遥感影像快速处理与智能解译系统
遥感影像信息提取与解译流程及方法
数据质量检查
影像分割
多种分割算法
系统提供多尺度分割、统计区域增长、均值漂移三种分割算法
实现了DLG作为专题层参与分割分类的技术。
DLG数据辅助——分类技术
•
将已有DLG数据的属性字段作为eCognition中的特征值，通过构 建规则集，仅仅那些对象具备该属性值的分为相应的类别。
DLG数据辅助——分类技术
•
FeatureStation GeoEX提供的批量覆盖工具，可通过空间位置 属性提取赋值，进行字段匹配，实现DLG标识字段与地类的对应。
数据提取方法：
直接读取MDB文件，通 过地类树控制，完成数据 的提取工作 基础数据用途示意图
数据准备与预处理
道路缓冲区制作
由于项目技术规定不同，基础测绘和地理国情基本要素数据中， 道路为中心线，不能直接用于辅助分割、分类，所以需要进行缓 冲区制作。
数据整合
按照《地理国情普查内容与指标（试行稿）》内容，对地理国情基本 要素数据数据进行分 类代码转化、属性项重新制定等数据整合工作
黑龙江局 四川局 海南局 河南局 江西局 浙江局
二、主要问题
其他技术问题
数据整合需要统一转换工具 DLG与DOM数据配准问题 如何利用已有基础地理信息数据(DLG、DEM等） 缺乏基于航摄资料的自动分类软件
目录
一、概述 二、主要问题 三、主要技术方法 四、地理要素提取与解译技术流程
高性能处理技术
FeatureStation GeoEX
eCognition Server
基于MPI的遥感数据并行处理 通用模型，实现遥感影像的快 速并行化处理
如何进行遥感图像解译与处理
如何进行遥感图像解译与处理遥感图像解译与处理是一门应用于遥感领域的重要技术，通过对遥感数据进行解译和处理，我们可以获取到地球表面的信息，从而为资源管理、环境保护、农业生产等领域提供便利。
本文将从遥感图像解译的基本概念、影像预处理、分类与识别等方面进行探讨，帮助读者了解如何进行遥感图像解译与处理。
遥感图像解译是指通过遥感图像获取到的数据进行分析、识别和分类，从而提取出图像中所包含的地物和地物信息。
在进行遥感图像解译之前，需要先进行影像预处理，以提高解译的精度和准确性。
影像预处理是遥感图像解译的第一步，其主要目的是去除图像中的噪声和干扰，增强地物特征，并提高图像的可视化效果。
常用的预处理方法包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
辐射校正主要是针对图像的亮度进行调整，以达到较好的对比度和可视化效果；大气校正则是针对大气对图像的衰减作用进行校正，以提高地物的反射率；几何校正主要是对图像的几何形状进行纠正，以保证地物的几何位置的准确性。
影像预处理完成后，接下来是分类与识别的过程。
分类是指将遥感图像中的地物按照一定的标准进行分类，以便于后续的分析和利用。
常见的分类方法包括基于像素的分类、基于目标的分类和基于知识的分类等。
基于像素的分类是指根据图像像素的灰度或颜色信息将其分成不同的类别，常见的方法有最大似然法、支持向量机等；基于目标的分类则是根据地物在图像上的形状和纹理特征来进行分类，常见的方法有目标导向的分割算法、多尺度分析等；基于知识的分类则是基于专家系统和知识库来进行分类，常见的方法有规则树分类法、模糊分类法等。
在分类与识别的过程中，还需要进行验证和评价。
验证是指通过比较分类结果和实地调查数据或其他参考数据来验证分类的准确性和可靠性；评价则是对分类结果进行定量评价，例如计算用户精度和生产者精度、绘制混淆矩阵等。
通过验证和评价，可以了解到分类的误差和精度，并对分类方法进行优化和改进。
除了分类与识别，遥感图像解译还可以进行更深入的分析和应用。
遥感影像智能解译样本库现状与研究
㊀㊀第５０卷㊀第８期测㊀绘㊀学㊀报V o l．５０,N o．８㊀２０２１年８月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a A u g u s t,２０２１引文格式:龚健雅,许越,胡翔云,等．遥感影像智能解译样本库现状与研究[J]．测绘学报,２０２１,５０(８):１０１３Ｇ１０２２．D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０２１．２０２１００８５．G O N GJ i a n y a,X U Y u e,H U X i a n g y u n,e t a l．S t a t u s a n a l y s i s a n dr e s e a r c ho f s a m p l ed a t a b a s e f o r i n t e l l i g e n t i n t e r p r e t a t i o no f r e m o t es e n s i n g i m a g e[J]．A c t aG e o d a e t i c a e t C a r t o g r a p h i c a S i n i c a,２０２１,５０(８):１０１３Ｇ１０２２．D O I:１０．１１９４７/j．A G C S．２０２１．２０２１００８５．遥感影像智能解译样本库现状与研究龚健雅,许㊀越,胡翔云,姜良存,张㊀觅武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉４３００７９S t a t u sa n a l y s i s a n d r e s e a r c h o f s a m p l e d a t a b a s e f o r i n t e l l i g e n t i n t e r p r e t a t i o n o f r e m o t e s e n s i n g i m a g eG O N GJ i a n y a,X UY u e,H UX i a n g y u n,J I A N GL i a n g c u n,Z H A N G M iS c h o o l o f R e m o t eS e n s i n g a n d I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g,W u h a nU n i v e r s i t y,W u h a n４３００７９,C h i n aA b s t r a c t:T h e r a p i dd e v e l o p m e n t o f e a r t ho b s e r v a t i o n p r o j e c t s i nC h i n ah a so b t a i n e da l a r g ev o l u m eo f m u l t iＧs o u r c e(m u l t iＧt y p es e n s o r s,m u l t iＧt e m p o r a l,m u l t iＧs c a l e)r e m o t es e n s i n g d a t a．B u t t h ec a p a b i l i t y o f i n t e l l i g e n t r e m o t es e n s i n g i m a g e p r o c e s s i n g l a g sb e h i n dd a t aa c q u i s i t i o n．I nr e c e n t y e a r s,p e o p l eh a v e s i g n i f i c a n t l y i m p r o v e d t h e e f f e c t i v e n e s s o f i m a g e f e a t u r e e x t r a c t i o nw i t h d e e p l e a r n i n g n e t w o r k s．B u t l i m i t e d n u m b e r a n dv a r i e t y o f s a m p l ed a t a i sn o t e n o u g h f o r p r o c e s s i n g t h em u l t iＧs o u r c e r e m o t es e n s i n g i m a g e s．T h i s p a p e r a n a l y z e de x i s t i n g s a m p l ed a t a s e t s a n d p r o p o s e dam e t h o d f o r c o n s t r u c t i n g a s a m p l ed a t a b a s e f o r i n t e l l i g e n t r e m o t e s e n s i n g i m a g e i n t e r p r e t a t i o n,i n c l u d i n g t h ed a t am o d e l,c l a s s i f i c a t i o n s y s t e m,d a t a o r g a n i z a t i o n,a sw e l l a s t h e I n t e r n e tＧb a s e d p l a t f o r m f o r c o l l a b o r a t i v e s a m p l e c o l l e c t i o na n d s h a r i n g．K e y w o r d s:r e m o t es e n s i n g i n t e l l i g e n ti n t e r p r e t a t i o n;s a m p l e d a t a b a s e;m u l t iＧs o u r c er e m o t e s e n s i n g i m a g e;d a t a b a s em o d e l;d e e p l e a r n i n gF o u n d a t i o n s u p p o r t:T h eN a t i o n a l K e y R e s e a r c h a n dD e v e l o p m e n t P r o g r a mo f C h i n a(N o．２０１６Y F B０５０１４０３); M a j o r P r o g r a mo f t h eN a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c e F o u n d a t i o n o f C h i n a(N o．９２０３８３０１)摘㊀要:我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强㊁覆盖范围广㊁信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文面向大范围多源遥感影像地物信息智能解译需求,在分析现有样本集现状及问题的基础上,研究提出遥感影像智能解译样本库设计方案,并在此基础上设计了基于互联网的样本协同采集与共享服务框架.本文将为多源遥感影像样本库建设提供参考,为大范围遥感影像智能解译提供支持.关键词:遥感智能解译;样本库;多源遥感影像;数据模型;深度学习中图分类号:P２３７㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀文章编号:１００１Ｇ１５９５(２０２１)０８Ｇ１０１３Ｇ１０基金项目:国家重点研发计划(２０１６Y F B０５０１４０３);国家自然科学基金重大研究计划(９２０３８３０１)㊀㊀近年来,随着对地观测技术的发展,遥感影像数据以几何级数的速度快速增长[１Ｇ２].这些时效性强㊁覆盖范围广㊁多类型㊁多分辨率的海量遥感数据被用于地表信息提取㊁资源与生态环境变化监测等诸多领域,发挥了巨大作用.但是,遥感影像数据量的快速增长和数据类型的不断丰富,也对数据快速精准解译方法与技术提出了更高要求,原始拍摄数据大量堆积与可用信息提取不足的矛盾日益突出[３Ｇ５].当前,我国正在着力构建国内国际双循环相互促进的新发展格局,无论是国内社会经济发展建设㊁资源环境动态监测评估,还是支持全球可持续发展㊁构建人类命运共同体,均需区域/全球大范围地理空间信息的支持,进而对多源遥感信息快速解译能力提出了更为迫切的A u g u s t２０２１V o l．５０N o．８A G C S h t t p:ʊx b．s i n o m a p s．c o m需求.得益于大数据㊁云计算㊁人工智能等技术的不断进步,深度学习技术在图像识别方面取得重大进展[６].２０１５年微软研究团队宣布机器学习系统在I m a g e N e t２０１２分类数据集中的图像识别错误率已经降低到４．９４％,低于人眼辨识的错误率５．１％[７].自此之后,面向普通图像处理的深度神经网络框架和模型迅猛发展,其支持的图像识别技术在公共安全㊁生物㊁工业㊁农业㊁交通㊁医疗等领域得到广泛应用,其中不少已经融入百姓日常生活,例如人脸识别㊁车牌识别㊁指纹识别㊁食品品质检测㊁医学心电图识别等.随着高性能计算等技术的不断发展,图像识别能力不断提升,应用前景不可限量.在遥感领域,近年也利用深度学习技术支持场景理解㊁地物目标检测与土地覆盖分类等任务.人们通过构建大量样本数据训练深度学习网络,显著提高了遥感影像特征提取成效[８Ｇ１０].但整体上,智能遥感解译系统的实用化㊁商业化程度仍未达到人脸㊁指纹识别等普通图像解译的水平.遥感影像解译涉及场景识别㊁目标检测㊁地物分类㊁变化检测㊁三维重建等不同层次的任务,区域/全球大范围地物信息的提取需要依赖多源(多类型传感器㊁多时相㊁多尺度)遥感数据,但目前已经建立的样本库尚难以支持多源异构遥感影像的处理[３],主要问题表现在５个方面:①各类样本库采用不同的分类体系,导致所训练出来的深度学习模型难以共享样本集,处理样本库覆盖范围外的数据时出现分类偏差;②预设的样本种类难以完全覆盖区域/全球地表环境的多样性,遇到新类别(开集问题)时,模型的解译体系不能灵活扩展,导致出现误判[１１];③样本的空间分布对不同区域地理环境特点体现不足,导致模型对局部地区特征过度拟合,进而降低深度学习模型大范围应用时泛化能力[６,１２];④现有样本库大多模仿I m a g e N e t 模式构造,对遥感影像的多尺度㊁多传感器㊁多时相特性体现不足,且大多不具备地理位置属性和时间属性,削弱了模型的稳健性;⑤现有样本大多是分别面向场景㊁目标㊁像素构建的,未见集成场景Ｇ目标Ｇ像素的综合样本集.海量且多类型的遥感影像样本库是实现大范围异构遥感影像高精度智能解译的基础.样本库应遵循统一分类体系,涵盖空间分布合理的多尺度㊁多传感器㊁多时相遥感影像,应具备样本类型与类别动态扩展及样本自动精化的能力,还应满足场景㊁目标㊁像素等不同层级的精准解译要求.本文面向多源异构遥感影像地物信息智能解译需求,在分析现有样本集现状及问题的基础上,研究提出遥感影像智能解译样本库建设方案(如图１所示).整体技术流程包括标准制定㊁方法设计㊁工程实施㊁应用支持等几个主要环节,其中方法设计环节主要包括样本概念模型设计㊁样本分类模型设计㊁样本组织模型设计和样本采集方法设计;工程实施环节主要包括样本库构建㊁样本协同采集与共享服务平台开发.样本分类与编码标准是在样本概念与分类模型基础上形成的,用于指导样本采集㊁管理㊁共享㊁应用全流程.本文提出的方法将为多源遥感影像样本库建设提供参考,为大范围遥感影像智能解译提供支持.图１㊀遥感影像样本库设计与建设技术流程F i g．１㊀D e s i g n a n d c o n s t r u c t i o n p r o c e s s o fr e m o t es e n s i n g i m a g e s a m p l e d a t a b a s e１㊀遥感深度学习样本集建设现状遥感影像解译包括场景识别㊁目标检测㊁地物分类㊁变化检测㊁三维重建等不同层次的任务,每种任务都可基于多种影像资源(多类型传感器㊁多时相㊁多尺度)来实现,面向智能解译的样本库必须充分体现这种多源特性,才能保证解译精度.当前已有不少遥感解译样本数据集,总体来看,这些样本集存在分类体系不统一㊁解译样本量小㊁多样性不足㊁样本影像来源单一㊁样本尺寸固定等问题,已经严重影响大范围多源异构遥感影像解译效率与质量.１．１㊀常用公开遥感解译样本数据集目前,遥感解译样本数据均是针对不同的解译任务而构建的,主要包括场景分类样本㊁地物目标检测样本㊁地物要素分类样本㊁变化检测样本等几类.表１为当前常用公开场景分类㊁目标检测㊁４１０１第８期龚健雅,等:遥感影像智能解译样本库现状与研究地物要素分类㊁变化检测样本数据集的内容与主要指标.表１㊀部分常用公开样本集T a b．１㊀S o m e c o m m o n l y u s e d p u b l i c s a m p l e s e t s数据集任务类型类别数量/张样本数量样本尺寸分辨率/m波段实例标注方式实例数量影像来源U CＧM e r c e d A２１２１００２５６０．３R G B U S G SN a t i o n a l M a p U r b a n A r e a I m a g e r yR S D４６ＧWHU A４６１１７０００２５６０．５~２R G B G E,天地图E u r o S A T A１０２７０００６４１０１３个波段S e n t i n e lＧ２D O T A(V２．０)B１８１１０６７８００Ｇ２０００００．１２~１R G B旋转边界框１４８８６６６G E,G FＧ２,J LＧ１R S O D B４９７６~１００００．３~３R G B水平边界框６９５０G E,天地图x V i e w B６０１４１３~３００００．３R G B水平边界框１００００００W o r l d V i e wＧ３I S P R SＧV a i h i n g e n C６３３２５００ˑ２５０００．０９I R,R,G,D S M,N d s mM a s s a c h u s e t t sB u i l d i n g s C２１５１１５００ˑ１５００１R G BG I D C１５１５０６８００ˑ７５０００．８~１０R G B,N I R G FＧ２M t SＧWH D９１７２００ˑ６０００１R G B,N I RS Z T A K IA i r C h a n g e D２１３９５２ˑ６４０１．５R G BA B C D D２４２５３１６０ˑ１６００．４R G B㊀注㊀任务类型:A为场景分类;B为目标检测;C为地物分类;D为变化检测.㊀㊀由表１可知,这些大多是场景分类与目标提取样本,地物目标检测(像素分割)和变化检测的样本量很少,难以支持多层级信息解译.其中,场景分类样本的数量最多,在遥感解译中常用作后续目标检测地物分类任务解译模型的初始化与训练数据.但场景样本大多为R G B影像,难以支持含有更多光谱信息的遥感模型训练.且场景样本尺寸大多较小,致使解译模型突出地物的局部特征而难以提取大范围场景特征.目标识别样本的标注方式依赖于不同数据集面向的目标类别,存在标注方式不统一㊁类别不统一的现象,在共享应用时,必须进行类别综合才能实现跨数据集使用.地物要素分类样本由于标注成本高且分类体系不统一,现存样本数量较少,缺少多光谱㊁高光谱㊁红外㊁S A R㊁激光雷达㊁多视角等多类型传感器样本,难以支持大范围多源影像解译.变化检测的样本数量是最少的,且大多仅针对某一种地物的变化进行标注,没有考虑实际情况中多种地物组合变化情况,也无法支持业务化应用.此外,这些样本集中样本的大小较为固定,基于有限大小的样本块进行深度学习模型训练,将对解译模型的感受视野造成限制[１３],不利于大范围遥感影像信息提取.为满足对于大规模样本库的多种需求情况,应设计以上各类任务为驱动的遥感影像解译样本数据模型,既满足各任务单独使用需求,又使得不同任务或不同传感器间数据可以高效组织索引.１．２㊀样本分类现有遥感影像智能解译样本集大多针对具体应用场景和解译对象来建设,不同样本集采用了不同的分类体系.地表覆盖分类采用最多的是联合国粮农组织(F o o d a n d A g r i c u l t u r e O r g a n i z a t i o n o f t h e U n i t e dN a t i o n s,F A O)提出的«地表覆盖分类体系(L a n dC o v e rC l a s s i f i c a t i o nS y s t e m,L C C S)»,它基于地表覆盖属性组合进行类别定义,具有较好的灵活性和可扩展性.美国地质调查局(U S G S)的«遥感数据土地利用与土地覆盖分类体系»[１４]㊁我国的«地理国情监测内容与指标»(C H/T９０２９ ２０１９)[１５]㊁«中国全球测图地表覆盖产品分类(３０m㊁１０m)»[１６]等均参考了L C C S 分类.国际标准化组织基于F A O的L C C S颁布了两个国际标准«G e o g r a p h i c I n f o r m a t i o nＧC l a s s i f i c a t i o n S y s t e m sＧP a r t１:C l a s s i f i c a t i o n S y s t e mS t r u c t u r e»(I S O１９１４４ １)和«G e o g r a p h i c I n f o r m a t i o nＧC l a s s i f i c a t i o nS y s t e m sＧP a r t２:L a n d C o v e r M e t aL a n g u a g e,(L C M L)»(I S O１９１４４ ２)[１７Ｇ１８],我国以等同采标的方式将I S O１９１４４ １５１０１A u g u s t２０２１V o l．５０N o．８A G C S h t t p:ʊx b．s i n o m a p s．c o m翻译为国家标准«地理信息分类系统»(G B/T ３０３２２)[１９].有些数据集的分类还参考了«土地利用现状分类»(G B/T２１０１０ ２０１７)[１０]㊁«地理信息兴趣点分类与编码»(G B/T３５６４８ ２０１７)等国家标准.由于这些样本集在样本类别定义(命名㊁语义)㊁层级及兼容性等方面有较大差异,开放性与可扩展性不足,难以支持样本集的共享与综合利用.１．３㊀样本采集方法常用的样本标注工具主要有L a b e l M e[２０Ｇ２１]㊁L a b e l I m g[２２]等,它们可用于小尺寸的全色㊁R G B 影像的目标检测或场景分类样本的标注,在处理大尺寸遥感影像时需先切割成小尺寸,且不支持变化检测㊁像素分割等样本的标注,以及多光谱㊁多视角等样本的制作.一些地理信息软件(如A r c G I S和Q G I S)支持多光谱影像标注,但导出的标签一般是矢量,需要先转换格式才能输入深度学习模型.像素级影像分割样本标注一般利用专业软件(如E N V I㊁E R D A S)以人工标注或半自动标注方式完成,其中,人工标注包括专业人员和众包标注两种方式,前者质量高但效率低,后者效率高但质量参差不齐.I m a g e N e t等是利用众包完成标注后再经专业人员审核.某一类别地物实体在不同地理环境中的空间分布是不均匀的,例如东南亚水系丰富,而中亚草原荒漠较多.采样时必须考虑地理环境对要素分类空间分布的影响,使每个地理空间区域都有足够的样本类别与样本数量[２３Ｇ２４],才能保证解译的精度.现有样本集(特别是地物分类样本)大多基于局部区域的少量影像构建[８Ｇ１０],样本类型与数量的空间分布不合理,导致机器学习模型错误分类[２５].总体来看,亟须研究顾及地貌景观类别的样本分布策略,并研发专用遥感影像样本采集工具,以提升采集质量与效率.１．４㊀样本数据管理与共享服务目前,多数遥感影像样本集由遥感社区的研究人员或学术组织制作,通常以数据文件方式存储在局域网服务器㊁公共资源(如G i t H u b等)和云存储平台(如百度云㊁G o o g l eD r i v e等),提供链接供获得授权者下载使用[２６Ｇ２７].集成使用多个样本集的使用者需要从不同链接分别获取,且由于这些数据集的分类与定义不一致而不得不进行大量的整合处理工作,这种情况不但影响效率,也在一定程度上降低了所训练模型的泛化能力.例如,虽然多个目标检测样本集均有 飞机 样本,但其成像质量㊁采样季节和采样区域均有差异,用这些样本训练出来的模型解译效果会受影响.为此,亟须建立遥感解译样本服务平台,实现对多类型传感器㊁多时相㊁多尺度遥感样本数据的集成管理㊁动态维护和在线服务,以解决全球/区域大范围样本数据融合与共享问题.２㊀任务驱动的遥感影像智能解译样本库设计㊀㊀由前述分析可知,建设可支持大范围多源异构遥感影像智能解译的样本库需要突破的关键技术包括:① 任务驱动 的遥感影像解译样本模型;②统一可扩展的遥感解译样本分类体系;③支持全局关联的数据组织索引方法.其中,样本模型应涵盖多传感器类型㊁多时相㊁多尺度遥感影像,分类体系应支持样本类型与类别动态扩展,数据组织与索引应满足跨区域跨类别快速调用索引需求.２．１㊀面向任务的样本模型本文针对场景分类㊁目标检测㊁地物分类㊁变化检测㊁三维重建等解译任务,定义了相应的样本类型,包括:(１)场景分类样本.场景识别对应于计算机视觉中的图像分类任务,其目的是自动给航空或航天遥感影像贴上特定语义类别标签,支持场景与目标(如机场㊁码头㊁立交桥等)的快速检索.场景识别是高分辨率遥感影像理解的基本步骤,近年已成为遥感领域的热点研究主题.场景数据主要包括局部或区域性场景影像,以及对应的分类文本标签.(２)目标检测样本.目标检测是在影像中定位一个或多个感兴趣的特定地物(如建筑物㊁车辆㊁飞机等),并识别预测地物相应的类别.主要包括目标影像㊁目标定位框坐标数据㊁目标分类信息.由于遥感地物内容繁杂,有时解译模型难以区分或判定部分样本中细分的地物类别.因此,需要综合考虑地物目标的地域㊁时相㊁地形地貌㊁地块分布模式或其在影像中的图斑大小等因素,甚至需要提供示例图片进行说明.(３)地物分类样本.利用遥感影像进行语义分割的目的是将遥感影像中的每个像素与预先定义的地表覆盖类别关联起来.包含影像数据以及对应逐像素分类的栅格分类信息数据.６１０１第８期龚健雅,等:遥感影像智能解译样本库现状与研究(４)变化检测样本.用于定位及识别同一地理位置处多时态间的变化信息.需要前后两个时相的影像,并且基于统一分类体系对标签影像的图斑属性进行标注.需要针对每种变化类型制定合理的判定准则和规范要求,必要时提供示例说明.(５)立体多视样本.此样本集由密集匹配数据集构成,用于通过多视角遥感影像构建三维地表模型.原始数据包括多视影像,以及对应的相机内外方位元素参数㊁影像覆盖范围的地面真值参考数据(主要为激光点云或产品级三维地表模型).通过自动配准方法,将影像与高程数据进行匹配,形成样本数据.样本类型的逻辑模型如图２所示.遥感影像解译样本由地物(像素分割)样本㊁目标样本㊁场景样本构成.其中,地物样本又包括来自于平面影像的平面样本,以及来自于立体多视影像的立体多视样本.平面样本包括单时相样本㊁变化检测样本.逻辑上,目标由像素组成,场景由目标组成,但３种样本的采样过程是单独进行的.同一地物可采集多种任务类型样本,不同任务的样本可根据地理位置进行关联,各类型任务又可包含不同传感器类型的数据.图２㊀样本类型逻辑模型F i g ．２㊀L o g i c a lm o d e l o f s a m p l e t y pe ２．２㊀统一可扩展样本分类体系由于区域/全球范围地物信息复杂多样,难以预设完备的样本种类,因而遥感影像智能解译样本的分类必须采用开放框架,具有可扩展性.为突破因样本库已有类型不完备而造成解译模型的认知局限问题,本文研究了支持新类别灵活扩展的分类体系(如图３所示).主要思路是基于国家标准«地理信息分类系统»(G B /T３０３２２)构建全局分类体系框架,再结合前节定义的具体任务类型进行扩展.图３㊀样本分类框架F i g ．３㊀S a m pl e c l a s s i f i c a t i o n f r a m e w o r k ７１０１A u g u s t２０２１V o l．５０N o．８A G C S h t t p:ʊx b．s i n o m a p s．c o m㊀㊀国家标准«地理信息分类系统»(G B/T ３０３２２)(等同采标I S O１９１４４ １G e o g r a p h i c I n f o r m a t i o nＧC l a s s i f i c a t i o nS y s t e m sＧP a r t１:C l a s sＧi f i c a t i o nS y s t e m S t r u c t u r e)[１３]框架分为两个层次,第一层次采用二分法(d i c h o t o m o u s)定义主要地表覆盖类别,第二层次以模块层次结构(m o d u l a rＧh i e r a r c h i c a l)对每一类别赋以环境属性㊁技术属性,进而通过不同属性的组合来定义子类.基于模块层次结构的属性,可以组合成便于索引的分类属性表.每种属性赋以体现类别的层次及层级间隶属关系的标识编码,方便索引.通过增加层次模块的属性定义,可以灵活扩展定义新的类别,并由用户生成具体任务的分类实例.在此基础上,结合目标识别任务中出现的移动目标与固定目标(表２)对第一层次和第二层次 人造地表和相关区域 进行了扩展,从而形成了全集的分类体系,具体每个任务的分类体系为此全集体系的实例.本框架能够支持各类样本的分类:(１)地表覆盖地物样本分类实例.这种分类方式可以涵盖现有所有地表覆盖类别,并可实现已有各种像素样本分类与本文分类体系的类别映射与转换.例如,在«地理国情普查内容与指标»(第一次全国地理国情普查,G D P J０１ ２０１３)中,阔叶林的定义是:由双子叶乔木树种为主构成的树林,阔叶林合计占６５％以上.有冬季落叶的落叶阔叶林(又称夏绿林)和四季常绿的常绿阔叶林(又称照叶林)两种类型.其中 树林 对应于附录表１属性表中的A１２(自然植被区域)㊁A３(树木), 占６５％以上 对应A１０(６０~７０％), 阔叶 对应D１(阔叶), 常绿 对应E１(常绿), 冬季落叶 对应于E２(每年落叶).因此,地理国情分类中的 阔叶林 就可以映射为本分类体系中的 A１２A３A１０D１E１E２ .(２)场景样本分类实例.场景样本分类取上述分类体系的子集,可实例化(表２),综合参考已有开源样本数据集中的分类类别后,包含９个一级类,２３个二级类和１１９个三级类.表２㊀场景样本分类实例T a b．２㊀I n s t a n c e o f s c e n eＧb a s e d s a m p l e c l a s s i f i c a t i o n 层级目标类别一级类二级类移动目标固定目标人飞机船火车车公共设施交通设施建筑物工业设施其他㊀㊀(３)目标样本分类实例.目标识别样本分类取上述分类体系的子集,可实例化(表３).表３为综合已有开源样本数据集中的分类场景样本分类总表,包含两个一级类,１０个二级类及１０９个三级类.表３㊀目标样本分类实例T a b．３㊀I n s t a n c e o f o b j e c tＧb a s e d s a m p l e c l a s s i f i c a t i o n 层级场景类别一级类二级类种植土地林草地房屋建筑区交通运输构筑物人工堆掘地荒漠与裸露地水域其他耕地园地林地草地建筑区居住用地公共基础设施交通载体交通设施硬化地表水工设施工业设施体育设施温室/大棚环保设施采矿用地盐碱地表沙质地表岩石地表水域沼泽自然景观城市空间２．３㊀支持全局关联的数据组织与索引遥感影像智能解译往往是多任务关联的,对于某一地物,往往需要使用与其相关的多种类型的样本,或利用某一类型样本完成不同任务.为此,本文提出以数据集为组织单元的遥感影像解译样本数据组织模型(如图４所示),以支持全局关联的样本组织与索引.本模型数据集包括像素分割样本数据集㊁目标样本数据集㊁场景样本数据集㊁变化检测样本数据集㊁多视角样本数据集等,每个数据集均建立相应的元数据.每个数据集由相应分类的样本实例组成,样本实例由样本表描述,每个样本都赋予唯一的样本标识码,以支持样本的全生命周期管理与溯源.８１０１第８期龚健雅,等:遥感影像智能解译样本库现状与研究图４㊀样本数据组织模型F i g ．４㊀L o g i cm o d e l o f s a m pl e d a t a ㊀㊀样本表记录样本的基本信息,例如像素分割样本表主要包括样本标识编码㊁样本所在数据集㊁样本的尺寸㊁样本所在区域㊁样本拍摄时间㊁样本标注信息(质量㊁采集人㊁标注时间等)㊁影像存储路径㊁影像类型,以及影像通道数㊁影像分辨率㊁传感器㊁样本用途(训练㊁验证㊁测试等).目标样本还包括目标的标签信息,变化检测样本包括前后时相影像信息,立体多视样本包括深度信息等.根据不同解译需求,可将这些属性进行有机组合,实现多维语义检索与数据分析.数据集元数据㊁样本表数据㊁样本分类数据等存储在关系数据库中,数据实体以文件方式存储于文件系统.基于上述模型,分别定义数据集㊁场景样本㊁目标样本㊁地物分类样本㊁变化检测样本㊁立体多视样本的属性结构,以及分类总表㊁各类样本分类表的属性结构.表４与表５分别是数据集属性表㊁场景样本属性表结构的示例.表４㊀数据集属性表T a b ．４㊀A t t r i b u t e t a b l e o f t h e d a t a b a s e序号属性项描述类型长度取值说明约束１D A T A S E T _I D数据集编号T e x t ２０数据唯一I DY ２D A T A S E T _N AM E 数据名称T e x t ２０ Y ３D A T A S E T _V E R S I O N 数据集版本T e x t ５Y ４T A S K _T Y P E任务类型T e x t ２０支持的解译任务类型Y ５D A T A S E T _L I N K 数据集链接T e x t ３００数据集官方下载链接N ６D A T A S E Y _C O P R 数据集版权归属T e x t １００机构组织名称Y ７D A T A SE T _C I T E数据集引用方式T e x t１５０论文引用等N３㊀基于网络互操作的样本采集与共享服务㊀㊀遥感影像智能解译样本库的构建是一项持续性工作,应充分利用已有各类样本数据集,将其进行归一化整合处理后纳入样本库中.在此基础上,还须建立支持样本不断扩展㊁精化的工作机制与支撑平台.因此,本文设计了多源异构样本整９１０１A u gu s t ２０２１V o l ．５０N o ．８A G C S h t t p :ʊx b ．s i n o m a ps ．c o m 合技术路线,面向互联网用户的众包样本标注与共享服务平台架构.３．１㊀已有样本归一化整合图５为已有样本整合处理的技术流程.首先,需要将已有样本的类别与本文设计的分类体系进行语义映射;然后,依据本项目设计的统一编码规则和数据库结构进行转换,并根据多维查询的语义建立样本索引;最后,将样本集的元数据信息(包括版权信息等)存储在相关的元数据表中,方便样本的质量追溯和权属认定.图５㊀多源样本数据整合技术流程F i g ．５㊀F l o w c h a r t o fm u l t i Ｇs o u r c e s a m p l e d a t a i n t e gr a t i o n ３．２㊀众包样本采集样本标注是样本库建设的基础工作.为解决全球/区域大范围样本数据采集问题,本文设计了基于网络互操作机制的样本采集平台,支持样本的众包协同采集标注㊁在线校验㊁动态扩展.由于遥感解译样本的判读与标注需要地学专业知识的支撑,目前样本采集还主要采用专业人员手工采集的方式,效率低㊁成本高,且由于样本标注者的专业认知差异导致标注质量不均.为提高样本采集效率与质量,本文设计了自动/半自动结合标注方法.基本思路是基于已有样本数据训练深度学习模型进行自动解译,对自动解译结果进行精度评估并进行人机交互修正完善,利用影像的交互分割优化等算法显著提升其效率,通过合理分配不同程度的专业人员进行在线校验,最后将满足要求的样本补充至样本库.技术流程示意图如图６所示.３．３㊀样本共享服务平台针对大规模样本共享服务问题,本文设计了基于遥感解译样本开源共享平台,支持多维语义查询㊁统计分析㊁数据共享服务.遥感影像样本共享服务平台的总体框架如图７所示,包括基础设施层㊁数据存储层㊁数据服务层和应用层.其中,基础设施层包括分布式存储阵列㊁G P U 集群㊁文件系统㊁数据库系统及网络环境等.以分布式弹性大规模存储阵列支撑全球范围海量遥感影像样本集的高吞吐和可扩展管理,以G P U 集群支持深度学习模型计算和在线多并发访问快速响应需求.数据存储层支持多尺度多类型样本数据的存储㊁扩展㊁维护与版权保护.服务层支持遥感影像样本的多维语义查询和样本数据服务发布,对外提供具有互操作能力的数据访问服务接口.应用层允许用户进行开放注册并根据版权协议进行权限管理,在此基础上提供样本的录入㊁校验㊁多维语义查询㊁数据获取和可视化功能服务,并基于时空数据关联分析㊁样本综合统计分析㊁知识发现等数据挖掘模型为用户提供样本的在线分析与应用.图６㊀自动/半自动结合标注F i g ．６㊀A u t o m a t i c /s e m i Ｇa u t o m a t i c c o m b i n e d l a b e l i n gt i o n ４㊀结㊀论本文针对大规模遥感智能解译需求,分析了已有样本数据集的现状及存在的问题,提出了任务驱动的遥感解译样本库设计.本文依据所提出的方案,对已有的７３个开源样本数据集进行了归一化处理㊁映射转换,构建了包含２５６万样本的数据库,涵盖了场景分类㊁目标检测㊁单要素/多要素分类㊁变化检测㊁三维多视角重建等多种遥感智能解译任务,以及多种遥感影像传感器类型(多光谱㊁高光谱㊁S A R ㊁三维多视角).在前期工作基础上,搭建了遥感样本在线采集与共享服务平台,初步实现了网络协同样本采集㊁样本查询等功能.下一步将不断扩充样本库,并加快完善样本采集与共享服务平台建设,支持全球范围的众包样本采集,实现样本在线校验和录入㊁多维语义查询和统计分析等功能,为基于机器学习的遥感影像智能解译提供有力支撑.０２０１。
测绘技术中的遥感影像的采集与处理方法
测绘技术中的遥感影像的采集与处理方法遥感影像在测绘领域中起着至关重要的作用。
随着技术的不断发展，遥感影像的采集与处理方法也在不断进步。
本文将围绕这一主题展开讨论。
一、遥感影像的采集方法遥感影像的采集主要有两种方法：主动遥感和被动遥感。
主动遥感是指通过设备主动向地面发射电磁波并接收反射回来的电磁波来获取影像信息。
典型的主动遥感设备是雷达。
雷达通过发射电磁波并接收反射回来的微波，可以获取地面的高程、形态等信息。
主动遥感适用于测绘平原、山区等地形起伏较大的地区。
被动遥感是指通过接收地面发出的热能、辐射能等电磁波来获取影像信息。
被动遥感设备包括光学相机、红外相机等。
其中，光学相机主要用于获取可见光波段的影像，而红外相机则用于获取红外波段的影像。
被动遥感适用于获取地表覆盖、环境变化等信息。
二、遥感影像的处理方法遥感影像的处理主要包括预处理、解译和后处理三个环节。
预处理是指对原始遥感影像进行去噪、镶嵌、几何校正等操作，以提高影像质量和几何精度。
去噪会去除遥感影像中的椒盐噪声、高斯噪声等，从而提高图像的清晰度。
镶嵌是指将多个遥感影像拼接成一个整体，以获得更大范围的覆盖面积。
几何校正是指将遥感影像与地理坐标系统进行对应，以实现地物位置的准确定位。
解译是指通过人工或计算机算法，对遥感影像中的地物进行分类、提取、识别等操作，以获得有用的地理信息。
分类是将遥感影像中的像素分成若干个类别，如水体、植被、建筑等。
提取是指从遥感影像中提取出特定的地物，如道路、河流等。
识别是指对遥感影像中的地物进行识别和标注，从而实现对地物的智能分析和管理。
后处理是指对解译后的结果进行验证、整合、分析等操作，以获得更精确的结果。
验证是指对解译结果进行实地考察，验证其准确性。
整合是指将解译结果与其他地理信息进行融合，以构建更完整的地理信息数据库。
分析是指对解译结果进行各种计算和模型分析，以挖掘地理信息中的数据关联和规律性。
结语随着遥感技术的快速发展，遥感影像的采集与处理方法也在不断创新与改进。
遥感原理与应用_第5章_1 遥感影像解译-遥感影像人工目视解译
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遥 1感 2 3影 4像 5 6解 7 译
卫 星 搜 救
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遥感影像解译的本质
地表景观
成像过程
成像方式、探测 波段 投影方式、时空 因素
遥感影像
大小形状、色调 灰阶 畸变失真、成图 比例
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遥感原理与应用
Remote Sensing Principle and Application
SOUTHWEST
JIAOTONG
UNIVERSITY
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遥 感 原 1理 2 3与 4应 5 6用 7课 程 框 架
影像处理基础
影像几何处理
影像辐射处理
遥感传感器
影像处理 遥 感 系 统 影 像 处 理 遥 感 应 用
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布局
遥 感 1影 2 3像 4解 5 6译 7 标 志
物体间的空间配置。物体间一定的位置关系和排列方式， 形成了很多天然和人工目标特点。
位置
地物分布的地点。地理位置和相对位置。
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目 视 解 1 2译 3 4方 5法 6 7与 步 骤
目视解译基本原则 处理原则
• 总体观察
先从整体、宏观角度，对整个图像进行全面观察，了解整个图 像的基本情况与主要内容。
（1）直接标志
• 综合分析
应用航空像片、卫星图像、地形图等多种数据，结合实际调查、 调绘资料进行整体综合分析。
详解测绘技术中的遥感影像解译技术
详解测绘技术中的遥感影像解译技术遥感影像解译技术是现代测绘技术中的重要组成部分，它在国土资源调查、环境监测、灾害防治等领域起着不可替代的作用。
本文将详细探讨遥感影像解译技术的原理、应用以及未来发展方向。
一、遥感影像解译技术的原理遥感影像解译技术是通过获取并分析地球表面的遥感影像数据，提取出有用的地物信息。
它基于遥感技术，通过感知地球表面的辐射能量反射、发射和传输情况，利用光谱、空间和时间特征来解读地物的属性、分布和变化。
1. 光谱解译技术：利用遥感影像中不同波段的反射率或发射率差异，分析物体的光谱特性，判断其类型和性质。
例如，在红外波段中，不同植被的反射率差异较大，可以通过光谱解译技术来识别不同植被类型。
2. 空间解译技术：通过观察和分析遥感影像中地物的空间分布模式，判断其形状、大小和相互关系。
例如，在城市遥感影像中，通过分析建筑物的空间分布，可以推测出城市的发展规模和方向。
3. 时间解译技术：利用多时相的遥感影像数据，观察和分析地物的动态变化。
例如，通过对不同季节的植被遥感影像进行比对，可以监测植被的生长和衰退状况。
二、遥感影像解译技术的应用遥感影像解译技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的例子。
1. 土地利用/覆盖分类：利用遥感影像解译技术，可以实现对土地利用/覆盖类型的快速分类和监测。
通过分析遥感影像中不同地物的光谱特征和空间分布，可以判断土地的植被类型、建筑物分布、水体分布等信息，为城市规划、农业管理、生态保护等提供可靠的数据支持。
2. 灾害监测与评估：遥感影像解译技术可以帮助监测和评估各类自然灾害，例如地震、洪水、森林火灾等。
通过对遥感影像中灾害相关地物的分析，可以获得灾害范围、破坏程度等信息，为灾害应急和恢复提供科学依据。
3. 环境监测与评估：借助遥感影像解译技术，可以实现对环境资源的监测和评估，例如水体污染、土壤退化、大气污染等。
通过分析遥感影像中各种污染指标的反映，可以监测环境质量的变化，并提供决策支持。
遥感图像解译技术概述 (2)
0引言自20世纪60年代以来，特别是80年代以后，航天技术、传感器技术、控制技术、电子技术、计算机技术及通讯技术的发展，大大地推动了遥感技术的发展。
各种运行于太空中的遥感平台多尺度、多层次、多角度、多谱段地对地球进行着连续观测，各种先进的对地观测系统源源不断地向地面提供着丰富的数据源[1-2]。
如何从海量遥感数据中及时、准确地获取所需信息并加以利用，一直是我们急需而又难以解决的问题之一。
遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生而诞生的，传感器获取的数据必须经过处理和解译才能成为有用的信息。
所谓遥感影像解译就是对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断，最后提取出各种地物目标信息的过程。
遥感影像解译包括目视解译、人机交互解译、基于知识的遥感影像解译、影像智能解译(即自动解译)等[3]。
遥感解译经历了从人工解译到半自动解译，正在向全智能化解译的方向发展。
1遥感图像解译的基本概念1.1遥感图像解译的定义遥感图像解译，是通过遥感图像所提供的各种目标特征信息进行分析、推理与判断，最终达到识别、量测目标或现象的目的。
遥感图像的解译过程，可以说是遥感成像的逆过程。
即从遥感对地面实况的模拟影像中提取遥感信息、反演地面原型的过程。
遥感图像解译分为：图像识别、图像量测和图像分析。
1.2遥感影像解译方法遥感影像解译方法分为：遥感影像目视解译、人机交互式解译方法、应用多种技术的遥感图像半自动解译[4]。
⑴在目视解译中，解译者的知识和经验起主要作用，难以实现对海量空间信息的定量化分析。
长期以来,目视解译是地学专家获得区域地学信息的主要手段。
陈述彭先生曾肯定了目视解译方法,认为目视解译不是遥感应用的初级阶段,或者是可有可无的,相反,它是遥感应用中无可替代的组成部分,它将与地学分析方法长期共存、相辅相成[5-6]。
⑵人机交互式解译方法，随着遥感手段不断地更新,遥感数据大量增加，这对遥感信息的处理和解译提出了挑战，如何更充分地利用这些数据是遥感界急需解决的问题。
遥感影像解译方法与技巧
遥感影像解译方法与技巧近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感影像解译成为了地理信息系统领域中不可或缺的一环。
遥感影像解译是指通过对遥感影像进行分析和识别，获取地物信息的过程。
在遥感影像解译中，针对不同的目标地物，有各种各样的解译方法和技巧可供选择。
本文将探讨几种常见的遥感影像解译方法和技巧，并简要介绍它们的应用领域和效果。
一、目视解译法目视解译法是最常用的遥感影像解译方法之一。
它通过直接观察和分析遥感影像上的特征，对地物进行识别和判别。
目视解译法主要依赖解译员经验和直觉，因此在实际应用中存在一定的主观性。
目视解译法适用于简单、明显的地物，如水体、道路和农田等。
在进行目视解译时，解译员需要充分了解目标地物的空间特征和光谱特性，以准确地识别和判别。
二、数字解译法数字解译法是利用计算机和数字技术进行遥感影像解译的方法。
与目视解译法相比，数字解译法具有更高的精确度和效率。
数字解译法主要包括分类解译和目标识别两种手段。
分类解译是将遥感影像中的地物按照其类别进行划分和分类的过程。
常用的分类解译方法有最大似然法、支持向量机和决策树等。
最大似然法适用于单一类别的解译，通过统计遥感影像中不同类别的像素值分布，确定每个像素点所属的类别。
支持向量机是一种常用的机器学习方法，通过在高维特征空间中找到一个最优分类超平面，将不同类别的地物进行分割。
决策树方法则依赖于一系列决策规则，根据遥感影像中的不同特征对地物进行分类。
目标识别是指在遥感影像中检测和识别特定的地物目标。
目标识别可以利用目标特征、形状和纹理等信息对地物进行识别。
常见的目标识别方法有目标检测、目标跟踪和目标识别等。
在目标检测中，可以利用边缘检测、纹理分析和模板匹配等技术，对遥感影像中的目标进行检测和提取。
目标跟踪则是通过连续观测和分析目标在不同时刻的位置和运动轨迹，实现对目标的跟踪和追踪。
目标识别是在目标检测的基础上，对目标进行识别和分类，可以利用机器学习和深度学习等方法，进行目标的自动识别和分类。
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面向多源遥感影像数据，实现集影像处理、人工解译、智能提取于一体的遥感数据处理
软件，为遥感影像分析处理与遥感数据产品生产提供可视化集成环境。
一、主要功能：
1. 影像处理：数据格式转换、影像滤波、影像变换、影像增强、影像编辑、波段运算、
投影变换、辐射校正、几何校正、影像融合、影像分类、影像镶嵌、变化检测、专题
制图等。
2. 人工解译：矢量采编、立体量测、质量检查、拓扑处理、符号设计、方案设计、投
影转换、图幅接边、图廓整饰等。
3. 智能提取：影像分割、特征提取、面向对象分类、典型地物提取、边界自动追踪等。
二、指标要求：
1. 支持常用遥感影像格式和矢量数据格式
2. 支持TB级海量数据处理
3. 支持高性能集群并行处理
4. 支持网络化协同作业生产
三、运行环境：
支持32位、64位的Windows XP、Windows 7操作系统
四、服务要求
1. 提供软件持续升级的服务保证。
2. 提供1年免费升级和技术支持。
3. 提供免费软件培训。
4. 遇软件本身缺陷造成的各种故障，供应商能免费提供技术服务和维护，响应时间不
超过24小时。
具体功能指标及服务要求详见下表。
指标名称 指标项 要 求
总体性能
支持常用遥感影像格式和矢量数据格式
支持TB级海量数据处理
支持高性能集群并行处理
支持网络化协同作业生产
软
件
功
能
影
像
处
理
数据格式转换 支持通用图像格式、矢量格式等多种格式的输入输出及双向转换。
数据可视化
多种数据可视化方式（灰度、伪彩色、索引彩色、真彩色）；对海量遥感数据
实时漫游显示、定比例放缩、开窗变比例放缩、特殊显示效果（卷帘、透明叠
加、闪烁）；多数据集地理关联显示；对矢量数据进行各种比例尺放缩无极显
示；多层数据叠合显示；多分辨率数据集自动镶嵌显示。
影像编辑
基本图像属性的查询与统计、栅格编辑、波段/图层管理、影像裁切/重采样、
图像镜像与旋转、数据拉伸、图像标准分幅等。具有图像增强、图像滤波、图
像变换、辐射校正、几何纠正、影像融合、影像镶嵌、投影变换、影像分类、
变化检测、专题制图、等功能
人
工
解
译
图像解译 具有矢量采编、立体量测、拓扑处理、符号设计、图幅接边等功能
质量检查
支持矢量成果的批处理质量检查，具有逻辑一致性、空间关系、属性完整性等
检查能力
智
能
提
取
面向对象解译 支持图像分割、特征提取、面向对象分类
典型地物提取 支持水域、道路等典型地物的自动、半自动提取
运行环境 支持32位、64位的Windows XP、Windows 7操作系统
服务要求
提供软件持续升级的服务保证，提供1年免费升级和技术支持。
提供免费软件培训。
遇软件本身缺陷造成的各种故障，供应商能免费提供技术服务和维护，响应时
间不超过24小时。