高分辨率遙感圖像提取建筑物陰影信息

為解決當(dāng)前深度學(xué)習(xí)方法在高分辨率遙感圖像中存在識(shí)別結(jié)果過度分割；以及小物體識(shí)別差的問題；提出一種基于segnet架構(gòu)改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型aa-segnet；增加了增強(qiáng)的空間金字塔池化模塊和空間注意力融合模塊；該網(wǎng)絡(luò)可以加強(qiáng)特征傳播并能夠有效傳遞更高級(jí)別的特征信息以抑制低級(jí)特征的噪聲；并且可以增強(qiáng)小目標(biāo)特征學(xué)習(xí)；基于高分二號(hào)遙感影像制作數(shù)據(jù)集并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)；aa-segnet網(wǎng)絡(luò)總體識(shí)別準(zhǔn)確率為96.61%；在識(shí)別率、f1分?jǐn)?shù)以及訓(xùn)練時(shí)間等方面也都優(yōu)于segnet、u-net、deeplab-v3網(wǎng)絡(luò)；

與傳統(tǒng)的信息提取方法相比；將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到遙感影像信息提取中；可以提高結(jié)果的精度；文章以worldview-2遙感影像為例；首先利用多尺度分割選取最優(yōu)分割尺度；獲得影像對(duì)象；在基于對(duì)象的基礎(chǔ)上利用特征空間優(yōu)選工具獲得最優(yōu)特征子集；最后利用j48算法、隨機(jī)森林算法對(duì)建筑物提取的效果進(jìn)行分析；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:j48算法在高分辨率影像建筑物提取中有更好地效果；

針對(duì)許多領(lǐng)域?qū)ㄖ镄畔⒏碌钠惹幸?提出并發(fā)展了一套完整的基于高分辨率遙感影像的建筑物二維輪廓快速提取流程。首先介紹一種利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論進(jìn)行邊緣檢測(cè)和邊緣連接的新方法,然后利用了模式識(shí)別和圖像分析領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)(區(qū)域標(biāo)識(shí)和特征量測(cè)等)進(jìn)行建筑物二維信息的提取。最后通過quickbird影像進(jìn)行了方法驗(yàn)證,試驗(yàn)證明該流程可以快速有效的提取建筑物輪廓信息。

建筑物的提取是地理數(shù)據(jù)庫(kù)更新和建設(shè)的重要內(nèi)容；利用高分辨率遙感影像進(jìn)行建筑物提取是該項(xiàng)研究的重要方向；也是遙感前沿技術(shù)研究的重要內(nèi)容；本文將相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行歸納分析；將建筑物提取方法分為3種有代表性的類型:基于對(duì)象分割的提取方法、基于建筑特征的提取方法和結(jié)合輔助信息的提取方法；綜述分析了每種類型的提取方法并總結(jié)了其優(yōu)缺點(diǎn)；展望了高分辨率遙感影像中建筑物提取的發(fā)展前景；

采用基于小面積去除方法的中值susan噪聲點(diǎn)平滑方法,結(jié)合高分辨率遙感影像,對(duì)dsm中房屋點(diǎn)的提取進(jìn)行了探討。實(shí)驗(yàn)表明,本方法能有效地從dsm中提取絕大部分建筑物點(diǎn),有助于建筑物的精確三維重建。

提出一種利用高分辨率遙感影像半自動(dòng)提取建筑物邊緣的方法。先對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)所有邊緣進(jìn)行邊緣檢測(cè),然后進(jìn)行邊緣跟蹤,提取建筑物的主方向線,利用模型進(jìn)行線段關(guān)系判斷,再進(jìn)行線段關(guān)系處理、區(qū)域分割和區(qū)域生長(zhǎng),最后進(jìn)行區(qū)域合并提取出建筑物的輪廓。用上述方法對(duì)quickbird衛(wèi)星的高分辨率影像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法有較高的識(shí)別率、較好的準(zhǔn)確性,具有一定的實(shí)用價(jià)值。

為了分析汶川地震震后高分辨率合成孔徑(sar)圖像的城區(qū)建筑物特征,基于實(shí)際獲取的機(jī)載x波段sar圖像,采用電磁模擬方法進(jìn)行分析和研究。通過對(duì)城區(qū)的完整建筑和毀損建筑進(jìn)行三維建模,采用射線跟蹤的電磁計(jì)算方法和圖像域積分的成像模擬方法得到不同受災(zāi)程度的建筑物sar模擬圖像。與真實(shí)sar圖像對(duì)比分析,提出的算法能夠分析建筑物結(jié)構(gòu)變化對(duì)sar圖像的影響,模擬主要的強(qiáng)散射點(diǎn),能有效輔助sar圖像進(jìn)行城區(qū)特征分析。

提取建筑物屋頂是建筑物三維重建的一個(gè)重要步驟,為了更精確地提取建筑物屋頂,融合了高分辨率的光學(xué)和sar圖像.利用sar圖像中建筑物的疊掩來(lái)確定光學(xué)圖像中的建筑物,從而在光學(xué)圖像上確定一個(gè)包含建筑物屋頂小窗口,利用isodata分類方法對(duì)小窗口進(jìn)行了分類來(lái)獲取建筑物屋頂類別或屋頂輪廓,最后計(jì)算得到屋頂?shù)囊?guī)則輪廓.從計(jì)算結(jié)果上看,該方法是可行的.

提出了一種基于建筑物陰影的高分辨率衛(wèi)星遙感影像建筑物容積率提取方法。首先利用高分辨率遙感影像提取城市大范圍建成區(qū)建筑物陰影,再通過陰影矢量化、陰影坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,將大比例尺的衛(wèi)星分幅圖進(jìn)行自動(dòng)拼接,最終根據(jù)陰影與建筑物面積關(guān)系回歸分析、建筑物朝向分析等進(jìn)行建筑容積率的計(jì)算和半自動(dòng)提取。對(duì)上海中心城區(qū)的建筑容積率的提取實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性。

高分辨率遙感影像在城市綠地信息提取中的應(yīng)用研究 徐建輝,蘇　婭 (滁州學(xué)院國(guó)土信息工程系,安徽滁州239000) 　　摘要:高分辨率衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據(jù)量大、空間分辨率高、結(jié)構(gòu)信息復(fù)雜、地物同物異譜現(xiàn)象更為突出等特征給專題信息提取技 術(shù)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。基于植被的光譜特征,利用監(jiān)督分類、植被指數(shù)分類和目視解譯等方法對(duì)quickbird高分辨率衛(wèi)星遙感影像的 綠地信息進(jìn)行提取,并對(duì)分類精度作了比對(duì)分析。研究結(jié)果表明,監(jiān)督分類方法不能得到令人滿意的結(jié)果,運(yùn)用植被指數(shù)分類方法 則有明顯改善,其中歸一化植被指數(shù)(ndvi)精度最高,因此ndvi能有效地對(duì)植被進(jìn)行分類與識(shí)別。 關(guān)鍵詞:quickbird;城市綠地;監(jiān)督分類;植被指數(shù) 中圖分類號(hào):tp753　　文獻(xiàn)標(biāo)志碼:a　　文章編號(hào):1005-8141(2010)04-02

高分辨率遙感影像具有場(chǎng)景復(fù)雜、目標(biāo)種類多樣、同一目標(biāo)呈現(xiàn)多種形態(tài)等特點(diǎn),給建筑物檢測(cè)帶來(lái)困難.近年來(lái),可變形部件模型(deformablepartmodel,dpm)被廣泛應(yīng)用到模式識(shí)別領(lǐng)域,并且在自然場(chǎng)景的目標(biāo)識(shí)別方面取得很好的效果.結(jié)合可變形部件模型,提出一種針對(duì)高分辨率遙感影像中建筑物的檢測(cè)方法,將建筑物看作可變形部件的組合,通過訓(xùn)練得到其對(duì)應(yīng)的參數(shù)模板,并采用滑動(dòng)窗口的方式遍歷待檢測(cè)的影像,判斷其中是否存在建筑物目標(biāo).通過對(duì)分辨率為0.5m的高分辨率遙感影像的實(shí)驗(yàn)證明了方法的有效性.

高分辨率遙感影像具有場(chǎng)景復(fù)雜、目標(biāo)種類多樣、同一目標(biāo)呈現(xiàn)多種形態(tài)等特點(diǎn)，給建筑物檢測(cè)帶來(lái)困難。近年來(lái)，可變形部件模型（deformablepartmodel，dpm）被廣泛應(yīng)用到模式識(shí)別領(lǐng)域，并且在自然場(chǎng)景的目標(biāo)識(shí)別方面取得很好的效果。結(jié)合可變形部件模型，提出一種針對(duì)高分辨率遙感影像中建筑物的檢測(cè)方法，將建筑物看作可變形部件的組合，通過訓(xùn)練得到其對(duì)應(yīng)的參數(shù)模板，并采用滑動(dòng)窗口的方式遍歷待檢測(cè)的影像，判斷其中是否存在建筑物目標(biāo)。通過對(duì)分辨率為0．5m的高分辨率遙感影像的實(shí)驗(yàn)證明了方法的有效性。

分析了用于建筑物測(cè)量的高分辨率sar疊掩及角反射器效應(yīng)等成像要素,并將其與高分辨率快鳥衛(wèi)星圖像融合,實(shí)現(xiàn)了建筑物屋頂信息的提取.進(jìn)一步利用sar疊掩得到的建筑物高度信息和快鳥圖像得到的建筑物屋頂信息實(shí)現(xiàn)了建筑物的三維重建.與實(shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)相比較,計(jì)算結(jié)果精度較高,從而驗(yàn)證了這種三維重建方法的可行性.

初步測(cè)試?yán)没谥R(shí)規(guī)則的面向?qū)ο蠓诸惙椒◤母叻直媛蔵konos衛(wèi)星影像上提取建筑物,包括:融合1m全色和4m多光譜波段影像,生成1m分辨率的多光譜融合影像;分割融合影像;利用影像對(duì)象的光譜和空間特征執(zhí)行基于對(duì)象的分類。面向?qū)ο蠓诸愄崛〗Y(jié)果與傳統(tǒng)的基于像元最大似然分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,表明面向?qū)ο蠓诸惙椒ǜm用于提取高分辨率遙感影像中的建筑物。

高分辨率影像城市綠地快速提取技術(shù)與應(yīng)用

基于高分辨率影像的城市綠地快速提取方法

地質(zhì)調(diào)查和測(cè)繪以及國(guó)土資源、交通旅行、城市規(guī)劃建設(shè)、生態(tài)環(huán)境等一些涉及地域較廣的行業(yè)以及部門,一般都需要分辨率較高的遙感數(shù)據(jù)從中幫忙。本文基于某地區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害的實(shí)際情況,通過遙感技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用情況,來(lái)分析調(diào)查的結(jié)果和遙感技術(shù)的作用。遙感技術(shù)從大局觀上統(tǒng)籌調(diào)查工作,它的技術(shù)基礎(chǔ)是分辨率極高的航空遙感影像。這樣子的好處不僅能從實(shí)際效果中觀察出遙感技術(shù)起到的作用,并且能夠?qū)Φ刭|(zhì)災(zāi)害進(jìn)行標(biāo)志的建立。最新的分辨率較高的遙感影像能夠統(tǒng)籌全局,對(duì)大型地質(zhì)災(zāi)害的進(jìn)度進(jìn)行控制,并且能夠?qū)唧w的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整合。通過調(diào)查實(shí)踐發(fā)現(xiàn),遙感技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查中能起到統(tǒng)籌全局的作用。

高分辨率衛(wèi)星影像包含著地表目標(biāo)豐富的形狀結(jié)構(gòu)和紋理信息,使其成為城市研究的重要數(shù)據(jù)源。建筑物作為城市區(qū)域的主體單元,其輪廓的矢量信息在城市研究中有著重要的應(yīng)用價(jià)值。二值點(diǎn)陣圖的矢量化是圖像處理的一個(gè)重要課題,現(xiàn)有的矢量化方法在提取建筑物輪廓信息時(shí)都存在局限性。本文針對(duì)矩形建筑物的輪廓矢量化提取技術(shù),提出了一種新的基于角點(diǎn)識(shí)別和定位的矢量化方法。該方法自動(dòng)提取建筑物二值圖上的輪廓點(diǎn),而后進(jìn)行以基礎(chǔ)點(diǎn)為劃分點(diǎn)列組合依據(jù)的處理,再采用最小二乘法進(jìn)行分段線性擬合,其中關(guān)鍵步驟就是如何準(zhǔn)確識(shí)別參與擬合的輪廓點(diǎn)群。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明用該方法提取矩形建筑物輪廓具有運(yùn)算速度快、效率高、精度滿足實(shí)際應(yīng)用需要等優(yōu)點(diǎn),有較好的實(shí)用價(jià)值。

高分辨率遙感影像在重慶市土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用 作者：李仕川，馬澤忠，張海珍 作者單位：重慶市土地勘測(cè)規(guī)劃院 相似文獻(xiàn)(10條) 1.期刊論文李仕川.馬澤忠.張海珍.lishi-chuan.maze-zhong.zhanghai-zhen高分辨率遙感影像在重慶市土地 利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用-四川測(cè)繪2007,30(4) 本文闡述了高分辨率遙感影像應(yīng)用于重慶市土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的技術(shù)過程及方法.詳細(xì)介紹了監(jiān)測(cè)過程中運(yùn)用到的遙感影像幾何糾正、融合、變化信 息提取等處理技術(shù),同時(shí)針對(duì)重慶市復(fù)雜的地形情況給出了一定的建議.為遙感技術(shù)在重慶市國(guó)土資源規(guī)劃、管理中的深入應(yīng)用提供一定參考. 2.學(xué)位論文王瑞國(guó)遙感土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)變化信息自動(dòng)提取與實(shí)證研究2007 遙感土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)在我國(guó)已有近20年的發(fā)展歷程，其目的：一是利用遙感影像監(jiān)

主要介紹了一種可用于空間信息獲取的高分辨率雙快門模式cmos圖像傳感器,分析比較了該cmos圖像傳感器卷簾式和同步式兩種快門模式的工作原理和特點(diǎn),設(shè)計(jì)了兩種快門模式的時(shí)序控制電路并進(jìn)行了仿真和驗(yàn)證,結(jié)果表明了控制電路設(shè)計(jì)的正確性,并可適用于空間微納型衛(wèi)星的成像系統(tǒng)。

受器件制作工藝限制,難以獲取元數(shù)超過6000的超長(zhǎng)線列探測(cè)器,提高圖像空間分辨率受到限制。設(shè)計(jì)一種入端為線陣、出端為面陣的異型結(jié)構(gòu)傳像光纖束,利用現(xiàn)有面陣器件接受光纖束輸出信息,可以獲取超高分辨率圖像。光纖的異型結(jié)構(gòu)決定了圖像恢復(fù)過程十分復(fù)雜。本文提出一種雙模板極值濾波器算法,針對(duì)單根光纖對(duì)應(yīng)多個(gè)像素以及光芯和包層傳光性能不同的特點(diǎn),從圖像灰度值入手,借助圖像腐蝕和重心算法,有效克服光纖斷絲引起的盲元,準(zhǔn)確定位每根光纖中心位置,找出出端光纖和入端光纖的對(duì)應(yīng)關(guān)系,完整恢復(fù)入端圖像,實(shí)現(xiàn)圖像的空間變換。

采用數(shù)字方法和模擬方法,設(shè)計(jì)一種大動(dòng)態(tài)范圍、高分辨率的脈沖延遲器,可以實(shí)現(xiàn)連續(xù)變化的脈沖延遲控制。該系統(tǒng)已經(jīng)成功應(yīng)用于某型雷達(dá)回波模擬器中,也適合于其它需要對(duì)輸入脈沖延遲的場(chǎng)合,具有廣泛的實(shí)用性和適用性。