遥感影像图中的地物信息自动提取技术研究
高分辨率遥感影像城区地物信息提取技术研究
通过以上对高分辨率遥感影像城 区信息提取 技术 的总结 与分 析 ， 下面 给 出面 向对 象遥 感影 像 城
区地 物信 息 提取 技术 思路 的技术 框架 （ 图 １ ． 见 ）
在面 向对象遥感影像城区地物信息提取技 术
术 ， 发遥感影 像智 能解 译 系统 显得 尤 其 重要 和 迫 开 切 。下 面将 根 据 遥 感 影 像 城 区地 物 信 息 的 自身 特 点 ， 点 阐述遥感 技术在城 区地物信息 方面 的应用 。 重
理特征以及与周边地物的关系等信息 ， 过于依赖建
筑 物 自身 的几 何特 征 ， 易 出现识 别错 误 和漏 检测 容 的情 况 ， 中低 层 建筑 物识 别 中由于 遮蔽 阴影 等影 在 响， 效果 较差 。 同时该类 方 法多用 构建 建筑 物模 型
中， 图像 分 割 、 征 提 取 与 目标 识 别 构 成 了 由低 层 特 到高 层 的三 大 任 务 。 目标 识 别 与 特 征 提 取都 以 图
定 制 ， 具备 通 用 性 。而 整 个 过 程包 含 人 工 智 能 、 不 计算 机视 觉 、 式识 别 、 模 数学 模 型建 立等 相关 内容 。
树， 提取 粗 略 的建 筑 物 候 选 区 和 相 对 准 确 的 阴 影 区。通过 计算 相邻 近 阴影 对 象 和 建 筑 物 对 象 的关
系特 征 ， 建立 简 单 的 知识 规 则 ， 从 建 筑 物 候 选 区 可
２ 面 向对 象 遥 感 影像 城 区信 息 提 取
２ １ 面 向对 象遥 感 影像城 区信 息提取 的原理 ．
１ 遥 感 影像 城 区信 息提 取
基于遥感影像的城市土地利用及下垫面信息提取研究
基于遥感影像的城市土地利用及下垫面信息提取研究摘要：伴随着我国科技水平的发展，我国遥感影像技术被广泛应用。
本文首先对无人机遥感影像进行了简单概述，其次对无人机遥感影像在第三次土地调查中的优势进行了研究，最后针对无人机遥感影像在第三次土地调查中的应用进行了分析。
关键词：遥感影像；城市；土地利用；下垫面；信息提取引言近年，由于经济的飞速发展，科学技术水平的日益提高，城市也在不断扩张，这就导致对土地的需求量不断扩大，农用耕地快速减少。
土地利用率持续增长，人口也在不断增长，致使人均耕地面积在不断减少，耕地质量也在不断下降。
在短期内，这个问题很难找到有效的方法来解决，是目前我国土地问题形势严峻的主要表现。
只有对土地资源进行详细的了解，才能对土地进行合理可持续利用。
经济建设对环境污染有很大的影响，人们通过利用遥感技术，对土地资源分类，了解土地资源的的利用情况，分析其对环境污染的程度和人民生活受影响的程度，进而对土地利用进行进一步规划。
遥感技术在土地资源利用变化研究中是不可或缺的，应用遥感技术完成对土地资源利用的分类已经成为一种趋势。
每隔一段时间，对遥感卫星数据进行分析整理，对土地使用情况进行监测，核查土地资源利用总体规划情况，定期对各个地方的土地利用实际变更情况和上报数据进行核实，坚决执行国家土地利用宏观决策方针，对土地利用情况进行动态管理，杜绝某些地区对土地的非法利用。
1概述土地系统作为一个复杂的生态系统，受到各种各样因素的影响，其中最显著的因素还是人类活动诸如城市建设等。
近年来，随着经济社会的快速发展，各个城市的土地利用类型正在发生着深刻的变化，而这些变化，又在其他方面或积极或消极地影响着人类的生活。
合理利用土地资源，对区域生态系统的稳定运行、社会经济的可持续发展至关重要。
城市区域的研究一直以来都是遥感领域的热点研究课题之一，随着各种高分辨率遥感数据的积累和新型卫星传感器的出现，对城市区域的遥感观测变得越来越有可能。
使用遥感影像进行地理数据提取的技巧
使用遥感影像进行地理数据提取的技巧遥感影像是一种获取地球表面信息的重要技术手段，可以为地理数据提取提供丰富的信息基础。
然而，由于遥感影像涵盖的空间范围广阔、数据量庞大，如何运用有效的技巧进行地理数据提取成为了研究的重点。
首先，合理选择影像类型是进行地理数据提取的基础。
根据研究的目的和需求，我们可以选择不同类型的遥感影像，如光学影像、合成孔径雷达(SAR)影像等。
光学影像适用于获取地表颜色、植被分布、水体分布等信息，而SAR影像则可以提供地表高度、土壤含水量等细微信息。
因此，在进行地理数据提取之前，我们应该详细了解影像类型的特点，从而选择适合的影像。
其次，了解地物识别技术是进行地理数据提取的关键。
地物识别是指通过遥感影像中的特征进行对象识别和分类。
常用的地物识别技术包括基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类通过对像元进行光谱分析，将像元划分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。
而基于对象的分类则是将像素聚类为连续的对象，再对对象进行分类。
这两种方法都有各自的优势和适用场景，研究者可以根据实际情况选择合适的地物识别技术。
另外，影像预处理是进行地理数据提取的重要环节。
由于遥感影像受大气、地表反射率等因素的影响，其数据质量常常需要进行校正和增强。
常见的影像预处理方法包括大气校正、辐射校正、几何校正等。
通过预处理的过程，可以降低影像噪声、改善影像清晰度，为后续地理数据提取提供更准确的数据基础。
此外，结合地理信息系统(GIS)技术也是提高地理数据提取能力的有效途径。
GIS技术可以辅助遥感影像的处理和分析，提供空间信息和属性信息的关联、查询和分析功能。
通过将遥感影像与地理数据进行融合，可以更好地理解和利用遥感影像中的地理数据。
例如，可以将遥感影像与地理数据进行叠加，生成多维数据，实现更丰富的信息提取和分析。
最后，不断学习和更新遥感影像处理技巧也是提高地理数据提取效果的关键。
随着科技的进步和数据获取手段的不断改进，遥感影像处理技术也在不断更新和发展。
如何利用遥感影像进行地形高程信息提取
如何利用遥感影像进行地形高程信息提取引言：随着科技的不断进步和遥感技术的发展，利用遥感影像进行地形高程信息提取已经成为地球科学研究中不可或缺的一部分。
通过遥感技术，我们可以获取到地球表面的影像数据，然后利用这些数据进行地形高程信息的提取和分析。
本文将介绍如何利用遥感影像进行地形高程信息提取，并探讨其中的原理和技术方法。
一、遥感影像的获取遥感影像是通过航空或卫星传感器对地球表面进行感知和测量，获取到的图像数据。
遥感影像可以提供大范围、连续性的地表信息，具有分辨率高、重访率高的优点。
常见的遥感影像包括卫星影像和航空影像。
卫星影像是由各种地球观测卫星收集的数据，具有广覆盖、频率高的特点。
常见的卫星有Landsat、MODIS等，它们可以提供高分辨率的多谱段影像数据。
航空影像则是通过航空器对地表进行拍摄而获得，一般具有较高的分辨率和空间分辨率。
卫星影像适合用于大面积地形高程信息提取，航空影像适合用于对个别区域进行高程信息提取。
二、地形高程信息提取的原理地形高程信息提取是指通过遥感影像数据获取到地表不同位置的高程信息。
地形高程信息提取的原理是利用遥感影像中的光谱、纹理和几何等信息，结合数学模型和算法来重建地形表面。
常用的地形高程信息提取方法包括数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)的生成。
DEM是以数值形式表示不同区域的地表高程信息的一种地理信息系统数据模型。
通过对遥感影像进行处理，可以获取到DEM数据，进而利用DEM数据进行地形高程的分析和提取。
DEM数据常通过插值算法进行生成，得到地表的高程信息。
三、地形高程信息提取的技术方法1. 影像预处理地形高程信息提取之前，首先需要对遥感影像进行预处理。
这包括影像校正、辐射定标和几何纠正等步骤。
影像校正是指根据传感器和大气条件对影像进行校正，消除辐射误差；辐射定标是指将影像数字值转化为反射率或辐射率；几何纠正是指将影像与地理坐标系统进行匹配，以确保影像与地面位置对应。
基于高分辨率遥感影像的地物提取方法
基于高分辨率遥感影像的地物提取方法地物提取是遥感技术在GIS领域中非常重要的应用之一。
基于高分辨率遥感影像的地物提取方法，通过对地物特征进行分析和分类，可以准确地提取出影像中的不同地物类型，为城市规划、环境监测、资源管理等提供有力的支持和指导。
本文将探讨几种常见的基于高分辨率遥感影像的地物提取方法，分别是数学形态学方法、目标检测方法和深度学习方法。
1. 数学形态学方法数学形态学是一种基于形状和结构的图像处理方法。
在地物提取中，数学形态学方法可以通过对图像进行形态学滤波、重建和形态学变换来实现地物的提取。
其中，形态学滤波可以去除噪声和平滑图像，形态学重建可以将图像中的目标进行填充和重建，形态学变换则可以将地物与背景进行分离。
数学形态学方法在处理遥感影像时，能够有效地提取出不同颜色、形状和大小的地物，具有较好的鲁棒性和稳定性。
2. 目标检测方法目标检测是一种通过分析图像中的目标特征，将其与背景区分开的方法。
在地物提取中，目标检测方法可以根据地物的纹理、形状、颜色等特征，通过采用阈值分割、边缘检测等算法来提取地物。
常见的目标检测方法包括K-means聚类算法、SVM分类器、随机森林等。
这些方法能够对遥感影像中的不同地物类型进行分类和提取，但对于复杂的地物类型和背景干扰较多的情况，提取效果有一定的限制。
3. 深度学习方法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在遥感影像处理中得到广泛应用。
深度学习方法可以通过构建卷积神经网络（CNN）来实现地物的提取。
通过训练大量的遥感影像数据，使得神经网络能够自动学习地物的特征和规律，从而实现地物的准确提取。
相比于传统的方法，深度学习方法具有更高的准确率和鲁棒性，可以提取出更复杂、细节更丰富的地物。
综上所述，基于高分辨率遥感影像的地物提取方法包括数学形态学方法、目标检测方法和深度学习方法。
在实际应用中，可以根据具体的需求和数据特点选择适合的方法进行地物提取。
数学形态学方法具有较好的鲁棒性和稳定性，在处理简单地物时效果较好。
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。
基于深度学习的遥感影像自然资源信息自动提取技术研究
基于深度学习的遥感影像自然资源信息自动提取技术研究摘要：遥感影像作为丰富的地面载体，可以为自然资源监测监管等业务提供影像支撑。
遥感技术能够全面、快速、有效地探查自然资源的分布情况，帮助自然资源部门摸清自然资源现状，及时掌握自然资源变化信息，辅助行使“两统一”职责。
当前，遥感已成为自然资源调查监管的重要手段。
遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生发展而来的。
目前，精准的遥感信息提取主要靠人工目视解译来完成。
面对海量、多源、多时相的遥感影像数据，低效率的人工解译已经无法满足快速获取信息的需求。
为了建立高效的自然资源遥感监测服务体系，迫切需要开展高精度自动化信息提取技术研究，实现目标快速识别和信息提取。
关键词：深度学习；遥感影像；自然资源；信息自动提取技术1遥感影像配准中常用网络结构相较于早期的浅层神经网络，深层神经网络具有更多的隐藏层。
一般认为，网络隐藏层越多，其对复杂函数的拟合效果越好，即深层神经网络能够学习到数据更为本质的特征。
随着深度学习技术的不断发展，越来越多神经网络被应用于遥感影像处理领域。
其中，卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)、全卷积神经网络FCN(Fully Convolutional Networks)、孪生神经网络（Siamese Networks)是遥感影像配准中较为常用的网络结构。
CNN由卷积层、池化层与全连接层构成。
卷积层负责提取影像局部特征，池化层通过对提取特征进行下采样，以实现减少数据量，抑制模型过拟合的目的。
CNN通过多层次的“卷积—池化”操作提取影像深层语义特征，再由网络末端的全连接层对提取到的局部特征进行整合并输出分类结果。
由于卷积操作得到的特征仅仅与影像局部区域有关，所以CNN提取到的特征通常具有强鲁棒性。
FCN在CNN的基础上，进行了如下改动：（1）将全连接层替换为卷积层，使网络的输入数据尺寸不受约束；（2）引入转置卷积层，可以对压缩后的特征图进行上采样，增大数据尺寸，以实现对影像所有像元的分类。
基于eCognition的土地利用遥感影像自动提取研究
第48卷第12期2 0 1 7年6月人民长江Yangtze RiverVol.48,No. 12June,2017文章编号：1001 -4179(2017) 12 -0075 -04基于eCognition的土地利用遥感影像自动提取研究周勇兵，曹珥(武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079)摘要：遥感监测是开展区域水土流失动态监测的重要手段。
对同一地区不同时期遥感影像进行影像分类，对比分析两期分类结果可以实现对土地利用等水土流失影响因子的动态监测。
传统方法通常采用人工目视勾绘法获得土地利用分类结果，耗时耗力且效率不高。
以同一地区不同时期的遥感影像为对象，基于eCognition软件平台，采用多尺度分割和面向对象分类方法快速获取了影像分类结果。
结果表明，该方法分类精度较高，能有效提高工作效率。
关键词：水土流失；土地利用；多尺度分割；面向对象分类；eCognition中图法分类号：S157 文献标志码：A D O I：10. 16232/ki. 1001 -4179.2017. 12. 020水土流失可破坏水土资源，恶化生态环境，加剧自 然灾害，严重制约国家经济社会的可持续发展。
开展 水土流失动态监测对水土保持科学决策、生态建设和 环境保护至关重要。
近年来，遥感监测已成为区域水 土流失监测的重要技术手段。
土地利用、植被覆盖等 水土流失影响因子信息提取是遥感监测的核心环节，采用人工目视判读方法，往往需要很大的人力物力支 撑，所以通过一些自动或者半自动的分类方法是提高 工作效率的重要途径。
eCongnition作为世界第一个面 向对象的分类软件，可以有效地提高图像分类的效率，同时拥有较高的精度。
1面向对象的分类遥感图像分类的方法有很多种，例如K均值分 类、最大似然法分类、支持向量机分类、神经网络法分 类和面向对象法分类等。
非面向对象分类的方法是基 于像元的光谱信息进行分类，但是因为同物异谱以及 异物同谱现象的大量存在，容易产生“椒盐现象”，使 得这些方法分类效果不好，尤其是在对一些分辨率高 的遥感影像进行分类的时候。
基于深度学习的高分辨率遥感影像道路自动提取研究
基于深度学习的高分辨率遥感影像道路自动提取研究1. 引言1.1 研究背景和意义随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像已经成为地理空间信息获取的主要手段。
从高分辨率遥感影像中自动提取道路信息，对于城市规划、交通管理、灾害监测等领域具有重要的应用价值。
然而，传统的基于图像处理的方法在道路提取中往往受到噪声、阴影、光谱变异等因素的干扰，难以实现高精度、高效率的自动提取。
深度学习技术的兴起为遥感影像道路自动提取提供了新的解决方案。
通过深度学习模型的学习和优化，可以从复杂的遥感影像中准确地提取出道路信息，大大提高了道路提取的精度和效率。
1.2 国内外研究现状国内外学者在基于深度学习的遥感影像道路提取方面进行了大量的研究。
早期的研究主要集中在利用卷积神经网络（CNN）进行道路提取，通过设计不同的网络结构和训练策略来提高提取精度。
近年来，随着全卷积网络（FCN）和U-Net等模型的提出，研究者开始尝试利用这些模型进行遥感影像的道路提取，取得了显著的效果。
此外，还有一些研究将深度学习与其他技术相结合，如条件随机场（CRF）、图模型等，以进一步提高道路提取的准确性。
1.3 研究目标和方法本文的研究目标是基于深度学习技术，设计并实现一种高精度、高效率的高分辨率遥感影像道路自动提取方法。
为实现这一目标，本文将采用以下研究方法：首先，对高分辨率遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正、正射校正等步骤，以提高影像质量；其次，设计一种基于深度学习的道路提取模型，通过大量的训练数据对模型进行训练和优化；最后，对提取结果进行后处理和优化，以提高道路提取的准确性和完整性。
2. 高分辨率遥感影像数据预处理2.1 数据来源和特性本文所采用的高分辨率遥感影像数据主要来源于卫星遥感平台。
这些数据具有高空间分辨率、多光谱特性和丰富的地物信息。
然而，由于受到大气条件、传感器误差等因素的影响，原始遥感影像往往存在辐射失真、几何变形等问题，需要进行预处理以消除这些影响。
如何进行遥感影像的分类与地物提取
如何进行遥感影像的分类与地物提取遥感影像是近年来在地理信息领域中应用广泛的一种技术。
通过使用遥感影像，我们可以获取地球表面的大量数据，可以利用这些数据进行地物的分类与提取。
地物分类与提取在自然资源管理、城市规划、环境监测等领域都有着重要的应用。
本文将探讨如何进行遥感影像的分类与地物提取。
一、遥感影像的分类方法遥感影像的分类主要是将影像中的像素点划分到不同的类别中，常用的分类方法有监督分类和无监督分类两种。
监督分类是指根据已经标记好的样本数据进行分类。
首先需要准备一部分已经标记好的样本数据，然后通过分析样本的特征，建立一个分类模型。
接下来，通过模型对整幅影像进行分类。
监督分类需要充分利用专业知识和经验，对样本特征进行细致的分析，从而提高分类的准确性。
无监督分类是指根据影像中像素点的相似性进行分类，不需要准备样本数据。
无监督分类是一种相对简单和快速的分类方法。
它可以帮助我们发现影像中存在的一些隐含的地物类型，但由于没有准确的样本数据，分类结果可能会存在一定的误差。
二、地物提取的方法地物提取是指根据分类结果，将影像中的地物单独提取出来。
常用的地物提取方法有阈值分割、形态学操作、边缘检测等。
阈值分割是一种基于像素灰度值的提取方法，根据不同地物的灰度特征，设置合适的阈值将地物提取出来。
阈值分割简单直观，但对光照、阴影等影像杂波比较敏感，对影像质量要求较高。
形态学操作是一种基于形状和结构的提取方法，通常包括腐蚀和膨胀操作。
通过对影像进行腐蚀操作，可以去除噪声，减小地物的面积；通过膨胀操作，可以填补裂缝，增大地物的面积。
形态学操作结合的阈值分割可以得到较为精确的地物提取结果。
边缘检测是一种基于边缘信息的提取方法，通过检测影像中的边缘特征来提取地物。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
边缘检测可以提取出地物的轮廓信息，但对于复杂纹理和噪声干扰较多的影像，边缘检测可能会存在一定的偏差。
三、遥感影像分类与地物提取的挑战尽管遥感影像的分类与地物提取方法日益成熟，但仍然存在一些挑战。
基于遥感技术的地表特征提取方法
基于遥感技术的地表特征提取方法引言：遥感技术在地理信息科学领域扮演着重要的角色，它可以通过获取地球表面的电磁辐射信息，为我们提供丰富的地理数据。
其中，地表特征的提取是利用遥感技术进行地理信息的分析和应用的关键步骤之一。
本文将探讨基于遥感技术的地表特征提取方法。
一、简述遥感技术在地表特征提取中的应用1. 遥感图像的类型和来源遥感图像可以分为光学影像、雷达图像等。
光学影像主要利用可见光和红外辐射来获取地表特征，而雷达图像通过发送和接收微波辐射来提取地物的特征。
这些遥感图像可以通过航空摄影、卫星遥感等手段获取。
2. 地表特征提取的重要性地表特征提取是遥感应用中的关键步骤，它可以帮助我们了解地球表面的性质和特点，为环境监测、城市规划、资源管理等提供支持。
通过提取地表特征，我们可以识别和分析土地覆盖类型、河流分布、植被状况等信息。
二、典型的地表特征提取方法1. 监督分类方法监督分类是一种基于统计学的地表特征提取方法，它通过训练样本集来建立分类模型，并根据该模型对未知图像进行分类。
常用的监督分类方法有最大似然法、支持向量机等。
这些方法可以根据图像像素的光谱信息，将地物进行分类，并生成分类结果。
2. 无监督分类方法无监督分类是一种基于聚类分析的地表特征提取方法，它不需要事先提供训练样本集。
无监督分类方法可以通过计算图像像素之间的相似性，将其划分为不同的类别。
常见的无监督分类方法有聚类算法和自组织映射等。
3. 物体检测方法物体检测是一种针对特定目标进行识别的地表特征提取方法。
它可以通过先验知识或者特定算法，从遥感图像中检测出目标物体的位置和形状。
物体检测方法可以在城市规划、环境监测等领域发挥重要的作用。
三、遥感图像预处理对地表特征提取的影响1. 图像增强图像增强是一种预处理方法，可以使图像变得更清晰、更易于分析。
通过图像增强，可以提高地表特征提取的准确性和可靠性。
2. 噪声去除遥感图像中常常存在噪声干扰，噪声去除是一种预处理方法，可以提高地表特征提取的精度。
基于地图及遥感影像的地理信息提取研究
基于地图及遥感影像的地理信息提取研究作者：陈保林来源：《地球》2013年第10期[摘要]随着社会经济的不断发展，对于地图遥感的地理信息提出了新的要求，地理信息在社会经济发展中扮演着重要角色，是社会发展与规划重要的基础和依据。
地理信息在社会各个领域中具有广泛的作用，如农业、林业以及其他方面都产生了重要作用。
文章以地图以及遥感影像为研究对象，研究地理信息提取理论和方法，建立高效实用的地理信息数据采集系统。
课题研究对于提高地理信息数据生产的自动化和智能化水平，加快地理信息数据库建设，促进地理信息技术的发展和应用具有重要的理论意义和实用价值。
[关键词]地图及遥感影像地理信息技术提高[中图分类号]P283.8 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2013）-10-84-11地图及遥感影像的基本概念遥感影像地图是一种以遥感影像和一定的地图符号来表现制图对象地理空间分布和环境状况的地图[1]。
遥感影像地图的图面内容主要由影像构成，然后采用一定地图符号来标注在影像上，更有利于表现或说明制图对象。
影像地图比普通地图更具有丰富的地面信息，它具有层次分明的内容，清晰易读的图面，既可以表现地图的具体内容，又能够立体的表现出地面的所有信息，充分的将影像与地图结合在一起，使地图更加生动形象。
目前遥感影像地图的使用已经非常广泛，也是社会各方面发展的重要工具。
为了能用计算机进行纹理分析和形成统一的尺度，需将纹理量化，反映纹理信息的定量数据形成纹理变量和纹理图像以便分析[5]。
2地理信息的基本概念地理信息是指与空间地理分布有关的信息，它表示地表物体和环境固有的数量、质量、分布特征，联系和规律的数字、文字、图形、图象等的总称[2]。
地理信息具有区域性、多维性和动态性，在各个领域都发挥着重要作用，也给人们的生活、工作带来了便利，比如电子地图，导航等，并且地理信息能反应出土地的具体状况，有利于我们保护环境，形成可持续发展，是我国经济与社会发展的重要工具，但是地理信息数据的生产具有周期长、成本高、工程量大、技术复杂的特性，这就要求我们必须提高提取信息的技术以高效、智能化地获取地理信息，进一步为人类的发展服务。
利用遥感影像进行测绘数据提取的方法
利用遥感影像进行测绘数据提取的方法近年来，随着遥感技术的不断发展，越来越多的测绘工作开始依赖遥感影像进行数据提取。
遥感影像具有高分辨率、广覆盖等优势，能够为测绘工作提供丰富的数据来源。
本文将介绍利用遥感影像进行测绘数据提取的一些常见方法，包括图像分类、目标检测和高程提取。
一、图像分类图像分类是利用计算机对遥感影像进行自动分类的方法。
通过对图像进行光谱分析和空间特征提取，可以将图像中的各类地物分割出来，并进行分类操作。
图像分类的步骤包括预处理、特征提取、分类器训练和分类结果验证等。
在图像分类中，特征提取是一个关键的环节。
常见的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
光谱特征是指地物在不同波段上的反射率或亮度值，通过对光谱曲线进行分析，可以获得地物的光谱特征。
纹理特征是指地物的细节和纹理特点，通过对图像进行纹理分析，可以提取出地物的纹理特征。
形状特征是指地物的形状特点，通过对地物的边界进行分析，可以提取出地物的形状特征。
二、目标检测目标检测是利用遥感影像进行目标识别和定位的方法。
目标检测可以用于自然资源调查、城市规划和环境监测等领域。
目标检测的关键是找到目标在图像中的位置，并进行标注和分类。
常见的目标检测方法包括目标区域提取、特征描述和目标分类等。
在目标检测中，目标区域提取是一个重要的步骤。
目标区域提取可以通过阈值分割、边缘检测和区域生长等方法实现。
阈值分割是指利用像素的灰度值进行分割，将灰度值大于阈值的像素设置为目标像素，灰度值小于阈值的像素设置为背景像素。
边缘检测是指通过计算像素间的差值来检测目标的边缘。
区域生长是指从某个种子点开始，根据像素的灰度值相似性来扩展目标区域。
三、高程提取高程提取是利用遥感影像来获取地表的高程信息。
高程提取可以用于地形测量、地形分析和地貌研究等方面。
高程提取的方法主要包括影像匹配和立体视觉等。
影像匹配是利用影像对中的像点对进行配对，从而获取地点的三维坐标。
常见的影像匹配方法包括基于特征点的匹配和基于区域的匹配。
高分辨率遥感影像在城市规划中的地物提取与变化监测研究
高分辨率遥感影像在城市规划中的地物提取与变化监测研究摘要：本论文探讨了高分辨率遥感影像在城市规划中的关键应用领域，特别是地物提取与变化监测方面。
通过分析不同方法和技术在地物提取和变化监测中的应用，我们发现高分辨率遥感影像为城市规划提供了丰富的地物信息，支持规划决策的制定。
同时，该技术有助于监测城市地物的时空变化，促进城市可持续发展和应对灾害风险。
深度学习方法和多源数据融合技术的不断发展提供了更精确和高效的解决方案。
因此，高分辨率遥感影像在城市规划中的应用具有巨大潜力，为未来城市的可持续发展提供了有力支持。
关键词：高分辨率遥感影像，城市规划，地物提取，变化监测，可持续发展引言：随着城市化进程的不断加速，城市规划变得愈加重要。
高分辨率遥感影像技术在城市规划中的应用已经引起了广泛关注。
这一技术不仅可以提供高精度的地物信息，还能够监测城市的动态变化。
随着卫星、无人机等遥感技术的不断发展，我们拥有了前所未有的能力来更好地理解城市的发展和变化趋势。
本文旨在研究如何充分利用高分辨率遥感影像，以提取城市地物信息并监测其变化。
我们将探讨相关技术的最新进展，并讨论其在城市规划中的实际应用。
通过深入研究高分辨率遥感影像在城市规划中的潜在价值，我们有望为城市规划者提供更多有力的工具，以支持城市的可持续发展和智能化规划。
一：高分辨率遥感影像在城市规划中的地物提取方法高分辨率遥感影像在城市规划中的地物提取方法是一项关键性的研究领域，对于城市规划和管理具有重要意义。
地物提取是从遥感影像中自动或半自动地识别和提取出特定地物类别的过程，如建筑物、道路、植被等，以获取准确的地物信息，支持城市规划和决策制定。
在高分辨率遥感影像中，地物提取涉及到多个关键步骤和技术。
数据获取是地物提取的基础。
高分辨率遥感卫星和无人机等平台提供了丰富的数据资源，这些数据具有高空间分辨率和光谱分辨率，能够捕捉到细微的地物特征。
图像预处理是地物提取的重要步骤，包括辐射校正、大气校正和几何校正等，以确保遥感影像的质量和一致性。
卫星遥感影像处理中的地物提取技术与算法
卫星遥感影像处理中的地物提取技术与算法近年来，随着卫星遥感技术的飞速发展，人们对地球表面的各种地物进行准确提取的需求也越来越迫切。
卫星遥感影像处理中的地物提取技术和算法因此应运而生，并逐渐成为遥感领域的研究热点之一。
本文将围绕这一主题展开讨论，介绍几种常见的地物提取技术和算法。
一、基于像元分类的地物提取技术基于像元分类的地物提取技术是目前应用最广泛的一种方法。
该方法通过将遥感影像中的像元根据其数值特征进行分类，从而实现不同地物的提取。
其中最常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、最大似然法（ML）和决策树等。
将基于像元分类的技术应用于地物提取时，首先需要对遥感影像进行预处理，以提高分类的准确性。
预处理包括辐射校正、几何校正和大气校正等。
经过预处理后，可以采用像元分类算法对遥感影像进行分类。
例如，对于植被提取，可以通过选择合适的特征参数，如NDVI（归一化植被指数）或者Greenness指数来进行分类；对于水体提取，可以通过选择合适的波段组合，如NDWI（归一化水体指数）来进行分类。
二、基于对象识别的地物提取技术基于对象识别的地物提取技术相比基于像元分类的方法，更加注重对地物形状、纹理和上下文信息的利用。
该方法通过将遥感影像中的像元组合成具有一定形状和大小的对象，然后识别这些对象来提取地物。
在基于对象识别的地物提取技术中，首先需要对遥感影像进行分割，将像元组合成对象。
常用的分割算法包括基于阈值的分割、基于区域生长的分割和基于水平集的分割等。
分割完成后，可以采用特征提取和分类算法对对象进行识别和提取。
常用的特征包括形状特征、纹理特征和上下文特征等。
例如，对于建筑物提取，可以通过形态学操作和纹理特征提取来识别建筑物边缘，并通过上下文信息来进一步确定建筑物的位置和形状。
三、基于深度学习的地物提取技术近年来，随着深度学习的迅猛发展，基于深度学习的地物提取技术逐渐崭露头角。
深度学习技术以其强大的特征学习能力和良好的泛化能力，成为地物提取领域的一大利器。
遥感影像处理中的地物提取与测绘技巧详细步骤
遥感影像处理中的地物提取与测绘技巧详细步骤引言：随着科技的不断进步与创新，遥感成像技术得到了广泛应用，尤其在地物提取与测绘领域。
地物提取是指通过对遥感影像进行处理与分析，从中提取出感兴趣的地物信息，为测绘、规划和资源管理等领域提供重要依据。
本文将详细探讨遥感影像处理中的地物提取与测绘技巧的步骤，旨在为相关从业人员提供参考和借鉴。
一、遥感影像数据准备在进行地物提取与测绘之前，首先需要收集与选取合适的遥感影像数据。
合适的遥感影像数据应具备高分辨率、全色、多光谱等特点，以确保能够捕捉到需要提取的地物信息。
常用的遥感影像数据包括航空遥感图像、卫星遥感图像等，选取合适的影像数据将为后续的处理提供可靠的基础。
二、影像预处理与增强在进行地物提取与测绘之前，影像预处理与增强是必要的步骤。
首先，对遥感影像进行大气校正，以去除由大气等因素引起的干扰。
其次，进行辐射校正，消除因影像捕捉设备差异而导致的亮度差异。
最后，进行影像增强，以突出地物特征，方便后续地物提取工作。
三、地物提取算法选择地物提取算法是地物提取与测绘的核心，不同的地物提取算法适用于不同的地物类型和研究对象。
常用的地物提取算法包括阈值法、层次分割法、纹理分析法和机器学习算法等。
选择合适的地物提取算法需要根据研究需求和实际情况进行综合评估，以确保提取结果准确可靠。
四、影像分类与分割在进行地物提取之前，需要对遥感影像进行分类与分割，将不同的地物类型进行划分。
常用的分类与分割方法包括基于光谱信息的像素级分类、基于纹理信息的目标级分类以及基于形状信息的对象级分类等。
通过分类与分割，能够提高地物提取的精度和可靠性。
五、地物提取与测绘地物提取与测绘是整个过程的重点和核心。
通过选择合适的算法和工具，对经过预处理与增强的遥感影像进行地物提取与测绘。
地物提取与测绘的步骤包括特征提取、特征选择、训练模型和测试验证等。
在进行模型训练和验证时，需要注意选择合适的训练样本和测试样本，并进行交叉验证和误差分析，以提高提取结果的准确性和可靠性。
遥感影像处理与测绘数据提取技术详解
遥感影像处理与测绘数据提取技术详解引言：自工业化时代开始以来，人类对于地球的了解与探索不断加深，在这一过程中，遥感影像处理和测绘数据提取技术起着重要的作用。
遥感影像处理技术通过获取和分析地球表面上的图像数据，为我们提供全球范围内的地理信息。
而测绘数据提取技术则从地面上获取的各种数据中提取有关地理特征的信息。
本文将详细介绍遥感影像处理和测绘数据提取技术的原理和应用。
一、遥感影像处理技术1. 遥感影像获取技术遥感影像是通过卫星、飞机等远离地球表面的平台获取的地球表面图像。
这些图像可以提供宽广的视野，从而获得地球不同部位的图像数据。
遥感影像获取技术包括多光谱影像、高光谱影像、合成孔径雷达影像等。
其中，多光谱影像通过记录地表不同波段的电磁波信息，可以提供更为详细的地表信息。
而高光谱影像则通过记录地表众多的光谱波段，可以提供更加精细的地表信息。
合成孔径雷达影像则基于雷达信号，可以在夜晚或天气恶劣的情况下获取地表图像。
2. 遥感影像处理技术的原理遥感影像处理技术主要包括预处理、特征提取和信息提取三个步骤。
预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等，主要是为了将原始数据转换为可用的标准化数据。
特征提取步骤则针对不同的地物特征进行分析，以提取出地表的不同要素，如水体、道路、建筑等。
信息提取步骤则是将特征提取的结果整合并分析，以获得一定规模的遥感影像数据集。
3. 遥感影像处理技术的应用遥感影像处理技术在许多领域都有广泛的应用。
例如，在农业领域，可以通过遥感影像处理技术监测作物的生长状况和土壤湿度等重要指标，以便农民及时采取相应的措施。
在城市规划与管理方面，遥感影像处理技术可以用于快速提取城市建筑物、道路和绿化带等信息，在城市规划与管理中起到重要的作用。
此外，遥感影像处理技术还可用于环境保护、自然资源调查与管理等诸多领域。
二、测绘数据提取技术1. 测绘数据获取技术测绘数据的获取通常通过测量和观测来实现。
地面测量是最常见的方式之一，通过使用测量仪器，如全站仪、测距仪等，可以测量地面上各种特征的位置和形状等信息。
测绘技术中的地物提取算法分析
测绘技术中的地物提取算法分析随着科技的不断发展，测绘技术在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
地物提取算法作为测绘技术中的核心组成部分，具有广泛的应用前景和重要意义。
本文将对地物提取算法进行深入分析，探讨其原理、方法和应用。
一、地物提取算法的原理地物提取算法是利用遥感影像数据，通过一系列数学和计算机技术来识别和提取遥感影像中的地物信息。
其主要原理是基于不同地物在遥感图像中所具有的特征信息，通过计算机科学中的图像处理和模式识别算法来实现。
地物提取算法的原理可以概括为以下几个方面：1. 光谱特征分析：遥感影像数据中的地物具有不同的光谱反射特征，通过分析影像中不同波段的光谱信息，可以识别和提取出地物的位置和属性。
2. 空间关系分析：地物在遥感影像中的空间分布具有一定的规律性，通过分析地物之间的空间关系，可以对地物进行精确的提取和分割。
3. 形态学分析：地物在遥感影像中的形态特征是其识别和提取的重要依据，通过基于形态学原理的数学计算，可以实现对地物形状和边缘的精确提取。
二、地物提取算法的方法地物提取算法根据不同的数据类型和应用目标，可以分为不同的方法和技术。
以下是常用的几种地物提取算法方法：1. 基于阈值分割的方法：通过设定不同的阈值，将遥感影像中的像素点根据其灰度值进行分割，从而实现地物的提取。
2. 基于边缘检测的方法：通过检测影像中的边缘信息，识别地物的边界，并进一步实现地物的提取和分类。
3. 基于纹理分析的方法：地物在遥感影像中具有不同的纹理特征，通过分析地物的纹理信息，可以实现对地物的提取和分类。
4. 基于机器学习的方法：通过训练和学习一定数量的样本数据，建立起地物识别和提取的模型，实现对遥感影像中地物的准确提取和分类。
三、地物提取算法的应用地物提取算法在许多领域中具有广泛的应用，以下是几个典型的应用案例：1. 城市规划与管理：地物提取算法可以应用于城市规划和管理中，通过对遥感影像中的建筑物、道路等地物信息的提取和分析，可以帮助城市规划师和管理者做出科学决策。
基于人工智能的遥感影像分类与地物识别研究
基于人工智能的遥感影像分类与地物识别研究
遥感影像分类与地物识别是人工智能在地理信息领域中的重要应用之一。
传统的遥感影像分类方法需要人工干预，耗时耗力，而且准确率不高。
而基于人工智能的遥感影像分类方法则可以自动提取特征，自动分类，准确率更高。
人工智能在遥感影像分类中的应用主要有两种方法：监督学习和无监督学习。
监督学习需要大量标注好的数据集，通过训练模型来实现分类。
无监督学习则不需要标注好的数据集，通过自动提取特征和聚类来实现分类。
在地物识别方面，人工智能可以通过遥感影像自动识别地物类型，如道路、建筑、植被等，并对其进行分类和分析。
这可以为城市规划、环境保护、资源管理等领域提供重要的数据支持。
此外，基于人工智能的遥感影像分类和地物识别还可以与其他技术相结合，如地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）等，实现更加精准的地理信息分析和应用。
总之，基于人工智能的遥感影像分类与地物识别研究具有重要的理论和实践意义，对于推动地理信息技术的发展和应用具有重要的作用。
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遥感影像图中的地物信息自动提取技术研究摘要:遥感影像推动了测绘技术的发展,而遥感影像的地物自动提取技术也有利于遥感影像的全数字化发展。
种子区域增长法是一种较好的遥感影像地物自动提取算法,但是由于容易受到噪声的影响,而导致地物提取轮廓不清晰。
在借助面向对象的遥感影像处理思想对种子区域增长算法进行改进后,所获得的地物轮廓更加精确,具有更好的遥感影像图地物自动提取效果。
关键词:遥感影像地物自动提取种子区域增长法
自从20世纪60年代遥感技术问世以来,经过数十年的发展,遥感技术已经被广泛的应用于军事、测绘、环境等领域,并在其中发挥着非常重要的作用。
遥感影像图中的地物提取时测绘信息化、现代化发展的重要组成部分,极大的推动了遥感技术的数字化发展。
目前,如何从遥感影像中自动提取地物已经成为了遥感领域研究的重点。
但是,虽然目前国内外许多专家学者已经对此进行了许多的研究,并且已经取得了一定的研究成果,但是从遥感影像中自动获得地物信息作为一个较为前沿的研究领域,目前缺乏成熟的方法应用于实际当中。
1 种子区域增长法的改进
种子区域增长法是一个较好的遥感影像图地物信息自动提取算法。
但是种子区域增长法受限于初始种子的好坏,容易受到噪声点的影响,同时区域增长停止准则的好坏对于增长的速度和增长的结果都
有直接影响,如果在增长过程中如果某个像元有多个子集邻接像元,并且像元与多个子集邻接像元的差异都较小时,像元不同的归并方向会对区域增长速度和遥感影像图的地物提取效果造成较大的影响。
为此,在应用种子区域增长法实现遥感影像图地物自动提取时,需要对算法进行改进,以获得更好的地物自动提取效果。
在2009年周成虎所提出的面向对象的遥感影像处理思想中,将遥感影像图中地物要素的构成单元看成是unit(基元),并认为unit是根据一定的计算规则,在一定尺度下所获得的由具有相近像元所组成的连通区域,unit内部的像元具有特征相似性。
借助unit的思想,在使用种子区域增长法进行遥感影像图中地物自动提取过程中,如果将种子集Ai看成是初始基元,则基元的光谱特征反应了基元内部各个像元的光谱属性。
其中种子集Ai的光谱特征计算入式(1)所示。
其中:Ai表示遥感影像图中的第i个种子集合,即第i个基元;xki 表示种子集Ai中的第k个像元,根据遥感影像图中的光谱特征提取方法得到xki的光谱特征f(xki)。
根据相同的原理可以获得基元的灰度、纹理、形状等信息。
根据如上的思想,对种子区域增长法进行如下的改进。
(1)根据遥感影像图中的地物光谱特征,选择初始种子点,其主要的方法是采用Otsu阈值法从遥感影像图中获得初步点集来作为种子
区域法的种子点,从而加强初始种子点的地物代表性。
(2）将种子集作为种子区域法中不断生长的基元。
（3)根据航空影像图的精度,计算理想窗口宽度K,用于计算以带辨别像元为中心的窗口内邻域联合特征。
在进行联合特征计算时,综合考虑地物的空间低于特征和光谱域特征信息。
(4）对于联合特征中的空间特征分量和光谱特征分量赋予不同的权重,采用“加权联合特征”法来计算距离,并且以此作为相似度度量值,并且根据实际情况调整权重,调节空间特征分量和光谱特征分量对特征相似性的贡献量。
(5)在增长过程中,基于周成虎所提出的“特征差异最小”的思想,选取特征差异最小的外接区域作为种子的增长对象,在每一次完成种子的增长之后,需要按照加权联合特征差异值大小将种子集中所有外接像元(即外接区域为地物边界的像元)进行排序,最终将像元并入到与之特征差异最小的种子点击,同时选择下一个遥感影像图中的像元进行增长,直到遥感影像中的所有像元处理完毕。
2 改进种子区域增长法的应用于实验
实验数据采取如图1所示的一幅精度为1m的QuickBird航空影像图。
如图1所示,航空影像图主要包括建筑物和道路等地物,采用传统种子区域增长法和改进的种子区域增长法提取遥感影像图中的建筑物地物信息的结果分别如图2和图3所示。
从如上的实验结果来看,两种算法都较为清晰的获得了建筑物结果,建筑物轮廓波爱吃了原有的规则性。
但是通过改进种子区域增长法与传统算法的对比可以看出,改进种子区域增长法更好的去除掉了建筑物地物提取时的树木噪声,所获得的地物轮廓更加精确,具有更好的遥感影像图地物自动提取效果。
3 结语
随着遥感技术的发展,在为人们提供更加丰富的数据来源时,也推动了影像处理等技术的发展。
遥感影像地物自动提取技术有利于遥感影像处理的自动化和全数字化,是一门基于高分辨率遥感影像的新兴技术,有利于减少遥感影像处理成本,提高处理效率,是遥感影像技术重要的发展方向。
在本研究中,主要通过对种子区域增长法的分析,针对其在遥感影像地物自动提取中所存在的易受噪声点影响等问题,提出改进的种子区域增长法。
参考文献
[1] 周成虎,骆剑承.高分辨率卫星遥感影像地学计算[M].北京:科学出版社,2009.
[2] 蒋璐璐,王适,王宝成,等.一种改进的标记分水岭遥感影像分割方法[J].计算机技术与发展,2010,20(1):39-42.。