TM影像中提取城镇建筑覆盖区专题信息的改进方法

研究城镇建筑物的提取是遥感影像分析应用中的一项重要内容。遥感影像建筑物结构和光谱的多样性,使结构、光谱等特征的建筑物提取变得极其复杂。根据遥感影像的建筑物纹理区别于其它空间对象纹理的特点,为提高影像分辨率,提出gabor纹理块的遥感影像对象模型方法应用于遥感影像城镇建筑物的提取。以整个城镇为对象,以建筑物、道路、绿地等不同城镇区域为组成对象的纹理块,建立基于纹理块的对象模型,利用模型进行遥感影像对象的纹理标定,最终提取出城镇建筑物。实验结果表明方法克服了建筑物结构复杂性和多样性以及背景环境的影响,能很好地从城镇遥感影像中提取建筑物。

本文基于面向对象的分类思想,以spot-5影像为数据,采用分层分类的方法,利用对象的多特征构建合适的特征空间,建立知识库,结合最邻近分类器与模糊规则两种方法,并使用空间关系对分类进行优化,结果表明该方法对高分辨率影像分类在减少分类不确定的同时还提高了分类精度。

基于高分辨率影像的城市绿地快速提取方法

基于tm影像的哈尔滨老城区城市绿地信息提取研究 陈春林刘继生韩阳陈红 摘要!运用遥感信息技术,在tm影像中对哈尔滨2003年老城区的城市绿地进行信息提取,通过四种绿地信息提取方案 (彩色合成法、ndvi计算、rdvi计算、t-c变换)中的比较,得出彩色合成法中的tm1、3、4波段合成的方案对于哈 尔滨市绿地信息的提取,可以得到比较理想的结果,效果较好。 关键词!tm影像;城市绿地;彩色合成法 基金项目!本文为中央高校基本科研业务费专项资金资助项目,东北师范大学研究生创新基金项目(09ssxt135)研究成果。 作者简介!陈春林(1982~),男,吉林长春人;东北师范大学城市与环境科学学院博士研究生 刘继生、韩阳,东北师范大学城市与环境科学学院;陈红,吉林大学农

建筑区的识别和提取是城市环境规划与研究至关重要的工作；本文采用高分三号全极化sar影像；提出了一种综合span图和纹理特征的建筑区提取方法；首先基于span图利用灰度共生矩阵算法提取图像的7种原始纹理特征；通过目视解译选择出4种纹理效果较好的统计量；然后利用主成分分析法去除他们之间的相关性；筛选出2个最佳纹理特征与span图结合；最后对组合影像进行分类提取；本文将提取结果与综合灰度和纹理特征建筑区提取、无纹理特征提取方法结果进行对比；实验结果表明:本文方法提取建筑区边界轮廓更加清晰；精度可达92%；提取效果明显得到了优化；

高级星载热辐射热反射探测仪(aster)为对地观测提供更高质量的信息源。本文对福州市aster影像数据进行了主成分分析、波段运算和自动分类,结果表明其能较好地提取地面的人工建筑物信息。

建筑物的提取是地理数据库更新和建设的重要内容；利用高分辨率遥感影像进行建筑物提取是该项研究的重要方向；也是遥感前沿技术研究的重要内容；本文将相关文献进行归纳分析；将建筑物提取方法分为3种有代表性的类型:基于对象分割的提取方法、基于建筑特征的提取方法和结合辅助信息的提取方法；综述分析了每种类型的提取方法并总结了其优缺点；展望了高分辨率遥感影像中建筑物提取的发展前景；

基于航空影像建筑物个数繁多、形状复杂,且存在较多的干扰信息,提出一种新颖的建筑物边缘直线特征提取方法.对航空影像进行改进标记分水岭分割,并结合dsm高度信息,有效去除道路和阴影的影响.同时,对影像进行基于多尺度自适应加权的改进canny算子的边缘检测.在每一个分割得到的建筑物初始区域内,对检测到的边缘点进行相位编组提取直线,利用建筑物屋顶约束条件,统计屋顶的主方向,修正和规划直线段,实现了建筑物边缘直线特征快速、有效的提取.

在分析支持向量机(supportvectormachine,svm)分类技术和机载激光雷达(lidar)数据、航空影像特征的基础上,提出了基于svm的lidar数据和航空影像的面向对象建筑物提取方法。结果表明,该方法充分利用了多源影像的互补信息,能够得到更高的信息提取精度,准确而快速地更新地理空间数据库,是一种有效的面向对象建筑物提取方法。

以高分一号卫星遥感影像为数据源,引入形态学算法,研究采用面向对象的影像分类方法进行城市建筑物提取的关键技术。研究方法结合影像分割与基于知识规则的影像分类技术,首先采用基于形态学开闭重建的分水岭分割算法对高分影像进行分割,其次采用基于知识规则的svm分类方法对影像进行分类,达到提取建筑物的目的。结果显示,3个研究区建筑物提取的kappa系数分别为0.85、0.66和0.65,利用基于知识规则的面向对象分类方法对高分辨率遥感影像中建筑物的提取效果较好,能够完整、准确地提取出建筑物外形信息,具有较高的应用与推广价值。

提出了一种基于建筑物阴影的高分辨率卫星遥感影像建筑物容积率提取方法。首先利用高分辨率遥感影像提取城市大范围建成区建筑物阴影,再通过阴影矢量化、阴影坐标转换,将大比例尺的卫星分幅图进行自动拼接,最终根据阴影与建筑物面积关系回归分析、建筑物朝向分析等进行建筑容积率的计算和半自动提取。对上海中心城区的建筑容积率的提取实验验证了所提方法的有效性。

提出一种利用高分辨率遥感影像半自动提取建筑物边缘的方法。先对遥感影像进行预处理,对所有边缘进行边缘检测,然后进行边缘跟踪,提取建筑物的主方向线,利用模型进行线段关系判断,再进行线段关系处理、区域分割和区域生长,最后进行区域合并提取出建筑物的轮廓。用上述方法对quickbird卫星的高分辨率影像进行了实验,实验结果证明该方法有较高的识别率、较好的准确性,具有一定的实用价值。

[003]-从褐煤中提取锗的方法

路面裂缝影像几何特征提取算法——传统的基于人工视觉野外检测路面裂缝的方法愈来愈不能适应高速公路发展的要求，其耗人力、耗时、影响交通、危险、测量结果不一致性等缺点要求路面调查自动完成。本文提出一种基于数字影像的路面裂缝自动检测方法：首先对降质线...

彩色航空影像中的建筑物阴影提取

从珠江三角洲区域总体出发,探讨大范围城镇建筑覆盖变化的遥感监测方法。分析了城镇建筑覆盖变化专题信息提取方法概况,比较了最大似然法、上下文分类法、人工神经网络三种分类方法的优缺点。借助gis技术的术持,在计算机自动分类的基础上利用专家知识改进了分类结果。根据遥感监测结果,对1988—1998年间珠江三角洲城镇建筑覆盖变化特征进行了分析

针对许多领域对建筑物信息更新的迫切要求,提出并发展了一套完整的基于高分辨率遥感影像的建筑物二维轮廓快速提取流程。首先介绍一种利用数学形态学理论进行边缘检测和边缘连接的新方法,然后利用了模式识别和图像分析领域的相关技术(区域标识和特征量测等)进行建筑物二维信息的提取。最后通过quickbird影像进行了方法验证,试验证明该流程可以快速有效的提取建筑物轮廓信息。

城市内加盖、扩建违法建筑物现象严重,如何快速准确地获取城市建筑物的基本情况,监测出违法建筑物信息,成为城市规划、建设部门的一个迫切问题;根据不同时期数字表面模型(dsm)差值比对可以获取建筑物高度变化的原理,通过对雷达及光学卫星影像各自特征的对比,提出了利用多源影像数据,快速准确的发现建筑物变化信息的方法。

在低分辨率城市航空影像中建筑群由于阴影的存在造成其灰度呈现明暗变化,采用基于像素级的分割方法以及阈值分割方法均不能得到好的结果。为了充分利用这种明暗变化的信息,讨论了一种以图像子块灰度的标准差和直方图的熵作为特征矢量,采用基于模糊c-均值(fcm)的分块聚类方法用于建筑群的粗略分割,由于分块有重叠,造成边界块的归属不明确,因此根据包含边界块的子块的隶属度来确定边界块的归属,从而得到了正确的边界区域,并利用区域生长和闭合运算对边界进行细化。对实际图像进行实验结果表明,该方法是有效的。

城市内加盖、扩建违法建筑物现象严重,如何快速准确地获取城市建筑物的基本情况,监测出违法建筑物信息,成为城市规划、建设部门的一个迫切问题;根据不同时期数字表面模型（dsm）差值比对可以获取建筑物高度变化的原理,通过对雷达及光学卫星影像各自特征的对比,提出了利用多源影像数据,快速准确的发现建筑物变化信息的方法。

高分辨率多光谱遥感影像中的建筑物阴影具有重要作用。针对检测到的建筑物阴影经常受高大树木阴影影响的问题,在可分离亮度的lab颜色空间建立树木颜色模型,使用查表法准确检测遥感影像中的树木区域。提出根据树木区域和光照方向去除建筑物阴影中树木阴影的方法,通过实验证明其有效性。

在无人机影像建筑物自动提取过程中；传统地物分类算法其精度已无法满足生产过程中的分类要求；为此；文章提出以深度学习技术结合条件随机场应用于无人机影像建筑物的自动提取方法；首先利用基于残差模块的卷积神经网络对图像进行特征提取；然后利用全卷积对图像进行反卷积；恢复图像特征；基于初步分类结果；利用条件随机场模型进行边缘细化；通过对实验结果进行分析；验证了该算法应用于无人机影像建筑物自动提取的可行性；