遥感影像图中的地物信息自动提取技术研究
高分辨率遥感影像城区地物信息提取技术研究
通过以上对高分辨率遥感影像城 区信息提取 技术 的总结 与分 析 ， 下面 给 出面 向对 象遥 感影 像 城
区地 物信 息 提取 技术 思路 的技术 框架 （ 图 １ ． 见 ）
在面 向对象遥感影像城区地物信息提取技 术
术 ， 发遥感影 像智 能解 译 系统 显得 尤 其 重要 和 迫 开 切 。下 面将 根 据 遥 感 影 像 城 区地 物 信 息 的 自身 特 点 ， 点 阐述遥感 技术在城 区地物信息 方面 的应用 。 重
理特征以及与周边地物的关系等信息 ， 过于依赖建
筑 物 自身 的几 何特 征 ， 易 出现识 别错 误 和漏 检测 容 的情 况 ， 中低 层 建筑 物识 别 中由于 遮蔽 阴影 等影 在 响， 效果 较差 。 同时该类 方 法多用 构建 建筑 物模 型
中， 图像 分 割 、 征 提 取 与 目标 识 别 构 成 了 由低 层 特 到高 层 的三 大 任 务 。 目标 识 别 与 特 征 提 取都 以 图
定 制 ， 具备 通 用 性 。而 整 个 过 程包 含 人 工 智 能 、 不 计算 机视 觉 、 式识 别 、 模 数学 模 型建 立等 相关 内容 。
树， 提取 粗 略 的建 筑 物 候 选 区 和 相 对 准 确 的 阴 影 区。通过 计算 相邻 近 阴影 对 象 和 建 筑 物 对 象 的关
系特 征 ， 建立 简 单 的 知识 规 则 ， 从 建 筑 物 候 选 区 可
２ 面 向对 象 遥 感 影像 城 区信 息 提 取
２ １ 面 向对 象遥 感 影像城 区信 息提取 的原理 ．
１ 遥 感 影像 城 区信 息提 取
基于遥感影像的城市土地利用及下垫面信息提取研究
基于遥感影像的城市土地利用及下垫面信息提取研究摘要：伴随着我国科技水平的发展，我国遥感影像技术被广泛应用。
本文首先对无人机遥感影像进行了简单概述，其次对无人机遥感影像在第三次土地调查中的优势进行了研究，最后针对无人机遥感影像在第三次土地调查中的应用进行了分析。
关键词：遥感影像；城市；土地利用；下垫面；信息提取引言近年，由于经济的飞速发展，科学技术水平的日益提高，城市也在不断扩张，这就导致对土地的需求量不断扩大，农用耕地快速减少。
土地利用率持续增长，人口也在不断增长，致使人均耕地面积在不断减少，耕地质量也在不断下降。
在短期内，这个问题很难找到有效的方法来解决，是目前我国土地问题形势严峻的主要表现。
只有对土地资源进行详细的了解，才能对土地进行合理可持续利用。
经济建设对环境污染有很大的影响，人们通过利用遥感技术，对土地资源分类，了解土地资源的的利用情况，分析其对环境污染的程度和人民生活受影响的程度，进而对土地利用进行进一步规划。
遥感技术在土地资源利用变化研究中是不可或缺的，应用遥感技术完成对土地资源利用的分类已经成为一种趋势。
每隔一段时间，对遥感卫星数据进行分析整理，对土地使用情况进行监测，核查土地资源利用总体规划情况，定期对各个地方的土地利用实际变更情况和上报数据进行核实，坚决执行国家土地利用宏观决策方针，对土地利用情况进行动态管理，杜绝某些地区对土地的非法利用。
1概述土地系统作为一个复杂的生态系统，受到各种各样因素的影响，其中最显著的因素还是人类活动诸如城市建设等。
近年来，随着经济社会的快速发展，各个城市的土地利用类型正在发生着深刻的变化，而这些变化，又在其他方面或积极或消极地影响着人类的生活。
合理利用土地资源，对区域生态系统的稳定运行、社会经济的可持续发展至关重要。
城市区域的研究一直以来都是遥感领域的热点研究课题之一，随着各种高分辨率遥感数据的积累和新型卫星传感器的出现，对城市区域的遥感观测变得越来越有可能。
使用遥感影像进行地理数据提取的技巧
使用遥感影像进行地理数据提取的技巧遥感影像是一种获取地球表面信息的重要技术手段，可以为地理数据提取提供丰富的信息基础。
然而，由于遥感影像涵盖的空间范围广阔、数据量庞大，如何运用有效的技巧进行地理数据提取成为了研究的重点。
首先，合理选择影像类型是进行地理数据提取的基础。
根据研究的目的和需求，我们可以选择不同类型的遥感影像，如光学影像、合成孔径雷达(SAR)影像等。
光学影像适用于获取地表颜色、植被分布、水体分布等信息，而SAR影像则可以提供地表高度、土壤含水量等细微信息。
因此，在进行地理数据提取之前，我们应该详细了解影像类型的特点，从而选择适合的影像。
其次，了解地物识别技术是进行地理数据提取的关键。
地物识别是指通过遥感影像中的特征进行对象识别和分类。
常用的地物识别技术包括基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类通过对像元进行光谱分析，将像元划分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。
而基于对象的分类则是将像素聚类为连续的对象，再对对象进行分类。
这两种方法都有各自的优势和适用场景，研究者可以根据实际情况选择合适的地物识别技术。
另外，影像预处理是进行地理数据提取的重要环节。
由于遥感影像受大气、地表反射率等因素的影响，其数据质量常常需要进行校正和增强。
常见的影像预处理方法包括大气校正、辐射校正、几何校正等。
通过预处理的过程，可以降低影像噪声、改善影像清晰度，为后续地理数据提取提供更准确的数据基础。
此外，结合地理信息系统(GIS)技术也是提高地理数据提取能力的有效途径。
GIS技术可以辅助遥感影像的处理和分析，提供空间信息和属性信息的关联、查询和分析功能。
通过将遥感影像与地理数据进行融合，可以更好地理解和利用遥感影像中的地理数据。
例如，可以将遥感影像与地理数据进行叠加，生成多维数据，实现更丰富的信息提取和分析。
最后，不断学习和更新遥感影像处理技巧也是提高地理数据提取效果的关键。
随着科技的进步和数据获取手段的不断改进，遥感影像处理技术也在不断更新和发展。
如何利用遥感影像进行地形高程信息提取
如何利用遥感影像进行地形高程信息提取引言：随着科技的不断进步和遥感技术的发展，利用遥感影像进行地形高程信息提取已经成为地球科学研究中不可或缺的一部分。
通过遥感技术，我们可以获取到地球表面的影像数据，然后利用这些数据进行地形高程信息的提取和分析。
本文将介绍如何利用遥感影像进行地形高程信息提取，并探讨其中的原理和技术方法。
一、遥感影像的获取遥感影像是通过航空或卫星传感器对地球表面进行感知和测量，获取到的图像数据。
遥感影像可以提供大范围、连续性的地表信息，具有分辨率高、重访率高的优点。
常见的遥感影像包括卫星影像和航空影像。
卫星影像是由各种地球观测卫星收集的数据，具有广覆盖、频率高的特点。
常见的卫星有Landsat、MODIS等，它们可以提供高分辨率的多谱段影像数据。
航空影像则是通过航空器对地表进行拍摄而获得，一般具有较高的分辨率和空间分辨率。
卫星影像适合用于大面积地形高程信息提取，航空影像适合用于对个别区域进行高程信息提取。
二、地形高程信息提取的原理地形高程信息提取是指通过遥感影像数据获取到地表不同位置的高程信息。
地形高程信息提取的原理是利用遥感影像中的光谱、纹理和几何等信息，结合数学模型和算法来重建地形表面。
常用的地形高程信息提取方法包括数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)的生成。
DEM是以数值形式表示不同区域的地表高程信息的一种地理信息系统数据模型。
通过对遥感影像进行处理，可以获取到DEM数据，进而利用DEM数据进行地形高程的分析和提取。
DEM数据常通过插值算法进行生成，得到地表的高程信息。
三、地形高程信息提取的技术方法1. 影像预处理地形高程信息提取之前，首先需要对遥感影像进行预处理。
这包括影像校正、辐射定标和几何纠正等步骤。
影像校正是指根据传感器和大气条件对影像进行校正，消除辐射误差；辐射定标是指将影像数字值转化为反射率或辐射率；几何纠正是指将影像与地理坐标系统进行匹配，以确保影像与地面位置对应。
基于高分辨率遥感影像的地物提取方法
基于高分辨率遥感影像的地物提取方法地物提取是遥感技术在GIS领域中非常重要的应用之一。
基于高分辨率遥感影像的地物提取方法，通过对地物特征进行分析和分类，可以准确地提取出影像中的不同地物类型，为城市规划、环境监测、资源管理等提供有力的支持和指导。
本文将探讨几种常见的基于高分辨率遥感影像的地物提取方法，分别是数学形态学方法、目标检测方法和深度学习方法。
1. 数学形态学方法数学形态学是一种基于形状和结构的图像处理方法。
在地物提取中，数学形态学方法可以通过对图像进行形态学滤波、重建和形态学变换来实现地物的提取。
其中，形态学滤波可以去除噪声和平滑图像，形态学重建可以将图像中的目标进行填充和重建，形态学变换则可以将地物与背景进行分离。
数学形态学方法在处理遥感影像时，能够有效地提取出不同颜色、形状和大小的地物，具有较好的鲁棒性和稳定性。
2. 目标检测方法目标检测是一种通过分析图像中的目标特征，将其与背景区分开的方法。
在地物提取中，目标检测方法可以根据地物的纹理、形状、颜色等特征，通过采用阈值分割、边缘检测等算法来提取地物。
常见的目标检测方法包括K-means聚类算法、SVM分类器、随机森林等。
这些方法能够对遥感影像中的不同地物类型进行分类和提取，但对于复杂的地物类型和背景干扰较多的情况，提取效果有一定的限制。
3. 深度学习方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在遥感影像处理中得到广泛应用。
深度学习方法可以通过构建卷积神经网络（CNN）来实现地物的提取。
通过训练大量的遥感影像数据，使得神经网络能够自动学习地物的特征和规律，从而实现地物的准确提取。
相比于传统的方法，深度学习方法具有更高的准确率和鲁棒性，可以提取出更复杂、细节更丰富的地物。
综上所述，基于高分辨率遥感影像的地物提取方法包括数学形态学方法、目标检测方法和深度学习方法。
在实际应用中，可以根据具体的需求和数据特点选择适合的方法进行地物提取。
数学形态学方法具有较好的鲁棒性和稳定性，在处理简单地物时效果较好。
高分辨率遥感影像的地物提取
高分辨率遥感影像的地物提取随着现代科技的发展，高分辨率遥感影像的应用越来越广泛，除了科研和监测用途，它还广泛应用于城市规划、自然资源管理、气候变化监测、国土安全等领域。
在遥感影像中，地物提取是一项重要的任务，该任务旨在从遥感影像中自动或半自动地提取感兴趣的地物，如建筑物、道路网络、森林等。
本文将探讨高分辨率遥感影像的地物提取技术。
一、遥感影像与地物提取遥感影像是指使用高分辨率卫星、航空器或无人机拍摄的图像，可以提供广阔的范围和多光谱相交的信息。
遥感影像可以捕捉地表的不同特征，如植被、土壤、建筑物等。
然而，遥感影像并不直接提供地物信息，因此需要对遥感影像进行地物提取。
地物提取是从遥感影像中自动或半自动地识别和提取地物的过程。
它是实现遥感应用的重要基础，如土地利用、资源管理、环境研究等。
在过去，地物提取主要基于人工解释和数字化，随着计算机技术的进步和遥感数据量的增加，由算法自动或半自动地提取地物的方法得到广泛应用。
二、高分辨率遥感影像的地物提取方法高分辨率遥感影像相对于低分辨率遥感影像存在较大差异，因此其地物提取方法也有所不同。
通常，高分辨率遥感影像的地物提取方法主要分为基于像素和基于对象两种。
1. 基于像素的地物提取基于像素的地物提取方法通常将像素分类为地物和非地物，其步骤包括：1）特征提取：通常采用灰度、纹理、形状、方向、局部二值模式等特征提取方法。
2）分类方法：包括二元分类和多元分类。
二元分类通常采用最大似然估计、支持向量机等方法。
多元分类可以使用决策树、随机森林等方法。
基于像素的地物提取方法的优点是运算速度快，可以提防噪声和光照等干扰因素，缺点是无法对地物形状和空间分布进行准确的提取。
2. 基于对象的地物提取基于对象的地物提取方法通常将遥感影像分割成不同的对象，再将对象分类为地物和非地物，其步骤包括：1）图像分割：通常采用区域生长、标度空间分割等方法将遥感影像分割成不同的对象。
2）特征提取：通常采用形状、纹理、对称性、光谱等特征提取方法。
基于深度学习的遥感影像自然资源信息自动提取技术研究
基于深度学习的遥感影像自然资源信息自动提取技术研究摘要：遥感影像作为丰富的地面载体，可以为自然资源监测监管等业务提供影像支撑。
遥感技术能够全面、快速、有效地探查自然资源的分布情况，帮助自然资源部门摸清自然资源现状，及时掌握自然资源变化信息，辅助行使“两统一”职责。
当前，遥感已成为自然资源调查监管的重要手段。
遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生发展而来的。
目前，精准的遥感信息提取主要靠人工目视解译来完成。
面对海量、多源、多时相的遥感影像数据，低效率的人工解译已经无法满足快速获取信息的需求。
为了建立高效的自然资源遥感监测服务体系，迫切需要开展高精度自动化信息提取技术研究，实现目标快速识别和信息提取。
关键词：深度学习；遥感影像；自然资源；信息自动提取技术1遥感影像配准中常用网络结构相较于早期的浅层神经网络，深层神经网络具有更多的隐藏层。
一般认为，网络隐藏层越多，其对复杂函数的拟合效果越好，即深层神经网络能够学习到数据更为本质的特征。
随着深度学习技术的不断发展，越来越多神经网络被应用于遥感影像处理领域。
其中，卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)、全卷积神经网络FCN(Fully Convolutional Networks)、孪生神经网络（Siamese Networks)是遥感影像配准中较为常用的网络结构。
CNN由卷积层、池化层与全连接层构成。
卷积层负责提取影像局部特征，池化层通过对提取特征进行下采样，以实现减少数据量，抑制模型过拟合的目的。
CNN通过多层次的“卷积—池化”操作提取影像深层语义特征，再由网络末端的全连接层对提取到的局部特征进行整合并输出分类结果。
由于卷积操作得到的特征仅仅与影像局部区域有关，所以CNN提取到的特征通常具有强鲁棒性。
FCN在CNN的基础上，进行了如下改动：（1）将全连接层替换为卷积层，使网络的输入数据尺寸不受约束；（2）引入转置卷积层，可以对压缩后的特征图进行上采样，增大数据尺寸，以实现对影像所有像元的分类。
基于eCognition的土地利用遥感影像自动提取研究
第48卷第12期2 0 1 7年6月人民长江Yangtze RiverVol.48,No. 12June,2017文章编号：1001 -4179(2017) 12 -0075 -04基于eCognition的土地利用遥感影像自动提取研究周勇兵，曹珥(武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079)摘要：遥感监测是开展区域水土流失动态监测的重要手段。
对同一地区不同时期遥感影像进行影像分类，对比分析两期分类结果可以实现对土地利用等水土流失影响因子的动态监测。
传统方法通常采用人工目视勾绘法获得土地利用分类结果，耗时耗力且效率不高。
以同一地区不同时期的遥感影像为对象，基于eCognition软件平台，采用多尺度分割和面向对象分类方法快速获取了影像分类结果。
结果表明，该方法分类精度较高，能有效提高工作效率。
关键词：水土流失；土地利用；多尺度分割；面向对象分类；eCognition中图法分类号：S157 文献标志码：A D O I：10. 16232/ki. 1001 -4179.2017. 12. 020水土流失可破坏水土资源，恶化生态环境，加剧自 然灾害，严重制约国家经济社会的可持续发展。
开展 水土流失动态监测对水土保持科学决策、生态建设和 环境保护至关重要。
近年来，遥感监测已成为区域水 土流失监测的重要技术手段。
土地利用、植被覆盖等 水土流失影响因子信息提取是遥感监测的核心环节，采用人工目视判读方法，往往需要很大的人力物力支 撑，所以通过一些自动或者半自动的分类方法是提高 工作效率的重要途径。
eCongnition作为世界第一个面 向对象的分类软件，可以有效地提高图像分类的效率，同时拥有较高的精度。
1面向对象的分类遥感图像分类的方法有很多种，例如K均值分 类、最大似然法分类、支持向量机分类、神经网络法分 类和面向对象法分类等。
非面向对象分类的方法是基 于像元的光谱信息进行分类，但是因为同物异谱以及 异物同谱现象的大量存在，容易产生“椒盐现象”，使 得这些方法分类效果不好，尤其是在对一些分辨率高 的遥感影像进行分类的时候。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
遥感影像图中的地物信息自动提取技术研究摘要:遥感影像推动了测绘技术的发展,而遥感影像的地物自动提取技术也有利于遥感影像的全数字化发展。
种子区域增长法是一种较好的遥感影像地物自动提取算法,但是由于容易受到噪声的影响,而导致地物提取轮廓不清晰。
在借助面向对象的遥感影像处理思想对种子区域增长算法进行改进后,所获得的地物轮廓更加精确,具有更好的遥感影像图地物自动提取效果。
关键词:遥感影像地物自动提取种子区域增长法
自从20世纪60年代遥感技术问世以来,经过数十年的发展,遥感技术已经被广泛的应用于军事、测绘、环境等领域,并在其中发挥着非常重要的作用。
遥感影像图中的地物提取时测绘信息化、现代化发展的重要组成部分,极大的推动了遥感技术的数字化发展。
目前,如何从遥感影像中自动提取地物已经成为了遥感领域研究的重点。
但是,虽然目前国内外许多专家学者已经对此进行了许多的研究,并且已经取得了一定的研究成果,但是从遥感影像中自动获得地物信息作为一个较为前沿的研究领域,目前缺乏成熟的方法应用于实际当中。
1 种子区域增长法的改进
种子区域增长法是一个较好的遥感影像图地物信息自动提取算法。
但是种子区域增长法受限于初始种子的好坏,容易受到噪声点的影响,同时区域增长停止准则的好坏对于增长的速度和增长的结果都
有直接影响,如果在增长过程中如果某个像元有多个子集邻接像元,并且像元与多个子集邻接像元的差异都较小时,像元不同的归并方向会对区域增长速度和遥感影像图的地物提取效果造成较大的影响。
为此,在应用种子区域增长法实现遥感影像图地物自动提取时,需要对算法进行改进,以获得更好的地物自动提取效果。
在2009年周成虎所提出的面向对象的遥感影像处理思想中,将遥感影像图中地物要素的构成单元看成是unit(基元),并认为unit是根据一定的计算规则,在一定尺度下所获得的由具有相近像元所组成的连通区域,unit内部的像元具有特征相似性。
借助unit的思想,在使用种子区域增长法进行遥感影像图中地物自动提取过程中,如果将种子集Ai看成是初始基元,则基元的光谱特征反应了基元内部各个像元的光谱属性。
其中种子集Ai的光谱特征计算入式(1)所示。
其中:Ai表示遥感影像图中的第i个种子集合,即第i个基元;xki 表示种子集Ai中的第k个像元,根据遥感影像图中的光谱特征提取方法得到xki的光谱特征f(xki)。
根据相同的原理可以获得基元的灰度、纹理、形状等信息。
根据如上的思想,对种子区域增长法进行如下的改进。
(1)根据遥感影像图中的地物光谱特征,选择初始种子点,其主要的方法是采用Otsu阈值法从遥感影像图中获得初步点集来作为种子
区域法的种子点,从而加强初始种子点的地物代表性。
(2）将种子集作为种子区域法中不断生长的基元。
（3)根据航空影像图的精度,计算理想窗口宽度K,用于计算以带辨别像元为中心的窗口内邻域联合特征。
在进行联合特征计算时,综合考虑地物的空间低于特征和光谱域特征信息。
(4）对于联合特征中的空间特征分量和光谱特征分量赋予不同的权重,采用“加权联合特征”法来计算距离,并且以此作为相似度度量值,并且根据实际情况调整权重,调节空间特征分量和光谱特征分量对特征相似性的贡献量。
(5)在增长过程中,基于周成虎所提出的“特征差异最小”的思想,选取特征差异最小的外接区域作为种子的增长对象,在每一次完成种子的增长之后,需要按照加权联合特征差异值大小将种子集中所有外接像元(即外接区域为地物边界的像元)进行排序,最终将像元并入到与之特征差异最小的种子点击,同时选择下一个遥感影像图中的像元进行增长,直到遥感影像中的所有像元处理完毕。
2 改进种子区域增长法的应用于实验
实验数据采取如图1所示的一幅精度为1m的QuickBird航空影像图。
如图1所示,航空影像图主要包括建筑物和道路等地物,采用传统种子区域增长法和改进的种子区域增长法提取遥感影像图中的建筑物地物信息的结果分别如图2和图3所示。
从如上的实验结果来看,两种算法都较为清晰的获得了建筑物结果,建筑物轮廓波爱吃了原有的规则性。
但是通过改进种子区域增长法与传统算法的对比可以看出,改进种子区域增长法更好的去除掉了建筑物地物提取时的树木噪声,所获得的地物轮廓更加精确,具有更好的遥感影像图地物自动提取效果。
3 结语
随着遥感技术的发展,在为人们提供更加丰富的数据来源时,也推动了影像处理等技术的发展。
遥感影像地物自动提取技术有利于遥感影像处理的自动化和全数字化,是一门基于高分辨率遥感影像的新兴技术,有利于减少遥感影像处理成本,提高处理效率,是遥感影像技术重要的发展方向。
在本研究中,主要通过对种子区域增长法的分析,针对其在遥感影像地物自动提取中所存在的易受噪声点影响等问题,提出改进的种子区域增长法。
参考文献
[1] 周成虎,骆剑承.高分辨率卫星遥感影像地学计算[M].北京:科学出版社,2009.
[2] 蒋璐璐,王适,王宝成,等.一种改进的标记分水岭遥感影像分割方法[J].计算机技术与发展,2010,20(1):39-42.。