM、RF方法能有效地识别高分辨SAR影像单体建筑物震害信息,SVM识别精度可达到88.24%,RF识别精度可达到92.47%。可见基于高分辨率SAR数据的纹理特征识别建筑物震害方法稳定有效,可为灾后应急、灾害评估和灾后重建工作提供可靠信息支撑。     

基于DLSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究

为了进一步提高高分辨率遥感图像的分类精度及效率,融合支持向量机SVM及局部支持向量机KNNSVM算法,借助主动学习相关理论,提出了基于距离的局部支持向量机算法(DLSVM).该算法通过对未标记样本和超平面之间的距离与预先设定的距离阈值相比较,判断是否需要进一步建立局部支持向量机KNNSVM来确定样本的类标.对实际的高分辨率遥感图像分类的实验结果显示:在合适的距离阈值与K值的设置下,该算法能够提高支持向量机SVM的分类精度,同时大大降低KNNSVM算法的时间消耗.     

遥感影像技术在架空输电线路中的应用

根据Pleiades高分辨率卫星影像的特点,利用少量控制点在委内瑞拉线路工程进行空三测量,使用一定数量的检查点进行精度评定,得到Pleiades高分辨率卫星影像可以满足山地线路测量,为高分辨率卫星影像在山区线路中的使用提供了一种可行的作业方法。     

真三维高清晰度显示技术——信息显示领域的重要发展方向

作为信息技术的重要分支,显示技术的进步对高科技的可持续发展具有战略意义。传统显示技术和器件局限于二维平面,剥夺了三维物理世界的深度信息,使人们对真实世界的感知产生很大的局限性。在综述当前国际国内真三维显示技术的现状和发展趋势的基础上,提出了基于"空间光调制器"和"旋转螺旋面"的真三维高清晰度显示系统实现方案,并对真三维显示技术的应用前景进行了讨论。     

结合高分辨率多光谱影像和LiDAR数据提取城区建筑

结合IKONOS影像和LiDAR数据,应用面向对象分类分析方法试验提取高分辨率多光谱卫星影像城区建筑物.处理流程包括如下步骤:(1)影像融合增强;(2)影像分割;(3)影像对象分类;(4)建筑物对象几何形状规则化处理.试验结果表明,面向对象分类分析是一种适于利用高空间分辨率遥感影像数据进行城区建筑物制图的有效方法.该方...     

单幅航空影像中云阴影的自动去除

云阴影的存在严重影响了高分辨率航空遥感影像的视觉效果和影像质量.为去除云阴影,提出了一种无需人工参与的自动处理方法.首先采用光谱特征阈值法初步检测云阴影,再结合形态学方法进行后处理,提取完整的云阴影区域;阴影去除时,设计了一种利用非阴影区域信息、阴影整体区域信息、阴影像素局部窗口及像素本身信息的综合补偿模型,所需参数均可自动获取,进而实现阴影的自动去除.实验表明,区域级、窗口级和像素级多层次信息的引入,使模型的细节敏感度增强,提升了对比度,能灵活根据复杂的云阴影遮挡情况对阴影进行合理提升,有效解决了部分补偿方法存在的补偿效果不均匀的问题,阴影中地物的色彩与纹理等信息均得到更真实的再现.