面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法

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。

面向对象的遥感影像信息提取

面向对象的遥感影像信息提取 摘要：随着遥感技术的不断发展，遥感影像的分辨率不断的提高，如何对遥 感影像中的地物信息进行高效、快速的提取，是当前研究的热点问题。面向对象 的方法先对影像进行多尺度分割得到同质区域对象，充分利用遥感影像中丰富的 光谱、形状、纹理等特征对分割后的对象进行分类。面向对象的遥感信息提取的 方法克服了传统的基于像元的分类方法只依靠光谱信息的缺点，更高效的获取地 物信息，得到更高精度的分类结果。 关键词：多尺度分割、分类、遥感影像、面向对象 Abstract：With the continuous development of remote sensing technology, the resolution of remote sensing image is constantly improving. How to efficiently and quickly extract the ground object information in remote sensing image is a hot issue in current research. The object oriented method firstly segmented the image to obtain the homogeneous region object, and made full use of the rich spectral, shape, texture and other features of remote sensing image to classify the segmented object. The object-oriented remote sensing information extraction method overcomes the shortcoming of the traditional classification method based on pixel which only relies on spectral information, and obtains the ground object information more efficiently and gets the classification result with higher precision. Key word：Multi-scale segmentation、classification、remote sensing image、object oriented.

高光谱遥感影像中的特征提取方法研究

高光谱遥感影像中的特征提取方法研究 高光谱遥感技术可以获取遥感图像中不同波长下的反射率光谱，可以提供高维、高分辨率和多特征信息的遥感影像，因此在很多 领域有广泛的应用，如地学、环境监测、农业、林业等。然而， 如何从高光谱遥感影像中提取有效的特征信息是遥感图像处理中 的核心问题之一。 目前，高光谱遥感影像中特征提取方法主要分为两类：基于光 谱信息和基于空间信息的特征提取方法。本文将从这两个方面分 别进行讨论。 一、基于光谱信息的特征提取方法 1. 直接阈值法 直接阈值法是一种最简单常用的方法，它根据像素的光谱值与 给定阈值的比较结果对像素进行二分类。例如，针对农业等领域 中的作物识别问题，根据作物的生长特征，可以将阈值设定在波 段为400-700nm范围内的光谱值较高的位置，即可轻松提取出作 物区域。 然而，这种方法对于复杂地物的分类效果并不理想，因为它不 能够利用光谱间的相关性和相似性信息。 2. 统计学方法

基于统计学方法的特征提取方法更加复杂，但可以对高光谱图像进行更有针对性的处理，提高特征提取效果。 例如，常见的PCA（Principal Component Analysis）方法就是一种基于统计学的特征提取方法。PCA方法可以对高维度的高光谱图像进行降维处理，提取出主要的光谱特征。通过PCA方法降维之后，遥感影像所占用的存储资源减小，同时降低了计算量和处理时间。但是，对于多类图像进行分类时，这种方法的分类效果并不理想。 3. 光谱特征法 光谱特征法是通过对像元的光谱反射率进行分析得到的特征来进行分类的方法。例如，常见的谱角法（Spectral Angle Mapper，SAM）就是一种利用光谱特征进行分类的方法。谱角法可以计算不同光谱波段之间的夹角，然后使用夹角的余弦值，将每个像素向量变形为点到参考向量之间的距离，然后根据距离进行分类。 但是，光谱特征法需要依赖先验知识，需要指定一些样质并选取参考向量，这对于遥感影像处理来说比较困难，且对遥感影像间的非线性变换比较敏感。 二、基于空间信息的特征提取方法 1. 基于纹理特征的方法

基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究共3篇

基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究共3篇 基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究1 基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究 随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像的获取越来越方便，同时遥感影像变化检测也受到了越来越多的关注。如何有效地检测出遥感影像中的变化是遥感研究中的重要课题之一。本文将介绍一种基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法。 基于面向对象的遥感影像解译是将遥感影像数据转化为实际物理对象的过程。这种方法将影像数据划分为不同的对象，例如建筑物、道路、水体等，然后对这些对象进行分类、分析和识别等操作。与传统的像元级处理相比，这种方法能够更好地保留地物边缘和细节信息，并且能够减少遥感影像中的噪声。 本文所提出的基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法主要分为以下几个步骤：对象提取、对象比较和变化检测。首先，对两幅遥感影像进行对象提取。我们使用了一种分层聚类算法来提取遥感影像中的对象。这种算法可以自动确定对象的数目和形状，并且可以很好地处理边缘模糊的物体。 接着，对两个时刻的遥感影像中的相同对象进行比较。我们提出了一种基于对象间交集比率的相似度度量方法。这种方法将

两个对象的相似度定义为它们的交集面积与它们的并集面积之比。这种方法能够很好地解决遥感影像中遮挡和光照变化等问题，并且能够更好地匹配相似的对象。 最后，我们使用了一个简单而有效的阈值法来检测遥感影像中的变化。这个阈值可以根据用户的要求进行调整。如果两个对象的相似度小于这个阈值，我们就认为它们之间发生了变化。同时，我们也考虑了一些其他因素的影响，例如边缘变化和噪声等。 我们在高分辨率遥感影像上对这种方法进行了测试，结果表明，这种方法能够很好地检测遥感影像中的变化，并且能够保留地物的细节信息。与传统的像元级处理方法相比，基于面向对象的方法能够更好地处理复杂的地物结构，并且能够提高变化检测的准确性。 综上所述，本文提出了一种基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法。这种方法能够更好地处理遥感影像中的噪声和复杂地物结构，并且能够提高变化检测的准确性。这种方法可以应用于城市规划、环境监测等遥感应用领域 本文提出的基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法，在处理复杂地物结构和噪声方面表现出色，能够准确地检测遥感影像中的变化，并保留地物细节信息。与传统的像元级处理方法相比，该方法具有更高的准确性和适用性，在城市规划、环境监测等领域具有广泛应用前景 基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究2

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。 3）分类方法：通常采用基于规则、神经网络等方法将不同的对象分类为地物 和非地物。 基于对象的地物提取方法的优点是能够对地物形状和空间分布进行准确的提取，缺点是分割过于依赖数据本身，处理效率较低。 三、总结 高分辨率遥感影像的地物提取任务是遥感应用的基础之一，涉及到多个学科领域，如计算机科学、图像处理、遥感技术、地理信息系统等。本文主要探讨了基于像素和基于对象两种高分辨率遥感影像的地物提取方法，虽然它们各有优缺点，但是随着科技的进步和计算机技术的不断提高，将会有更多有效的方法应用于高分辨率遥感影像的地物提取任务中。

高分辨率遥感影像的建筑物提取与分类算法研究

高分辨率遥感影像的建筑物提取与分类算法 研究 高分辨率遥感影像的建筑物提取与分类算法研究 摘要：随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像在城市规划、土地利用、环境监测等领域起到了重要的作用。建筑物是城市地理环 境的重要组成部分，因此建筑物的提取和分类成为了遥感影像处理的 重要任务之一。本文通过研究高分辨率遥感影像的建筑物提取与分类 算法，目的是提高建筑物提取与分类的精度和效率，为城市规划和土 地利用决策提供重要的参考依据。 关键词：高分辨率遥感影像；建筑物提取；分类算法；精度；效 率 一、引言 高分辨率遥感影像是指分辨率较高的遥感卫星或航空摄影所拍摄 的影像，通常拥有较高的空间分辨率。它可以提供更详细的地物信息，因此在城市规划、土地利用、环境监测等领域有广泛的应用。建筑物 是城市地理环境的重要组成部分，因此建筑物的提取和分类是高分辨 率遥感影像处理的重要任务之一。准确提取和分类建筑物对于城市规 划和土地利用决策具有重要的参考价值。 二、研究现状 建筑物提取与分类技术的发展经历了多个阶段。早期的研究主要 基于人工解译和图像处理方法，虽然取得了一定的成果，但受限于数 据量和专业知识，提取和分类的精度和效率都较低。随着计算机技术 的发展，机器学习和深度学习算法引入到建筑物提取和分类中，取得 了较好的效果。但是，由于高分辨率遥感影像的特点，仍然存在一些 挑战，如：建筑物的遮挡、复杂的背景干扰、阴影等。 三、建筑物提取算法 建筑物提取算法的目标是从高分辨率遥感影像中准确地提取出建

筑物的位置和轮廓。常见的建筑物提取算法包括阈值分割算法、区域生长算法、边缘检测算法等。阈值分割算法基于像素的灰度值进行分割，适用于背景与建筑物灰度值分明的情况。但是对于灰度值相似的背景和建筑物，阈值分割算法会出现过分割或欠分割的问题。 区域生长算法基于相邻像素的相似性进行生长，通过设置生长条件和种子点来提取建筑物。区域生长算法的优点是可以克服阈值分割算法的不足，但是对于复杂的背景和遮挡情况，区域生长算法容易出现断裂或连接错误的情况。 边缘检测算法基于建筑物的边界特征进行提取，在遥感影像中通常是通过检测阴影和纹理变化来提取建筑物。边缘检测算法的优点是对于背景干扰较小，但是对于遮挡或纹理变化较少的情况，边缘检测算法容易漏检或误检。 四、建筑物分类算法 建筑物分类算法的目标是对提取出的建筑物进行分类，常见的建筑物分类算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。SVM算法是一种常见的分类算法，其基本思想是通过构造一个最优的超平面来实现二分类或多分类。SVM算法在建筑物分类中取得了一定的效果，但是对于遥感影像中的复杂背景干扰和遮挡情况，SVM算法的分类精度较低。 CNN算法是一种基于深度学习的分类算法，通过多层感知器来提取影像的特征，并进行建筑物分类。CNN算法可以在一定程度上克服遥感影像中的背景干扰和遮挡问题，取得了较好的分类效果。但是，CNN 算法需要大量的训练样本和计算资源，且模型的训练过程较为复杂。 五、算法比较与分析 为了确认最适合高分辨率遥感影像的建筑物提取与分类算法，我们对不同算法进行了比较与分析。实验结果表明，区域生长算法对于不同的影像具有较好的鲁棒性，但是容易产生断裂和连接错误；阈值分割算法适用于灰度分明的影像，但是对于灰度值相似的建筑物和背景分类效果较差；边缘检测算法对于纹理变化多的建筑物有较好的分类效果，但是容易漏检或误检；SVM算法可以进行有效的建筑物分类，但是对于遥感影像中的背景干扰和遮挡情况分类精度较低；CNN算法可

高分辨率遥感影像图像处理与分析

高分辨率遥感影像图像处理与分析 一、引言 随着科技的进步和高分辨率遥感技术的发展，高分辨率遥感影像图像处理与分析在各个领域中变得越来越重要。本文将介绍高分辨率遥感影像图像处理与分析的概念、方法和应用。 二、高分辨率遥感影像图像处理方法 1. 图像预处理 高分辨率遥感影像的预处理是图像处理的第一步，主要包括图像校正、几何校正、辐射校正和纠正。 - 图像校正：消除影像中的拉伸、扭曲等畸变，使像素与地面位置之间的关系保持一致。 - 几何校正：将图像映射到真实的地理坐标系中，确保像素与地理位置之间的映射关系准确。 - 辐射校正：对影像进行辐射定标，使其在不同光照条件下具有相似的亮度和对比度。 - 纠正：纠正影像中的云、阴影和大气污染等干扰，提高图像质量。 2. 特征提取

特征提取是从高分辨率遥感影像中提取有用的信息、目标或属 性的过程。常用的特征提取方法包括： - 像素级特征提取：使用图像处理算法如边缘检测、纹理分析 等提取像素级别的特征信息。 - 目标级特征提取：基于目标检测和分割算法，提取不同对象 的特征信息，如形状、纹理、颜色等特征。 - 地物级特征提取：将遥感影像与地理信息系统（GIS）相结合，提取地物的空间分布、位置、形状等特征信息。 3. 图像分类与识别 图像分类与识别是将高分辨率遥感影像中的像素或目标分到预 定义的类别中的过程。常用的分类与识别方法包括： - 基于像素的分类：将像素按照其光谱、纹理等特征进行分类，常用的方法有最大似然法、支持向量机等。 - 基于目标的分类：将目标或区域按照其空间分布、形状等特 征进行分类，常用的方法有目标检测、分割算法等。 - 基于深度学习的分类：利用深度卷积神经网络等深度学习技 术进行图像分类，提高分类效果和准确性。 三、高分辨率遥感影像图像分析应用 1. 环境监测与资源管理

高分辨率遥感影像解译技巧与实践分享

高分辨率遥感影像解译技巧与实践分享 遥感影像解译是一种基于遥感技术的图像分析方法，可以通过获取和解读遥感 图像信息，获取有关地表覆盖和环境条件的相关数据。在高分辨率遥感影像解译中，需要运用一系列技巧和方法，以达到准确解释、提取和应用影像信息的目的。 一、图像预处理 在进行高分辨率遥感影像解译之前，必须进行图像预处理，以消除噪声、增强 图像对比度等。常用的预处理技术包括影像辐射校正、大气校正、几何纠正等。通过这些预处理步骤，可以保障影像质量，并为后续的解译工作提供良好的数据基础。 二、多光谱数据解译 多光谱遥感影像是应用最广泛的一种遥感数据类型。在解译过程中，可以利用 影像中各波段的不同信息来提取目标信息。例如，在农业领域中，可以通过多光谱数据解译来分析农作物的类型、生长状况和病害情况，为农业决策提供依据。 其中，植被指数是一种常用的多光谱数据解译方法之一。植被指数通过计算不 同波段的反射率之间的比值或差异来提取植被信息。例如，常用的NDVI指数可以反映出植被的生长状况，通过对植被指数的计算和分析，可以准确评估农田土壤的肥力、水分状况等，并做出相应的农业管理措施。 三、高分辨率影像解译 相较于多光谱数据，高分辨率影像具有更丰富的空间信息，可以提供更多的细 节和特征。在高分辨率影像解译中，可以采用目视解译、目标识别和目标分类等方法。 目视解译是一种基于人眼观察和判断的解译方法。通过对影像中的纹理、形状、大小、颜色等特征的观察和理解，进行目标的识别和分类。这种方法对解译人员的

经验和专业知识要求较高，但由于可以直观地观察到影像中的细节和特征，可以获得更准确的解译结果。 目标识别是一种通过比对已知目标模型和待解译影像中的目标特征进行匹配的方法。常用的目标识别方法包括特征匹配算法和目标特征提取算法。这种方法可以提高解译效率和减少人为判断误差，但对目标特征的提取和匹配算法的准确性要求较高。 目标分类是一种根据目标特征的相似性将目标自动分为不同类别的方法。常用的目标分类技术包括决策树、支持向量机和随机森林等机器学习算法。通过对已标记数据的学习和训练，可以建立分类模型，对未知影像进行自动分类。 四、辅助信息的利用 在进行高分辨率遥感影像解译时，可以利用辅助信息来提高解译效果。辅助信息包括地形、气象、土壤等数据，可以通过与遥感影像的叠加和分析，提供更详细的地表特征和环境条件，从而准确提取和解释影像信息。 例如，地形信息可以通过数字高程模型（DEM）获取。DEM可以提供地面高程、坡度、坡向等信息，在解译中可以用于解释山体、水体等地形特征，并辅助进行目标分类和识别。 气象数据可以提供大气参数、气象要素等信息，通过与遥感影像的大气校正结合，可以减少大气干扰，提高解译结果的精度和准确性。 土壤数据可以提供土壤类型、含水量等信息，在农田解译中可以通过土壤数据与遥感影像的叠加，提取土壤养分、含水量等指标，为农业管理提供依据。 综上所述，高分辨率遥感影像解译是一项复杂的工作，需要结合多种技巧和辅助信息的综合应用。通过合理选取解译方法、进行图像预处理、利用多光谱或高分辨率影像、辅以地形、气象和土壤等辅助信息，可以获得准确、全面的地表覆盖信息，为各行业的决策和规划提供科学依据。同时，不断提升解译人员的专业水平和

高分辨率遥感影像林地资源信息提取方法研究

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遥感图像的提取

三、道路提取方法 1、影像上道路的基本特征 在影像上道路的特征主要包括物理与几何的特征等，其基本特征主要有以下几种。 1）几何特征。道路呈长条状，有大的长宽比，曲率有一定的限制、宽度变化较小，方向变化较缓慢。 2）辐射特征。内部灰度变化比较均匀、与相邻区域灰度反差较大，并且道路一般有2 条明显的边缘线。 3）拓扑特征。道路从拓扑结构看是相连的，可以形成网络状，不会突然中断。4）上下文特征。上下文特征指的是道路相关的特征与信息，如道路旁的建筑物和行道树，这是局部上下文信息，还包含如是城市道路还是乡村道路的全局上下文信息。 在高分辨率遥感影像上包含的道路信息越来越丰富，道路逐渐表现为一系列局部灰度相似，有一定宽度的狭长区域，一般有2 条道路边缘线，道路上的斑马线、车辆、阴影等也显现出来。 2、现有道路特征提取方法介绍 按照Marr 视觉理论，道路特征提取经历了3 个层次：在低层次中提取道路的边缘点、线段以及纹理等几何特征；在中层次对低层次的结果进行分析，选择包含了物体的内在特征处理；在高层次中对前2 个层次中的要素进行识别、理解、根据一定的知识和规则进行道路提取；道路特征提取一般主要分为半自动道路提取和自动道路提取技术。 2.1 半自动道路提取技术 半自动道路提取技术通过人机交互的方法提取道路初始种子点信息，然后结合道路知识进行计算机识别同时适当进行人机交互，利用一些自动搜索跟踪算法找出道路信息。 1）Snake 模型算法。1987 年Kass 提出Snakes 模型，通过使用复杂的轮廓线来描述真实图像中的自然现象，其主要思想是定义一个能量函数，在Snake 模型由初始位置向真实模型逐渐靠近的过程中，将影像的各种特征(其中包括影像强度和梯度) 及连续性与平滑性约束在一个能量函数中表示出来，通过求

使用遥感影像进行建筑物提取的方法

使用遥感影像进行建筑物提取的方法引言： 随着遥感技术的不断发展和进步，遥感影像已经成为获取地理信息的重要手段 之一。在城市规划、土地利用、自然资源管理等领域，使用遥感影像进行建筑物提取成为了必不可少的工作。本文将探讨几种常见的建筑物提取方法，并对其特点和应用进行分析。 一、基于目标检测的建筑物提取方法 基于目标检测的建筑物提取方法是最常见和常用的一种方法。它通过分析遥感 影像中的特定纹理、颜色或形状等特征来检测建筑物目标。常见的目标检测算法包括基于像素的方法、基于对象的方法和基于机器学习的方法。 1. 基于像素的方法 基于像素的建筑物提取方法是最简单和直接的方法之一。它通过设定某些特定 的像素值或像素组合来检测建筑物。例如，可以利用建筑物通常使用的红色或灰色来提取建筑物。这种方法的主要优点是简单快速，但也存在着较大的误差率，容易受到光照、阴影等因素的干扰。 2. 基于对象的方法 基于对象的建筑物提取方法是在像素级别的基础上进行的更高层次的目标检测。它对遥感影像中的建筑物目标进行分割和识别，将像素组合成为连续的建筑物区域。常见的方法包括基于阈值分割、基于边缘检测、基于形态学等方法。这种方法在提取建筑物形状和边界方面效果较好，但也容易受到遮挡和复杂背景的影响。 3. 基于机器学习的方法

基于机器学习的建筑物提取方法是近年来非常流行的方法之一。它通过训练一 定数量的有标注的样本数据，利用机器学习算法对影像进行分类和预测，实现自动化的建筑物提取。常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度学习等。这种方法准确性较高，但对于样本数据的选取和处理要求较高，而且计算量也较大。 二、基于特征提取的建筑物提取方法 基于特征提取的建筑物提取方法是指通过提取遥感影像中的特征信息来检测建 筑物。常见的特征包括纹理特征、颜色特征和形状特征等。 1. 纹理特征提取 纹理特征提取是基于遥感影像中建筑物纹理的变化来进行建筑物提取的一种方法。通过提取纹理特征，可以较好地区分建筑物和非建筑物。常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、小波变换和Gabor滤波器等。 2. 颜色特征提取 颜色特征提取是基于建筑物颜色信息来进行建筑物提取的方法。建筑物通常具 有明显的色彩区别，可以通过颜色直方图或颜色模型进行提取。常见的颜色模型包括RGB模型、HSV模型和Lab模型等。 3. 形状特征提取 形状特征提取是基于建筑物形状的特征来进行建筑物提取的方法。相比于纹理 和颜色特征，形状特征更能够准确地反映建筑物的结构和布局。常见的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和角点检测等。 结论： 使用遥感影像进行建筑物提取是一项具有重要意义和广泛应用的工作。本文通 过介绍目标检测和特征提取两类主要的建筑物提取方法，探讨了其优缺点和适用范

遥感影像信息提取的方式

浅谈遥感影像信息提取的方式 摘要：本文介绍了利用遥感影像的光谱特性、空间特性、极化特性、和时间特性提取遥感影像信息的常用方法。 关键词：遥感信息目视解译计算机信息提取 遥感实际上是通过接收（包括主动接收和被动接收方式）探测目标物电磁辐射信息的强弱来表征的，它可以转化为图像的形式以相片或数字图像表现。多波段影像是用多波段遥感器对同一目标（或地区）一次同步摄影或扫描获得的若干幅波段不同的影像。 在遥感影像处理分析过程中，可供利用的影像特征包括：光谱特征、空间特征、极化特征和时间特性。在影像要素中，除色调/彩色与物体的波谱特征有直接的关系外，其余大多与物体的空间特征有关。像元的色调/彩色或波谱特征是最基本的影像要素，如果物体之间或物体与背景之间没有色调/彩色上的差异的话，他们的鉴别就无从说起。其次的影像要素有大小、形状和纹理，它们是构成某种物体或现象的元色调/彩色在空间（即影像）上分布的产物。物体的大小与影像比例尺密切相关；物体影像的形状是物体固有的属性；而纹理则是一组影像中的色调/彩色变化重复出现的产物，一般会给人以影像粗糙或平滑的视觉印象，在区分不同物体和现象时起重要作用。第三级影像要素包括图形、高度和阴影三者，图形往往是一些人工和自然现象所特有的影像特征。 遥感信息提取方法分类

常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。 1.1目视解译 目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。 遥感影像目视解译原则 遥感影像目视解译的原则是先“宏观”后“微观”；先“整体”后“局部”；先“已知”后“未知”；先“易”后“难”等。一般判读顺序为，在中小比例尺像片上通常首先判读水系，确定水系的位置和流向，再根据水系确定分水岭的位置，区分流域范围，然后再判读大片农田的位置、居民点的分布和交通道路。在此基础上，再进行地质、地貌等专门要素的判读。 遥感影像目视解译方法 （1）总体观察 观察图像特征，分析图像对判读目的任务的可判读性和各判读目标间的内在联系。观察各种直接判读标志在图像上的反映，从而

基于高分辨率遥感影像城市建筑物提取方法研究

基于高分辨率遥感影像城市建筑物提取方法研究 摘要：高分辨率遥感影像中建筑物信息丰富，对于城市地理数据库更新具有重 要意义，本文介绍了目前国内外对建筑物提取的研究现状，研究了信阳市高分辨 率遥感影像的光谱特征。针对建筑物提取实验原理，对该影像采用非监督分类和 形态学方法进行了建筑物提取研究，以便为高分辨率遥感影像城市建筑物信息提 取提供一种思路。 关键词：高分辨率遥感影像；城市建筑物；非监督分类；形态学 引言 自20世纪90年代以来高分辨率卫星遥感影像已在商业及城市建设方面普遍 应用，高分辨率卫星遥感以非常精细的方法观察地面，所获取的高分辨率遥感影 像可以更清楚地表达地物目标空间结构特征与表层纹理信息，为人工地物信息提 取提供了一种有效的途径。在城市高分辨率遥感影像中城市建筑物信息占所有地 物信息的70％左右，因此建筑物识别与提取在遥感图像识别中占据很大的比重， 另外建筑物作为地物类别中的主要内容，作为地形图中的重要成图元素，它的识 别与提取，直接影响到地图测绘的自动化水平，对它的识别与提取对图像理解、 制图都具有重要的意义。城市发展越来越快，在城市地理数据中建筑物作为更新 最快的一种地物目标，实现高分辨率遥感影像上城市建筑物提取可以为地理数据 库更新提供一种快速有效的方法。 本文利用ERDAS Imagine 9.3对信阳市高分辨率卫星影像采用非监督分类法进 行了城市建筑物信息提取，另外在matlab7.0软件环境下又采用了形态学图像处 理法提取城市建筑物。 1国内外研究现状 建筑物作为一种具有显著特征和代表意义的人工地物，因其表现形式的多样性，在遥感应用中的意义不言而喻，建筑物信息的识别和提取是当前高分辨率遥 感影像应用的热点和难点。对遥感影像建筑物提取的研究与应用，国内外许多学 者已投入了大量研究。 1.1国外研究现状 R.Nevatia.C和C.A.Line[1]采用了直接从单幅影像提取建筑物的方法，利用矩 形轮廓生成模拟厚重的实际轮廓，通过阴影、高度和墙体来对比验证了屋顶的实 际轮廓，该方法主要针对人字形屋顶、扁平屋顶的建筑物进行提取较为有效。 Z.W.Kim和Sanijay Noronha利用了多幅遥感影像对直线以及角点等匹配低层特征，提取结果较差。Yanlin Guo等人先将灰度图像和深度图像结合产生建筑物的初始 轮廓，再用恰当的方位、尺度参数的形状模板去逼近建筑物的轮廓，矩形模板通 过进一步变形合并更多边缘，并产生具有凹凸形状的真正建筑物轮廓。M.Gerke，C.Heipke和B.M.Straub.Building利用地表数字模型建立场景模型，用不变几何距 提取建筑物屋顶轮廓[2]。 Stassopoulou etal利用canny算子进行多尺度分割与边缘分割相结合的方法对影像对象进行分割和特征信息提取，并结合其成像条件在Bayesian网络支持下识 别并提取建筑物特征。Baatz和Schape提出了一种影像多尺度分割与决策树分类 相结合的方法，即eCognition中所采用的算法。 1.2国内研究现状

城市遥感影像阴影检测与补偿方法研究(一)

城市遥感影像阴影检测与补偿方法研究（一）论文关键词：亮度阴影直方图均衡线性映射阴影检测阴影补偿 论文摘要：高分辨率遥感影像同时具有地图的几何精度和影像视觉特征，具有广 泛的应用。然而由于算法以及客观条件的限制，影像中存在着大量的阴影，它直接影 响到地物边缘的提娶目标识别、分类等。特别是近年来随着影像分辨率的提高，阴影 现象更加突出，因此对其进行检测与补偿非常重要。 本文将从阴影的提取，和阴影的补偿两个方面来实现高分辨率卫星遥感影像中阴 影的处理。带有阴影的高分辨率的遥感影像，其阴影区域和光照区域交界处，存在着 明显甚至急剧的亮度变化，双峰法和基于归一化互相关函数的阴影检测方法就是基于 这一特点进行的检测处理。 图像阴影的补偿，本文采用灰度线性映射的方法调整阴影区域的灰度，使其灰度 级与光照区域的灰度级别相近，进而达到对阴影进行补偿的目的。另外又采用了基于 直方图均衡的方法来对阴影区域补偿。 本文采用的方法直接针对阴影的成因，对遥感影像中的阴影区域进行检测和一定 的补偿。方法均是在atlab7.0开发环境下得到实现。通过对实验结果的分析，具有较好的检测补偿结果，有一定的实用价值及意义。 第一章概述 1.1研究的背景及意义 高分辨率遥感影像已被应用在林业、旅游、水文水资源、名胜古迹的维修等领域。这些应用的首要问题是对影像中的关键地物进行识别、提龋理论上，高分辨率卫星遥 感影像在经过像片倾斜引起的像点位移、图形变形以及地形起伏引起的投影差的纠正，并在消除大气折射，相机系统带来的误差后，应该准确反映地物特征。然而，由于建 筑物的影响以及太阳光的照射，出现阴影和影像遮蔽以及摄影死角。 随着遥感传感器灵敏度不断提高，影像分辨率从几十米到现在的厘米级。原本在 较低几何分辨率影像中不明显的阴影已经在影像中格外突出。比如在农村地籍调查中，

高分辨率遥感影像信息提取方法综述

高分辨率遥感影像信息提取方法综述 王伟超;邹维宝 【摘要】感知地物信息最直接的载体就是遥感影像,从遥感影像中提取地形地物等专题信息是当前遥感技术面临的一个迫在眉睫的问题.遥感影像的空间分辨率伴随着遥感技术的飞速发展从公里级发展到厘米级,同时遥感影像所包含的信息正越来越丰富化.高空间分辨率遥感影像具有数据量极大、数据复杂以及尺度依赖的特点,使得高空间分辨率的遥感影像的数据处理以及影像信息提取具有一定的难度,面临一些急需解决的问题.文中介绍了高分辨率遥感影像信息提取的国内外研究现状和趋势,分析了几种遥感影像的分类方法,指出了面向对象的遥感影像信息提取的技术及高分辨率遥感影像的多尺度分割,并指出了国内外在遥感影像信息提取技术方面的不足和迫切需要解决的问题. 【期刊名称】《北京测绘》 【年(卷),期】2013(000)004 【总页数】5页(P1-5) 【关键词】高分辨率遥感影像;信息提取;面向对象的遥感影像信息提取;多尺度分割【作者】王伟超;邹维宝 【作者单位】长安大学地测学院,陕西西安710054;长安大学地测学院,陕西西安710054 【正文语种】中文 【中图分类】P237

经过三十年的发展，空间遥感技术具有巨大的进步，已经形成对地高空间分辨率与高时间分辨率的观测能力。在监测全球变化、区域变化、环境变化等民用方面以及军用方面，高分辨率遥感影像技术都具有非常重大的应用价值。由于其自身辐射特点，虽然高分辨率遥感图像的空间分辨率一般在5m以内，但仍存在混合像元。 现有的遥感解译算法大体可以分为基于像元分类方法和面向对象的影响分析方法。前者适用于中、低空间分辨率影像信息提取，后者适用于处理高空间分辨率影像数据。由于像元分类方法提取遥感信息是一种建立在像素的统计特征基础上的信息提取方法，它所利用的地物形状、几何信息非常少，这直接导致了这种方法具有较低的分类效果和精度，而且比较依赖解译人员，从而更加迫切的需要一种能够更快速、自动提取高分辨率遥感影像信息的方法，在此背景下面向对象的影像分析方法应运而生。目前国内专门的针对高分辨率遥感影像面向对象的影像分析系统较少，国内在这方面的著作以及学术资料也不多，这在一定程度上制约了高分辨率遥感影像的应用。因此，系统地研究高空间分辨率遥感影像信息提取技术，开发完善遥感影像智能解译系统在目前的中国是尤其重要和迫切的。 1 高分辨率遥感影像的发展 空间科学的新视野开始于1957年全球首颗人造地球卫星被前苏联成功送入预定轨道。卫星遥感具有获取地物信息速度快、效果好的特点，并且不受地域限制，因此它已经在导航、资源调查、测绘和军事侦察等领域获得了广泛的应用。 高分辨率遥感影像可以真实的反映各种地物信息，它的空间分辨率一般可达到米级，它所反映的地物的空间、几何特征，形状及纹理信息都非常清晰和丰富。 目前世界上主流的高分辨率遥感卫星如：IKONOS、SPOT5、EOS、QuickBird、WorldView－1／2、北京一号卫星等，它们空间分辨率均可达到米级。IKONOS卫星第一次发射于1999年4月27日发射失败，同年9月24日，