面向对象的成都平原高分辨率遥感影像分类研究

为了快速、准确地提取成都平原土地利用及其变化信息,选择高分辨率遥感影像作为数据源,利用面向对象的影像分析方法,对成都平原高分辨率遥感影像的分类方法进行了研究.对最佳分割尺度进行了较深入的实验分析,提出了快速、准确获取成都平原土地利用及其变化信息的方法和途径.结果表明,面向对象的影像分析技术能很好地解决成都平原土地利用及其变化信息的快速提取问题,关键是影像分割尺度的选择和影像对象各种特征信息的提取.     

基于eCognition的面向对象农村公路提取

采用面向对象思想,使用高分辨率CBERS 02B HR全色影像对农村公路进行提取。在对影像进行分割后,综合利用影像对象的光谱信息和几何信息,构建道路提取知识库,并使用道路生长法对提取结果进行完善,增加了道路的完整性。与面向像元的方法对比,该方法能取得较好的精度。     

面向对象的高分辨率遥感影像道路提取算法

针对高分辨率遥感影像的特点,提出了一种基于面向对象思想的自动道路提取方法.首先对遥感影像进行双边滤波,平滑细节信息并保留道路边缘信息;然后使用模糊C均值算法分割图像以得到独立的地物对象,并结合道路几何特征对各对象滤波得到候选道路段;使用区域增长算法形成道路网,最后使用形态学方法实现道路网的修整和细化.实验表明,该方法无需人工选取道路种子点,就可以在不同场景的遥感影像中有效地提取出道路目标.     

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杓筑物的提取,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．     

3S技术在土地利用调查中的应用

基于无人机遥感图像的分类精度和高分辨率的图像特征,得出面向对象的遥感影像分类方法,即应用无人机遥感技术进行土地利用的快速详查信息提取。运用GIS技术,着重研究土地利用数据库的建立方法及构建过程,通过该数据库构建的时空模型,可有效地避免数据冗余问题,建立的数据库还可实现土地的详查追溯,通过图像的层次叠加获取历史土地详查的全区土地信息。     

基于多标记像素匹配的高分辨率遥感图像道路提取

针对高分辨率遥感图像道路提取方法存在提取不完整和误提取问题，提出一种基于多标记像素匹配的高分辨率遥感图像道路提取方法. 将待提取图像由RGB颜色空间转换到 Lab颜色空间，选取与照明强度弱相关的色相特征作为初始匹配项. 以矩形框的方式标记不同类型的道路，利用t 检验法剔除其匹配项的异常值，从而确定阈值来匹配道路像素点，利用局部纹理算子对匹配结果进行筛选. 利用道路区域的形态特征对匹配结果进行优化处理. 为验证所提方法的可行性和优越性，对不同传感器获取的高分辨遥感图像进行测试，与现有道路提取方法进行对比. 定性和定量精度评价结果表明，所提方法对不同类型道路的提取具有较高的精度.     

基于高分遥感影像的农村地区公路网规模预测

为准确预测农村地区公路网中短期发展规模,研究提出了基于高分遥感影像与地形、区域功能及周边环境划分的农村地区公路网中短期发展规模预测模型.模型采用基于地形区域分类的方法,以深度神经网络提取的路网高分遥感影像为基础数据,综合考虑路网分布、自然村分布及路网提取算法精度等客观情况,并对遥感影像质量偏低导致的识别率下降进行了里程...     

基于面向对象分类的密云县城区地面不透水程度分析

利用LandsatTM影像数据,试验了一种基于面向对象分类分析的城区地面不透水程度分析制图方法,包括：对城区多光谱遥感影像进行分割,对分割生成的影像对象层进行面向对象的分类,再在分类的层上执行基于分类的融合,从而获得城区与非城区分布范围的影像对象层;第2次分割影像,获得表示城区独立结构单元的完全不透水地面影像对象层,对该层进行面向对象的分类;第3次分割影像,获得表示城区不同地块的影像对象层,结合第1次和第2次影像分割对象层分类的特征信息对该层进行面向对象的分类,把城区地块按不透水程度大小进行分类;最后输出第3次分割的影像对象层分类结果图,即获得城区地面不透水程度分析图．试验结果表明,面向对象分娄暑一种i舌干分析珐区王lb．面不番水程唐的有张方法     

高分辨率遥感图像道路边缘自动检测与提取技术研究

基于对高分辨率遥感图像中道路特征的分析,对传统的道路边缘自动检测与提取技术进行了改进,提出了新的技术路线和框架,引入数学形态学重建和边缘追踪算法对高分辨率遥感图像进行道路边缘自动检测。定义了描述边缘形状特性的P因子、F因子和C因子,利用K均值聚类的方法实现了基于多重判别准则的道路边缘提取,从而在众多的边缘检测结果中,排除房屋等其它区域的干扰,准确的获得道路边缘。     

面向对象的Landsat 8影像城市建成区提取方法研究

城市建成区是城市研究和规划制定过程中的重要基础资料。针对城市建设用地的统计资料(主要体现为"两证一书")和矢量数据获取困难的现状,本文利用面向对象影像分析方法从公开、免费的Landsat 8影像中提取城市建设用地,并提出基于影像对象分类的建成区范围提取新方法。其基本思路是是:首先采用面向对象的影像分析技术,在Landsat 8影像中提取城市建设用地区域;之后对初步提取出的城市建设用地区域,采取二次分割与分类的处理,获取"集中连片"的城市建成区。以沈阳市为例进行了建成区提取的实验,结果表明本文的方法结果准确、处理速度快。     

基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率识别算法

提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法，它是利用模糊分类技术进行模糊分类，然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法．通过实验，可知Hopfield神经网络在学习样本少时．也能够输出分辨率相对较高的地物目标信息．因此．基于Hopfield神经网络的遥感图像处理方法，能够提高遥感图像的目标分辨率．使其目标特征信息更清晰．     

颜色在识别中的应用及关键技术研究

研究颜色在识别中的应用以及所涉及到的关键技术.主要技术包括色度图、颜色库、自适应阈值、颜色模版匹配、模糊神经网络、颜色分类器等.重点研究了适于遥感图像分类的正交坐标系的YHS(亮度,色调,饱和度)变换技术.     

基于纹理特征的建筑物震害信息提取方法研究

利用遥感手段快速提取灾害信息是震后应急工作中最为关键的一个环节,在前人研究的基础上,提出一种基于纹理特征的主成分震害提取方法。利用纹理特征描述符及主成分变换对震害信息进行提取,结果要比直接对震害图像分类效果好。     

利用遥感影像自动提取变化信息的方法研究

目前土地利用遥感动态监测已进入实用化阶段,但其自动化程度不高,影响作业效率。本文在使用增强法对两时相的遥感影像自动发现变化基础上,结合两时相影像的分类结果,对变化图斑进行类别标记,然后对标记图像进行矢量化、变化信息提取和统计,从而提高变化监测工作中的自动化程度、减轻工作量。     

长隧道方案比选的遥感地质方法

本文结合作者多次参加铁路长隧道遥感研究的实践,首次提出了用遥感技术对长隧道方案进行工程地质比选的完整方法。应用结果表明,采用遥感方法不仅能缩短研究周期,而且也提高了比选质量。     

基于LLE和LS_SVM的胃粘膜肿瘤细胞图像分类

胃粘膜肿瘤细胞图像的复杂性,组织器官形状的不规则性以及不同细胞的差异性,使得采用一般的线性分类方法对其进行分类很困难,结合局部线性嵌入（LLE）在处理非线性数据及最小二乘支持向量机（LS_SVM）在处理小样本、高维数及泛化问题方面的优势,文章提出一种基于LLE＋LS_SVM的胃粘膜肿瘤细胞图像分类方法,并采用LS_SVM的线性拟合误差来判断实验效果,最后比较本文方法与其他分类方法的优越性。实验结果表明,该方法在分类准确率和运行时间方面都有很大的优势。     

基于结构性字典学习的高光谱遥感图像分类

为提高高光谱遥感图像的分类精度,提出了一种新的结构性稀疏表示及字典学习的高光谱遥感图像分类方法.该方法能同时利用高光谱遥感图像像素间的空间及光谱关系得到表示每个像素的字典,被划分为同一像素组的像素具有通用的稀疏模式;由字典计算图像的稀疏表示系数获得遥感图像的稀疏表示特征;利用线性支持向量机算法实现对高光谱遥感图像的分类.对AVIRIS和ROSIS高光谱遥感图像进行的实验结果表明:提出的方法比普通字典学习分类精度分别提高0.041 1和0.046 6,Kappa系数分别提高0.179 3和0.056 3.      

基于MODIS遥感数据的水体提取与制图研究

利用可见光和近红外波段的地物光谱反射率差异可以从遥感数据中提取水体。利用归一化植被指数（NDVI）从2个MODIS空间分辨率为250m的遥感数据中提取水体,并进行假彩色合成,实现遥感数据水体制图。