面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法
面向对象的GEO遥感影像分类与信息提取
关 键 词 ： 球 之 眼 卫 星 ； 感 图像 处 理 系统 ； 向对 象 地 遥 面 中 图分 类 号 ： ３ １ ＴＰ ９ 文献标识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ６ ４９ ４ （ ０ １ ０ — ２ ３０ １ ７ — ９ ４ ２ １ ） ６０ ０ — ４
一
２ 实 验 区及 数 据 源
２ １ 地 球 之 眼 一１卫 星 的 基 本 参 数 设 置 ．
方 面 是 我 们 获 得 的遥 感 图 片 分 辨 率 越 来 越
高 ， 一方 面是 人们 对遥 感 信 息 的 认 识 和利 用 程 度 另 远远 落后 于遥感 信 息 获 取 的速 度 ， 造成 大量 资 源 的 严 重 浪费 ， 但据 统计 ， 人们 用 到 的遥 感信 息仅 占全 部 获 取信 息 的 ５％左右 ， 而深 层 次 的信 息 开发更 少 ， 这
１ 引言
过去 ４ ０年间遥 感技 术有 了长足 的发展 ， 备 了 具
出， 而光 谱分 辨率 并 不 高 ， 因此 ， 对 高 空 间分 辨 率 针 图像 ， 在分 类 时不 能仅 依靠其 光谱 特征 ， 多 的是 要 更
利 用 其几何 信 息和 结构 信息 。
高光谱 分辨 率 、 时 间 分辨 率 、 高 高空 间分 辨 率 、 传 多 感器 、 多平 台 、 多角 度 对 地 观 测 能力 ， 已经形 成 了三
２ ２ 实 验 区 域 ．
分 析 的分 类 方法 ， 主要 包括 监督 分类 和非 监督 分类 。
监督 分类 是一 种 常用 的精度 较高 的统 计判 决分 类 ， 已知类 别 的训练 场地 上提 取各 类训 练样 本 ， 在 通
过选 择特 征变 量 、 确定判 别 函数 或判 别规则 ， 而把 从 图像 中的各 个 像 元 点 划 归 到 各 个 给 定 类 的 分 类 方 法＿ 。非监 督 分 类 是 在 没 有 先 验 类 别 知 识 的 情 况 ２ ］
高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究
高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究明冬萍,骆剑承,沈占锋,汪 闽,盛 昊(中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101)=摘 要>由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。
在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。
最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。
=关键词>高分辨率遥感;信息提取;目标识别;特征基元;影像分割;多尺度=中图分类号>T P75 =文献标识码>A =文章编号>1009-2307(2005)03-0018-03收稿日期:2004-08-12基金项目:国家自然科学基金项目(40101021);中国科学院地理科学与资源所知识创新工程领域前沿项目(CXIOG -D02-01)。
1 引 言航天遥感技术经过30多年的发展,无论在光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等方面都有巨大的进步,已经形成高光谱、高空间分辨率、全天时、全天候、实时/准实时的对地观测能力。
这些先进的航天遥感技术为监测全球变化、区域环境变化等提供了大量的宏观、现势性资料,造福于人类及其安居环境。
尤其是自法国发射了SPOT -1号卫星以后,基于现势性极好的传输型高空间分辨率卫星遥感图像的应用已引起了世界各国的普遍关注。
二十多年来,卫星影像的地面分辨率由10m 、5m 、2m 、1m 、甚至016m 逐步提高,真正使人们能够/不出门而知天下事0。
高分辨率遥感图像的产生,不仅使土地利用、城市规划、环境监测等民用方面有了更便利、更详细的数据来源,而且,对于军事目标识别、战场环境仿真来说有着更为重要的意义。
2 高分辨率遥感影像信息提取遥感的根本目标是为了从图像上提取信息,获取知识。
遥感卫星影像处理中的常见问题及解决方法
遥感卫星影像处理中的常见问题及解决方法现如今，遥感技术在地球科学、环境保护、城市规划等领域发挥着重要作用。
遥感卫星影像作为遥感数据的主要来源，其处理过程中常常会遇到一些困扰，本文将探讨其中的常见问题及相应解决方法。
1. 影像纠正问题遥感卫星拍摄的影像受到地球自转、地形起伏以及大气等因素的影响，容易产生图像畸变和色差问题。
针对这一问题，可以采用几何校正和辐射校正等方法来进行纠正。
几何校正主要包括地形校正和几何校正。
地形校正主要针对山区等地形复杂情况下产生的图像投影问题，可以通过数字高程模型（DEM）来解决。
几何校正则主要通过地面控制点的选取和几何模型的建立来校正影像的几何形态。
辐射校正则是针对大气影响导致的辐射畸变问题。
可以利用大气传输模型进行辐射校正，消除大气因素对影像的影响。
此外，还可以利用地面参考反射率进行光谱校正，在不同地物上分别测量反射光谱线进行标定。
2. 影像预处理问题影像的预处理是遥感图像处理的重要环节，可以帮助提取出感兴趣的信息。
然而，预处理过程中常常会遇到图像噪声、云状阴影和云覆盖等问题。
图像噪声主要由传感器本身以及数据传输和存储等过程中引入的噪声造成。
为了降低噪声的影响，可以采用滤波器等方法进行去噪处理。
常用的滤波器有均值滤波、中值滤波和小波去噪等。
云状阴影和云覆盖问题是由云层导致的。
对于云状阴影问题，可以通过校正云覆盖所造成的辐射变化进行修复。
对于云覆盖问题，可以利用多个相邻时刻的影像数据进行云去除，或者采用云检测算法进行自动云剔除。
3. 影像分类问题影像分类是遥感影像处理中的关键任务，可以帮助我们从大规模遥感影像中提取出感兴趣的地物信息。
然而，影像分类过程中常常会遇到地物混合、类别划分不清等问题。
地物混合问题主要由遥感影像中地物覆盖范围重叠较多导致的。
为了解决地物混合问题，可以运用混合像元分解算法将像元分解为纯度更高的子像元，从而更好地反映地物的实际分布。
类别划分不清问题主要由地物间相似性较高导致的。
一种基于高分辨率遥感影像的道路提取方法
一
种基 于高分辨率遥感影像 的道路提取方法
谢谦 礼 ｔ 程承 旗 １ 马 廷２
（ 北京 大 学遥 感所 ， 北京 １ ０ ７ ） ０ ８ １ （ 国科 学院地 理科 学 与资源研 究所 资 源与环境 信 息 国家重点 实验 室 北京 ｌｏ ｏ ） 中 ｏ ｌ １
．
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—
摘 要 道 路 等 线性 地 物 的 自动 提 取 一 直是 高分 辨 率 遥 感 影像 研 究 所 关 注 的 内容
，
论 文 在 分 析 现 有 的 各 种 提 取 方 法 的 基 础 上 ， 合 城 市道 路 在 高分 辨 率 遥 感 影像 上 的特 点 提 出一 种 半 自动 的道 路 提 取 法 。该 ： 法 先 对遥 感 影 像 中的 道路 点 结 ５ － －
Ｘ ｅ Ｑｉｎｉ Ｃ ｅ ｇ Ｃ ｅ ｇ ｉ Ｍａ Ｔ ｎ ￣ ｉ ａｌ ｈ ｎ ｈ ｎ ｑ ｉｇ
（ ｓ ｔｔ ｏ ｅ ｔ ｅｓ ｇ Ｐ ｋｎ ｎｖｒｉ ， ｅ ｉｇ １ ０ ７ ） Ｉ ｔｕｅ ｆＲ ｍｏｅＳ ｎｉ ，ｅ ｉｇ Ｕ ｉ ｓ ｙＢ ｉｎ ０ ８ １ ｎｉ ｎ ｅ ｔ ｊ
ｉ ｔｈ ｖ ａ ｌｄ ｓ ｍｅ ｐ ｘ ｌ ｎ ｋ ｎ ｓａ ｉ ｉ ｌ ｃ ｌｕ ａ ｉ ｆ ｔ ｅｒ ｐ ｃ ｒ Ｔ ｅ ａ ｅ ｓ ｔ ｎ ｏ ｇ ｎ ｐ ｘ ｌ ｆ ｓ ａ ｅ ｓ ｍｐ ｅ ｏ ｉｅｓ ａ ｄ ｍａ ｅ ｔｔ ｔ ａ ａｃ ｌｔ ｎ ｏ ｈ ｉ ｓ ｅ ｔ ｍ、 ｈ ｎ ｗｅ ｈ ｖ ｅ ａ ｒ ｉ ａ ｉ ｅ ｎ ｒ ｓｃ ｏ ｕ ｉ ｌ ｉ
（ｔ ｅ Ｋ ｙ Ｌ ｂ ｏ ｅｏｒｅ ｎ ｎ ｉ ｎ ｎ ｎｏｍ ｔ ｎ Ｓ ｓ ｍ． ｓ ｔｔ ｏ ｅ ｇａ ｈ ｃｅ ｃ ＆ Ｓａ ｅ ａ ． ｆＲ ｓｕｃｓａ ｄ Ｅ ｖｒ ｍｅｔＩｆｒ ａｉ ｙｔ Ｉ ｔｕｅ ｆＧ ｏｒｐ ｙ Ｓ ｉ ｅ ｔ ｏ ｏ ｅ ｎｉ ｎ
遥感影像解译技巧和注意事项
遥感影像解译技巧和注意事项遥感影像解译是一种通过获取、处理和分析遥感数据来获取地表信息的方法。
这项技术在农业、林业、城市规划等领域有着广泛的应用。
本文将介绍一些遥感影像解译的技巧和注意事项，帮助读者更好地理解并应用这一技术。
一、了解影像来源在进行遥感影像解译之前，了解影像的来源是十分重要的。
影像来源可以分为航空遥感和卫星遥感。
航空遥感是通过飞机或无人机获取的影像数据，其分辨率较高，可以提供更详细的地表信息。
卫星遥感是通过卫星传感器获取的影像数据，分辨率相对较低。
在解译时，需要根据具体需求选择适合的数据来源。
二、影像预处理在进行影像解译之前，需要对原始影像进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、增强图像特征，以便更好地进行解译。
常用的预处理方法包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正是通过将原始影像转换为辐射亮度，消除不同观测条件对亮度的影响；大气校正是去除大气成分对影像亮度的干扰；几何校正是通过对原始影像进行几何变换，以纠正因地表形态和传感器姿态差异引起的影像形变。
三、选择合适的解译方法不同的解译方法适用于不同的地表特征。
常用的解译方法包括目视解译、数字解译和GIS解译。
目视解译是最常用的一种解译方法，通过人眼观察影像中的地物特征进行解译。
数字解译是一种基于计算机算法的解译方法，可以提高解译效率和准确度。
GIS解译是将遥感影像与地理信息系统相结合，通过对比和分析不同数据层来进行解译。
在选择解译方法时，需要根据具体任务和数据条件进行综合考虑。
四、注意遥感影像的解译要点在解译遥感影像时，有几个要点需要特别注意。
首先是遥感影像的视觉解译要点。
在进行目视解译时，需要注意观察影像的明暗、纹理、色彩等特征，以准确识别地物类型。
其次是地物的光谱特征。
不同地物在遥感影像上具有不同的光谱反射特性，通过观察光谱曲线和光谱特征可以帮助识别地物。
另外，还需要了解地物的空间特征。
地物在遥感影像中以不同的形状和大小表现出来，观察地物的空间分布和布局可以提供进一步的信息。
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法摘要：道路是城市交通的重要组成部分，如何高效地从遥感影像中提取道路信息一直是遥感图像处理中的研究热点。
本文提出了一种基于卷积神经网络和局部特征的新方法，实现了对高分辨率遥感影像中道路的自动提取和识别。
该方法在多个数据集上进行了测试和验证，结果表明其具有较高的准确性和鲁棒性，可为城市规划和交通管理等领域提供有效的支持。
关键词：遥感影像，道路提取，卷积神经网络，局部特征，城市规划一、引言随着城市化进程的不断推进，城市交通问题日益突出，道路建设和交通管理也成为城市规划和管理的重要任务。
遥感技术作为一种非接触式、高效率的信息获取方式，已被广泛用于城市规划和交通管理中。
而道路作为城市交通的重要组成部分，如何高效地从遥感影像中提取道路信息一直是遥感图像处理中的研究热点。
传统的道路提取方法主要基于图像处理和计算机视觉技术，如边缘检测、形态学变换、区域生长等。
然而，这些方法往往受到遥感影像本身的特点、光照条件、遮挡等因素的影响，容易出现漏检、误检等问题。
因此，如何提高道路提取的准确性和鲁棒性，成为当前道路提取研究的重要方向。
近年来，深度学习技术的发展为道路提取带来了新的思路和方法。
卷积神经网络（CNN）是深度学习的重要组成部分，其具有自动特征提取、端到端训练等优势，已被广泛用于图像分类、目标检测等领域。
在道路提取方面，CNN也被应用于道路提取模型的设计和训练中，取得了不错的效果。
然而，基于CNN的道路提取方法仍存在一些问题。
一方面，CNN需要大量的训练样本和计算资源，训练过程复杂，容易出现过拟合等问题。
另一方面，遥感影像中的道路具有多样性、复杂性和不规则性，对于CNN的特征提取和分类能力提出了更高的要求。
因此，如何进一步提高CNN在道路提取中的性能，成为当前道路提取研究的重要问题。
本文提出了一种基于卷积神经网络和局部特征的新方法，实现了对高分辨率遥感影像中道路的自动提取和识别。
[课件]道路提取PPT
• 由于中低分辨率影像的分辨率 的一般都在20m以上，所以可 以现实的地物细节不多。地物 清晰度低，道路在影像上的灰 度基本一致，与周围地物具有 明显的差异。在图像上能够利 用道路影像只是一些结构简单 的道路，对于城市复杂的道路 低分率影像无法满足要求。 （图1）
• 高分辨率影像
• 与中低分辨率影响相比，高分 辨率影像由于空间分辨率增加 （一般在1m一下），所以能够 显示的地物信息更加丰富，可 以显示更多的细节信息。可以 提供大量的高精度的数据。 （图2）
• ③拓扑特征：理想条件下,各道路相互连通,形成道路网, 各道路仅存在两种可能性:一种是与另外一条道路相交;另 外一种就是由于单幅影像的覆盖范围有限,道路直接延伸 到影像的边界外。 • ④上下文特征:上下文特征是指与道路相关的特征和信息 ，上下文信息包含全局意义上和局部意义上两类。全局意 义上,上下文特征提供了全局范围的信息。局部意义上,上 下文特征提供局部范围内的信息。 • ⑤功能特征:与铁路、水路、航空和管道等组成运输网络, 起到运输的作用，一般都具有指向,将乡村、城市、厂矿 等联系起来。
空 间 域 增 强
频 率 域 增 强
影像预处理流程
遥感影像道路提取方法
• 在遥感影像中对道路进行提取主要是利用了道路的线状特 征和辐射特征。线状特征也就是道路影像所表现出来的在 一定区域内具有一定宽度和长度，并且转向的弯曲度变化 较小。但是在大多数城市中，尤其是一些大城市，道路错 综复杂，路宽也是不定，道路两侧的建筑物、植物阴影也 是提取道路的一大障碍。而在乡村、城镇一些小的地方， 由于道路较少，直线较多，周边的干扰也比较少，所以相 对城市来说提取困难要小一些。 • 针对以上的一些困难，若是想能够得到好的道路信息，更 需要在把重点放在影像的预处理阶段，如何滤除掉无用的 信息以及增强感兴趣的信息尤为重要。
利用遥感卫星影像进行DEM高程数据提取
利用遥感卫星影像进行DEM高程数据提取DEM除了包括地面高程信息外，还可以派生地貌特性，包括坡度、坡向等，还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。
在测绘中用于制作正射影像图以及地图的修测。
在遥感应用中可作为分类的辅助数据。
它还是地理信息系统的基础数据，作为三维GIS的基础地形数据。
在军事上可用于导航及导弹制导、作战电子沙盘等。
数字高程模型(Digital Elevation Model)，简称DEM，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
1.几个概念l数字地形模型（DTM,Digital Terrain Model）DTM利用一个任意坐标系中大量选择的已知x、y、z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示，或者说，DTM就是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性特征的数字描述。
地形表面形态的属性信息一般包括高程、坡度、坡向等。
最初是为了高速公路的自动设计提出来的（Miller，1956）。
此后，它被用于各种线路选线（铁路、公路、输电线）的设计以及各种工程的面积、体积、坡度计算，任意两点间的通视判断及任意断面图绘制。
l数字高程模型（DEM,Digital Elevation Model）DEM是高程Z关于平面坐标X，Y两个自变量的连续函数，DEM只是它的一个有限的离散表示。
高程模型最常见的表达是相对于海平面的海拔高度，或某个参考平面的相对高度。
l数字表面模型（DSM，Digital Surface Model）DSM是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度的地面高程模型。
和DEM相比，DEM只包含了地形的高程信息，并未包含其它地表信息，DSM是在DEM的基础上，进一步涵盖了除地面以外的其它地表信息的高程。
在一些对建筑物高度有需求的领域，得到了很大程度的重视。
我们可以看出三个定义相互有交集又有区别。
DTM定义的范围最大，是一种广义的定义，用数字方式描述地形的统称。
一种基于区域生长与空间形状约束的高分辨率遥感图像道路提取方法
信息 与 空 间形 状 特 征 相 结合 的 道 路 提取 方 法 ， 其基 本思 路 为 ： 先根 据光 谱 信息 进行 道 路 区域 的提取 ， 首
中图 分 类 号 ： ７ ＴＰ ９
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ： ０ ０ １ ７ ２ １ ） ０ — ０ ２ — ０ １ ０ ～３ ７ （ ０ Ｏ １ ８ ０ ５ ５
１ 引 言
随着 空 间遥 感 技术 的发 展 ， 大量 的遥 感 影像 被
上 线性 目标 为依 据 ； 在高 分辨 率影 像 上 ， 路 更多 而 道
态学 滤波 以及 相 位 编组 分 析 拟合 方 法 ， 取 高分 辨 提 率 图像上 的道 路信 息 。
分 割的方 法ｒ 、 于相 位 编组 的方 法 ｇ基 ］ １ 等 。然 而 等 由于遥感 影 像 的分 辨 率 差 异 很 大 ， 些 适 用 于 中低 一
２ 道 路 提 取 的 基 本 原 理 与 过 程
摘要 ： 从遥 感 图像 上 快 速 、 效地 提 取 道 路 等 地 理 信 息 一直 是 遥 感 数 据 处 理 的研 究 热 点 ， 高 由于 高 分 辨 率 影像 的
特 点， 仅使 用 光谱 信 息或 形 态 特 征 进 行道 路 的提 取 都 难 以得 到 满 意 的结 果 。本 文 将 区域 生长 与 空 间形 状 约束 相 结
的表 现为条状 面域特 征 ， 不能 简单 的作为 线性 目标处 理； 同时高分 辨率 影像 包 含 的光 谱 信息 相 对较 少 （ 一
多尺度显著性引导的高分辨率遥感影像建筑物提取
多尺度显著性引导的高分辨率遥感影像建筑物提取作者：潘朝来源：《科技创新与生产力》 2017年第5期潘朝（中南大学地球科学与信息物理学院，湖南长沙 410083）摘要：建筑物提取是高分辨率遥感影像理解及应用的重要研究内容之一。
针对高分辨率遥感影像建筑物光谱、形状异质性比较严重，且与道路等周边地物的特征容易混淆等问题，从视觉显著性的角度入手引导超高分辨率遥感影像的建筑物提取。
该方法采用随机森林回归机器学习算法检测影像中的建筑物显著性，实现了高分辨率遥感影像中提取建筑物的目的。
对Vaihingen地区影像数据的测试结果表明，该方法能得到较高的建筑物提取精度。
关键词：遥感影像；建筑物提取；显著性检测；多尺度；随机森林中图分类号：P237；TP751文献标志码：ADOI：10.3969/j.issn.1674-9146.2017.05.106随着遥感技术的快速发展，遥感影像的空间分辨率越来越高[1]。
相比于中低分辨率的遥感影像，高分辨率遥感影像中几何结构、空间特征、形状以及纹理特征等信息更加清晰，能够精细地描述地表目标，有助于更精确地判读解译[2]。
在高分辨率影像上进行地物识别与检测是遥感科学领域研究中的一大热点，建筑物作为城市区域地物类别中的主要内容和地形图中的重要成图要素，准确地获取其空间位置、形状等信息具有极其重要意义[3]。
精确地提取建筑物在城市规划、城市动态检测、城市三维建模以及地形图更新等方面有着重要的实际应用。
国内外学者针对建筑物的提取提出了很多方法，主要分为3大类：一是融合多源数据方法，如RUTHER等[4]利用数字表面模型（DSM）的高程信息与影像数据的边缘信息得到近似的建筑轮廓，再通过 Snakes算法和动态规划优化技术对近似的建筑轮廓进行优化，最终实现建筑物提取。
二是基于几何模型方法，如MAYUNGA等[5]使用径向投射算法初始化Snakes 轮廓，并通过该Snakes模型精确提取建筑物轮廓。
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面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法
随着高分辨率遥感影像技术的不断发展，准确地提取阴影信息对于许多应用来说变得更加重要。
面向对象的遥感影像阴影提取方法被广泛研究和应用，具有很好的精度和效率。
该方法通常包含以下步骤：
1. 数据预处理：对高分辨率遥感影像进行预处理，如辐射校正、几何校正和大气校正。
2. 影像分割：使用基于区域的分割方法将遥感影像划分为不同的对象。
3. 特征提取：对每个对象进行特征提取，如纹理、形状、颜色和亮度等。
4. 分类：根据对象的特征和相关规则对其进行分类，将阴影对象和非阴影对象区分开。
5. 阴影提取：根据分类结果，对阴影对象进行提取和优化，以得到最终的阴影提取结果。
总之，面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法是一种非常有效和高精度的方法。
其准确性可以通过适当的参数设置和优化进一步提高。