一种改进的高分辨率遥感影像分割方法及应用

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一种高分遥感影像物体分割质量评价方法

一种高分遥感影像物体分割质量评价方法高分辨率遥感影像物体分割是遥感图像处理和图像识别的重要研究领域之一。

为了评价物体分割算法的质量，需要选择合适的评价方法。

本文将介绍一种常用的高分遥感影像物体分割质量评价方法。

一、精确度评价指标1.准确率（accuracy）: 准确率是最常用的评价指标之一，表示分类结果中正确分类的像素数量与总像素数量之比。

其计算公式为：accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)，其中TP为真阳性，TN为真阴性，FP为假阳性，FN为假阴性。

2.召回率（recall）: 召回率也称为灵敏度、命中率，表示分类结果中正确分类的像素数量与实际物体像素数量之比。

其计算公式为：recall = TP / (TP + FN)。

3.精确率（precision）: 精确率是指分类结果中正确分类的像素数量与算法预测结果中像素数量之比。

其计算公式为：precision = TP / (TP + FP)。

4.F值（F-measure）: F值是综合考虑精确率和召回率的评价指标，采用调和平均数的形式来衡量分割结果的质量。

其计算公式为：F-measure = (2 * precision * recall) / (precision + recall)。

二、区域性评价指标1.覆盖率（coverage）: 覆盖率表示分类结果中正确分类的像素数量与实际物体像素数量之比。

其计算公式为：coverage = TP/ (TP + FN)。

2.重叠度（overlap）: 重叠度表示分类结果中正确分类的像素数量与总像素数量之比。

其计算公式为：overlap = TP / (TP + FP + FN)。

三、形状性评价指标1.相对面积误差（RAE, Relative Area Error）: 相对面积误差是指分类结果与实际物体面积之间的相对误差。

其计算公式为：RAE = |A_r - A_t| / A_t，其中A_r为分类结果的面积，A_t为实际物体的面积。

基于改进Swin-Unet_的遥感图像分割方法

ＡＳＰＰ）模块，用于提取不同尺度信息，增大感受野，
提取更多细节信息。其中，ＳｗｉｎＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒＢｌｏｃｋ
可以提取图像特征，ＰａｔｃｈＭｅｒｇｉｎｇ操作的主要作用
是下采样，可以将特征图的长宽变为原来的一半，同
时通道数增加为原来的２倍。解码器部分包括了多
个残差模块（ＳｗｉｎＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
和异物同谱现象明显［２］，给遥感图像分割带来了很大挑战。
近年来，越来越多的学者针对如何提高遥感图像分割精度的问题展开了研究［３］。阈值分割算法通过选取合适的阈值来实现目标和背景的分离，算法难度小、实现简单，能够实现图像的快速分割［４］，但对噪声比较敏感［５］，不适用于复杂场景下的遥感
１基于改进ＳｗｉｎＵｎｅｔ的遥感图像分割网络
１．１网络结构
本文在ＳｗｉｎＵｎｅｔ的基础上加以改进来实现遥
感图像分割，改进ＳｗｉｎＵｎｅｔ网络结构如图１所示。
改进后的ＳｗｉｎＵｎｅｔ网络包括编码器、解码器和跳
跃连接３个部分。在编码器部分，输入图像先通过
图像分块处理（ＰａｔｃｈＰａｒｔｉｔｉｏｎ）操作，将输入图像划
基于改进ＳｗｉｎＵｎｅｔ的遥感图像分割方法
张越，王逊
（江苏科技大学计算机学院，江苏镇江）２１２１００
摘要：针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及
存在孔洞等问题，提出了一种基于改进ＳｗｉｎＵｎｅｔ的遥感图像分割方法。在编码器末端引入空洞空间金字塔池化（Ａｔｒｏｕｓ
ＲｅｓＳｗｉｎＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ

基于GLNet和HRNet的高分辨率遥感影像语义分割

基于GLNet和HRNet的高分辨率遥感影像语义分割赵紫旋1,2，吴谨1,2，朱磊1,3（1. 武汉科技大学信息科学与工程学院，湖北武汉 430081；2. 冶金自动化与检测技术教育部工程中心，湖北武汉 430000；3. 中冶南方连铸技术工程有限责任公司，湖北武汉 430223）摘要：在GLNet（Global-Local Network）中，全局分支采用ResNet（Residual Network）作为主干网络，其侧边输出的特征图分辨率较低，而且表征能力不足，局部分支融合全局分支中未充分学习的特征图，造成分割准确率欠佳。

针对上述问题，提出了一种基于GLNet和HRNet（High-Resolution Network）的改进网络用于高分辨率遥感影像语义分割。

首先，利用HRNet取代全局分支中原有的ResNet主干，获取表征能力更强，分辨率更高的特征图。

然后，采用多级损失函数对网络进行优化，使输出结果与人工标记更为相似。

最后，独立训练局部分支，以消除全局分支中特征图所带来的混淆。

在高分辨率遥感影像数据集上，对所提出的改进网络进行训练和测试，实验结果表明，改进网络在全局分支和局部分支上的平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）分别为0.0630和0.0479，在分割准确率和平均绝对误差方面均优于GLNet。

关键词：高分辨率遥感影像；语义分割；全局分支；局部分支；独立训练中图分类号：TP751.1 文献标识码：A 文章编号：1001-8891(2021)05-0437-06High-resolution Remote Sensing Image Semantic SegmentationBased on GLNet and HRNetZHAO Zixuan1,2，WU Jin1,2，ZHU Lei1,3(1. School of Information and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, China;2. Engineering Research Center of Metallurgical Automation and Measurement Technology, Ministry of Education, Wuhan 430000, China;3. WISDRI CCTEC Engineering Co. Ltd, Wuhan 430223, China)Abstract: The backbone of a convolutional neural network global branch, a residual network (ResNet), obtains low-resolution feature maps at side outputs that lack feature representation. The local branch aggregates the feature maps in the global branch, which are not fully learned, resulting in a negative impact on image segmentation. To solve these problems in GLNet (Global-Local Network), a new semantic segmentation network based on GLNet and High-Resolution Network (HRNet) is proposed. First, we replaced the original backbone of the global branch with HRNet to obtain high-level feature maps with stronger representation. Second, the loss calculation method was modified using a multi-loss function, causing the outputs of the global branch to become more similar to the ground truth. Finally, the local branch was trained independently to eliminate the confusion produced by the global branch. The improved network was trained and tested on the remote sensing image dataset. The results show that the mean absolute errors of the global and local branches are 0.0630 and 0.0479, respectively, and the improved network outperforms GLNet in terms of segmentation accuracy and mean absolute errors.Key words: high-resolution remote sensing image, semantic segmentation, global branch, local branch, trained independently0 引言图像的语义分割将属于相同目标类别的图像子区域聚合起来，是高分辨率遥感影像信息提取和场景理解的基础，也是实现从数据到信息对象化提取的关键步骤，具有重要的意义。

一种改进TransUNet的高分辨率遥感影像滑坡提取方法网络首发

一种改进transunet的高分辨率遥感影像滑坡提取方法网络首发2023-10-25•引言•TransUNet算法概述•高分辨率遥感影像滑坡提取方法•改进TransUNet算法的性能评估目•结论与展望•参考文献录01引言滑坡是常见的自然灾害之一，对人类社会具有较大的危害。

高分辨率遥感影像技术可以为滑坡提取提供高效、准确、实时的监测手段。

背景通过对高分辨率遥感影像的滑坡提取方法进行研究，可以及时发现和预测滑坡，为灾害防控和救援工作提供科学依据。

意义研究背景与意义现状目前，基于深度学习的滑坡提取方法已经取得了一定的进展，其中TransUNet等网络模型在滑坡提取中具有较好的应用效果。

问题然而，现有的方法在处理高分辨率遥感影像时仍存在一些问题，如提取精度不高、计算量大、模型复杂等。

研究现状与问题研究内容：本研究旨在提出一种改进的TransUNet模型，以提高高分辨率遥感影像滑坡提取的精度和效率。

具体研究内容包括1. 改进TransUNet模型的架构和参数设置；2. 利用改进的TransUNet模型对高分辨率遥感影像进行滑坡提取；3. 对比改进前后模型的提取效果，分析实验结果。

研究方法：本研究采用理论分析和实验验证相结合的方法研究内容与方法010*******02 TransUNet算法概述TransUNet是一种基于深度学习的遥感影像滑坡提取方法，其核心思想是通过捕捉遥感影像中的空间和语义信息来实现滑坡区域的提取。

TransUNet采用了U-Net架构，通过在编码器中引入注意力机制和对解码器进行改进，提高了遥感影像滑坡提取的精度和稳定性。

TransUNet算法框架包括编码器和解码器两个部分。

编码器部分通过卷积神经网络对遥感影像进行特征提取，解码器部分则对提取的特征进行空间重建，得到滑坡区域的提取结果。

1TransUNet算法优化方案23针对遥感影像的特性，引入了注意力机制，增强了模型对滑坡区域的关注程度，提高了提取精度。

基于像元形状指数方法的高空间分辨率遥感影像分类

基于像元形状指数方法的高空间分辨率遥感影像分类高空间分辨率遥感影像分类是指利用高分辨率遥感影像进行地物分类的过程。

在传统的遥感影像分类方法中，通常使用像元的原始光谱信息作为分类依据。

然而，由于高空间分辨率影像具有更多的细节信息，仅仅使用光谱信息可能无法充分利用这些细节信息。

因此，基于像元形状指数的方法在高空间分辨率遥感影像分类中得到了广泛应用。

像元形状指数是一种用于描述像元形状特征的指标，可以通过一些数学算法计算得到。

高空间分辨率遥感影像中的每个像元都具有一定的形状，像元形状指数可以定量地描述这种形状特征。

常见的像元形状指数包括面积、周长、矩形度、圆形度等。

1.预处理：对高空间分辨率遥感影像进行预处理，包括去噪、边缘增强等操作，以提高影像质量。

2.分割：采用图像分割算法将遥感影像划分为若干个区域，每个区域包含多个像元。

3.特征提取：对每个区域提取像元形状指数作为分类特征。

常用的特征提取方法包括基于几何形状的指数计算、灰度共生矩阵、纹理特征等。

4.分类器训练：将提取的特征作为输入，利用机器学习或统计方法建立分类器模型。

常见的分类器包括支持向量机、决策树、随机森林等。

5.分类：利用训练好的分类器对未分类的高空间分辨率遥感影像进行分类。

根据像元形状指数，将每个像元分配到对应的类别中。

6.精度评价：对分类结果进行评价，计算分类的准确率、召回率、F1值等指标，以评估分类的精度和可靠性。

1.利用了影像中的细节信息：高空间分辨率遥感影像具有更多的细节信息，像元形状指数可以有效地提取这些细节特征，从而提高分类的准确性。

2.考虑到了空间关系：像元形状指数是基于像元的空间分布来计算的，因此能够考虑到像元之间的空间关系，对于区域内的地物更能准确地描述。

3.适用于复杂地物分类：高空间分辨率影像通常涵盖了复杂的地物信息，基于像元形状指数的方法可以根据不同的形状特征来识别并分类这些地物。

然而，基于像元形状指数的高空间分辨率遥感影像分类方法也存在一些挑战和限制，如像元形状指数的提取算法可能存在一定的误差和不确定性。

一种快速高分辨率遥感影像分割算法

ａｃｒｔｈｎａｐｉｄｔｈＫＯＮＯｍａｅｃｕａｅｗｅｐｌｔｅＩｅｏＳｉｇ．
ＫｅｒｓＨｉｈＲｅｏｕｉｎ；ＲｅｔｅｓｇＩｇｙｗｏｄ：ｇｓｌｔｏｍｏｅＳｎｉｍａｅ；Ｓｇｎａｉｎ；ＲｅｉｎＭｅｇｎｎｅｍｅｔｔｏｇｏｒｉｇ；Ｇａｉｎ；Ｗａｅｓｅｒｄｅｔｔｒｈｄ
ｍｅｔａｂａｎｄｎｓｏｔｉｅ．Ｅｐｒｍｅｔｓｏｗｘｅｉｎｓｈｗ，ｃｍｐｅｔｔｅｅｍｅｔｐｒａｈ，ｔｅｐｏｏｅｎｓａｂｔａｔｒａｄａｂｔｒｏａｄｗｉｏｈｒｇｎｐｏｃｒｈｓａｈｒｐｓｄｏｅｉｉｆｓｅｎｉｍｏｅ
摘要：高分辨率遥感影像（ＩＯＯ如ＫＮＳ影像）海量数据、杂细节的特点决定了高分辨率遥感影像分割的技术复
难点，出了基于同质性梯度特征、提分水岭算法和最小代价合并的快速分割方法。首先对于原始图像进行同质
梯度计算得到同质梯度图像；次利用一种高效的分水岭变换获得初始分割图像；其最后给出一种改进的区域合
ｄｔｒｎｓｔｅｔｃｎｌｇｃｌｄｆｉｕｔｐｉｔｏｕｈｉｇｅｍｅｔｔｎｎｔｉｓｕｙａｔａｄａｃｒｔｅｍｅｔｔｎａ — ｅｅｍｉｅｈｅｈｏｏｉａｉｃｌｏｎｆｓｃｍａｅｓｇｎａｉ．Ｉｈｓｔｄ，ａｆｓｎｃｕａｅｓｇｎａｉｐｆｏｏ

基于改进变分水平集方法的遥感影像道路提取

基于改进变分水平集方法的遥感影像道路提取【摘要】本文旨在提出一种应用于高分辨率遥感影像道路提取的方法——改进的变分水平集方法。

该方法通过在GACV（Geodesic-Aided C-V）模型中，引入基于PCA（Principal Component Analysis）彩色区域生长的目标识别函数，基于Beltrami框架的彩色梯度流和一个用于表征水平集函数与符号距离函数近似程度的惩罚项，实现了对算法的改进。

该方法适用于复杂背景下感兴趣目标的提取，已通过实验得以验证。

【关键词】GACV模型；彩色区域生长；改进变分水平集方法；高分辨率遥感影像；道路提取0 引言长期以来，遥感影像道路提取被认为是遥感、计算机视觉、GIS等领域的研究热点之一。

在高分辨率遥感影像中，道路表现为具有一定长度和宽度，拓扑结构复杂的一类地物[1]，且受非目标地物（车辆、行人、树木阴影等）影响较大。

因此，在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项很具难度的工作。

活动轮廓模型是一种自上而下的能够有效融合上层知识和底层图像特征的处理过程，特别适用于建模以及提取任意形状的变形轮廓等。

已有许多学者将活动轮廓模型应用于道路提取，并取得了一定的研究成果[1-2]，但是这些已有的方法有的仅适用于乡村等背景简单的场景[2]；有的人工干预较多，且时间效率较低[1]。

水平集表达模型作为活动轮廓模型研究的一个重要分支，当提取对象是图像中的所有目标的边界时，水平集表达模型是一种很有效的方法[3-7]。

但是，如果仅需要提取感兴趣的目标，特别是对于背景比较复杂的图像，则利用该方法进行目标提取就变得很具难度。

本文以城区高分辨遥感影像主干道路为研究对象，在现有研究成果的基础上，提出一种适用于提取复杂背景下感兴趣目标的变分水平集方法，并在第3节，利用多幅QuickBird卫星高分辨率遥感影像对该模型的有效性进行了验证。

实验结果表明该模型能够较精确地从复杂背景中提取出道路，具有较强的抗干扰能力。

基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法

基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法1. 引言1.1 背景介绍基于深度学习的海陆分割方法近年来备受关注，其通过构建深层神经网络模型，实现对海陆图像中复杂特征的自动学习和提取，取得了较好的分割效果。

深度学习技术的发展为海陆分割提供了新的思路和解决方案，使得分割精度和效率得到了显著的提升。

本文旨在探讨基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法，借助深度学习技术的优势，提高海陆分割的精度和鲁棒性，促进遥感图像在海洋科学、资源管理等领域的应用。

通过实验验证和结果分析，进一步探讨该方法的优势和不足，为海陆分割技术的发展提供参考和借鉴。

1.2 研究意义遥感图像海陆分割是遥感领域的一个重要问题，对于海岸线监测、海洋资源管理、环境保护等具有重要意义。

传统的海陆分割方法通常依赖于手工设计的特征和规则，难以适应图像的复杂多变性，而基于深度学习的方法可以自动学习图像的特征表示，具有更好的适应性和泛化能力。

基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法在提高分割准确度、增加分割效率方面具有重要意义。

深度学习技术在图像处理领域取得了巨大成功，其强大的特征学习能力和表征能力使得在海陆分割问题上取得了很好的效果。

通过深度学习算法，可以有效地提取遥感图像中的海陆信息，从而实现对海陆的精确分割。

这不仅可以为海岸线监测、海洋环境保护等领域提供可靠的数据支持，还可以为相关决策提供科学依据。

研究基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法具有重要意义，可以推动遥感图像分割技术的发展，提高分割准确度和效率，为海洋资源管理、环境保护等领域提供更好的数据支持。

1.3 研究现状目前，遥感图像海陆分割是遥感图像处理领域的重要研究方向之一。

在过去的几十年里，研究人员已经提出了许多不同的海陆分割方法，包括基于传统机器学习算法的方法和基于深度学习的方法。

传统的机器学习方法通常需要手工设计特征和规则来进行图像分割，这会限制算法的性能和泛化能力。

而近年来，深度学习技术的迅速发展为海陆分割问题提供了新的解决方案。

高空间分辨率遥感影像多尺度分割优化组合算法

高空间分辨率遥感影像多尺度分割优化组合算法许飞;曹鑫;陈学泓;崔喜红【摘要】高空间分辨率遥感影像能够充分地描述地表覆盖空间异质性,可用于提取地面目标物.然而高空间分辨率在像元尺度的目标提取时易产生“椒盐效应”问题,面向对象的小尺度影像分割也受此效应影响;而大尺度的影像分割造成较小目标的遗漏.本文提出了一种针对高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合算法MOCA (Multi-scale-segmentation Optimal Composition Algorithm),基于后验概率信息熵指标选择影像中每个地面目标的最优分割尺度并集成组合,获得高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合结果.本文使用F指标和BCI (Bidirectional Consistency Index)两种指标评估地面目标物提取精度,并将MOCA与同类多尺度分割方法进行比较.实验结果表明,本文提出的MOCA算法可实现多个分割尺度的最优组合,并获得较高的地面目标物提取精度.%High spatial resolution remote sensing imagery can fully delineate the heterogeneity of land covers and has been widely used for extracting surfaceobjects.However,pixel-based object extraction from high spatial resolution images may bring in'salt-and-pepper effect',and this effect also occurs when segmentation scale is small using object based analysis.Choosing a big segmentation scale will omit small surface objects.In this research,a Multi-scalesegmentation Optimal Composition Algorithm (MOCA) for object-based extraction with high spatial resolution imagery are proposed.MOCA selects optimal segmentation scale for each surface object based on entropy of posterior probabilities of land covers,and combines different scales to produce the suitable scales composition.F-measure and Bidirectional Consistency Index (BCI) are used to evaluate the accuracy of surface object extraction and compared with the existing multi-scale-segmentation method.Results show that MOCA can achieve the optimal composition of multiple scales and obtain a high accuracy of object extraction.【期刊名称】《地理信息世界》【年(卷),期】2017(024)003【总页数】5页(P1-5)【关键词】高空间分辨率;面向对象;多尺度分割;后验概率;信息熵【作者】许飞;曹鑫;陈学泓;崔喜红【作者单位】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;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京100875;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;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京100875;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;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京100875【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言高空间分辨率遥感影像提高了遥感技术监测地面信息的精细程度，被广泛应用于城市规划、土地资源调查等领域。

改进的标记分水岭遥感影像分割方法

的光谱信息，而且还可以利用目标地物的上下文信息、结构信息和形状信息… 。对象的获取是面向对象的高分辨率遥感影
像处理方法的前提条件，一般是通过影像分割来实现。目前主要有三类影像分割方法，即基于全局阈值的分割方法、基于边
第２７卷第２期２１００年２月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ．７Ｎｏ２１２．
Ｆｅｂ．２００１
改进的标记分水岭遥感影像分割方法木
到大进行处理，用正反两个队列记录当前处理的像素。实验证明，并使将该算法用于高分辨率遥感影像分割，不仅获得高质量的分割结果，而且具有极高的运行效率与空间利用效率。
关键词：标记分水岭分割；感影像分割；ｕｔｗｒ遥Ｂｔｒｏｔｅｈ低通滤波中图法分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）２０６ —４０１３９（０００ — ７００
ｒｓｌｔｏｅｔｅｓｎｍａｅｙｅｏｕｉｎｒｍｏｅｓｎｉｇｉｇｒ
ＺＨＡＮＧｉｆｎＧｕ —ｅｇ，ＷＵａ－ｏＺｈｏｅｎｇ。ＹＩＬ — ａｉｎ
（ｃｏｌｆＲｍｔＳｎｉＳｈｏｅｏｅｅｓｎｏｇ＆ＩｏｔｎＥｇｎｅｎ，ＷｈｎＵｉｒｔ，Ｗｈｎ４０７，Ｃｉａｎｒｉｎｉｒｇｕａｎｖｓｙｕａ３０９ｈｎ）ｆｍａｏｅｉｅｉ

高分辨率遥感卫星影像的处理技术与解决方案

高分辨率遥感卫星影像的处理技术与解决方案辽宁省沈阳市 110034【摘要】近几年，随着地球空间新技术的不断发展，高分辨卫星遥感技术已逐渐发展成了对地测量的主流技术，其造价低廉、采集速度快、不受地理环境等条件制约，已广泛应用于石油、林业等领域。

然而，由于海量的高精度遥感图像，在实际的数据分析和实际运用中，尚缺少一套行之有效的规范，使得许多领域还处在摸索的初级阶段。

本文旨在探讨高分辨率遥感图像的一些技术难题，并根据实际使用要求，给出了相应的数据分析与实现方法，为高精度遥感图像的处理与应用奠定了基础。

关键词：高分辨率；遥感卫星；影像；处理；解决方案0.引言传统的遥感图像分类法主要是根据图像的频谱信息来进行相关的特征抽取，然后采用有监控的或无监控的分类方法进行。

但事实上，从卫星的角度看，地面上的各种地形都有很大的差别，再加上物体本身对光有反射作用以及同物异谱，同谱异物现象的存在，这就极大的制约了遥感图像的采集精度。

也就是说，仅仅依靠遥感图像的频谱来进行目标的识别，存在着极大的局限性。

因此，多属性的描述已经是一个不可避免的发展方向。

1.高分辨率遥感卫星影像如下表所示为当前高分辨率卫星和重要的参数信息比较。

从图表中可以看出，当前高分辨率的卫星图像在时空上的分辨能力已达2.5m，同时也有较强的实时性能。

根据已有的技术条件，根据工程施工要求及技术要求，采用高精度的卫星定位技术，可以在项目的规划、图纸的编制、项目的维修和管理等方面得到推广。

在此基础上，根据遥感图像的特征，结合实际的工程需要，提出了相应的数据处理方案。

实现了局部图像的无缝连接。

通常情况下，如果是从网上下载和采购的卫星图像，由于其初始资料是不规则的、经纬的，所以在实际应用中，往往难以达到与复杂地形有关的空间特性，所以必须将原始资料进行无缝的连接。

在图像的无缝拼接时，对于非均匀图像，要根据行列矩阵存储图像，同时要在边沿处进行像素的自动填补，同时还要在接缝部位采用特别的工艺，以进一步消除图像中的马赛克现象，避免图像的自动填补失效。

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
高分辨率遥感影像在城市规划和交通管理中发挥了至关重要的作用。

然而，在这些影像中提取城市道路依然是一项具有挑战性的任务。

本
文将介绍一种新方法，该方法可以在高分辨率遥感影像中准确地提取
城市道路。

第一步：影像预处理
首先，需要对影像进行预处理，以减少噪音和消除不必要的信息。

这
涉及到影像增强和过滤。

影像增强可以提高影像中的对比度和清晰度，使道路更加明显。

过滤可以去除不相关的信息，如树木和建筑。

第二步：图像分割
图像分割是将图像划分为多个区域的过程。

通过对影像进行图像分割，可以更好地识别道路区域。

目前，常用的图像分割算法包括基于边缘
检测的方法、阈值化方法和区域生长方法等。

第三步：提取道路特征
提取道路特征是指在分割后的图像中标记和提取道路的像素，以求得
道路的几何和拓扑特征。

这可以通过多种方法实现，如基于形态学操
作的方法、基于纹理的方法等。

第四步：道路拟合和重建
最后，需要对提取的道路特征进行拟合和重建。

道路拟合是基于检测
到的道路特征生成道路中心线的过程。

道路重建是基于检测到的道路
特征重建整条道路的过程。

这可以通过多种数学模型来实现，如三次
B样条曲线等。

总结：
该新方法以高分辨率遥感影像为主要数据来源，采用图像处理、图像
分割、道路特征提取、道路拟合和重建等技术手段，实现了准确地提
取城市道路。

该方法在城市规划和交通管理等领域具有重要应用价值。

一种基于改进的Unet网络的遥感影像建筑物分割方法

一种基于改进的Unet网络的遥感影像建筑物分割方法
向煜;黄志
【期刊名称】《城市勘测》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】针对传统语义分割方法在山地、丘陵等地区提取建筑物噪声大、鲁棒性差、精度不高的问题,提出了一种改进的Unet网络的遥感影像建筑物分割方法。

该方法结合模型结构和非结构优化,使用随机数据增强模块增强样本,利用空洞卷积增加卷积层感受野,利用FRN数据归一化方法解决小批量对数据归一化的影响并缓解梯度弥散问题,利用ELU激活函数减少噪声、提升鲁棒性、缓解梯度消失,使用随机投票预测模块提高预测准确率。

使用重庆农村地区的遥感影像,在Unet、Segnet、Deeplabv3plus及本文改进模型之间对比实验,结果表明,所述方法在复杂环境下的建筑物分割中表现更好,验证样本中的分类总体精度为95.08%,mIoU 为81.28%,显著高于其余3种分类算法。

该研究可以为山地城市、丘陵地区遥感影像建筑物提取研究提供参考。

【总页数】5页(P109-113)
【作者】向煜;黄志
【作者单位】重庆数字城市科技有限公司;重庆市移动测量工程技术研究中心;城市全息空间数据应用重庆市工程研究中心;移动型智能测量装备重庆市工程实验室【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.遥感影像中建筑物的Unet分割改进
2.基于跨层注意力Unet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取研究
3.一种改进Unet网络的遥感影像分割算法
4.基于UNet网络的高分辨率遥感影像建筑物提取
5.基于改进UNet网络的遥感影像建筑物提取
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简单线性迭代聚类的高分辨率遥感影像分割

简单线性迭代聚类的高分辨率遥感影像分割董志鹏;梅小明;陈杰;邓敏;李昕【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2016(031)006【摘要】影像分割是面向对象影像分析的基础和关键.针对传统影像分割方法地物边界依附性差、易受影像噪声影响等问题,提出一种简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)的高分辨率遥感影像分割方法.该方法首先用SLIC算法对影像过分割生成SLIC超像素,之后根据相似性规则对SLIC超像素进行合并实现影像分割;然后通过构造Lab颜色空间下的五维特征参数度量影像像素的局部特征差异,并通过SLIC算法把具有相似性特征的像素聚类生成超像素,克服影像噪声对分割结果的影响;最后根据相似性合并规则以超像素为基本单元进行区域合并,从而达到分割目的.实验结果表明,所提出方法具有良好的高分辨率遥感影像分割结果.【总页数】6页(P83-88)【作者】董志鹏;梅小明;陈杰;邓敏;李昕【作者单位】中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083;中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083;东华理工大学江西省数字国土重点实验室,南昌344000;中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083;中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083;中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083【正文语种】中文【中图分类】P237【相关文献】1.对简单线性迭代聚类算法改进的遥感影像超像素分割方法 [J], 赵宇晴;陈广胜;景维鹏2.基于简单线性迭代聚类优化的无人机图像去雾算法及其在风电场中的应用 [J], 刘厦;孙哲;仇梓峰;胡炎3.基于简单线性迭代聚类优化的无人机图像去雾算法及其在风电场中的应用 [J], 刘厦;孙哲;仇梓峰;胡炎4.基于简单线性迭代聚类优化的无人机图像去雾算法及其在风电场中的应用 [J], 刘厦;孙哲;仇梓峰;胡炎5.改进的简单非迭代聚类的遥感影像分割研究 [J], 孙玮婕;杨军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于形态学梯度重构的高分辨率遥感影像分割方法

Ｖｏ｜Ｎｏ４ｌ３ｌ．梯度重构的高分辨率遥感影像分割方法
蒋圣，汪闽，星月张
（南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室，江苏南京２０４）１０６
［摘要］基于形态学梯度重构提出一种用于高分辨率遥感影像的分割方法．针对遥感图像的特点构建多形状结构元素，然后使用该结构元素对图像提取形态学梯度并进行开闭重构；根据人的视觉特征，对梯度的高对比度区域进行还原，用于保证较高的局部对比度；最后使用浸没式分水岭变换获得分割结果．ＩＯＯ对ＫＮＳ影像进行分
ｉｇａｄｃｏｉｇｏｅａｉｎｆｅｏｓｕｔｎａｅｅｌｙｄｔａｉｎｍａｅｎｎｌｓｎｐｒｔｓｏｃｎｔｃｉｒｍｐｏｅｏｇｄｅｔｏｒｒｏｒｉｇ．Ａｃｏｄｎｈｈｒｃｅｉｉｆｈｍａｉｃｒｉｇｔｔｅｃａａｔｒｔｃｏｕｎｖ— ｏｓｓｎ，ｒｇｏｓｗｉｉｈｃｎｒｓｒｅｏｅｅｉｏｅｉｎｔｈｇｏｔｔａｅｒｃｖｒｄ，ｆｒｓｖｎｈｉｈｌｃｌｃｎｒｓｎｏｍａｉｎｏｈｒｄｅｔｉｇ．Ａｔｈａｏａｉｇｔｅｈｇｏａｏｔａｔｉｆｒｔｆｔｅｇａｉｎｍａｅｏ
Ｋｅｒｓｍｏｈｌｇｃｌｒｄｅｔｐｎｎｎｌｓｎｐｒｔｎｏｅｏｓｒｃｉｎ，ｗｔｒｈｄｔｎｆｒ，ｈｇ－ｅｏｕｙｗｏｄ：ｒｏｏｉａａｉｎ，ｏｅｉｇａｄｃｏｉｇｏｅａｉｆｒｃｎｔｔｐｇｏｕｏａｅｓｅｒｓｏｍａｉｈｒｓｌ —

一种基于分割算法的高分遥感影像地类数据集制作方法

一种基于分割算法的高分遥感影像地类数据集制作方法引言：遥感影像是获取地球表面信息的一种重要手段，广泛应用于农业、地质、环境等领域。

在遥感影像中，地物的分类是自动化分析和处理的基础任务之一。

基于分割算法的高分遥感影像地类数据集制作方法是一种常用的地物分类技术。

本文将详细介绍基于分割算法的高分遥感影像地类数据集制作方法，并分析其优缺点及应用前景。

一、基于分割算法的高分遥感影像地类数据集制作方法1.数据获取高分辨率遥感影像数据可以通过卫星遥感、航空遥感等方式获取。

获取的数据应当包含多光谱、高光谱或融合多光谱高光谱的图像数据。

2.数据预处理数据预处理是数据集制作的第一步。

包括数据的几何校正、辐射校正、大气校正等。

几何校正是将影像与地理坐标系统对齐，使得影像在比例、方位和形状上都符合实际地面特征。

辐射校正是通过使用大气遥感模型，将原始影像中的大气扰动进行去除。

大气校正是移除由于大气气溶胶和气体等引起的光学干扰。

3.数据分割数据分割是将遥感影像分割为若干个区域或区域集合的过程。

常用的分割算法有基于阈值、区域生长、分水岭、图割等。

基于分割算法的高分遥感影像地类数据集制作方法主要通过分割算法将影像中的地物分割出来，形成地Object分类数据集。

4.地物提取地物提取是将分割后的地Object提取出来的过程。

可以通过标注工具手动地标记感兴趣地区，也可以通过半自动或全自动算法进行提取。

提取出的地Object可以是建筑、植被、水域等地类。

为了提高数据集的多样性和全面性，应该从不同角度、不同地区提取地Object。

5.样本筛选样本筛选是对提取出的地Object进行筛选和优化，保证地Object 的准确性和代表性。

筛选过程中需要注意地Object的大小、形状、纹理等特征，选择具有代表性的样本。

6.数据标注数据标注是对提取出的地Object进行分类标注的过程。

可以通过手动标注，也可以通过半自动或全自动算法进行标注。

标注时需要注意地物分类的准确性和一致性。

基于UNet的高分辨率遥感图像语义分割方法

要组成部分，广泛应用于土地测绘、环境监测、城市建设等领域。其中，语义分割在遥感图像解译中扮演重要角色，是低高层遥感图像处理及分析的重要衔接。图像语义分割，又被称作图像标注，是指为图像中的每一像素分配语义标签，基
于语义单元将图像分割为若干具有不同语义标识的区域。图像语义分割是目标识别和分割两部分任务的综合，黄凯奇等人从物体、类别和背景三个层次对其难点作了总结[1]。高分辨率遥感图像通常包含道路、水源、建筑、树木、农作物、车辆、行人等地物目标类别丰富的细节信息。受目标类别分布不平衡，不同目标边缘易重叠，个别目
苏健民，杨岚心，景维鹏 . 基于 U-Net 的高分辨率遥感图像语义分割方法 . 计算机工程与应用，2019，55（7）：207-213. SU Jianmin, YANG Lanxin, JING Weipeng. U-Net based semantic segmentation method for high resolution remote sensing image. Computer Engineering and Applications, 2019, 55（7）：207-213.
基金项目：黑龙江省自然科学基金（No.C200840，No.F201028）。作者简介：苏健民（1961—），男，教授，硕士生导师，研究领域为模式识别与智能控制；杨岚心（1993—），男，硕士研究生，研究领域
U-Net Based Semantic Segmentation Method for High Resolution Remote Sensing Image SU Jianmin, YANG Lanxin, JING Weipeng
College of Information and Computer Engineering, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China

基于JSEG改进算法的高分辨率遥感影像分割

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ｂｓｄｏａｅｎｉｒｖｄＪＥＧｌｏｉｍｍｐｏｅＳａｇｒｔｈ
ＬＩＮａ，ＡＮＧｎ，ｎＩＬＭｉｇＨＵＯｎ，ＨｏｇＦＡＮＧｏＴａ
（．Ｄｐ．ｏｕｅｎｉｅｉ， ’ １ｅｔｆＳｒｙＥｇｎｒｇ锄ｖｅｎｆｅｅ口ｏ＆ｉｃＴｃｎｌｙ ’ ７０５Ｃｉ；ｎｅｈｏｇ，锄１０４，ｈｎｏａ
近年来，遥感技术有了飞跃性的进步，卫星的空间分辨率大大提高，ＳＯ５ＩＯＯ，ｕｋｉ等以ＰＴ，ＮＳＱｉＢｒＫｃｄ为代表的米级、分米级高分辨率遥感图像开始广泛应用于各个领域。相对于一般图像来说，高分辨率遥感图像数据量大，模糊性强，具有丰富的空间信息，地物几何结构和纹理信息十分明显，地理细节非常清晰ｕ。因此，Ｊ高分辨率遥感图像的自动分割比一般图像更为困难。对于一般图像，图像分割有聚类、Ｊ基于边界、Ｊ基于区域等多种方法。由于遥感图像具有较强的
文章编号：６２— ３５２０）１— ０８— ５１７９１（０７００５０
基于ＪＥＳＧ改进算法的高分辨率遥感影像分割
李楠，梁明， பைடு நூலகம் 霍宏方涛，
（．１西安科技大学测量工程系，陕西西安７０５；．１０４２上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海２０４）０２０
ａｒｖｄＪＧａｇｒｈｉｒｆｔｅｃａａｔｒｔｓｏｃｅａｌｎｏａｏｎｌａｅｍｅｒｎｉｏｅＥＳｌｏｔｍｎｔｍｓｏｈｒｃｅｓｃｆｒｈｄｔｉｉｆｒｔｎａｄｃｅｒｇｏｔｃｍｐｉｅｈｉｉｉｍｉｉ

高分辨率遥感影像切分与分类研究

高分辨率遥感影像切分与分类研究一、引言高分辨率遥感影像是当前遥感技术发展的重要成果之一。

其分辨率高、信息量大、时效性强等特点，为环境监测、农业资源调查、城市规划等领域提供了数据源。

但是，由于其数据量庞大且复杂，提取目标信息和识别分类成为遥感影像应用的瓶颈问题。

针对高分辨率遥感影像数据切分及分类问题，本文将从分割算法、分类方法以及应用案例三个方面进行探讨。

二、高分辨率遥感影像切分在高分辨率遥感影像切分方面，目前存在多种算法。

其中，基于像素级的切分算法被广泛应用。

这类算法通过将图像中的像素分为不同的子区域，然后对每个子区域进行分析，以提取目标信息。

目前，分割算法主要有基于阈值的分割方法、基于图像滤波的分割方法、基于聚类分析的分割方法等。

其中，基于阈值的分割是最常见的方法之一。

其核心思想是将像素灰度值与预设的阈值进行比较，如果像素灰度值大于阈值，则将其分为一组，否则将其分为另一组。

同时，基于聚类分析的分割方法也获得了广泛的应用。

该方法利用像素间的相似性进行聚类，并将相邻像素聚类成为一个对象，最终形成不同的区域。

三、高分辨率遥感影像分类高分辨率遥感影像分类是一项基于数据挖掘的任务，其核心思想是将遥感影像中的地物根据其像素分配到不同的类别中。

常见的分类方法有基于神经网络的分类方法、基于决策树的分类方法、基于支持向量机的分类方法等。

其中，基于神经网络的分类方法是一种较为常用的方法。

其核心思想是基于模拟神经元相互作用的过程，对遥感影像数据进行分析处理，最终实现分类。

同时，基于支持向量机的分类方法也被广泛应用。

该方法通过构造一个超平面来划分不同类别，具有较高的准确性和稳定性。

四、高分辨率遥感影像应用案例高分辨率遥感影像在多个领域吸引了广泛的应用。

例如，在环境监测领域，高分辨率遥感影像可以用于水资源调查、土地利用变化检测等；在城市规划领域，高分辨率遥感影像可以用于城市道路规划、空气质量监管等。

此外，在农业资源管理方面，高分辨率遥感影像也被广泛应用。

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摘
要：图像分割是进行遥感信息监测的重要前提条件和基础，阐述了对遥感影像进行分割的必要条件，了对遥文章介绍
感影像进行分割的基本原理，并且介绍了几种图像分割的方法。根据影像分割在城市房地产监测中的应用，文章提出了一
种基于改进的Ｈ指标分割方法，并通过实际试验确定了利用此方法对高分辨率遥感影像进行分割的指标。
Ａｂｓｒｃ：ｍａｅａｔｄｉｈｅｒｃｎｄｔｎｎｄ￣ｕｄａｏｎｏｆｔｅｒｍｏｔｅｓｏｉｏｒ，ｔｓｅｉａｃｔａｔＩｇｐｒｉｏｎｓｔｐｅｏｉｏａｉｎｄｈｅｅｓｎｅｍｎｔｉｎｇｈｅｅｓｎｔｌｏｎ￣ｆｏｏｅｉｎｆｔｈｒｍｏｔｅｓｍａｅｐａｔｔｏａｅｃｂｅ，ｔｂｓｎｇｌｗｆｒｍｏｔｅｓｉａｒｉａｎｒｄｕｃｄａｅｅｓｎｅｉｇｒｉｎＷｓｄｓｒｄｈｅａｉａｏｅｉｉｅｓｎｅｍｇｅｐａｄｒｏｎｗｓｉｔｏｅ，ｎｄｅｒｌｗａｓｖｅａｙｏｅａｅｆｔｍｇｐａｔｉｎｗｅｅｌｏｎｏｃｄＡｃｏｒｉｇｏｈｅｌａｅｈｒｉｏｔｒａｓｉｔｄｕｅ．ｒｃｄｔｔｉｇｐａｔｒｏｕｉｇｎｔｅｉｙｅｌｍｔｍｏｎｔｉ，ａｎｌｒｉｎｓｎｉｈｃｔｒａｅｓｅｉｉｏｒｎｇ
ｐｒｐｏｅａ．ｏｓｄｗｙ
Ｋｅｒｓｌ３ｅｐｒｉｏ；ｄｅｄｔｃｉｎＨｕｔｙｗｏｄ：ｉ／ａｔｎｅｇｅｅｔ；ｑｏａＴｇｉｔｏ
图像分割是计算机视觉、数字信号处理、模式识别
等诸多领域所关注的一个问题，它是计算机视觉早期处理的一个重要环节，图像分析和图像理解的基础，是也是面向对象提取建筑物信息的一个基础。国内外在图像分割方面已经取得了很多成果，是将图像分割但方法引入到遥感领域中并没有受到足够的重视，而针
关键词：图像分割；检测；指标边缘Ｈ中图分类号：Ｐ５Ｔ７１文献标识码：Ａ
ＡｎＩｐｏｅｉｈＲｅｏｕｉｎｍａｅｍｒｖｄＨｇｓｌｔｏＲＳＩｇｓＰａｒｉｉｎａｎｄＩｓＡｐｐｙｎｇｔｔｏＷｙａｔｌｉ
可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。在城市房地产项目信息动态监测中，我们需要通过从大量的遥感影像信息中提取建筑物信息，因此寻求一种有效的高分辨率遥感影像的分割方法成为需要，本文正是在此基础上提出了一种基于改进的Ｈ指标分
第１８卷第４期
２０１０年８月
电
脑与
信
息技
术
Ｖ０．８Ｎ．１１ｏ４
Ａｕ２０１ｇ．０
ห้องสมุดไป่ตู้
ＣｏｕｅｎＩｆｒｔｎｅｈｏｏｙｍｐｔｒａｄｎｏｍａｉＴｃｎｌｇｏ
文章编号：０５１２（０００ — ０５０１０ — ２８２１）４０４ — ４
一
种改进的高分辨率遥感影像分割方法及应用
杨朝云陈光儒２吕嫦艳马波ｔ，７，
（．南省地质矿产勘查开发局地质调查院，口５００；．南省地质环境监测总站，口５１０）１海海７２６２海海７１０
割方法。
对遥感影像分割方法的研究则更是少见，其中一个重要的因素是由于遥感影像的多通道、大覆盖范围和所记录的地物的多样性和复杂性，使得成功分割遥感影像难度很大，影像分割获取的大多数对象不能代表现
ＹＡＮＧａ —ｙＣＨＥＮＺｈｏｕｎ，Ｇｕａｇ一１１７Ｖａ－ｙｈ１ＭＡｎ＂２１ＬＣｈｎｇ－ａ，Ｂｏ
（．ａｅｆｇｏａＧｏｏｉａＳｒｅｉａｒｖｃｌｒａｆｏｅｐｏａｉｎａｄＭｉｅａＤｅｅｐｎ。ｉｏ１ＡｃｄｍｙｏｉｎｌｅｌｇｃｕｖｙＨａｎＰｏｉｉｅｕｏ — ｘｌｒｏｎｒｖｌｍｅｔＨｚｕＲｅｌｎｎａＢｕＧｅｔｎｌｏｋ５００，ｉａ２ＨｅｄＳａｏｆｏｏｉａＥｖｒｎｎｍｔｆｇｏｉａ。ｉｏ７０Ｃｉａ７２６Ｃｈｎ；．ａｔｎｏｌｇｃｌｎｉｍｅｔｉｔＧｅｏＭｏｏｎｆｎｎＨａｕ５１０，ｈｎ）ｉＨａｋ１
ｐｒｉｏｙｂｓｎｍｐｏｉｇＨｕｍＷａｉｖｓｇｔｄｎｄｔｅｒａｔｓｒｓｌｅｅｍｉｅｔｅｑｏｉｈｇｔｂｅａｔｉｎｗａａｉｇｉｒｖｑｏｓｎｅｔａｅ，ａｅｌｅｔｅｕｔｄｔｒｎｕｍｗｈｃｏｙｔｔｎｉｈｓｈｈ