可變形部件模型在高分辨率遙感影像建筑物檢測中應用

采用基于小面積去除方法的中值susan噪聲點平滑方法,結合高分辨率遙感影像,對dsm中房屋點的提取進行了探討。實驗表明,本方法能有效地從dsm中提取絕大部分建筑物點,有助于建筑物的精確三維重建。

針對許多領域對建筑物信息更新的迫切要求,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)學形態(tài)學理論進行邊緣檢測和邊緣連接的新方法,然后利用了模式識別和圖像分析領域的相關技術(區(qū)域標識和特征量測等)進行建筑物二維信息的提取。最后通過quickbird影像進行了方法驗證,試驗證明該流程可以快速有效的提取建筑物輪廓信息。

提出一種利用高分辨率遙感影像半自動提取建筑物邊緣的方法。先對遙感影像進行預處理,對所有邊緣進行邊緣檢測,然后進行邊緣跟蹤,提取建筑物的主方向線,利用模型進行線段關系判斷,再進行線段關系處理、區(qū)域分割和區(qū)域生長,最后進行區(qū)域合并提取出建筑物的輪廓。用上述方法對quickbird衛(wèi)星的高分辨率影像進行了實驗,實驗結果證明該方法有較高的識別率、較好的準確性,具有一定的實用價值。

與傳統(tǒng)的信息提取方法相比；將機器學習算法應用到遙感影像信息提取中；可以提高結果的精度；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；獲得影像對象；在基于對象的基礎上利用特征空間優(yōu)選工具獲得最優(yōu)特征子集；最后利用j48算法、隨機森林算法對建筑物提取的效果進行分析；實驗結果表明:j48算法在高分辨率影像建筑物提取中有更好地效果；

高分辨率遙感影像在城市綠地信息提取中的應用研究 徐建輝,蘇　婭 (滁州學院國土信息工程系,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、結構信息復雜、地物同物異譜現(xiàn)象更為突出等特征給專題信息提取技 術帶來了新的挑戰(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quickbird高分辨率衛(wèi)星遙感影像的 綠地信息進行提取,并對分類精度作了比對分析。研究結果表明,監(jiān)督分類方法不能得到令人滿意的結果,運用植被指數(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能有效地對植被進行分類與識別。 關鍵詞:quickbird;城市綠地;監(jiān)督分類;植被指數(shù) 中圖分類號:tp753　　文獻標志碼:a　　文章編號:1005-8141(2010)04-02

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、陰影坐標轉換,將大比例尺的衛(wèi)星分幅圖進行自動拼接,最終根據(jù)陰影與建筑物面積關系回歸分析、建筑物朝向分析等進行建筑容積率的計算和半自動提取。對上海中心城區(qū)的建筑容積率的提取實驗驗證了所提方法的有效性。

地質調(diào)查和測繪以及國土資源、交通旅行、城市規(guī)劃建設、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)的地質災害的實際情況,通過遙感技術的實際應用情況,來分析調(diào)查的結果和遙感技術的作用。遙感技術從大局觀上統(tǒng)籌調(diào)查工作,它的技術基礎是分辨率極高的航空遙感影像。這樣子的好處不僅能從實際效果中觀察出遙感技術起到的作用,并且能夠對地質災害進行標志的建立。最新的分辨率較高的遙感影像能夠統(tǒng)籌全局,對大型地質災害的進度進行控制,并且能夠對具體的數(shù)據(jù)進行分析和整合。通過調(diào)查實踐發(fā)現(xiàn),遙感技術在地質災害調(diào)查中能起到統(tǒng)籌全局的作用。

如何自動地從高分辨率遙感影像中提取建筑物等人工目標是高分辨率遙感影像處理與理解領域的一個熱點與難點問題,建筑物作為人類改變自然界的標志性地物之一,其各種信息的快速自動提取是地形測圖和城市地理數(shù)據(jù)更新的重要步驟,也是衡量人類活動的主要因素之一。本文提出了影像-基元-目標的影像分析方法,首先對高分辨率遙感影像進行特征提取,通過聚類方法形成不同基元,在此基礎上對相應的基元特征進行分析及建筑物模式的匹配,完成建筑物的自動提取過程,相應方法也可以推廣到其他目標地物的識別過程。

首先對上海市中心城區(qū)遙感影像建庫,把眾多的遙感影像數(shù)據(jù)組織起來,以方便管理和使用.在此基礎上,利用gis和rs技術,對遙感數(shù)據(jù)解譯處理,提取建筑物陰影信息,從而為估算建筑物高度值作準備.

提出一種基于感知組織的線段提取方法該方法有兩大特點:在基本線段提取算法中使用了模板,并且在線段合并過程中綜合考慮了直線和物體的形狀特點運用該方法對高分辨率遙感圖像中的建筑物進行識別,取得了良好效果

本文以0.61m空間分辨率(全色波段)的快鳥影像和2.44m空間分辨率的spot5(全色波段)影像為例,采用彩色合成最佳波段選擇,圖像融合等遙感技術手段,將高分辨率影像分別應用于露天開采磁鐵礦區(qū)和硐采煤礦區(qū)的地質災害監(jiān)測和環(huán)境污染監(jiān)測工作中,并利用5m精度的dem制作了礦區(qū)三維景觀圖。結果證明,基于高分辨率衛(wèi)星遙感影像技術方法是礦山環(huán)境監(jiān)測和治理的有效手段和發(fā)展趨勢。

為解決當前深度學習方法在高分辨率遙感圖像中存在識別結果過度分割；以及小物體識別差的問題；提出一種基于segnet架構改進的網(wǎng)絡模型aa-segnet；增加了增強的空間金字塔池化模塊和空間注意力融合模塊；該網(wǎng)絡可以加強特征傳播并能夠有效傳遞更高級別的特征信息以抑制低級特征的噪聲；并且可以增強小目標特征學習；基于高分二號遙感影像制作數(shù)據(jù)集并進行實驗；aa-segnet網(wǎng)絡總體識別準確率為96.61%；在識別率、f1分數(shù)以及訓練時間等方面也都優(yōu)于segnet、u-net、deeplab-v3網(wǎng)絡；

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,基于實際獲取的機載x波段sar圖像,采用電磁模擬方法進行分析和研究。通過對城區(qū)的完整建筑和毀損建筑進行三維建模,采用射線跟蹤的電磁計算方法和圖像域積分的成像模擬方法得到不同受災程度的建筑物sar模擬圖像。與真實sar圖像對比分析,提出的算法能夠分析建筑物結構變化對sar圖像的影響,模擬主要的強散射點,能有效輔助sar圖像進行城區(qū)特征分析。

隨著地球空間信息科學技術的飛速發(fā)展,高分辨率衛(wèi)星遙感技術逐漸成為主流的對地觀測手段之一。其生產(chǎn)的高分辨率遙感影像具有數(shù)據(jù)獲取迅速、成本低、不受地域限制等諸多優(yōu)點,廣泛應用于國土、石油、電力、林業(yè)等行業(yè)部門。但由于其出現(xiàn)年代較新、數(shù)據(jù)量龐大、分辨率高,高分辨率遙感影像的數(shù)據(jù)處理與應用尚無完整的理論和方案指導,導致其在電力等行業(yè)的應用長期處于探索階段。本文針對高分辨率遙感影像的關鍵處理難點,結合電力工程實際需求,提出了一整套數(shù)據(jù)處理及應用方案,為高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)處理及其電力工程應用提供了技術支持和實踐經(jīng)驗。

高分辨率遙感影像在重慶市土地利用動態(tài)監(jiān)測中的應用 作者：李仕川，馬澤忠，張海珍 作者單位：重慶市土地勘測規(guī)劃院 相似文獻(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 利用動態(tài)監(jiān)測中的應用-四川測繪2007,30(4) 本文闡述了高分辨率遙感影像應用于重慶市土地利用動態(tài)監(jiān)測的技術過程及方法.詳細介紹了監(jiān)測過程中運用到的遙感影像幾何糾正、融合、變化信 息提取等處理技術,同時針對重慶市復雜的地形情況給出了一定的建議.為遙感技術在重慶市國土資源規(guī)劃、管理中的深入應用提供一定參考. 2.學位論文王瑞國遙感土地利用動態(tài)監(jiān)測變化信息自動提取與實證研究2007 遙感土地利用動態(tài)監(jiān)測在我國已有近20年的發(fā)展歷程，其目的：一是利用遙感影像監(jiān)

高分辨率影像城市綠地快速提取技術與應用

初步測試利用基于知識規(guī)則的面向對象分類方法從高分辨率ikonos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;利用影像對象的光譜和空間特征執(zhí)行基于對象的分類。面向對象分類提取結果與傳統(tǒng)的基于像元最大似然分類結果進行對比,表明面向對象分類方法更適用于提取高分辨率遙感影像中的建筑物。

高分辨率衛(wèi)星影像包含著地表目標豐富的形狀結構和紋理信息,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用價值。二值點陣圖的矢量化是圖像處理的一個重要課題,現(xiàn)有的矢量化方法在提取建筑物輪廓信息時都存在局限性。本文針對矩形建筑物的輪廓矢量化提取技術,提出了一種新的基于角點識別和定位的矢量化方法。該方法自動提取建筑物二值圖上的輪廓點,而后進行以基礎點為劃分點列組合依據(jù)的處理,再采用最小二乘法進行分段線性擬合,其中關鍵步驟就是如何準確識別參與擬合的輪廓點群。實驗結果證明用該方法提取矩形建筑物輪廓具有運算速度快、效率高、精度滿足實際應用需要等優(yōu)點,有較好的實用價值。

基于高分辨率影像的城市綠地快速提取方法

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

分析了用于建筑物測量的高分辨率sar疊掩及角反射器效應等成像要素,并將其與高分辨率快鳥衛(wèi)星圖像融合,實現(xiàn)了建筑物屋頂信息的提取.進一步利用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現(xiàn)了建筑物的三維重建.與實地測量數(shù)據(jù)相比較,計算結果精度較高,從而驗證了這種三維重建方法的可行性.

高分辨率多光譜遙感影像中的建筑物陰影具有重要作用。針對檢測到的建筑物陰影經(jīng)常受高大樹木陰影影響的問題,在可分離亮度的lab顏色空間建立樹木顏色模型,使用查表法準確檢測遙感影像中的樹木區(qū)域。提出根據(jù)樹木區(qū)域和光照方向去除建筑物陰影中樹木陰影的方法,通過實驗證明其有效性。