遥感影像信息提取与分析_沈占锋
高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究
高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究明冬萍,骆剑承,沈占锋,汪 闽,盛 昊(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)=摘 要>由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。
在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出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框架。
最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。
=关键词>高分辨率遥感;信息提取;目标识别;特征基元;影像分割;多尺度=中图分类号>T P75 =文献标识码>A =文章编号>1009-2307(2005)03-0018-03收稿日期:2004-08-12基金项目:国家自然科学基金项目(40101021);中国科学院地理科学与资源所知识创新工程领域前沿项目(CXIOG -D02-01)。
1 引 言航天遥感技术经过30多年的发展,无论在光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等方面都有巨大的进步,已经形成高光谱、高空间分辨率、全天时、全天候、实时/准实时的对地观测能力。
这些先进的航天遥感技术为监测全球变化、区域环境变化等提供了大量的宏观、现势性资料,造福于人类及其安居环境。
尤其是自法国发射了SPOT -1号卫星以后,基于现势性极好的传输型高空间分辨率卫星遥感图像的应用已引起了世界各国的普遍关注。
二十多年来,卫星影像的地面分辨率由10m 、5m 、2m 、1m 、甚至016m 逐步提高,真正使人们能够/不出门而知天下事0。
高分辨率遥感图像的产生,不仅使土地利用、城市规划、环境监测等民用方面有了更便利、更详细的数据来源,而且,对于军事目标识别、战场环境仿真来说有着更为重要的意义。
2 高分辨率遥感影像信息提取遥感的根本目标是为了从图像上提取信息,获取知识。
基于MPI的遥感影像高效能并行处理方法研究
基于MPI的遥感影像高效能并行处理方法研究
沈占锋;骆剑承;陈秋晓;盛昊
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2007(012)012
【摘要】采用基于不同尺度下的面向特征基元的影像分析方法对高分辨率遥感影像进行基于MPI的处理,即在对常规的影像数据划分方法进行总结分析的基础上,提出了基于特定环境下的非均匀数据划分策略;在进行基于影像数据库的MPI并行处理时,提出了一种新的数据流分配方法.处理结果表明,这两种方法均能够在一定环境下取得比常规方法更高的效率.
【总页数】5页(P2132-2136)
【作者】沈占锋;骆剑承;陈秋晓;盛昊
【作者单位】中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;浙江大学区域与城市规划系,杭州,310027;中国科学院遥感应用研究所,北京,100101
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.09
【相关文献】
1.基于MPI的LEDAPS遥感影像预处理并行化方法研究 [J], 陈雄华;张旭;郭颖;马勇;杨彦臣
2.基于MPI的海量遥感影像并行处理技术探析 [J], 申焕;石晓春;邱宏华
3.基于MPI的新型GRASS并行处理技术与体系结构研究 [J], 董文婷;刘定生;赵灵军
4.基于MPI的大规模遥感影像坐标转换方法 [J], 刘专;吴烨;李雄文;张翰文
5.基于MPI的图像并行处理方法 [J], 孙敏
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城不透水面遥感高精度监测关键技术及应用-中国测绘地理信息学会
城市不透水面遥感高精度监测关键技术及应用提名者：中国测绘学会提名意见：不透水面是衡量城市生态环境状况的重要指标，是海绵城市和生态城市建设的重要支撑。
武汉大学等单位完成的“城市不透水面遥感高精度监测关键技术及应用”项目构建了城市多尺度不透水面遥感高精度提取和监测的理论方法体系，率先创建了多源遥感影像不透水面遥感高精度监测技术体系，破解了面向工程应用的不透水面自动提取和监测系列难题，成果已经形成了自主知识产权软件，全球首次完成了国家尺度的米级不透水面产品，并广泛服务于中国自然资源监测、海绵城市规划和建设、城市水文和水环境监测中。
项目获得测绘科技进步一等奖2项目，地理信息科技进步奖一等奖2项目，完成人4次获得国际奖励，被国际同行评价为该领域的引领者，该项目成果已为全国30多个海绵城市试点提供科学定量规划设计参数，已应用于全国31个省会城市的城镇化监测、338个地级以上城市的空间格局变化监测、2436个县（市、区）的国土空间开发监测、中国5大城市群的城市布局和协调发展监测、18个国家级新区的规划实施评估监测。
软件在国内已应用到60余家单位，并出口到美国、德国、澳大利亚等发达国家和加纳、孟加拉国等发展中国家，产生了显著的经济效益和社会效益。
同意提名该项目为国家科学技术进步奖二等奖。
项目简介海绵城市建设是国家战略，是新型城镇化建设的重要支撑。
习近平总书记在中央城镇化工作会议上指出：要建设自然积存、自然渗透、自然净化的海绵城市，有效化解“城市病”。
国务院明确将不透水面面积占比和空间分布作为城市规划许可和项目建设的控制性指标，因此，及时准确地监测房屋建筑、道路、广场等不透水面空间分布是海绵城市规划和建设的重要基础，也是有效化解城市内涝和城市热岛等“城市病”的主要依据。
目前已有的30米分辨率的城市不透水面产品无法满足海绵城市规划和建设需求，天空地多平台、主被动多源高分辨率遥感技术是快速精准获取城市不透水面空间分布信息不可或缺而又非常有效的手段，而高精度不透水面遥感监测面临着理论方法体系缺乏、城市复杂场景阴影遮挡、同物异谱和异物同谱等科学难题。
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。
波谱匹配支持的遥感专题地物自适应提取
波谱匹配支持的遥感专题地物自适应提取乔程;骆剑承;沈占锋;朱志文;胡晓东【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2012(027)003【摘要】为贴合地物表现的多样性和复杂性,提出一种波谱匹配支持下的遥感影像专题地物自适应提取方法,经过专题地物端元选取、波谱匹配、影像自动分割、“整体-局部”的空间转换,以及局部针对性、精细化地迭代逼近等一系列相互衔接的算法,全面、准确地提取遥感影像上的专题地物.通过在ETM+影像上水体和裸地的提取实验,并与最大似然法和SVM分类结果比较,证明了该方法对多样性专题地物提取的有效性和普适性.%An adaptive extraction method based on spectral matching is proposed to extract thematic object completely and accurately from remote sensing image. The algorithm first selects the endmember of thematic object, and use spectral matching method to get the matching index. Then, histogram threshold based auto-segmentation method is used to initially separate thematic object from background. Subsequently, thematic object pixels are searched out and taken as seed points to proceed region growing to gain the local area of thematic object. Lastly, the boundary of the local area is searched and the iterative classification within the local area is employed to precisely extract the precise partition of thematic object. Experiments on ETM + image to extract water and bareland are employed here. Comparison with maximum likelihoodclassification and support vector machine (SVM) classification verifies the effectiveness and commonality of the method.【总页数】5页(P294-298)【作者】乔程;骆剑承;沈占锋;朱志文;胡晓东【作者单位】中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院遥感应用研究所,北京,100101【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.一种基于角点提取的遥感影像地面控制点自适应匹配算法 [J], 邓小炼;王长耀;亢庆;于嵘2.地物反射波谱特征及高光谱成像遥感 [J], 张亚梅3.端元匹配的遥感影像地物自适应光谱表征 [J], 乔程;骆剑承;沈占锋;胡晓东;夏列钢4.利用地物波谱学习的遥感影像波段模拟方法 [J], 程熙;沈占锋;骆剑承;沈金祥;胡晓东;朱长明5.一种基于地物诊断性波谱吸收特征的高光谱遥感图像降维方法 [J], 刘汉湖;杨武年;杨容浩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于地块尺度多时相遥感影像的冬小麦种植面积提取
基于地块尺度多时相遥感影像的冬小麦种植面积提取邓刘洋;沈占锋;柯映明;许泽宇【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2018(034)021【摘要】针对仅利用单一遥感影像数据获取农作物信息精度不够问题,该文选择冬小麦主产地河南省兰考县乡镇作为研究区,以2017年多时相中分辨率Landsat8 OLI影像和Google earth上下载的亚米级高分影像为遥感数据源,结合光谱差异和农田地块信息实现冬小麦的精确提取.该算法首先构建不同时相决策树模型,分别实现2个时相的冬小麦区域初步提取;其次通过将对高分影像多尺度分割产生的地块信息分别与2个时相冬小麦播种面积初步区域相互叠加,完成地块单元控制下的冬小麦播种面积分地块统计,并通过设定不同统计阈值,分析落在每一地块单元下的冬小麦区域,生成基于地块单元的冬小麦播种面积分布图;最后通过多时相交叉验证,获取最终冬小麦播种区域.结果表明:该方法能更加准确提取冬小麦种植面积,保持较低的误判率(1.3％)水平下,得到较高的提取正确率(95.9％),较通过对比单一Google earth高分辨率影像获取冬小麦精度(85.6％)高,该研究对通过融合多源多时相影像数据获取农作物提供参考.【总页数】8页(P157-164)【作者】邓刘洋;沈占锋;柯映明;许泽宇【作者单位】中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101;中国科学院大学,北京100049;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101;中国科学院大学,北京100049;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101;中国科学院大学,北京100049【正文语种】中文【中图分类】S512.11【相关文献】1.基于MODIS多时相数据的冬小麦种植面积提取方法研究 [J], 宋博文;赫晓慧2.基于支持向量机的多时相r遥感影像冬小麦种植面积提取 [J], 张帅;谢福鼎;魏东岚3.基于多时相遥感影像的花生种植面积提取--以彰武县北部为例 [J], 贾树海;杨亮;王潇雪4.基于多时相合成孔径雷达与光学影像的冬小麦种植面积提取 [J], 周涛;潘剑君;韩涛;魏善宝5.基于多时相GF-6遥感影像的水稻种植面积提取 [J], 张悦琦;李荣平;穆西晗;任鸿瑞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
遥感影像的特征提取与应用分析
遥感影像的特征提取与应用分析在当今科技飞速发展的时代，遥感技术作为一种强大的工具，为我们获取地球表面的信息提供了高效且准确的手段。
遥感影像作为遥感技术的重要成果，蕴含着丰富的地物特征和信息。
对遥感影像的特征提取以及其应用的深入研究，对于众多领域都具有至关重要的意义。
遥感影像，简单来说，就是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面的图像。
这些影像包含了各种各样的信息，如地形、地貌、植被、水体、建筑物等。
然而，要从这些海量的影像数据中提取出有用的特征并非易事，需要借助一系列的技术和方法。
特征提取是遥感影像处理中的关键环节。
从直观的角度来看，我们可以将遥感影像的特征分为光谱特征、空间特征和纹理特征。
光谱特征反映了地物在不同波段的反射或辐射特性。
例如，植被在近红外波段通常具有较高的反射率，而水体在这个波段则吸收较多的能量，表现为低反射率。
通过对不同地物光谱特征的分析，我们可以区分出不同的地物类型。
空间特征则主要关注地物的形状、大小、位置和分布等方面。
比如，城市中的建筑物往往呈现规则的几何形状，且分布较为密集；而农田则通常具有较大的面积和较为规则的边界。
利用这些空间特征，可以对城市规划、土地利用等进行有效的监测和分析。
纹理特征则描述了影像中地物的重复模式和变化规律。
例如，森林的纹理通常比较细腻且均匀，而荒漠地区的纹理则相对粗糙和不规则。
纹理特征对于区分具有相似光谱和空间特征的地物具有重要的辅助作用。
在实际的特征提取过程中，会运用到多种技术和算法。
例如，主成分分析（PCA）可以将多个相关的波段数据转换为少数几个不相关的主成分，从而降低数据的维度，同时保留主要的信息。
还有基于小波变换的方法，能够在不同的尺度和方向上分析影像的特征，有效地捕捉到地物的细节信息。
提取到的遥感影像特征在众多领域有着广泛的应用。
在农业方面，通过对遥感影像的分析，可以监测农作物的生长状况、评估病虫害的影响范围、估算农作物的产量等。
比如，根据植被的光谱特征变化，可以判断农作物是否缺水、缺肥，从而及时采取相应的灌溉和施肥措施，提高农业生产效率和质量。
遥感影像信息提取的方式
０ 引 言
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
张 昊 然
（ 辽宁省摄影测量与遥感院 ， 辽宁 沈 阳 １ １ ０ ０ ３ ４ ）
摘
要： 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。
文献标识码 ： Ｂ 文章编号 ： １ ６ ７ ２— ５ ８ ６ ７ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２— ０ １ ５ ６— ０ ３
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｏ ｆ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ，ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ｌ ａ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉｓ ｒ ｔ ｉ ｃ ｓ ，ｐ ｏ ｌ ａ ｒ ｉ ｚ ａ — ｔ ｉ ｏ ｎ，ａ ｎ ｄ ｔ ｉ ｍｅ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉｓ ｒ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｖ ｉ ｓ ｕ ｌ ａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｐ ｒ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｉ ｆｏ ｎ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ
遥感影像目标识别与提取技术要点与实例分析
遥感影像目标识别与提取技术要点与实例分析遥感影像目标识别与提取技术在现代科技中扮演着重要的角色。
它通过分析和处理遥感影像数据，实现对地球上的目标进行自动识别和提取。
这项技术的发展对于环境监测、农业生产、城市规划等方面都具有重要意义。
本文将围绕遥感影像目标识别与提取技术展开，介绍相关要点并以实例进行分析。
一、遥感影像目标识别技术要点1. 特征提取：特征提取是遥感影像目标识别的核心任务之一。
它通过分析影像中目标的独特特征，如纹理、形状、颜色等信息，以区分不同的目标。
常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取和频率特征提取等。
其中，纹理特征提取是较为常见且有效的方法之一。
通过提取目标表面的纹理特征，可以将目标与周围背景进行区分，实现目标的识别。
2. 分类算法：分类算法是遥感影像目标识别的关键环节。
常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
这些算法通过对训练样本的学习和训练，建立分类模型，并用该模型对图像进行分类。
根据实际应用需求，可以选择不同的分类算法来实现目标的准确识别。
3. 数据融合：数据融合是遥感影像目标识别中的重要步骤之一。
它通过将不同分辨率或不同波段的遥感影像数据进行融合，以提高目标识别的准确性和可靠性。
数据融合可以包括像素级融合和特征级融合。
像素级融合是将多幅遥感影像进行像素级别的融合，形成高分辨率的合成影像。
特征级融合则是将不同特征信息进行融合，以产生更具丰富信息的目标特征。
二、实例分析以农业生产监测为例，利用遥感影像目标识别与提取技术可以实现对农作物的自动识别和监测。
首先，通过对遥感影像进行预处理，包括大气校正、辐射校正等，获得高质量的农田遥感影像数据。
然后，通过特征提取方法，提取农田遥感影像中农作物的有效特征，如作物的纹理、形状和颜色等。
接下来，利用分类算法，将提取到的特征与已有的农作物类别进行学习和训练，建立作物分类模型。
最后，利用该模型对新的遥感影像数据进行分类，实现对农作物的自动识别。
如何使用遥感图像进行测绘数据提取与分析
如何使用遥感图像进行测绘数据提取与分析遥感技术是一种通过航空或卫星遥感平台获取地球表面信息的技术，目前已被广泛应用于各个领域，包括测绘与地理信息系统。
利用遥感图像进行测绘数据提取与分析，不仅能够提高工作的效率和精度，而且可以获取更多难以通过传统测量方法获得的信息。
本文将介绍一些常见的遥感图像处理方法和技巧，帮助读者更好地进行测绘数据提取与分析。
一、图像预处理在进行遥感图像处理前，首先需要进行图像预处理，以消除噪声和改善图像质量。
常见的图像预处理方法包括图像辐射校正、大气校正和几何校正等。
图像辐射校正主要是校正图像的亮度和对比度，以确保不同图像之间的一致性。
大气校正是通过校正大气光对图像的影响，提高图像的可解译性。
几何校正则是将图像的像素坐标转换为地理坐标，以便后续分析和测量。
二、特征提取特征提取是使用遥感图像进行测绘数据提取与分析的重要步骤，通过提取图像中的特征信息，可以获取地物的位置、形状和属性等。
常见的特征提取方法包括阈值分割、边缘检测和目标识别等。
阈值分割是通过设定一个合适的亮度或色彩阈值，将图像分割为不同的区域，以提取感兴趣的特定地物。
边缘检测是通过检测图像中的边缘信息，提取地物的形状和轮廓。
目标识别则是通过比较图像中的特征和先验知识，确定图像中的目标类型。
三、分类与识别分类与识别是基于图像的测绘数据提取与分析的重要环节。
通过将图像中的像素或对象归类为不同的地物类型，可以构建地物分类图或进行目标识别。
常见的分类与识别方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类是通过提供一些具有标签的样本数据，训练分类器来自动分类图像中的地物。
非监督分类则是根据图像的统计特性，自动将图像中的像素或对象进行聚类，得到不同地物类型的分布图。
四、数据融合与分析数据融合与分析可以将不同类型的遥感数据进行集成，以获取更全面和准确的测绘信息。
常见的数据融合方法包括多源数据融合和多尺度数据融合。
多源数据融合是将来自不同传感器或平台的遥感数据进行融合，以提高数据的空间和光谱分辨率。
如何使用遥感技术进行地理信息提取和分析
如何使用遥感技术进行地理信息提取和分析遥感技术在地理信息提取和分析中发挥了重要的作用。
随着技术的不断进步，遥感获取的数据越来越丰富，为地理学家、城市规划师和环境保护者等提供了有价值的信息。
本文将探讨如何使用遥感技术进行地理信息提取和分析。
首先，遥感技术利用航空或卫星传感器收集大量数据。
这些数据包括红外线、热量、光谱和雷达图像等。
通过分析这些数据，我们可以获取有关地面物体、地形和气候等方面的信息。
然后，遥感技术可以用于地物分类。
地物分类是将遥感图像中的像素分配到不同地物类别的过程。
通过分析不同波段的图像，我们可以将陆地、水域、植被等地物进行分类。
这样的分类结果对于土地覆盖和土地利用研究非常重要。
例如，可以通过地物分类来监测农田的扩张、城市发展或森林覆盖变化等。
此外，遥感技术还可以用于获取地面高程和地形信息。
通过分析雷达图像或激光遥感数据，我们可以获得地表的三维模型。
这对于地质灾害预警、水资源管理和土地规划等方面的研究具有重要意义。
另外，遥感技术还可以用于监测环境变化。
例如，我们可以通过分析多时相的遥感图像来观察冰川的退缩、湖泊的变化以及海岸线的演变等。
这对于了解气候变化、生态系统健康和自然灾害等方面提供了重要数据和信息。
除了以上的应用之外，遥感技术还可以用于资源探测和灾害监测。
例如，我们可以利用遥感图像来寻找矿产资源、发现地下水资源或者监测森林火灾和洪水等自然灾害。
然而，遥感技术也存在一些挑战和限制。
首先，数据处理和分析需要专业的技能和软件工具。
其次，遥感图像分辨率和覆盖范围有限，可能无法满足特定研究需求。
此外，遥感数据的获取和处理成本较高，对于一些发展中国家而言可能不太可行。
在总结中，遥感技术在地理信息提取和分析方面具有巨大的潜力。
通过利用遥感数据，我们可以获取有关地面物体、地形和气候等方面的信息，并应用于土地覆盖、环境监测和资源探测等方面。
随着技术的不断发展和数据的不断积累，遥感技术将为我们提供更深入、更准确的地理信息。
基于建筑施工图的建筑物信息提取方法研究
基于建筑施工图的建筑物信息提取方法研究摘要：建筑是城市的关键组成部分。
随着智慧城市建设热潮在各大城市的兴起，智慧城市建设的热点和难点是对建筑进行三维修复。
众所周知，大多数原建筑的三维建模都支持可视化的视角，提取建筑物外表面的信息，创建绿色表面轮廓模型。
这种表面建模不能显示建筑风格，也不能应用于室内导航、火灾事故和应急分析。
为了满足智慧城市建筑室内外智能分析和应用的需要，迫切需要构建具有独特信息的三维建模。
关键词：建筑施工图；信息提取；方法和策略建筑是城镇的关键组成部分，是一种文化象征，也是一种艺术作品，是人类生产的重要平台。
研究报告显示，人们是全天最低的超过60%的活动日期是在建筑室内度过的。
对于与人类社会密切相关的微尺度生态地理，建筑相关数据的提取、存储、管理和表达对全面介绍人类和生态地理特征的探索具有丰富的长期价值。
1建筑施工图建筑施工图一般提供施工总说明、景观规划、窗门表、暖通空调竣工图、建筑立面图、建筑立面图、建筑立面图、索引符号等工程图。
根据生产数据中图纸目录的主要用途和功能以及工程图纸中建筑字符填充和提取的内容，本文将竣工图中的信息分为五类：立面图、立面图、立面图、窗门表等。
2建筑施工图数据要求目前，工程图纸的应用主要是为了促进工程图纸中建筑构件图形信息的识别和提取。
实体提取、传输规则、平均滤波等方法可以在一定程度上提高标记的识别特性。
但由于绘图习惯或相关细化遵循不严等问题，工程数据表达不一致或构件信息标记不正确。
因此，在自动分析工程图纸标记的整个过程中，通常适当地参与人工交互。
本文重点关注建筑建模中构件信息的获取，重视建筑构件表达叙述中建筑施工图是否能与相关图纸标准和设计要求一致，探讨文本建筑施工图数据要求的发展趋势。
构件三维建模的几何特性是否准确，构件属性数据是否详细取决于优秀的建筑施工图数据。
工程图纸在语义标记、几何形状、空间扫描、定位属性、因素关联等方面表达构件的质量是评估竣工图数据要求的重要组成部分的数据。
高光谱遥感影像的信息提取与应用研究
高光谱遥感影像的信息提取与应用研究高光谱遥感影像是近年来迅速发展起来的一种高精度遥感技术。
相比于传统的遥感影像，高光谱遥感影像可以提供更加丰富、细致的数据信息，能够更好地反映地面对象的物理和化学特性，具有广泛的应用前景。
本文将着重探讨高光谱遥感影像的信息提取与应用研究。
一、高光谱遥感影像的信息提取1.高光谱遥感影像的数据特点高光谱遥感影像相比于传统的遥感影像具有较高的光谱分辨率。
该技术可以将地球表面的反射光谱分为数百或数千个波段，获得更加详细的图像信息。
由于数据量极大，因此提取高度纯净的信息，需要学者们从多个维度上进行分析。
2.信息提取的方法信息提取方法在很大程度上决定了高光谱遥感影像的应用价值。
常见的信息提取方法包括：基于像元特征分析的方法、基于物质光谱匹配的方法、基于深度学习的方法等。
不同的方法适用于不同的应用场景，需要根据实际情况进行选择。
3.信息提取的应用高光谱遥感影像的信息提取可以广泛应用于自然资源管理、环境保护、城市规划等领域。
例如，在农业领域中，可以通过提取作物的生长状态信息，实现真正意义上的精准农业，提高粮食产量和质量。
此外，高光谱遥感影像的信息提取还可以帮助分析矿产资源、水资源和土地利用情况等。
二、高光谱遥感影像的应用研究1.农业领域在农业领域，高光谱遥感影像的应用主要体现在作物监测、土壤养分评估、灾害监测等方面。
例如，通过分析高光谱遥感影像中的叶绿素、植被指数等参数，可以对农作物的健康状态进行评估。
此外，在危害性灾害如病虫害和气象灾害等方面，也可以通过高光谱遥感影像来进行预警和监测。
2.环境保护领域在环境保护领域，高光谱遥感影像的应用主要体现在水体监测、气体监测等方面。
通过对高光谱遥感影像中的水体类别、浊度、富营养化度等参数进行分析，可以判断水体是否存在污染物，以及是否需要进行入河口治理等措施。
此外，在大气污染方面，也可以通过高光谱遥感影像来预测空气质量等指标。
3.城市规划领域在城市规划领域，高光谱遥感影像的应用主要体现在环境评估、景观设计等方面。
高分辨率遥感影像线性基元的提取
高分辨率遥感影像线性基元的提取
汪金花;张永彬
【期刊名称】《科技情报开发与经济》
【年(卷),期】2007(017)022
【摘要】叙述了线性地物特征基元的概念,总结了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,即在大尺度下的粗分割后进行线性基元提取的技术流程过程.
【总页数】2页(P160-161)
【作者】汪金花;张永彬
【作者单位】河北理工大学,河北唐山,063009;河北理工大学,河北唐山,063009【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.高分辨率遥感影像信息提取及块状基元特征提取 [J], 明冬萍;骆剑承;周成虎;汪闽;郑江;陈秋晓;沈占锋
2.基于基元的高分辨率遥感建筑物提取研究 [J], 王宏;沈占锋;骆剑承;刘钦甫
3.面向对象的高分辨率遥感影像数据的道路提取流程--地理国情普查数据的自动提取 [J], 陶舒;周旭;刘倩;程滔;高志宏
4.面向对象的高分辨率遥感影像信息提取——以耕地提取为例 [J], 李敏;崔世勇;李成名;印洁;李云岭
5.基于特征基元的高分辨率遥感影像城市空间信息提取 [J], 刘雯;骆剑承;钟秋海;沈占锋;徐宪立
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联合概率密度空间的遥感自适应变化检测方法
联合概率密度空间的遥感自适应变化检测方法
吴炜;沈占锋;吴田军;王卫红
【期刊名称】《测绘学报》
【年(卷),期】2016(045)001
【摘要】多种因素引起的辐射特征变化,将造成阈值法变化检测的误检.对此,本文提出了一种联合概率密度空间的多阈值自适应变化检测方法.首先,将影像从像素空间转化到联合概率密度空间,将变化地物定义为联合概率密度空间的离群点,并采用迭代方法将其提取,然后映射回原始影像后确定变化区域.选取两种典型应用进行试验,结果表明,本文方法在正确率、误检率和漏检率方面优于传统方法,具有较好的稳健性.
【总页数】7页(P73-79)
【作者】吴炜;沈占锋;吴田军;王卫红
【作者单位】浙江工业大学计算机学院,浙江杭州310023;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101;长安大学理学院,陕西西安710064;浙江工业大学计算机学院,浙江杭州310023
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.一种高空间分辨率的遥感变化检测方法在智慧农业中的应用 [J], 虢英杰;朱兰艳;李超
2.基于混合高斯密度模型和空间上下文信息的遥感影像变化检测方法及扩展 [J], 宋妍;袁修孝;付迎春
3.一种多特征自适应组合的遥感影像变化检测方法 [J], 马红;刘浩
4.一种结合空间邻域关系特征的面向对象遥感影像\r变化检测方法 [J], 刘波;燕琴;马磊;吕文清
5.面向对象的高空间分辨率遥感影像箱线图变化检测方法 [J], 张春森;吴蓉蓉;李国君;崔卫红;冯晨轶
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分步迭代的多光谱遥感水体信息高精度自动提取.kdh
收稿日期: 2007-11-08; 修订日期: 2008-11-19基金项目:国家自然科学基金项目(编号: 40871203, 40601057)和国家“863”计划项目(编号: 2007AA12Z141, 2009AA12Z123)。
第一作者简介: 骆剑承(1970— ), 男, 研究员。
主要研究方向为遥感影像信息提取与地学计算, 发表学术论文100余篇, 合作出版著作3部, E-mail: luojc@ 。
分步迭代的多光谱遥感水体信息高精度自动提取骆剑承1, 盛永伟2, 沈占锋1, 李均力3, 郜丽静11. 中国科学院 遥感应用研究所, 北京 100101；2. 美国加州大学洛衫矶分校(UCLA) 地理系, CA90095-1524；3. 中国科学院 新疆生态与地理研究所, 乌鲁木齐 830011摘 要: 以LANDSAT 卫星遥感数据为信息源, 在归一化差异水指数(NDWI)计算的基础上, 采用“全域—局部”的分步迭代空间尺度转换机制, 将全域分割、全域分类、局部分割与分类等计算过程有机地结合起来, 分阶段地融合了水体信息提取所需的不同层次知识, 并建立迭代算法实现了水体最佳边缘的逐步逼近, 获得了高精度的水体信息提取。
通过对青藏高原试验区湖泊信息提取的实验表明, 该方法除了能够实现对复杂多样的水体信息进行高精度自动提取外, 还可有效避免与阴影等信息的混淆。
关键词: 分步迭代, 水体, 信息提取, 面向对象 中图分类号: TP751 文献标识码: A1 引 言遥感信息提取是在定性和定量化地学模型基础上, 建立与目标相对应的数据间映射关系, 导出地物的物理量、识别目标及其空间分布的过程(周成虎等, 2003)。
遥感信息提取的主要对象是针对陆地表层系统中的各类自然和人文要素, 水体是其中主要自然要素之一, 具体表现为湖泊、河流、湿地等形态。
通过遥感手段对水体信息进行监测, 主要应用于水资源调查和自然灾害评估等领域中(Borton, 1989；陆家驹 & 李士鸿, 1992；Zhou 等, 2000)；另外, 水体的形成与消失、扩张与收缩及其引起的生态环境的演化过程是全球的、区域的和局部的构造和气候事件共同作用的结果(柯长青, 2004), 水体遥感信息动态变化监测也是获得揭示全球生态环境演变规律的重要因子的核心技术手段。
基于指数计算的多层次遥感信息提取模型
Index Based Hierarchical Model for Thematic
Information Extraction
作者： 郜丽静[1,2] 骆剑承[1] 沈占锋[1] 刘雯[1,3] 陈生[1]
作者机构： [1]中国科学院遥感应用研究所,北京100101 [2]中国科学院研究生院,北京
100080 [3]北京理工大学信息科学技术学院,北京100081
出版物刊名： 地理与地理信息科学
页码： 39-41页
主题词： 遥感信息提取 指数计算 分层分类 全域-局部
摘要：指数计算是描述地物波谱特征简单而有效的方法,但单纯依靠指数方法进行遥感专题信息提取,错分、漏分现象严重。
该文提出一种＂全域-局部＂的遥感信息提取思路：对整幅图像进行全域分割、全域分类,实现目标地物与背景地物的初始分离;在目标地物周围建立一定尺度的缓冲区,作为局部分割-局部分类的作用区域,并在局部作用域内选择不同的阈值,通过迭代过程实现目标地物与背景信息的最优分离。
选取鄱阳湖地区Landsat 7/ETM＋影像,应用该方法进行水体提取试验,精度达95.751%,优于常规的最大似然法。
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计算机世界/2006年/7月/31日/第B15版
技术专题
Taries软件主要应用于对高分辨率遥感影像的各种信息的处理、提取与分析,是具有自主知识产权的软件产品。
遥感影像信息提取与分析
沈占锋
近年来，一系列高分辨率卫星的相继上天，高分辨率卫星遥感的应用也因此成为可能，也凸现出遥感影像数据处理的重要性日益显现。
遥感影像数据处理的主要内容就是对遥感数据（主要是高分辨率遥感影像数据）进行自动（半自动）图像处理分析，从而获取人们需要的信息。
Taries软件是具有自主知识产权的软件产品，由中科院遥感所国家遥感应用工程技术研究中心下属的空间信息关键技术研发部开发。
Taries软件主要应用于对高分辨率遥感影像的各种信息的处理、提取与分析，其功能包括影像的预处理、影像分割、影像分类、特征提取与表达、特征分析、目标识别等。
它是集矢量和栅格于一体化的软件系统。
Taries主要功能
1. 影像处理
（1）采用几何精纠正方法：建立基于空间投影理论与有限控制点的全局自适应方法，并建立基于控制点、线、面特征的局部自适应相结合的影像几何精纠正模型。
（2）实现多源遥感影像信息的特征级融合: 在像元级、高精度的多源遥感信息分析技术基础上，发展了各种特征估计器和融合评判规则，建立特征级的多源遥感信息融合的方法以及相应的算法。
2. 影像信息提取
（1）在复杂环境中的目标信息增强: 采用具有空间自适应能力的目标特征的信息增强模型与方法，特别是弱目标信息的增强方法，并对无关背景信息进行抑制。
（2）高分辨率影像分割: 基于空间特征（包括纹理特征、形状特征和动态特征）以及高维统计特征，采用面向特征的高分辨率影像分割技术（如基于模糊集理论、EM模型、Markov模型、MCMC模型、小波分析等）。
（3）基于智能计算模型的目标特征提取: 基于神经网络、支撑向量机等智能计算模型，研究和发展针对目标的纹理特征、结构特征的提取方法，并实现相应算法。
（4）目标识别与提取系统原型: 采用组件技术，研制开发目标识别与提取软件系统原型，包括影像精处理、目标单元分割与特征提取、目标识别等模块。
3. 矢量数据显示、处理与分析
（1）兼容ArcGIS SHP等矢量数据存储格式，能够采用系统的矢栅一体化数据模型对相应的矢量数据进行读取与显示。
（2）基于底层数据模型，能够实现基于Taries软件的矢量数据的修改功能，包括基本对象（点、线、面）的增、删、改等操作。
（3）基于相应的矢量数据建立拓扑关系，并在此基础上进行相应的空间分析功能（如最优路径查询分析等）。
（4）具有常规的矢量数据显示软件的基本功能，并可在此基础开发进一步的应用（如移动目标定位与车辆跟踪系统等）。
关键技术
1. 高分辨率影像的高精度几何纠正技术
考虑到高分辨率影像的特点，首先应对高分辨率影像进行包括如下两项技术的精处理: （1）基于重叠影像的高精度影像配准技术: 采用既满足一定精度要求、又保证一定运算速度与适应性的子像素匹配技术，从而确定具有一定重叠的两幅图像间的几何对应关系，获得对应的控制点对，采用整体匹配技术使配准精度达到一个像元。
（2）空间自适应高精度几何纠正: 针对高空间分辨率影像的特征，采用具有局部自适应的高精度几何纠正方法，消除常规最小二乘法平面拟合纠正方法对图像局部纠正误差较大的问题。
2. 复杂自然环境下的信息增强
针对地形复杂、植被茂密的复杂自然环境，采用针对特征的统计信息增强技术，对具有重要意义的地面信息进行初步的检测性增强，特别是弱目标信息的增强，并对其他背景信息进行抑制。
建立基于多种影像以及已有目标信息与判别知识的潜在目标快速检测技术，使用方法包括微观特征提取、动态变化检测等。
3. 高分辨率影像分割技术
以影像理解研究为基础，建立融遥感图像信息、地理时/空信息与地学知识为一体的目标空间认知结构模型。
该模型为对中高分辨率遥感图像目标单元群体的处理和分析，提供面向纹理特征和结构特征，并能够最大限度地利用地学分类知识与时/空推理模型的智能化识别与提取方法。
目前软件包括十余种不同的遥感影像分割算法。
基于目标空间认知结构模型和空间特征（包括纹理特征、形状特征、动态特征和轮廓特征）以及高维统计特征，研究面向特征的高分辨率影像分割技术，并采用稳健统计机制来保证分割算法具有较强的稳健性，将分割后的特征按照其几何关系、属性关系、统计关系和操纵方式，以面向对象的模式进行统一化管理，从而将连续的图像形式转化为离散的、便于操作的特征群体，便于目标特征的快速提取。
4. 智能计算模型的目标特征提取技术
针对遥感信息特征的提取问题，在传统统计和人工神经网络方法基础上，发展新型针对高分辨率遥感影像的目标特征提取模型，主要包括: 基于知识的神经网络模型来处理混合密度分布的特征提取和分类; ARTMAP神经网络作为低维空间结构特征的联想记忆模型; 基于统计学习理论的支撑向量机（SVM）。
SVM是近几年最新提出的机器学习算法，它可以作为高维有限特征的记忆单元来实现对高分辨率遥感影像目标特征信息的提取。
应用SVM模型进行特征提取，需要重点解决的问题有: 高维映射函数定义、领域知识融合、支撑向量集极小优化和高维信息压缩。
在以上有关特征提取的智能计算模型基础上，针对不同复杂程度的目标特征提取问题，可分别采用MCMC统计模型、RBF/EBF神经网络、ARTMAP神经网络、支撑向量机来对目标库中的目标特征进行提取和表达。
5. 视觉尺度空间变化的特征表达与目标识别技术
针对空间数据的多尺度特征，引进尺度空间视觉聚类方法，对空间数据的尺度特征变化进行描述（图1）。
基本原理是: 模拟人眼对目标特征从近到远逐步综合的视觉过程，来定量化地划分不同尺度上的空间单元。
在目标识别过程中，将采用视觉空间尺度变换理论和方法，对遥感影像空间特征集采用逐步综合的特征多尺度聚类，从而在尺度空间转换上实现对影像特征集的树状方式管理，以满足不同尺度上的特征组合与表达。
6. 目标识别与提取的RS与GIS集成化处理技术
遥感图像给出了地面目标的栅格化波谱表达，突出并准确地再现了地物的大小、形状（包括点、线、面）和纹理变化; 而GIS则有着对地物边界的精细刻画能力，并能够对地物间的空间关系进行拓扑变换与推理分析。
因此，从空间单元数据处理的粒度入手，并将GIS的空间关系拓扑变换与时空推理分析引入到对遥感图像信息的智能化处理中，极大地提高了目标群体的识别精度与提取的一致性，为基于矢栅一体化数据模型的分析提供重要支撑技术。
7.矢量数据显示、处理与分析技术
除具有矢量数据的显示与基本操作外（如电子地图缩放、漫游等），系统还对矢量数据的编辑功能进行了实现，包括: 特征点显示、点选、矩选、圆选、分裂、合并、增加控制点、删除控制点、移动控制点、增加对象、删除对象、移动对象等功能，并实现了相应的空间分析功能（如拓扑关系建立，最优路径选取等）。
作者简介
沈占锋: 博士，主要从事遥感影像信息提取、分布式地学计算、数字城市等方面的科研工作。
曾获中国科学院院长优秀奖学金、第38批中国博士后基金、王宽诚博士后奖励基金，先后发表论文30余篇。