高分辨率遥感影像耕地分层提取方法

随着城市化建设进程的加快,城郊耕地经常会被开发为建设用地,甚至还会遭受非法占用的危险,这极大威胁了中国粮食安全。该文针对高分辨率遥感影像城郊耕地特点,提出了一种多尺度分层的耕地提取方法。首先,基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)约束改进传统Harris角点检测方法得到建筑区概率密度图,并利用最大类间方差(Otsu algorithm,Otsu)分割去除复杂建筑区;然后,利用尺度选择工具(estimation of scale parameter,ESP)分析耕地占主导影像的多尺度分割结果,得到耕地较佳分割尺度并在该尺度下分割整幅影像;进而,利用形状、光谱信息初步检测出耕地对象,选择非建筑区的耕地与建筑区的非耕地样本,训练支持向量机模型并对不确定地物进行分类;最后,依据空间关系进一步判断图像对象,得到城郊耕地最终提取结果。试验结果表明,该方法能较高精度地从城郊区域的复杂背景中提取出不同类型、不同光谱的耕地目标。

遥感影像语义检索若干关键技术

随着遥感影像数量急剧增加和相关应用的不断扩展,遥感影像的语义检索日渐受到研究者的重视。本文结合遥感影像的特点重点提出遥感影像语义检索框架,并围绕影像语义检索的各关键技术相应地展开一些分析和讨论。这些技术主要包括特征提取、相似性度量、语义标注、高维索引、相关反馈、检索性能评价等。