通過對福州市tm圖像資料進行幾何校正和不同的增強處理,以監督分類和非監督分類兩種方法提取人工建筑物信息,并與目視解譯相比較。結果表明利用計算機進行自動分類在人工建筑物信息提取中也能取得好的效果。

與傳統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選工具獲得最優特征子集；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；

以高分一號衛星遙感影像為數據源,引入形態學算法,研究采用面向對象的影像分類方法進行城市建筑物提取的關鍵技術。研究方法結合影像分割與基于知識規則的影像分類技術,首先采用基于形態學開閉重建的分水嶺分割算法對高分影像進行分割,其次采用基于知識規則的svm分類方法對影像進行分類,達到提取建筑物的目的。結果顯示,3個研究區建筑物提取的kappa系數分別為0.85、0.66和0.65,利用基于知識規則的面向對象分類方法對高分辨率遙感影像中建筑物的提取效果較好,能夠完整、準確地提取出建筑物外形信息,具有較高的應用與推廣價值。

彩色航空影像中的建筑物陰影提取

使用fieldspechandheldtm地物光譜儀采集不同發病程度的油茶冠層光譜數據,并實地調查油茶炭疽病病情指數,將光譜數據進行一階微分與滑動平均濾波相結合的預處理,提取與病情指數相關性較高的敏感波段,并采用主成分分析法(principalcomponentanalysis,pca)對敏感波段的光譜數據進行降維,分別以敏感波段和pca降維處理后的敏感波段作為輸入變量建立了病情指數的bp神經網絡反演模型。兩種建模方法建立的bp神經網絡模型計算出的預測值與觀測值之間的決定系數(r2)均達99%以上。精度檢驗證明,以pca降維所得到的前10個主成分作為輸入變量建立的10-7-1三層bp神經網絡模型預測精度更高,模型計算出的預測值與觀測值之間的決定系數(r2)和均方根誤差(rmse)分別為0.9986和0.8148。該研究表明,利用地面高光譜數據結合主成分分析和bp神經網絡算法反演油茶炭疽病病情指數是一種有效的方法。

針對許多領域對建筑物信息更新的迫切要求,提出并發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學形態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。

第z8卷第7期 z005年7月 計算機學報 c~inesejournalocomputers vol.z8no.7 julyz005 收稿日期z003-1z-06修改稿收到日期z005-0z-18.本課題得到國家自然科學基金6017z066國家八六三高技術研究發展計劃項 目基金z001aa136070資助.唐亮男1975年生博士主要研究興趣為圖像處理模式識別和計算機視覺等.e-mailtl!tsinghua. edu.cn.謝維信男教授博士生導師主要從事信號和圖像處理智能信息處理模糊信息處理等方面的研究.黃建軍男1971年生博 士教授主要從事智能信息處理方面的研究.謝興燦男碩士主要從事圖像處理模式識別方面的研究.劉

在無人機影像建筑物自動提取過程中；傳統地物分類算法其精度已無法滿足生產過程中的分類要求；為此；文章提出以深度學習技術結合條件隨機場應用于無人機影像建筑物的自動提取方法；首先利用基于殘差模塊的卷積神經網絡對圖像進行特征提取；然后利用全卷積對圖像進行反卷積；恢復圖像特征；基于初步分類結果；利用條件隨機場模型進行邊緣細化；通過對實驗結果進行分析；驗證了該算法應用于無人機影像建筑物自動提取的可行性；

基于航空影像的建筑物半自動提取技術研究

研究城鎮建筑物的提取是遙感影像分析應用中的一項重要內容。遙感影像建筑物結構和光譜的多樣性,使結構、光譜等特征的建筑物提取變得極其復雜。根據遙感影像的建筑物紋理區別于其它空間對象紋理的特點,為提高影像分辨率,提出gabor紋理塊的遙感影像對象模型方法應用于遙感影像城鎮建筑物的提取。以整個城鎮為對象,以建筑物、道路、綠地等不同城鎮區域為組成對象的紋理塊,建立基于紋理塊的對象模型,利用模型進行遙感影像對象的紋理標定,最終提取出城鎮建筑物。實驗結果表明方法克服了建筑物結構復雜性和多樣性以及背景環境的影響,能很好地從城鎮遙感影像中提取建筑物。

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。

遙感影像分類技術是土地利用調查的主要技術,人工神經網絡的出現為提高分類精度提供了新途徑,其中bp神經網絡與小波神經網絡應用最廣泛。利用bp神經網絡與小波神經網絡對indianpines高光譜影像進行分類,比較bp神經網絡與小波神經網絡在土地利用分類中的表現,結果表明小波神經網絡的分類效果優于bp神經網絡。

建筑物的提取是地理數據庫更新和建設的重要內容；利用高分辨率遙感影像進行建筑物提取是該項研究的重要方向；也是遙感前沿技術研究的重要內容；本文將相關文獻進行歸納分析；將建筑物提取方法分為3種有代表性的類型:基于對象分割的提取方法、基于建筑特征的提取方法和結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了其優缺點；展望了高分辨率遙感影像中建筑物提取的發展前景；

研究利用土壤樣本實驗反射光譜,分析了土壤鎂(mg)含量與土壤反射光譜的關系,比較了主成分回歸分析(pcr)、偏最小二乘回歸分析(plsr)和支持向量機回歸分析(svmr)等方法,以及土壤反射光譜及其變換光譜與土壤mg含量之間的估算模型,為土壤mg含量高光譜估算提供依據。結果表明:pcr、plsr、svmr3種建模方法在mg含量的估算中,svmr的估算精度相對較高,估算精度平均達到80.96%,分別比pcr和plsr提高了6.16%、4.20%;對于不同的數學變換處理方法,一階微分變換相對較好,估算精度平均為80.76%,分別比反射率、倒數對數變換提高了4.95%、4.61%。因此,運用土壤反射光譜一階微分變換的svmr進行建模,可以相對較好地估算全mg含量,精度達84.04%。

首先對上海市中心城區遙感影像建庫,把眾多的遙感影像數據組織起來,以方便管理和使用.在此基礎上,利用gis和rs技術,對遙感數據解譯處理,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、區域分割和區域生長,最后進行區域合并提取出建筑物的輪廓。用上述方法對quickbird衛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。

基于航空影像建筑物個數繁多、形狀復雜,且存在較多的干擾信息,提出一種新穎的建筑物邊緣直線特征提取方法.對航空影像進行改進標記分水嶺分割,并結合dsm高度信息,有效去除道路和陰影的影響.同時,對影像進行基于多尺度自適應加權的改進canny算子的邊緣檢測.在每一個分割得到的建筑物初始區域內,對檢測到的邊緣點進行相位編組提取直線,利用建筑物屋頂約束條件,統計屋頂的主方向,修正和規劃直線段,實現了建筑物邊緣直線特征快速、有效的提取.

可見/近紅外高光譜技術與建模方法是當前土壤近地傳感器研究領域的重要方向,可應用于土壤養分信息的快速獲取和農田作物的精確施肥管理。以浙江省水稻土為研究對象,利用以非線性模型為核心的數據挖掘技術,包括隨機森林、支持向量機、人工神經網絡等方法分別建立了不同建模集和驗證集的原始光譜與有機質含量的估測模型。結果表明:研究比較的1∶1,3∶1和全部樣本建模并全部驗證的三種樣本模式劃分對建模的結果有一定的影響。相較于目前常用的偏最小二乘回歸(plsr)建模方法而言,非線性模型rf和svm也取得了較好的建模精度,三種模式下其rdp值均大于1.4。特別是采用svm建模方法所得模型具有很好的預測能力,模式二下其rdp值達到2.16。同時引入ann方法改進建立的plsr-ann方法顯著提高了plsr的模型預測能力。

基于高光譜遙感技術快速、無損的檢測優勢,以新疆渭干河-庫車河三角洲綠洲為例,探討利用反射光譜來預測土壤含鹽量的可行性。利用野外采集的土壤樣本,在實驗室內測得了土壤含鹽量及原始光譜反射率。利用光譜分析技術計算高光譜指數,與土壤樣本含鹽量進行相關性分析,篩選出土壤含鹽量的光譜特征波段,基于逐步多元線性回歸和偏最小二乘回歸建立土壤鹽分動態監測模型。通過精度檢驗,結果表明：基于偏最小二乘回歸方法,以對數二階微分光譜特征波段所構建的鹽漬化遙感監測模型最優,模型的穩定性和預測精度最高。利用反射光譜來預測土壤含鹽量可實現區域尺度上的土壤鹽漬化實時監測和評價。

一、前言隨著遙感技術的發展,多光譜圖像由于具有豐富的信息和靈活的處理方式,加上彩色合成技術的完善,因而多光譜圖像在遙感應用部門得到了廣泛的應用。我國資源衛里預定在1994年發射,屆時將要大量復制高質量多光譜圖像,因而,需要研究和解決有關的設備和技術問題。近年來,我們進行了點光源印相機的研制,經初步試用表明,其成像質量達到了設計要求。

從測量得到的火焰光譜數據出發,對火焰探測器的光譜匹配因數進行研究,導出了光譜匹配因數的表達式,并在1～14μm波段范圍內,計算了insb紅外探測器對不同溫度黑體輻射的光譜匹配因數,為新型火焰探測器的研制提供一些必要的理論依據。

利用多個不同光譜的led單元成功擬合出幾種特征明顯的常見標準光源光譜。重點研究了如何通過目標光譜的特性反向找到所需要的led的頻帶分布和最小使用的led數目,進而利用所得結果對原有擬合模型進行條件判別和改進。對一些實測的目標光譜進行了模擬仿真,取得了較為理想的結果。