GIS与RS集成的高分辨率遥感影像分类技术在地类识别中的应用

为提高高分辨率遥感影像的分类精度 ,本文提出了一种 GIS与 RS集成的分类技术。它从遥感影像和 GIS矢量数据一体化的角度出发 ,充分利用了矢量数据的图斑边界信息 ,通过提取单一地类图斑内的灰度特征、纹理特征和形态特征识别图斑所属地类。经研究表明 :无论在实验结果上还是在分类的机理上都证明了 ,在高分辨率遥感影像的土地利用分类中 ,这种 GIS与

高分辨率遥感影像分类技术在矿山地形图更新试验中的应用研究

在以往的矿山地形图更新试验中,无法针对矿山地形图专题信息细节部分进行详细刻画,因此更新后的矿山地形图精准度低。基于此,进行高分辨率遥感影像分类技术在矿山地形图更新试验中的应用研究。通过影像融合的方式将同质像元进行融合组成的多边形对象,最终制作出带有标准化颜色、纹理和属性的标准矿山地形图;利用高分辨率遥感影像分类技术对数字化矢量矿山地形图目标数据进行自动配准,自动提取空间变化要素,进而实现智能化更新矿山地形图。

基于高分辨率遥感影像的居民地分类方法研究

随着我国城镇化进程的不断深入,大量乡村居民地已经转化为城镇居民地,为了度量二者实时的转化情况,该文提出一种基于监督分类机制的居民地分类方法,该方法首先采用边缘特征及高斯函数量化影像上的局部特征,然后构建5种城镇及乡村居民地分类规则,其次创建训练样本对各类规则进行学习,最后通过城镇及乡村测试样本验证该文方法的精度。实验表明,该文方法可以对高分辨率遥感影像城镇及乡村居民地进行初级分类,为“城镇化”进程提供一个新的衡量指标。

基于深度学习的高分辨率遥感影像地物分类研究

针对高分遥感图像中的目标识别问题,提出了一种新的目标识别算法。本文首先对深度神经网络进行了理论分析,并对卷积神经网络、循环神经网络以及图神经网络进行了分析。在此基础上,对高分遥感图像的前处理技术进行了研究。包括辐射校正、几何校正、图像融合和特征提取。接下来设计了高分遥感图像对地目标识别的试验研究,主要内容有:样本选取与预处理,模型建立与培训,模型评价与分析。最后,给出了高分辨率遥感图像地物分类的应用案例,包括城市用地分类、农作物分类和植被覆盖度估算。

高分辨率遥感影像在房地一体规划中的用地类型分类研究

高分辨率遥感影像技术以其独特的优势,在土地与房产紧密结合的规划中,用地类型的划分起到了至关重要的作用。本文通过论述了高清遥感影像在房地用地类别划分中的运用,涵盖影像采集与处理、初步辨识、精细分类以及动态监控与更新等多个领域。同时,对实际案例的研究证实了该技术在提升土地利用分类的精准度和推动规划决策的理性化过程中具有突出作用。探讨了高分辨率遥感影像技术的发展趋势,特别是技术融合、创新发展以及数据共享与标准化建设等方面。

高分辨率遥感影像技术在自然资源监测中的应用研究

在自然资源的监测中,高分辨率遥感影像技术展示出欠可忽视的优势。本研究主要探讨了高分辨率遥感影像技术在自然资源监测中的应用。基于这种技术,构建了一个由数据采集、数据处理和分析、结果输出三部分组成的监测模型。在数据采集阶段,通过高分辨率遥感影像,提高了对自然资源的认知和掌握程度;在数据处理和分析阶段,利用高精度和高空间分辨率的遥感数据,更准确地展现了土地、森林、岩石、水系等自然资源的空间分布差异和时间序列变化。经实践证明,高分辨率遥感影像技术在自然资源的稀缺度、质量问题、持续性管理等方面取得了良好的效果,结果输出准确、直观、实用,大大提高了自然资源的管理效率。总而言之,高分辨率遥感影像技术在自然资源监测上的应用,不仅使得自然资源情况能够被更为客观和真实地表现出来,也为自然资源的长期管理提供了科学依据。应予以广泛推广和应用。

高分辨率遥感影像样本库动态构建与智能解译应用

在人工智能时代,遥感影像解译朝着自动化智能化方向发展,高质量的样本数据集是其核心。我国积累了海量优质的时空地理信息基础数据及衍生产品,是深度学习驱动的遥感影像智能解译样本的重要来源。盘活现有数据资源,可推动人工智能与遥感解译的应用深度与广度。本文基于现有数据资源,针对样本数据集区域受限、时效性不强、类型单一等问题,研究了面向深度学习的高分遥感影像智能解译样本库动态构建技术。首先,分析了要素提取、地表覆盖分类、变化检测方面的公开样本数据集的特点,提出业务驱动的样本应需生成-动态构建-智能应用思路;其次,研究了基于历史解译成果的样本自动生成、SAM大模型提示学习引导的样本清洗精化方法及实现过程;再次,设计了具有区域性、时序性、尺度性、多传感器、多类型的样本库,以及顾及空间-时间-地类关系的动态样本数据库架构,研究了样本数据集“量化-检索-组合”动态重构过程,实现时空样本的动态管理与多维检索;最后,开展了地表覆盖分类、要素提取、变化检测等智能解译应用,验证了本文研究思路及方法的可行性,以期推动基于已有基础数据的样本数据集的有效利用,以及样本构建-管理-应用及数据-模型-业务的互联互通,为高分遥感影像智能解译样本库构建与应用提供参考思路。

基于高分辨率遥感影像的道路网络提取算法研究

作为遥感信息分析领域的重要工作之一,高分辨率遥感影像道路提取对于地理信息建库、城市建设规划、城市地形分析与三维表达等方面具有重要的研究意义。本文提出了多种改进算法组成的遥感影像道路网络提取方法,首先使用超像素分割(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)算法对高分辨率遥感影像进行分割处理并使用改进K-means算法对分割后影像进行分类;其次根据绿色植被指数(Green Vegetation Index, CVI)值滤除非人工区域并使用OTSU算法分割提取得到初始道路网络;最后对提取道路网络进行优化处理得到精细化道路网络。使用广州市某地高分辨遥感影像对本文提取算法进行验证,结果表明,本文算法能够有效地提取道路信息,提高道路网络提取精度。

基于大数据分析的高分辨率可见光遥感卫星影像解译能力评估

高分辨率可见光遥感卫星影像应用范围的不断扩大,对其解译能力提出了更高的要求。为了能够选取最佳的遥感卫星影像解译技术,需要对解译能力进行精准的评估与判断。本文结合海量影像数据,进行基于大数据分析的高分辨率可见光遥感卫星影像解译能力评估研究。深入分析遥感卫星影像解译能力影响因素,以此为基础,联合遥感卫星影像解译实际情况,选取适当的解译能力评估指标,应用大数据分析技术—模糊C均值(FCM)聚类算法对指标数据进行分类处理及其分析,基于熵权法计算解译能力评估指标的权重系数,结合当前解译能力评估指标数值,采用加权求和方法计算遥感卫星影像解译能力综合评估数值,从而实现了遥感卫星影像解译能力的有效评估。实验结果显示:应用该方法获得的遥感卫星影像解译能力评估时间最小值为16 s,解译能力评估结果与实际结果保持一致,充分证实了该方法解译能力评估性能较佳。

高分辨率遥感影像在地理信息提取中的应用研究

本文重点研究高分辨率遥感影像在地理信息提取中的应用,展示高分辨率遥感影像的定义、分类、获取和处理。分析提取地理信息的重要性和过程,在此基础上重点讨论了地物分类和识别技术、影像配准和融合技术、信息提取和验证技术的关键技术,通过应用案例展示了高分辨率遥感影像在城市规划与管理、自然资源调查与评估、环境监测与保护方面的应用。

高分辨率遥感影像在土地利用规划中的应用研究

本文基于颇多遥感影像的数据,对土地运用的类型进行提炼和判定,之后就借助了一些模型和算法,实现对当前土地运用状态的精准评估。然后,通过比照及分析,探讨了利用清晰遥感图像,在做决策支持、监控更新和执行规划方面的可行可能性。事实证明,这种高清遥感图像极大地提高了土地运用判别的准确程度,特别是在一些复杂的地理环境下,如针对城市建设用地、林地、草地等土地运用类型的识别和区别,其能力更为明显。此外,研究还发现,借助高分辨率遥感影像资料,可更好地参与土地利用的预测和规划,提供更为科学、务实的决策依据,对优化和提升土地规划理念和实践方式,具有重大的科研和应用价值。

基于高分辨率航空遥感影像的林分因子智能识别技术研究

森林资源监测的数字化和智能化是未来发展的主要趋势。基于高分辨率航空、多光谱遥感数据和数字地表模型(DSM)等数据,利用计算机深度学习方法,研究乔木林小班的郁闭度、平均树高、总株数3项主要林分调查因子的数字化智能提取方法。结果表明,郁闭度判读的平均准确率可达到98.6%;平均树高判读的平均准确率可达到90%;株数判读的平均准确率可达到82.36%。

基于国产高分辨率遥感影像的地图制图技术分析

科学技术的发展为我国绘测制图事业拓宽了新的发展盘口,基于这一发展背景下,本文就国产高分辨率遥感影像的地图制图技术展开分析,其中包括范畴分别是“资源三号”“高分一号”和“高分二号”这三种高分辨率遥感影像的制图技术。重点在于研究其各自的遥感卫星影像的“波段特性”从而获取最优的真彩色半段合成的具体办法,希望以此可以为广大相关工作者以意见和启发。

基于高分辨率遥感影像的围填海图斑遥感监测分类体系和解译标志的建立

围填海是一把双刃剑,一方面可以缓解土地资源紧缺的问题,另一方面也会给沿海生态环境带来负面影响。如何合理地监测和管理围填海,以便政府掌控和决策分析,首先迫切需要制定围填海的分类体系。围填海是一个海域向陆地转变的中间态过程,将海域使用分类体系和土地利用现状分类体系相衔接,基于年度提取的多源高分辨率遥感影像围填海图斑的可解译程度、围填海的定义、用途属性和形成机理等因素,制定了应用于围填海年度遥感监测的分类体系。此外,根据该分类体系,建立了基于多源高分辨率遥感影像的围填海遥感监测解译标志。

基于改进SVM算法的高分辨率遥感影像分类

针对面向对象高分辨率遥感影像分类样本维数多、数据量大的特点,提出了一种简单的支持向量机(support vector machine,SVM)改进算法。首先对原始样本数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA)实现降维,对降维后的样本数据进行SVM分类器训练,利用网格搜索法得出降维数据的最佳参数;以此参数作为基准,对基于原始样本数据的SVM分类器参数搜索范围进行重新设定,从而快速获取原始样本数据的最佳SVM分类器参数,并实现分类。利用2景World View2高分辨率影像分别对城市土地利用以及林木树种进行分类实验,比较分析传统SVM算法、仅基于PCA降维样本数据的SVM算法以及改进的SVM算法在分类精度与效率方面的差异。实验结果表明,改进的SVM算法能够快速有效地寻找最佳SVM分类器参数,并获得较高的分类精度。

基于高分辨率遥感影像分类的城镇土地利用规划监测

城镇土地利用规划是城镇化健康有序推进的基础,规划实施监测是其实施的保障。遥感和GIS相结合的方法可快速监测城镇土地利用规划实施情况,保障土地利用规划实施的动态管理。利用0.5 m分辨率的World View-2卫星遥感影像,采用面向对象的影像分析方法,针对基于知识规则分类特征选取及阈值确定难点,将CART决策树与面向对象分类方法结合,实现参与分类最优对象特征的选择以及特征阈值的自动确定。在分类基础上,对每个规划图斑计算地类规划实施完成率,实现对土地利用规划实施过程进行监测评价。最后,以北京市房山区某区域为研究区,进行了试验验证。结果表明:最终分类总体精度达0.89,Kappa系数为0.87,表明构建的分类算法基本能满足城镇土地利用规划监测的需求。研究区东北部土地利用规划实施情况比西部好,公共绿地、水域等地类需重点调查监测,同时二类居住用地的建筑密度偏高,绿化率偏低。

一种基于概率潜在语义模型的高分辨率遥感影像分类方法

针对高分辨率遥感影像中"同谱异物","同物异谱"现象对影像分类过程造成的干扰,将文本分析中的概率潜在语义模型应用于高分辨率遥感影像分类,提出一种无监督的遥感影像分类新方法。该方法首先利用均值漂移分割方法对影像进行分割构建图像区域集合,然后提取集合各区域中每个像元的Gabor纹理特征,并对这些特征进行聚类形成视觉词汇,最后利用PLSA方法对各区域进行分析,找出其最可能属于的主题或者类别,从而完成影像分类。文中GeoEye-1和IKONOS影像试验结果表明,该方法能有效提高高分辨率遥感影像分类精度。

辅以纹理特征的高分辨率遥感影像分类

为了提高对高分辨率影像的分类精度,通过灰度差矢量法快速提取纹理特征,利用BP神经网络并辅以纹理特征,对一幅江西某地0.2m分辨率的航空影像进行分类。结果显示,对比度纹理特征能较好地反映该影像的纹理信息;对光谱特征不典型、纹理特征明显的人工树林,分类精度可达到90%以上;增加纹理特征后,影像分类的总精度也由55%提高到94%。表明这种结合纹理特征和BP神经网络的分类方法,能提高对高分辨率影像分类的精度。

基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类

场景分类对于高分辨率遥感影像的理解和信息提取具有重要意义。传统方法利用低、中级或语义特征来对影像的场景进行判别,但是针对高分影像涵盖的细节多、类别复杂等特点,中低层特征无法对影像语义进行准确描述。本文提出了一种基于深度卷积神经网络DCNN场景分类模型。首先利用卷积层对影像的纹理、颜色等低阶特征进行提取,然后利用池化层对重要特征进行筛选,最后将提取到的特征进行组合,形成高阶语义特征,利用高阶语义特征对高分影像进行场景分类。为了解决模型的过拟合问题,使用了数据增广、正则化及Dropout提高模型的泛化能力。本文方法在UC Merced-21取得了91.33%的准确率,相比于传统方法,有效地提高了分类精度,同时证明了深度卷积神经网络在遥感影像分类领域优越性。

高分辨率遥感影像的土地利用分类

高分辨率遥感影像在我国土地利用动态监测中展现出良好的应用前景,但与此相关的关键技术问题亟待解决。结合Ikonos影像,分析高分辨率遥感影像的特点,并在我国土地利用现状类型划分的基础上,针对高分辨遥感影像土地利用分类这一关键技术问题,概述常规分类方法,提出一套适宜高分辨率遥感影像土地利用分类的技术路线。