基于遥感影像的居民地提取研究综述与展望

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基于纹理的高分辨率遥感影像居民地提取方法研究的开题报告

基于纹理的高分辨率遥感影像居民地提取方法研究的开题报告标题：基于纹理的高分辨率遥感影像居民地提取方法研究摘要：随着卫星遥感技术的发展，高分辨率遥感影像成为了提取城市居民地信息的重要数据源。

然而，由于城市环境的复杂性，高分辨率遥感影像中具有居民地特征的目标与其他地物相互混杂，使得同时取得高的分类精度和高的空间分辨率成为难题。

因此，本文基于纹理的方法，针对高分辨率遥感影像中的居民地提取问题展开研究。

具体而言，通过实现和比较多种纹理特征，探索不同纹理特征对提取居民地的效果，并在各自技术的基础上进行优化，以提高分类效率和精度。

最后，将方法应用于实际高分辨率遥感影像数据，验证其有效性。

关键词：高分辨率遥感影像，居民地提取，纹理特征，分类精度一、研究背景与意义随着城市化进程的加快，对城市居民地信息的需求正日益增加。

遥感技术以其遍及全球、快速获取数据、能够提供多维形态等优势，越来越成为城市居民地信息获取的重要手段。

而高分辨率遥感影像的出现更是大大提高了城市居民地信息获取的精度和效率。

然而，由于高分辨率遥感影像中的居民地目标与其他地物相互穿插、复杂，如何提取居民地信息成为影像处理研究领域的难点。

当前，基于对象的方法是高分辨率遥感影像中居民地提取的主流方法。

其基本思想是选择合适的属性，通过目标的特征将其划分为不同的类别。

然而，该方法需要依赖与目标属性相关的先验知识，且对目标属性的选择较为灵敏。

同时，由于城市环境空间变化较大，基于对象的方法在不同场景中效果受到限制。

因此，如何利用高分辨率遥感影像中纹理信息来提取居民地信息成为了当前研究的热点。

二、研究内容及方法本文将基于纹理的方法应用于高分辨率遥感影像中居民地信息的提取，具体而言，首先通过实现和比较多种基于纹理的特征(如灰度共生矩阵、方向余弦变换等)，探索不同纹理特征对高分辨率遥感影像中居民地的提取效果，并在各自技术的基础上进行优化，以提高分类效率和精度。

其次，借助支持向量机(SVM)等分类算法，建立分类模型，实现高分辨率遥感影像中居民地的分类。

遥感影像的信息提取和处理技术研究

遥感影像的信息提取和处理技术研究遥感影像是人工卫星通过摄像机拍摄到地面的照片，通过对遥感影像进行数字分析，可以提取出有用的信息，如土地利用、植被覆盖、水资源、环境污染等。

遥感影像的信息提取和处理技术的研究有着广泛的应用前景，例如农业、林业、城市规划等。

在遥感影像的信息提取和处理中，图像分类是其中的一个重要环节。

图像分类是将遥感影像分成不同类别，如居民区、水体、林区等。

图像分类总体上分为监督分类和非监督分类两种方法。

监督分类需要事先给定一些已知地面分类的点，成为训练样本。

监督分类要求样本点代表整幅图像，覆盖全图像各地。

再计算出样本点与未分类像元的距离，将未分类像元归入距离最近的类别，分类结果会受到训练样本的影响，所以选择合理的样本数量和采样方式很重要，如果样本数量不足或代表性差，分类结果会受到很大的影响。

非监督分类是根据统计学原理，将具有相似特征的像元聚类成一类，未知分类的前提下，通过像元的相似程度来划分区域。

非监督分类不需要在数据集里手动设定样本点和类别，对数据的分布不要求任何先验知识，因此该方法被广泛用于压缩图像，目标识别等方面。

在实际应用中，不同的分类方法应相应地选择。

监督分类在样本点比较完备时，可实现较好的社会经济分类和混沌地貌分类结果，同时非监督分类适合未知分布和数量大的区域，适用于区域分类借助较为全面的统计学知识。

同时，基于计算机的图像处理算法在图像分析、计算机视觉和机器学习等领域具有广泛应用。

在遥感影像的信息提取和处理中，很多图像算法也得到了广泛的应用，例如卷积神经网络、残差网络、循环神经网络等等。

卷积神经网络是一种特殊的神经网络，可以有效地解决图像分类问题。

它可以自动学习到图像的特征，不需要人工提取特征，从而减小了特征提取带来的复杂度和误差。

卷积神经网络在遥感影像中的应用十分广泛，可以对遥感图像的目标进行定位、细分、分类、检测等。

残差网络则是一种有效的卷积神经网络结构，通过引入残差块，能够在网络深度增加时有效地对深度网络的退化问题进行缓解。

基于纹理特征的遥感影像居民地提取技术研究

基于纹理特征的遥感影像居民地提取技术研究1. 本文概述随着遥感技术的迅速发展，遥感影像在地理信息系统、环境监测、城市规划等多个领域中的应用日益广泛。

特别是在居民地提取方面，遥感影像的分析和处理技术对于城市规划、灾害评估以及资源管理等方面具有重要意义。

本文主要针对基于纹理特征的遥感影像居民地提取技术进行研究。

纹理特征作为一种重要的视觉线索，能够有效反映地物的内在结构和属性，因此在遥感影像的居民地提取中具有显著的优势。

本文首先对现有的遥感影像居民地提取方法进行综述，分析各种方法的优缺点。

接着，本文将详细介绍基于纹理特征的居民地提取方法，包括纹理特征的选择、提取和优化等关键步骤。

本文将通过实验验证所提出方法的有效性和准确性，并与现有方法进行对比分析，以证明其在遥感影像居民地提取方面的优越性。

本文的研究旨在为遥感影像居民地提取提供一种高效、准确的技术手段，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。

2. 文献综述遥感影像居民地提取是遥感图像处理和地理信息系统领域的研究热点，它对于城市规划、资源管理、灾害评估等方面具有重要意义。

近年来，随着遥感技术的飞速发展，遥感影像数据量剧增，如何高效、准确地从遥感影像中提取居民地信息成为研究的关键问题。

本文主要从纹理特征的角度，对遥感影像居民地提取技术进行综述。

纹理特征作为一种重要的视觉特征，可以有效地反映地物的内在结构和属性。

在遥感影像居民地提取中，纹理特征的应用研究主要集中在以下几个方面：（1）纹理特征提取算法：早期的纹理特征提取算法主要基于统计方法，如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度尺度不变特征变换（GSIFT）等。

近年来，随着机器学习技术的发展，许多研究者将深度学习技术应用于纹理特征提取，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

（2）纹理特征选择与优化：在遥感影像居民地提取中，选择合适的纹理特征对于提高提取精度至关重要。

许多研究者通过特征选择算法，如 ReliefF、遗传算法等，对纹理特征进行筛选和优化，以减少特征维度，提高提取效率。

高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取方法探讨

高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取方法探讨摘要:随着高分辨率遥感技术发展,高分辨率遥感影像得到广泛应用,特别是高分辨率遥感影像面向对象信息提取技术应用广泛。

本文以某地区遥感影像为基础数据,探讨了高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取的技术方法,并对耕地信息提取实验结果进行精度评价,得到了良好的效果。

关键词:面向对象特征提取耕地随着遥感卫星技术的发展,高分辨率遥感影像得到了普遍应用,遥感信息提取技术得到了快速发展,特别是面向对象高分辨率遥感影像信息提取技术的实现,为人们的生产生活提供了极大方便。

面向对象提取技术促进了影像分析技术的发展[1],与传统的基于像素的分类结果相比,基于目标对象的方法得到的结果更容易被解译,而且处理结果中图斑的完整性更好[2]。

特别是利用面向对象的分类方法进行了耕地信息提取,能达到理想的精度,效果较好。

本文就基于ENVI EX高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取技术方法进行探讨。

1 研究区域和影像数据1.1 数据源为了准确的提取耕地信息,选择某城市全色波段与多光谱融合后的影像作为实验数据,研究区域中包括典型的耕地,以及少量的建筑物和水体。

2 耕地信息提取及分类2.1 发现对象2.1.1 准备工作根据数据源和特征提取类型等情况,进行分类提取之前,可以有选择地对对原始影像进行几何校正、辐射校正等预处理工作,如调整空间分辨率、调整光谱分辨率等。

2.1.2 影像分割及分割参数的确定影像多尺度分割中的尺度是一个关于多边形对象异质性最小的阈值,决定生成最小多边形的级别大小,分割的质量及信息提取的精度。

ENVI EX提供了一种阈值法进一步精炼分块的方法,即基于亮度值的栅格操作,根据分割后结果中的一个波段的亮度值聚合分块。

分割效果的好坏一定程度决定了分类效果的精确度,结合preview 预览分割效果,选择一个理想的分割阀值,尽可能好地分割出边缘特征。

根据参数选择原则,设置分割参数,通过试验得出,分割尺度为50,耕地类型能够被准确的分割出来,该参数比较合适。

遥感影像信息提取技术与应用研究

遥感影像信息提取技术与应用研究随着遥感技术的不断发展，遥感数据的获取和处理能力逐渐提高，遥感影像信息提取也得到了广泛应用。

本文将从遥感影像信息提取技术的基本原理、分类及应用领域等方面进行探讨。

一、遥感影像信息提取技术的基本原理遥感影像信息提取技术是利用遥感影像下的信息进行分类、识别、提取以及建模等操作。

它主要依赖于人工智能、模式识别、计算机视觉等技术，将遥感影像与基础地理数据进行结合并实现自动化处理。

遥感影像信息提取技术的基本原理包括：1. 特征提取：在遥感影像处理中，首先需要识别并提取合适的特征，快速拆分目标以及抑制背景噪声。

常用的特征提取方法包括：纹理特征提取、形状特征提取、谱特征提取等。

2. 图像处理：在特征提取后，需要对遥感影像采取各种处理后再进行特征提取。

例如进行滤波、几何变换、直方图均衡化、多尺度分析等处理。

3. 特征分类：提取到特征后，常采用分类方法进行判别和识别。

分类方法包括：支持向量机、决策树、人工神经网络等。

二、遥感影像信息提取技术的分类遥感影像信息提取技术因其应用领域的不同，可分为聚类方法、物体识别方法、目标检测方法、变化检测方法、遥感镶嵌拼接等几类。

1. 聚类方法：聚类方法是一种无监督的遥感影像分类方法。

它根据遥感影像中的相似性对数据样本进行聚类，划分出相同类别的像元。

2. 物体识别方法：物体识别方法是是遥感影像分类的重要手段。

利用物体在不同波段的长波、红外辐射或者路径差等特征对目标进行区分。

3. 目标检测方法：目标物检测是建立在人工物品检测的基础之上的自动化检测算法。

通过对影像中的物体进行检测识别，实现对目标物的自动化提取。

4. 变化检测方法：变化检测是一种用于监测影像变化的技术。

根据影像时间序列进行对比，检测出其空间分辨率在比较大的范围内存在的变化。

5. 遥感镶嵌拼接：是指将多幅遥感影像数据进行融合处理。

该方法是将一幅影像小区域逐一进行配准然后进行拼接。

三、遥感影像信息提取技术的应用领域遥感影像信息提取技术被广泛应用于区域分析、地质勘探、资源管理、环境监测、军事侦察等领域。

遥感影像中建筑物提取研究综述

基于遥感影像的建筑物提取研究方法综述摘要：遥感影像上建筑物提取的基础理论研究始于20世纪80年代，随着遥感技术的不断进步，遥感影像的分辨率及精确度越来越高以及快速发展的城市在城市空间数据库方面的巨大要求。

现在城市空间数据库需要对数据快速获取更新，又因为遥感影像本身具有的现时性，更新速度快的特点。

在城市空间数据库的更新、城市动态监测、城市变化监测以及“智慧城市”建设等方面有着重要的使用价值。

本文介绍基于不同遥感影像提取建筑物的基本方法和几个发展趋势。

主要包括SAR图像，LIDAR点云数据，高光谱影像，航空影像等多种源数据不同的提取方法，以及不同数据来源的优缺点。

同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。

1.引言城市地区的遥感影像中，超过8成的目标是建筑物和道路，所以对建筑物和道路的识别和提取式遥感影像地物提取的主要研究方向，除道路和建筑物以外，剩下的大部分都是植被，在城市中绿地的面积占了一定的比例，在建筑物的提取中，建筑物在遥感影像中容易受到植被的干扰，如何高效率、高质量的剔除植被对建筑物的影响成了建筑物提取的关键。

进行建筑物提取的主要应用有城区自动提取、地图更新、城市变化监测、城市规划、三维建模、数字化城市建立等诸多方面，如何实现建筑物的快速、高精度、自动化提取成为目前的研究热点。

目前对绿地和水体的自动提取已经比较成熟，而道路和建筑物由于其自身的复杂性导致自动提取困难，本文主要提出了目前遥感影像建筑物提取研究的热点及其发展趋势。

2.建筑物提取的历史发展快速准确地获取不同类型城市建筑的空间位置、形状等信息具有极其重要的意义，在城市规划、城市动态监测、城市三维建模、地形图更新、地籍调查等方面有广泛的应用。

目前，对自动建立城市三维模型和实现城市虚拟现实的需求越来越多，利用大比例尺航空影像获取城市建筑物的三维几何信息和表面纹理，是实现“三维城市”建模的有效途径之一。

到目前为止，利用高分辨率航空相片或卫星影像提取建筑物等人工地物信息的方法大体分为两类：其一，利用图像信息结合高程信息进行建筑物信息提取，因为城市里的建筑物有一定的高度信息，通过建筑物与周围环境（地面）之间的高差进行屋顶边界的提取，这种方法大多需要一定的辅助数据如DEM、DSM等一类具有地物高程数据的影像。

遥感影像变化检测方法综述及展望

介绍与优缺点评述，并分析了当前变化检测方法中存在的普遍问题；并在此基础上，展望了一种基于影像分割的
变化检测方法：仅对其中一个时相影像进行分割的基础上，立了两时相影像间的对应图斑单元与变化判别规在建则，现图斑单元间的直接比较来提取变化信息。并分析了基于分割的变化检测方法与像素级变化检测方法相实比具有的优势。关键词：感；化检测；遥变影像分割
ｄｉ１．９９ｊｉｓ．０Ｏ１７２１．１０３ｏ：０３６／．ｓｎ１０一３７．０１０．２
中图分类号：７ＴＰ９
文献标识码：Ａ
文章编号：００１７２１）１ —０１ —０１０ —３７（０１１３１９５
（ＣｉｅｅｎｖｒｉｆＭｉｉｇａｄＴｃｎｌｇＪａｇｕ２１１； ① ｈｎｓＵｉｅｓｙｏｎｎｎｅｈｏｏｙ，ｉｎｓ２１６ｔ ② ＣｉｅｅａｅｆＳｒｅｉｇａｄＭａｐｎＢｉｉｇ１０３）ｈｎｓＡｃｄｍｙｏｕｖｙｎｎｐｉｇ，ｅｎ０８０ｊ
ＡｕｍａｙｏｒｅｃｉｅｎｄＰｒｓｅｔＳｍｒｎＣｕｒｎｔＴｅｈｎｑｕｓａｏｐｃｓｏｍｏｅＳｎｓｎｇＣｈｎｇｔｃｉｎｆＲｅｔｅｉａｅＤｅｅｔｏ

遥感影像居民地信息自动提取方法研究进展

Ｉｄｘ：ｎｅ）
同一波段不同地物吸收和反射太阳光的程度各异，同一地物在不同波段吸收和反射太阳光的能力也不同，依据这一原理，在居民地容易识别的多波
假定的概率分布，容错性较强，通常情况下其分类精度较最大似然法要高。戴昌达等利用监督分类和
人工判读相结合以监测城市扩展川；胡伟平用最大似然法对珠江三角洲地区城镇进行提取，并对比了多层前馈网络的反向传播神经算法（又称ＢＰ算法）。虽然基于统计方法提取居民地的研究相当成熟并有广泛应用，但研究同时也表明其分类精度相对较低，一般不超过８％【】０３。．４
中图分类号：Ｘ７８文献标识码：Ａ文章编号：１０ — ８２（０６５０４ — ０１７５２０）０ — ０８０４
０引言
居民地是人类进行生产、生活的场所，是人与
要有以下几种
１１基于统计的分类法．
需要。最近几年来，研究人员对居民地的自动、半
表性。最大似然法基于正态分布的假设，选择训练
样本受人为影响较大。神经网络法则并不基于某个
自动快速高精度提取方法进行了探索，新方法不断
涌现。本文通过总结各种方法的研究进展，以期明确居民地信息自动提取的发展现状与趋势。
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ＣｍｕｒＥｇｎｅｉｎｐｌａｉｓ计算机工程与应用ｏｐｔｎｉｒｇａｄＡｐｉｔｎｅｅｎｃｏ
２０，３３）０７４（０
１
◎ 士论坛◎ 博
基于遥感影像的居民地提取研究综述与展望
摘
要：从遥感影像中提取居民地已有许多研究，但仍存在许多问题有待解决。对与居民地提取相关的三个关键问题（民地影针居
像特征的定量描述、民地遥感提取模型和提取结果的精度评价）居的国内外研究现状分别进行了较全面地综述，介绍了具有代表性的方法，并对各种方法的特点进行了分析，最后对居民地提取的相关研究进行了展望。关键词：民地提取；感影像；居遥综述；望展文章编号：０２８３（０７３— ０１０文献标识码：中图分类号：Ｐ５１０ — ３１２０）０００ — ４ＡＴ７３
２国家基础地理信息中心，．北京１０４００４
３香港浸会大学地理系，．香港
１ａｕｔｏｅｏｒｅＳｉｃｎｅｈｏｇ，ｅｉｇＮｒａＵｉｅｓｙＢｉｎ８５Ｃｉａ．ｃｌｆＲｓｕｃｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＢｉｎｏｍｌｎｖｒｔ，ｅｉ１０７，ｈｎＦｙｅｏｊｉｊｇ０
Ｅｍａ：ｌｔｊａ＠１３ｏ — ｉｊｉｇｕｎ６．ｎｌｕｅｕｃ
ＧＵＪａＣＨＥｕｎ。ＮＪｎ，ｕＺＨＡＮＧＨｏｇ— ｉｅａ．ｓｄｎｉｌｒａｘｒｃｉｎｆｏｎｗｅ，ｔ１Ｒｅｉｅｔａｅｅｔａｔｒｍｒｍｏｅｙｅｓｄｍａｅｒｖｅａｏｅｔｌｓｎｅｉｇ：ｅｉｗａｄｎ
ｐｏｐｃｓＣｏｕｅｇｎｅｉｇａｄＡｐｌａｉｎ。０７。３３：一．ｒｓｅｔ．ｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｐｉｔｏｓ２０４（０）ｌ４ｃ
ＡｂｔａｔＩｓｔｌｎｐｎｒｂｅｓｒｃ：ｔｓｉａｏｅｐｏｌｍｔｅｔｃｒｓｄｎｉｌｒａｒｍｒｍｏｅｙｅｓｄｍａｅａｔｏｇｔｅｅａｅｅｎｌｔｉｌｏｘｒｔｅｉｅｔａｅｆｏａａｅｔｌｓｎｅｉｇ，ｌｕｈｈｒｈｖｂｅａｏｈｅｆｒｕｎｈｓａｅ．ｈｓａｅｅｉｗｓｔｅｓａｅｏ－ｈ — ｒｏｈｅｅｒｂｅｅａｅｏｔｅｒｓｄｎｉｌａｅｘｒｃｉｎ：ｅｆｔｐｔｉｔｉｒａＴｉｏｓｐｐｒｒｖｅｈｔｔ — ｆｔｅａｆｔｒｅｋｙｐｏｌｍｓｒｌｔｄｔｈｅｉｅｔｒａｅｔｔｔａａｏｔｈｑａｔａｉｅｄｓｒｔｎｏｅｉｅｔｌａｅｓｎｒｍｏｅｙｅｓｄｍａｅｅｔｃｉｎｍｏｅｓａｄａｃｒｃｓｅｓｎｔｏｓＡｎｔｅｕｎｉｔｅｃｉｉｆｒｓｄｎｉｒａｉｅｔｌｔｖｐｏａｓｎｅｉｇ，ｘｒｔｄｌｎｃｕａｙａｓｓｍｅｔｍｅｈｄ。ｄｈａｏｃａａｔｒｔｓｏｈｓｔｏｓａｅａａｙｅ．ｉａｌｒｓａｃｓｕｓａｅｒｃｍｍｅｄｄｆｒｆｔｒｔｄｅ．ｈｒｃｅｉｉｆｔｅｅｍｅｈｄｒｎｌｚｄＦｎｌｓｃｙ，ｅｅｒｈｉｓｅｒｅｏｎｅｏｕｕｅｓｕｉｓＫｅｒｓｒｓｄｎｉｌａｅｘｒｃｉｎｒｍｏｅｙｓｎｅｉｇｒｖｅｐｏｐｃｓｙｗｏｄ：ｅｉｅｔｒａｅｔａｔ；ｅｔｌｅｓｄｍａｅ；ｅｉｗ；ｒｓｅｔａｏ
顾娟－，．陈军ｚ张宏伟ｚ周启鸣。．，，
Ｇｕｎ．ＣＥｕ２ＺＮｏｇｗｉＺＵＱ－ｉｇＵＪａ。ＨＯｉｍｎ￣一，
１京师范大学资源学院，．北北京１０７０８５
２ＮｔｎｌＧｏａｃｅｔｆＣｉａＢｉｎ０４Ｃｉ．ａｏａｅｍｔｓＣｎｅｏｈ，ｅｉｇ１０４，ｈｎｉｉｒｎｊ０ａ
３．ＤｅｐｒｍｅｔｆＧｅｇａｈＨｏＫｏｐｉｔａｔｎｏｏｒｐｙ，ｎｇｎｇＢａｔｓＵｎｉｅｉＨｏＫｏｖｒｔｓｙ，ｎｇｎｇ，ｉＣｈｎａ
ｌ引言
居民地是人类居住和进行各种活动的中心场所，ＧＳ是Ｉ（ｅｇａｈｎｏｍｔｎＳｓｍ）间数据库中最主要、ＧｏｒｐｉＩｆｒａｏｙｔ空ｃｉｅ变化最多最快的要素之一。随着改革开放的不断深入，我国经济和社会发生了翻天覆地的变化，口也越来越多地迁向城市，民人居地扩张速度很快。遥感影像具有快速、宏观、综合、准确的特点，利用遥感影像及时、准确的获取居民地信息有着极为重要的社