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高分辨率遥感影像耕地提取研究进展与展望

武汉大学学报（信息科学版） 2023年第10期48卷 1582-1590页

作者：张新长黄健锋宁婷广州大学地理科学与遥感学院广东广州510006 中山大学大气科学学院广东珠海519082 广东中地土地房地产评估与规划设计有限公司广东广州510399

耕地资源的快速、精准提取是支撑耕地保护和耕地用途管制的重要基础。随着高分辨率遥感和人工智能技术的快速发展,高分辨率遥感耕地提取已逐渐由传统的基于像元和面向对象的分类算法过渡至以深度学习为代表的智能化耕地提取新阶段,并取... 详细信息

耕地资源的快速、精准提取是支撑耕地保护和耕地用途管制的重要基础。随着高分辨率遥感和人工智能技术的快速发展,高分辨率遥感耕地提取已逐渐由传统的基于像元和面向对象的分类算法过渡至以深度学习为代表的智能化耕地提取新阶段,并取得不少成果,但也同样面临着诸多挑战。首先,梳理和分析了传统耕地提取算法和基于深度学习的智能化耕地提取算法的研究现状,阐述了深度学习支持下的耕地提取研究的必要性;然后,结合全卷积神经网络的发展历程,介绍了深度语义分割技术的基本原理以及在耕地提取应用中的实验流程,并归纳了主要的智能耕地提取算法;最后,围绕智能化耕地提取研究存在的不足,探讨了智能化耕地提取技术的发展趋势。

关键词：高分辨率遥感耕地提取深度学习语义分割遥感应用

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高分辨率遥感影像的压缩纹理元分类

测绘学报 2014年第5期43卷 493-499页

作者：金晶邹峥嵘陶超中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410012

针对高分辨率遥感影像的特征提取复杂、特征维数大等问题,提出一种基于原始像素块的纹理元特征提取方法,并结合支持向量机将其应用于高分辨率遥感影像分类。首先,利用随机投影对基于原始像素灰度值的特征向量降维,得到压缩的局部纹理特... 详细信息

针对高分辨率遥感影像的特征提取复杂、特征维数大等问题,提出一种基于原始像素块的纹理元特征提取方法,并结合支持向量机将其应用于高分辨率遥感影像分类。首先,利用随机投影对基于原始像素灰度值的特征向量降维,得到压缩的局部纹理特征。然后,对各类纹理特性向量进行聚类,将聚类中心作为视觉词汇形成压缩纹理元字典。再将样本中的纹理元编码到纹理字典中对应距离最近的词汇,得到样本的视觉词汇图,并融合词汇统计直方图与词汇二阶矩信息作为全局的纹理表达。最后,将所得全局纹理特征作为支持向量机的输入进行分类。通过两个试验影像,验证了本文方法能够有效地表达纹理,提高分类精度。

关键词：高分辨率遥感随机投影纹理特征纹理元视觉词汇分类

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高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法

测绘学报 2017年第11期46卷 999-1008页

作者：张鑫龙陈秀万李飞杨婷北京大学地球与空间科学学院北京100871

为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种利用深度学习的变化检测方法。在预处理的基础上,利用顾及邻域信息的改进变化矢量分析算法和灰度共生矩阵算法获取影像间光谱和纹理变化,并通过设置自适应采样区间提取最可能的变化和未... 详细信息

为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种利用深度学习的变化检测方法。在预处理的基础上,利用顾及邻域信息的改进变化矢量分析算法和灰度共生矩阵算法获取影像间光谱和纹理变化,并通过设置自适应采样区间提取最可能的变化和未变化区域样本。构建并训练包含标签层的高斯伯努利深度限制玻尔兹曼机模型,以提取变化和未变化区域深层特征,从而有效辨别变化区域。通过WorldView-3与Pléiades-1影像的试验表明本文方法在变化检测精度方面优于对比方法。

关键词：变化检测高分辨率遥感深度学习

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高分辨率遥感影像信息提取及块状基元特征提取

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数据采集与处理 2005年第1期20卷 34-39页

作者：明冬萍骆剑承周成虎汪闽郑江陈秋晓沈占锋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

分析了基于目标基元的遥感信息提取技术相对于传统的基于像元的处理方式所具有的优势 ;结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论 ,设计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流程框架 ,即在大尺度下进行粗分割后进行块状基... 详细信息

分析了基于目标基元的遥感信息提取技术相对于传统的基于像元的处理方式所具有的优势 ;结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论 ,设计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流程框架 ,即在大尺度下进行粗分割后进行块状基元提取的技术及实现过程 ;最后给出了相关实验结果 ,实验表明本文提出的基于基元的遥感信息提取便于与视觉知识和环境知识更好地结合。

关键词：基元高分辨率遥感基于特征人类视觉遥感信息特征提取尺度空间影像信息处理实验

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高分辨率遥感影像上基于形状特征的船舶提取

武汉大学学报（信息科学版） 2005年第8期30卷 685-688页

作者：汪闽骆剑承明冬萍中国科学院地理科学与资源研究所

由于高分辨率遥感影像上靠岸船舶的灰度、纹理特征往往和港口地面接近,与离岸船舶相比,其自动提取与识别相对更为困难,为此,为离岸、靠岸船舶的提取设计了不同方案。实验证明了方法的有效性。

关键词：高分辨率遥感信息提取目标识别形状船舶

基于OB-HMAD算法和光谱特征的高分辨率遥感影像变化检测

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光谱学与光谱分析 2015年第6期35卷 1709-1714页

作者：陈强陈云浩蒋卫国北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 北京师范大学资源学院北京100875 北京师范大学减灾与应急管理研究院北京100875

高空间分辨率遥感影像蕴涵丰富的地物细节信息,针对高分辨率多时相遥感影像的变化检测可以更清楚认识到地理单元的变化情况,传统的遥感变化检测算法面对高分辨率遥感影像时,会出现明显的"椒盐现象"。本文借鉴面向对象图像分析的思想,以... 详细信息

高空间分辨率遥感影像蕴涵丰富的地物细节信息,针对高分辨率多时相遥感影像的变化检测可以更清楚认识到地理单元的变化情况,传统的遥感变化检测算法面对高分辨率遥感影像时,会出现明显的"椒盐现象"。本文借鉴面向对象图像分析的思想,以高分辨率遥感影像对象的光谱特征为分析对象,在多变量变化检测算法(multivariate alternative detection,MAD)的基础上,提出一种半自动阈值选取的OB-HMAD(object based-hybrid MAD)算法,并利用该算法进行变化检测实验对比分析。首先对高分辨率多时相遥感影像进行多尺度分割,形成多通道的影像对象;其次利用MAD变换,形成差异影像对象,并对其进行MNF变换,提高影像对象的信噪比;然后采用直方图曲率分析(histogram curvature analysis,HCA)进行半自动阈值选取,提取变化区域;最后结合实地样本数据对变化检测结果进行混淆矩阵的精度验证。结合2012年和2013年北京地区Worldview-2影像的实验可知,OB-HMAD算法融合多通道的光谱信息,可以有效的实现多时相高分影像的变化检测,基本消除了基于像元变化检测中"椒盐"现象的干扰,并在一定程度上降低建筑物阴影和几何配准误差的影响,总体精度和kappa系数也较优于其他变化检测算法,但存在较大的漏检误差。MNF变换可以有效的提高影像的信噪比,使差异信息更集中,直方图曲率分析的阈值分割算法相对其他阈值算法,自动化程度更高。

关键词：面向对象 MAD 变化检测高分辨率遥感

高分辨率遥感影像天然林与人工林植被覆盖信息提取

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资源科学 2013年第4期35卷 868-874页

作者：王荣江东韩惠张峰赵少华兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 中国科学院地理科学与资源研究所资源环境科学数据中心北京100101 国家环境保护部卫星环境应用中心北京100094

森林类型识别是森林资源遥感监测的基础工作,低分辨率遥感影像缺少纹理细节信息,高分辨率遥感影像不仅具有光谱信息,而且提供丰富的空间、纹理特征信息,因此基于高分辨率遥感影像的纹理特征进行森林内部信息的提取成为近年研究的热点及... 详细信息

森林类型识别是森林资源遥感监测的基础工作,低分辨率遥感影像缺少纹理细节信息,高分辨率遥感影像不仅具有光谱信息,而且提供丰富的空间、纹理特征信息,因此基于高分辨率遥感影像的纹理特征进行森林内部信息的提取成为近年研究的热点及难点,传统基于单个象元纯光谱及面向对象建立规则集的方法难以有效区分天然林与人工林植被覆盖信息。本文利用面向对象多尺度分割算法、Sobel算子边缘检测及骨架线提取等方法,提取天然林与人工林的纹理线特征,构建了一种新的特征指数——纹理线条密度指数(TLDI)。研究表明:与常用的NDVI、SAVI、EVI等植被特征及VAR、HOMO、CON等GLCM纹理特征指数相比,TLDI指数的离散度更好、分类效果更佳;当TLDI>0.1时,为天然林植被覆盖区;当0率小于0.83%,面向对象的TLDI指数可以有效地提取森林内部天然林与人工林植被覆盖信息。

关键词：高分辨率遥感多尺度分割森林资源监测植被信息提取

基于高分辨率遥感影像深度特征的城市非渗透表面集成学习提取

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测绘学报 2024年第4期53卷 700-711页

作者：李雪涛王盼成曾永年中南大学空间信息技术与可持续发展研究中心湖南长沙410083

城市非渗透表面信息的有效提取是高分辨率遥感应用研究的热点问题。针对目前城市非渗透表面信息提取中存在的问题,结合深度学习与集成学习的优势,提出了基于高分辨率遥感影像深度特征的城市非渗透表面集成学习方法。以高分二号多光谱数... 详细信息

城市非渗透表面信息的有效提取是高分辨率遥感应用研究的热点问题。针对目前城市非渗透表面信息提取中存在的问题,结合深度学习与集成学习的优势,提出了基于高分辨率遥感影像深度特征的城市非渗透表面集成学习方法。以高分二号多光谱数据为试验数据,以非渗透表面密集程度不同的城市区域为试验区,基于U-Net深度网络提取的高分辨率影像的深层次特征,采用Stacking机制的集成学习机提取城市非渗透表面信息。试验结果表明,基于深度特征的集成学习方法在城市非渗透表面信息提取中获得了较高的精度。在城市非渗透表面密集程度不同的试验区,总体精度不低于91.66%,Kappa系数不低于0.83;错分误差为7.83%~9.39%,漏分误差为7.22%~14.88%。相对于基于浅层光谱信息的集成学习、随机森林、支持向量机,总体精度、Kappa系数有显著提高,错分与漏分误差显著降低。说明深度特征信息能有效提高集成学习提取非渗透表面提取的用户精度与制图精度;相对于U-Net、SegNet深度学习网络,在稀疏、中等密集、密集、复杂4类非渗透表面试验区,有效提高了总体精度、Kappa系数,漏分、错分误差显著的减少。说明基于深度特征的集成学习能有效改善与提高非渗透表面提取的用户精度与制图精度。总体上,基于深度特征的高分辨率非渗透表面集成学习方法能获得较高的城市非渗透表面信息提取精度,在城市土地利用/覆盖分类中具有良好的应用前景。

关键词： U-Net网络集成学习深度特征城市非渗透表面高分辨率遥感 GF-2

基于XGBoost模型的高分辨率遥感滑坡快速提取与分析研究

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第8期49卷 1300-1313页

作者：林娜冯珊珊王斌唐菲菲朱洪洲张迪潘鹏何静重庆交通大学智慧城市学院重庆400074 重庆市地理信息与遥感应用中心重庆401125 重庆交通大学交通土建工程材料国家地方联合工程实验室重庆400074

为了提高滑坡提取工作效率,探寻区域性滑坡与单体滑坡的时空分布特点,设计了一种滑坡快速提取模型,旨在为滑坡灾害防治管理提供科学依据。以多时相国产高分辨率遥感卫星影像、先进对地观测卫星12.5 m数字高程模型、历史滑坡隐患点为基... 详细信息

为了提高滑坡提取工作效率,探寻区域性滑坡与单体滑坡的时空分布特点,设计了一种滑坡快速提取模型,旨在为滑坡灾害防治管理提供科学依据。以多时相国产高分辨率遥感卫星影像、先进对地观测卫星12.5 m数字高程模型、历史滑坡隐患点为基础数据源,选择位于中国重庆市奉节县西北部的8个滑坡易发乡镇组成研究区,将基于SHAP解释框架的特征优选和基于Optuna框架的贝叶斯超参数自动优化方法引入极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)算法中构建并优化滑坡提取模型,实现了2013年、2015年、2018年、2020年研究区滑坡空间信息的快速提取和滑坡时空分布的定量分析。结果表明:(1)在模型精度对比中,以优化XGBoost基础算法构建的滑坡提取模型的准确率、精确率、Kappa系数、受试者工作特征曲线下的面积值分别为96.26%、90.91%、0.8602、0.9705,高于对比模型GBDT、LightGBM与Adaboost。(2)2013—2020年研究区滑坡发育程度整体偏高,滑坡在乡镇间的空间分布不均,沿河谷、河流两侧呈条带状分布,具有地段集中性特点。(3)2013—2020年庙湾滑坡发育强度高、活动强烈、复活现象多次发生并曾诱发新生滑坡,其所处斜坡坡度约25°~45°,地形特征变化较小,显著性变化主要集中在色调、纹理、几何形态与植被覆盖率等特征表现上。

关键词：快速提取滑坡 XGBoost 高分辨率遥感