基于语义约束的GF-1遥感影像山区居民地提取方法
基于GF-1卫星东洞庭湖湿地类型信息提取
基于GF-1卫星东洞庭湖湿地类型信息提取和晓风;林辉;孙华;严恩萍;胡佳【摘要】以我国自主发射的第一颗高分辨率卫星(GF-1卫星)的影像为数据源，在东洞庭湖开展湿地信息提取。
结合国家湿地遥感分类系统和高分影像数据的可解译性，建立了东洞庭湖湿地类型遥感分类系统，包括湖泊、河流、泥滩地、林地、芦苇、苔草、辣蓼+泥蒿7种湿地类型。
利用最佳指数和联合熵2个指标确定最佳波段组合方式为4(R)3(G)2(B)，并在遥感图像进行预处理的基础上，采用面向对象的决策树进行分类，结果表明：基于面向对象决策树遥感分类方法比最大似然法分类的精度高，总分类精度达85.41%，Kappa系数为0.8225，并且各类信息的提取精度均有所提高，其中湖泊、芦苇、林地的精度较高。
%Based on the first high satellites (GF-1 satellite images) launched by China, the study extracted information of the East Dongting Lake wetland. Combined with the interpretation of national wetland remote sensing classiifcation system and high resolution image datas, a RS classiifcation system of wetland types of East Dongting Lake was built , including lakes, rivers, mudflats, woodland, reed, sedge, Polygonum + mud Artemisia seven kinds of wetlands .Two index ,the best index and joint entropy, were used to determine the optimal band combination ,that was 4 (R) 3 (G) 2 (B).Based on the preprocessing of remote sensing image,the classiifcation was done by using object oriented decision tree, the results showed that: the precision of object oriented decision tree classiifcation method is higher than maximum likelihood ratio classiifcation, the accuracy of total classiifcation reaches to 85.41%, Kappa coefifcient is 0.8225. And theextraction accuracy of all kinds of information has improved, among them the accuracy of lake, reed and forest is higher.【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】6页(P10-15)【关键词】湿地;信息提取;面向对象;决策树;东洞庭湖【作者】和晓风;林辉;孙华;严恩萍;胡佳【作者单位】中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004【正文语种】中文【中图分类】S771.8遥感图像分类是遥感技术的重要步骤，传统分类方法主要包括非监督分类和监督分类，这是基于像元的分类方法，主要依据光谱特征来分类，信息极其有限[1-2]，由于异物同谱和同谱异物现象较为普遍，仅靠光谱特征提取目标，所得分类结果的精度较低[3]。
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》范文
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》篇一一、引言随着遥感技术的不断发展和普及，遥感影像在城市规划、交通管理、环境保护等领域的应用越来越广泛。
其中，城市道路作为城市交通的重要组成部分，其提取和分析对于城市规划和交通管理具有重要意义。
GF-2（高分辨率对地观测系统）遥感影像具有高分辨率、多光谱等特点，为城市道路提取提供了重要的数据支持。
本文旨在基于GF-2遥感影像，研究城市道路的提取方法，为城市规划和交通管理提供参考。
二、研究区域与方法1. 研究区域本研究选取了某大城市作为研究区域，该城市具有较为完善的道路网络和丰富的地物类型，适合进行城市道路提取研究。
2. 研究方法本研究采用基于GF-2遥感影像的城市道路提取方法，主要包括以下步骤：（1）遥感影像预处理：对GF-2遥感影像进行辐射定标、大气校正等预处理，以提高影像的质量。
（2）道路特征提取：利用遥感影像的多光谱信息和空间信息，采用面向对象的方法进行道路特征提取。
（3）道路提取：根据提取的道路特征，采用阈值分割、形态学运算等方法进行道路提取。
（4）结果验证：通过实地调查和GIS软件对提取结果进行验证和分析。
三、实验结果与分析1. 实验结果通过上述方法，我们成功地从GF-2遥感影像中提取出了城市道路网络。
以下是部分实验结果：（请在此处插入城市道路提取结果图）图中红色线条即为提取出的城市道路网络。
可以看出，该方法能够有效地从遥感影像中提取出城市道路网络。
2. 结果分析（1）精度评价：我们对提取结果进行了精度评价，通过与实地调查结果进行对比，发现该方法提取的城市道路网络精度较高，能够满足城市规划和交通管理的需求。
（2）优势与局限性：该方法具有以下优势：一是利用高分辨率的GF-2遥感影像，能够更准确地提取城市道路网络；二是采用面向对象的方法进行道路特征提取，能够更好地利用遥感影像的空间信息；三是通过阈值分割和形态学运算等方法进行道路提取，操作简便、快速。
基于深度学习的遥感影像道路提取
现代电子技术Modern Electronics Technique2023年12月1日第46卷第23期Dec. 2023Vol. 46 No. 230 引 言近年来，我国道路里程增长迅速，道路路网体系愈加复杂[1⁃2]，截至2021年末，全国公路里程为528.07万千米，较2020年增加了8.26万千米。
道路信息在城市规划、交通管理、环境监测等领域具有巨大的价值。
随着遥感卫星技术的发展，遥感影像已经实现了从低分遥感影像到高分遥感影像转变，最高空间分辨率已高达亚米级[3]，遥感影像数据的采集周期逐渐缩短，高频次的遥感卫星已经能够实现分钟级别的更新，为遥感影像运用于道路信息提取与分析提供了可能。
近年来深度学习在图像处理方面的技术得到快速发展，利用深度学习进行高分遥感影像道路信息提取成为近年来的热门研究之一[4⁃8]。
文献[9]基于全卷积神经网络对道路进行提取，再依照形态学计算以及格拉斯⁃普克算法对道路中的误检图斑进行剔除，并连接提取中断的道路。
文献[10]利用PCNN基于深度学习的遥感影像道路提取赵 亮， 郭杜杜， 王庆庆， 徐勤功（新疆大学 交通运输工程学院， 新疆 乌鲁木齐 830046）摘 要： 针对遥感影像道路提取任务中因地物环境复杂而导致道路掩码提取精度差、道路中心线断裂和不连续的现象，提出一种深度学习语义分割模型CP⁃Unet 进行道路掩膜提取，将提取的道路掩膜进行形态学处理，采用ZS 细化算法进行道路中心线提取，并提出一种优化连接模型进行中心线处理。
CP⁃Unet 扩大了模型感受野，增强了对道路信息的捕捉能力和融合能力，提高了道路掩码的提取精度，优化连接模型通过设定几何约束条件进行中心线断点连接，提高道路中心线的连续性。
以新疆某团场分辨率为0.5 m 的wordview3卫星影像为实验数据，实验结果表明：CP⁃Unet 的精确率、召回率、平均交并比分别提高到91.92%、88.27%和81.43%，能够较好地克服复杂环境干扰，提取精度较高，中心线提取方法在两种不同的复杂环境下提取准确率和完整率分别为94.82%、92.79%和96.77%、94.17%，提取结果更加连续且完整。
山区复杂地形条件下GF-1卫星遥感雪面反射率计算
山区复杂地形条件下GF-1卫星遥感雪面反射率计算 蒋璐媛;肖鹏峰;冯学智;耶楠;贺广均;张学良 【期刊名称】《南京大学学报：自然科学版》 【年(卷),期】2015(51)5 【摘 要】针对山区遥感影像计算雪面反射率的难点,采用各向异性校正与地形校正相结合的方法,将研究区不同坡面方向的雪面反射率归一化至平坦地表垂直观测方向上的雪面反射率,以消除地形影响.其中,各向异性校正采用二向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function,BRDF)模型;地形校正采用山地辐射传输模型.遥感影像选用新疆玛纳斯河流域的高分一号卫星(GF-1)宽幅相机数据.利用同步观测的积雪光谱数据对此方法的校正能力进行验证,结果表明此方法能够消除大部分地形和大气的影响;计算的雪面反射率在非阴影区与阴影区均与实测数据相一致;该方法可为山区积雪的光学遥感研究提供技术支撑.
【总页数】11页(P944-954) 【关键词】雪面反射率;各向异性校正;地形校正;GF-1;玛纳斯河流域 【作 者】蒋璐媛;肖鹏峰;冯学智;耶楠;贺广均;张学良 【作者单位】江苏省地理信息技术重点实验室,南京大学,南京210023;卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室,南京大学,南京210023;南京大学地理信息科学系,南京210023;天地一体化信息技术国家重点实验室,航天恒星科技有限公司,北京100086
【正文语种】中 文 【中图分类】TP79 【相关文献】 1.复杂地形地质条件下的山区铁路站场设计研究——以大瑞、大丽、丽香等山区铁路为例 [J], 文东;胡健 2.“不同地形校正模型计算地形复杂山区地表反射率的对比”更正 [J], 穆悦 3.不同地形校正模型计算地形复杂山区地表反射率的对比 [J], 穆悦;安裕伦;王喆;高翔 4.卫星遥感数据的像元地面反射率反演计算 [J], 李先华;池天河 5.基于渐近式辐射传输模型的雪面反射率的计算验证 [J], 解文进;张伦雨;姜苇;焦乘乘;田桂洪
遥感图像分析中的特征提取方法研究
遥感图像分析中的特征提取方法研究遥感图像是使用遥感技术获取的地球表面的图像数据，具有广泛的应用领域，如农业、环境监测、城市规划等。
在遥感图像分析中，特征提取是一项关键的任务，它可以帮助我们理解和解释图像中的信息，从而支持后续的分类、目标检测和变化检测等任务。
本文将介绍遥感图像分析中常用的特征提取方法，并对其进行研究和探讨。
一、基于像素的特征提取方法1. 光谱特征提取光谱特征提取是遥感图像分析中最常用的方法之一。
它利用不同波段的反射率或辐射率来描述地物的光谱特征。
常用的光谱特征包括光谱指数（如归一化差异植被指数、土壤调节植被指数）、光谱编码特征和光谱形状特征等。
这些特征可以用来反映地物的生理状态、土壤类型以及地表覆盖情况。
2. 纹理特征提取纹理特征描述图像中的纹理结构，它可以用来区分不同地物之间的差异。
常用的纹理特征提取方法包括协方差矩阵、格雷共生矩阵和小波变换等。
这些方法可以用来量化图像中的纹理信息，并提取与地物类别相关的纹理特征。
3. 形状特征提取形状特征描述地物在空间中的形状和几何属性。
常用的形状特征包括面积、周长、形状指数和紧凑度等。
这些特征可以用来区分不同类别的地物，如水体、建筑物和森林等。
二、基于目标的特征提取方法1. 目标边界特征提取目标边界特征是指提取目标轮廓或边界的特征。
这些特征可以用来分析目标的形状、大小和结构等属性。
常用的目标边界特征提取方法包括边缘检测、边界跟踪和边界描述等。
2. 目标纹理特征提取目标纹理特征提取是指提取目标表面的纹理特征。
它可以用来分析目标的表面纹理结构和纹理特征。
常用的目标纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和纹理过滤器等。
三、基于空间信息的特征提取方法1. 空间相对关系特征提取空间相对关系特征描述地物之间的位置关系。
常用的空间相对关系特征包括距离、角度和邻域关系等。
这些特征可以用来分析地物之间的空间布局和空间关系。
2. 空间结构特征提取空间结构特征描述地物在空间上的结构和组织。
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
基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法
２ 居 民 地 纹 理特 征 的 自动提 取 方 法
影像 中大量规律性很强或很 弱的相 似元素或 者图 形结构被定义 为影像纹 理 。基 于纹理特 征 的遥 感影 “ 像信息提取是通过 一定 的处理技术抽取 出纹理特征 ， 从
而获得定 向或定性描 述的处理过程 。常用 纹理分 析方
分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信息来完
分歼来 。
２ １ ２ Ｌ Ｐ Ｃ法 ． ． Ｂ ／
Ｕ Ｃ Ｌ ｃｌＢｎｒ ａｔｒ ／ ｏ ｔａｔ 是 Ｏ ａａｅ． ｌ （ ｏａ ｉ ｙ Ｐ ｔ ｒ Ｃ ｎｒｓ） ａ ｅ￣ ｊ］ ｔ ａ
（） ３
其 中， ｉ ） Ａ（， 代表能量模版 （ Ｎ一 ５ ； ） Ｉｉ ） （， 代表原始图像 。 对于所得卷积图像 ， 出各像点在以其微 中心 的宏 求 窗 口中的均值 ， 并将所求得的均值作为该点的能量特征 ：
方差特征的局 限性 ， 主要在于不能把其他具有相似方差特征的地物如道路 区
和经济建设的快速 发展 ， 居民地正 在的迅速扩 张和变化
着。遥感具有覆盖面积大 、 及时快速的优势。通过遥感影
像 自动快速提取居民地已经成为监测城镇扩张， 进行灾害
感 图像地物提取方法的核心 ， 下面就对不同的纹理提取
方法进行介绍 。
评估和环境监测的有力手段 ， ： 可持续发展具有重要 对区域 意义 。传统的遥感影像提取方法主要是 利用影像的光谱 分辨率进行的， 而在高分辨率遥感影像 的支持下 ， 以充 可
检测 ， 从而控制边界的精度。
Ｆｉ） （ ×Ｉ ， 一∑ ∑Ａｋ ） 是 ， （ ＝Ａｉ） （ｊ ， ， ｉ） （，ｆ ＋ｉ （
ｓ ０ ＝ ＝ Ｏ
苏俊英等设计了一种基于灰度方差纹理特征分析算 法， 结合区域增长， 自动提取 ， 半 平均正确率达到 ９． 以 ４２
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》范文
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》篇一一、引言随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像在城市规划、交通管理、环境保护等领域的应用越来越广泛。
城市道路作为城市基础设施的重要组成部分，其提取对于城市规划和管理具有重要意义。
本文基于GF-2高分辨率遥感影像，对城市道路提取的方法进行了研究，旨在为城市道路的自动化提取提供一种可行的解决方案。
二、研究背景与意义GF-2（高分辨率对地观测系统）是我国自主研发的高分辨率遥感卫星，具有高分辨率、高精度、高时效性等特点。
利用GF-2遥感影像进行城市道路提取，可以有效提高道路提取的准确性和效率。
城市道路的自动化提取，不仅为城市规划、交通管理、环境保护等提供了数据支持，还为城市智慧化提供了重要手段。
同时，通过该技术的研究和推广，还可以为其他领域的高分辨率遥感影像处理提供借鉴和参考。
三、研究方法与数据来源本研究采用GF-2遥感影像作为数据来源，通过图像预处理、特征提取、分类与后处理等步骤，实现城市道路的自动化提取。
首先，对GF-2遥感影像进行辐射定标、大气校正等预处理操作，以提高影像的质量。
然后，利用图像处理技术提取道路的形状、纹理等特征。
接着，采用分类算法对道路进行分类和识别。
最后，通过后处理操作，如滤波、形态学处理等，进一步提高道路提取的准确性和完整性。
四、城市道路提取方法与技术流程本研究采用基于特征的城市道路提取方法。
技术流程主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：包括辐射定标、大气校正等操作，以提高GF-2遥感影像的质量。
2. 特征提取：利用图像处理技术，提取道路的形状、纹理等特征。
3. 分类与识别：采用分类算法对道路进行分类和识别，如支持向量机、神经网络等。
4. 后处理操作：通过滤波、形态学处理等操作，消除噪声、填补空洞等，进一步提高道路提取的准确性和完整性。
五、实验结果与分析本研究在某城市进行了实验，并取得了较好的效果。
实验结果表明，基于GF-2遥感影像的城市道路提取方法具有较高的准确性和效率。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。