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随着城市化建设进程的加快,城郊耕地经常会被开发为建设用地,甚至还会遭受非法占用的危险,这极大威胁了中国粮食安全。该文针对高分辨率遥感影像城郊耕地特点,提出了一种多尺度分层的耕地提取方法。首先,基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)约束改进传统Harris角点检测方法得到建筑区概率密度图,并利用最大类间方差(Otsu algorithm,Otsu)分割去除复杂建筑区;然后,利用尺度选择工具(estimation of scale parameter,ESP)分析耕地占主导影像的多尺度分割结果,得到耕地较佳分割尺度并在该尺度下分割整幅影像;进而,利用形状、光谱信息初步检测出耕地对象,选择非建筑区的耕地与建筑区的非耕地样本,训练支持向量机模型并对不确定地物进行分类;最后,依据空间关系进一步判断图像对象,得到城郊耕地最终提取结果。试验结果表明,该方法能较高精度地从城郊区域的复杂背景中提取出不同类型、不同光谱的耕地目标。 相似文献
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基于小波包变换的农作物分类无人机遥感影像适宜尺度筛选 总被引：2，自引：1，他引：1
为寻找适宜分类的空间尺度,该文提出一种基于小波包的空间尺度选择方法。该文以无人机航拍农作物影像为数据源,针对高空间分辨率遥感影像农作物分类问题,基于小波包变换对影像分类特征进行多尺度定量分析。将七种农作物影像样本进行小波包分解,从高频部分获取均值,方差,能量,能量差四种纹理信息,从低频部分获取光谱信息,构建分类特征矢量,通过作物样本之间的J-M距离,分析在不同小波包分解层样本之间的可分性,并进一步通过农作物面向对象分类精度和分割耗时评价适宜尺度。该文选择位于河北的涿州农场为研究区,利用无人机航空影像,对提出的方法进行试验验证,结果显示:小波包分解到第三、四层级时,即空间分辨率为0.32~0.64 m时,适宜农作物面向对象分类;在适宜尺度下,基于小波包分解的面向对象分类总体分类精度可达到89%,Kappa系数可达到0.85。研究结果可为高空间分辨率遥感农作物精细识别提供支撑。 相似文献
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基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取 总被引：3，自引：2，他引：1
针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。 相似文献
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亚像元定位技术对地表遥感信息提取及农业遥感定量化发展具有重要意义。针对当前国内外亚像元定位研究多集中于亚像元定位模型而缺少模型定位精度影响因素分析的现状,该文开展了定位尺度因素(如重建尺度、影像空间分辨率)和像元空间关系等对农业区域多光谱遥感影像亚像元定位模型精度影响的定量分析。以中国吉林省白城地区洮南市和内蒙古自治区兴安盟突泉县交界农业区为研究区域,以典型的空间引力模型为核心模型,以具有相同光谱分辨率的高分一号(GF-1)卫星8、16 m空间分辨率多光谱遥感影像为基础数据,对重建尺度、影像空间分辨率和像元空间关系等因素对遥感亚像元定位精度的影响进行了探讨。结果表明,对于8 m空间分辨率GF-1遥感影像,当重建尺度为5时,在邻接空间关系下的亚像元定位可达到最佳效果,即由40 m空间分辨率遥感影像重建8 m空间分辨率遥感影像的总体精度为74.67%,Kappa系数为0.604;对于16 m空间分辨率GF-1遥感影像,当重建尺度为4时在象限空间关系下的亚像元定位可达到最佳效果,即由64 m空间分辨率重建16 m空间分辨率遥感影像的总体精度为74.65%,Kappa系数为0.623。此外,重建尺度、影像空间分辨率和像元空间关系对亚像元定位精度具有波动影响,3个因素对应的亚像元定位总体精度最大变幅分别为18.08%、4.39%和0.08%,对应Kappa系数变化最大幅度分别为0.268、0.049和0.006。因此,在不同精度影响因素下,基于空间引力模型的GF-1亚像元定位精度影响因素轻重等级依次为重建尺度影像空间分辨率像元空间关系,这可为遥感亚像元定位模型选取、模型参数设置以及适宜的遥感数据选择提供一定参考。 相似文献
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高空间分辨率遥感影像可以更为精确地分析地物覆盖类型,但空间分辨率的提高也对现有分类方法带来了新的挑战,隐狄利克雷分配(latent dirichlet allocation,LDA)模型能够建立遥感影像底层特征和高层语义之间的联系,但是当前LDA模型在遥感影像分析领域的应用以场景分类和图像检索为主,已有的一些关于土地覆盖分类研究缺少对高分辨率遥感数据的空间关系进行挖掘。该文在标准LDA模型的基础上,利用词包模型构建方法生成的影像文档和单词对象来展开试验,利用多尺度分割挖掘影像中对象的空间关系,设计"主题流行度"和"主题内容"2种形式的影像文档区域属性,以协变量的形式作为LDA模型的先验知识,提出一种空间LDA模型(Space-LDA)。利用无锡宜兴市Quick Bird影像验证该模型在高分辨率遥感影像分类中的有效性,结果表明空间LDA模型分类结果不仅明显优于标准LDA,而且对区域尺度的变化具有一定的鲁棒性,空间区域信息同时从主题流行度和主题内容2个层面提供了推理信息,使模型具有更灵活的结构。 相似文献
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以面向对象的遥感影像分类的理论与方法,基于ENVI 5.0、eCongition 8.7和ArcGIS 10.0平台,从遥感尺度问题和决策树分类技术人手,对面向对象分类方法的多尺度分割和多特征分类等关键问题进行了探讨,并应用该方法对玛纳斯河流域的信息进行了提取研究.结果表明,多尺度分割最佳波段权重为0,1,2,2,1,0,1,形状参数和紧致度均为0.7,分割尺度为60,30和10,地物种类可分为林地、草地、水域、耕地、人工表面、冰雪地、盐碱地、其他八大类.分类结果总精度为0.92,Kappa系数为0.91,证明面向对象的分类方法可以有效地对干旱区中尺度分辨率影像进行快速高效的地物信息识别及提取. 相似文献
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基于无人机和卫星遥感影像的制种玉米田识别纹理特征尺度优选 总被引：2，自引：0，他引：2
制种玉米田在高空间分辨率遥感影像上呈现的明显条带状纹理,是有效区分光谱值相近的大田玉米和制种玉米的重要信息.该文在新疆维吾尔自治区奇台县玉米种植区以高空间分辨率的无人机遥感影像为数据源,针对制种玉米识别的纹理特征计算尺度问题,首先采用最近邻内插法对制种玉米和大田玉米样本田块的无人机影像进行重采样,得到不同分辨率的样本;然后用融合Uniform-LBP(local binary pattern)和GLCM(gray level co-occurrence matrix)方法得到提取玉米田块纹理特征合理GLCM参数,其中方向参数为0°、45°、90°和135°这4个方向上的纹理特征值的平均值、距离为5~7像元、灰度级为8;通过多尺度对比分析,得到最适宜区分制种玉米与大田玉米的纹理辨率为0.6~0.9m.最后采用奇台县的0.7m分辨率的Kompsat-3遥感影像进行验证,在多时相EVI(enhanced vegetation index)光谱信息识别玉米的基础上,利用本文确定的纹理分析方法,通过决策树建立规则识别制种玉米,识别精度达90.9%.通过该文的研究,可为高空间分辨率遥感制种玉米田监管提供支撑. 相似文献
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形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像 总被引：3，自引：2，他引：1
针对枸杞分级过程中因图像噪声、光照不均匀和粘连等造成枸杞难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度开闭重建结合凹点匹配的分割方法。首先提取原始图像的红色分量去除枸杞光照阴影噪声,利用形态学多尺度混合开闭重建对红色分量图像进行重建,平滑枸杞内部而保留轮廓边缘信息;然后采用8邻域跟踪算法提取粘连枸杞轮廓边缘;最后运用圆形模板检测粘连枸杞的轮廓凹点,以凹点间最短欧氏距离为匹配条件连接凹点对,并对匹配错误的凹点对进行修正,实现粘连枸杞分割。试验结果表明,该文方法分割准确率较高,而过分割率较低,相比标记控制的分水岭和直接凹点匹配分割等方法,对粘连枸杞分割效果较好,分割准确率可达到96%。该研究可为枸杞分割技术提供理论支撑。 相似文献
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基于词对主题模型的中分辨率遥感影像土地利用分类 总被引：1，自引：1，他引：0
利用遥感影像数据进行土地利用/覆被分类是多学科共同关注的热点问题,但传统自动分类方法仍然难以满足应用需求,以隐狄利克雷分配模型(latent dirichlet allocation,LDA)为代表的概率主题模型能够建立底层特征和高层语义之间的桥梁,近年来也被引入了遥感影像分析领域,但多集中于针对高空间分辨遥感影像的分析。该文分析了一般概率主题模型在遥感影像空间分辨率降低后面临的问题,在此基础上借鉴词对主题模型(biterm topic model,BTM)对单词稀疏文档的推理能力,将其引入中空间分辨率遥感影像的分类中,并提出使用空间相邻的视觉单词对作为模型的观测数据。试验结果表明,BTM模型的分类性能优于LDA模型,并且使用空间相邻视觉单词对可以比标准BTM模型使用更少的观测数据,取得更高的分类精度。 相似文献
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J.F. Desprats D. Raclot M. Rousseau O. Cerdan M. Garcin Y. Le Bissonnais A. Ben Slimane J. Fouche D. Monfort‐Climent 《Land Degradation \u0026amp; Development》2013,24(1):22-32
Mapping and monitoring linear erosion features (LEFs) over large areas is fundamental for a better understanding of the main erosion processes and for planning suitable protection measures. The advent of very high‐resolution satellite imagery has expanded the range of satellite LEF identification to moderate‐size elements. After determining the relationship between satellite imagery resolution and the ability to detect LEFs, we discuss a highly automated method for extracting such LEFs from a very high spatial resolution image (0.61 m resolution). The method is based on a two‐stage strategy: (1) extraction of all linear features visible on the satellite image using filters and photo‐interpretation; (2) filtering these linear features according to geometric criteria (e.g. orientation relative to slope, sinuosity, position in landscape, etc.) so as to retain only those relative to linear erosion. A series of three images with increasing spatial resolution (10.5 and 0.61 m) was prepared for an area on the Cap Bon peninsula (Tunisia). This predominantly agricultural area has a high density of LEFs with very varied geometric characteristics. The area's problems are both onsite for the agriculture itself, and offsite with the silting up of hillside reservoirs. Respectively 22 per cent, 37 per cent and 73 per cent of the site's LEFs, with respective average widths of 2.8, 3.0 and 2.2 m, are visible on the 10, 5 and 0.61 m resolution images. Gully identification should help to identify the most threatened areas to help land use planning and management or to validate erosion models whether at regional or local (drainage basin) scale. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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针对田间环境复杂、秸秆形态多样、秸秆覆盖率判断主观性影响过大、补贴面积测量耗时耗力等问题,该文开展了秸秆覆盖率率自动识别方法研究和监测设备研制。首先,提出利用时频变换进行秸秆识别,设计高通滤波器提取了图像的频域特征进行自适应分割。基于集成分类器利用已有的秸秆识别数据训练支持向量机分类器,对秸秆图像进行再识别和筛选。最后,设计多尺度占比滤波器,对识别图像中的噪声和空洞进行修补,生成适应多种情况的秸秆覆盖率识别算法。与北斗定位模块、无线通讯模块、摄像头、传感器、服务器等设备共同组成秸秆覆盖率识别系统。试验结果表明,设备的秸秆覆盖率识别误差为4.55%,平均单张图像耗时0.05 s。研究结果满足保护性耕作中的自动化监测要求,可为保护性耕作作业质量评测提供有效的技术支持。 相似文献
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基于最优尺度选择的高分辨率遥感影像丘陵农田提取 总被引：5，自引：4，他引：1
农田测绘与粮食安全密切相关,高效经济的农田测绘是中国政府部门重点关注的工作之一。农田田块是农田测绘的基本要素,从遥感影像中提取农田田块信息是当前研究的热点。然而,丘陵地区农田形状不规则、光谱特征不明显导致农田信息提取困难,该文通过研究最优的农田分割尺度来提高农田田块信息提取的精度。首先,利用各向异性扩散算子在由Sobel得到的梯度图上生成多尺度梯度影像。然后,通过信息熵差异分析得到有效尺度范围。其次,利用标记分水岭算法对农田梯度影像进行分割获得多尺度农田信息。最后,利用非监督的全局评价方法在已得的有效尺度范围内确定农田提取的最优尺度,同时确定最优的农田提取结果。对比试验结果表明,该文方法能够有效地提取丘陵地区的农田田块,精度可以达到73.06%,比Mean-shift方法提取的精度高22.48%。该研究可为中国农田测绘提供技术参考。 相似文献
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基于自适应有限冲激响应-卡尔曼滤波算法的GPS/INS导航 总被引：4，自引：4，他引：0
导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤波算法。将FIR预测模型与卡尔曼滤波结合,FIR预测模型的系数可以通过求解一个凸二次规划问题得到。该凸二次规划以目标的多项式运动规律为约束条件,以最小白噪声增益为目标函数,具有闭式解。仿真试验和实测结果均表明,在相同的参数设置条件下,基于FIR预测模型的卡尔曼滤波算法比传统的卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,仿真结果表明定位精度提高29.54%,实测结果表明X方向定位精度提高21.71%,Y方向定位精度提高22.62%。该算法可应用于GPS接收信号的降噪处理,提高目标状态的定位精度。 相似文献
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基于视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法 总被引：10，自引：8，他引：2
准确分割水果图像是采摘机器人实现视觉定位的关键技术。该文针对传统模糊聚类对初始聚类中心敏感、计算量大和易出现图像过分割等问题,结合机器人的视觉特性,提出了一种基于多尺度视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法。首先,选择适当的颜色模型把彩色水果图像转换为灰度图像;然后对灰度图像做不同尺度的高斯滤波处理,基于视觉显著性的特点,融合了多个不同尺度的高斯滤波图像,形成图像聚类空间;最后,用直方图和模拟退火粒子群算法对图像的传统模糊聚类分割算法进行了改进,用改进的算法分别对采集到的100张成熟荔枝和柑橘图像,各随机选取50张,进行图像分割试验。试验结果表明:该方法对成熟荔枝和柑橘的图像平均果实分割率分别为95.56%和93.68%,平均运行时间分别为0.724和0.790s,解决了水果图像过分割等问题,满足实际作业中采摘机器人对果实图像分割率和实时性的要求,为图像分割及其实时获取提供了一种新的基础算法,为视觉精确定位提供了有效的试验数据。 相似文献
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多尺度融合卷积神经网络的黄瓜病害叶片图像分割方法 总被引：3，自引：3，他引：0
黄瓜病害叶片中的病斑区域分割是病害检测与类型识别的关键步骤,分割效果将直接影响病害检测和识别的精度。针对传统方法对于黄瓜病害叶片图像分割精度低和泛化能力弱等问题,提出一种基于多尺度融合卷积神经网络(Multi-ScaleFusionConvolutionalNeuralNetworks,MSF-CNNs)的黄瓜病害叶片分割方法。MSF-CNNs由编码网络(EncoderNetworks,ENs)和解码网络(DecoderNetworks,DNs)两部分组成,其中ENs为一个多尺度卷积神经网络组成,用于提取病害叶片图像的多尺度信息;DNs基于九点双线性插值算法,用于恢复输入图像的尺寸和分辨率。在MSF-CNNs模型训练的过程中,使用一种渐进微调的迁移学习方法加速模型的训练,提高模型的分割精度。在复杂背景下的作物病害叶片图像数据库上进行病害叶片图像分割试验,并与现有的分割方法全卷积网络(FullyConvolutional Networks,FCNs)、Seg Net、U-Net、Dense Net进行比较。结果表明,该MSF-CNNs能够满足复杂环境下的黄瓜病害叶片图像分割需求,像素分类精度为92.38%、平均分割准确率为93.12%、平均交并比为91.36%、频率加权交并比为89.76%。与FCNs、Seg Net、U-Net、Dense Net相比较,MSF-CNNs的平均分割精度分别提高了13.00%、10.74%、10.40%、10.08%和6.40%。使用渐进学习训练方式后,训练时间缩短了0.9 h。该方法为进一步的黄瓜病害检测和识别方法研究提供了参考。 相似文献
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基于改进FCN-8s的灵武长枣图像分割方法 总被引：4，自引：4，他引：0
针对不同成熟度灵武长枣图像中多尺度长枣目标的分割问题,该研究提出了一种基于改进FCN-8s的灵武长枣图像分割方法。首先,建立包含不同成熟度灵武长枣图像的数据集。其次,提出一个多尺度特征提取模块,该模块以3×3卷积为主分支,增加1×1卷积和5×5深度可分离卷积作为辅助分支,以提取灵武长枣图像中的多尺度特征。然后,用多尺度特征提取模块替换FCN-8s中的3×3卷积,又对FCN-8s网络结构做了一定的改进,得到了改进FCN-8s。最后,在灵武长枣数据集上进行试验,结果表明,改进FCN-8s的枣类交并比、平均交并比、像素准确率、召回率和像素准确率、召回率的调和平均值F_1分数分别达到了93.50%、96.41%、98.44%、97.86%和98.15%,比原FCN-8s的各项评价指标分别高出了11.31、6.20、1.51、5.21和3.14个百分点。网络参数量为5.37×106,分割速度为16.20帧/s。改进FCN-8s满足了灵武长枣智能化采摘机器人对视觉识别系统的要求,为实现灵武长枣的智能化采摘提供了技术支持。 相似文献