• 采用多尺度近邻体素特征的TLS林分点云分类

    邢艳秋;蔡硕;汪献义;

    针对局部空间中林分点云多呈不规则分布的现状,提出了一种基于多尺度近邻体素特征的地面激光雷达林分点云分类方法。首先,通过特征选择获得六个特征,迭代使用四个尺度的八叉树分割点云,并在每个尺度下迭代遍历每个体素,搜索九个近邻体素计算点特征,实现四个尺度基于近邻体素重心的点特征估计;然后,使用LightGBM分类器完成训练,将该分类器模型应用于测试集实现林分点云分类;最后,通过分类准确率和计算特征用时作为评价指标对该方法实验结果进行评价。分析结果表明,该方法特征计算效率有较大幅度提升,可有效应用于人工林的点云分类任务。

    2021年05期 v.36;No.177 1-7页 [查看摘要][在线阅读][下载 1160K]
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  • 大气臭氧总量卫星反演产品地基验证的空间异质性特征

    吕春光;王玉萍;张悦;耿君;史云飞;

    在卫星遥感大气臭氧总量的地基验证过程中,针对空间异质性特征问题研究的不足,文章以SBUV/2传感器的大气臭氧总量产品为例,选取多个典型地基站点为研究区,通过相关性、风速风向和空间热点的分析,以揭示卫星-地基臭氧总量观测相关性的空间变化以及观测偏差的空间变异分布格局。结果表明,风速风向对观测偏差大于4.45%的高值区具有重要影响,可通过小于6.5分钟的时间差指标去除其效应。地基站点类型对观测值的相关性及偏差,在空间距离和方位上表现出明显的关联和指向。其中,乡村型站点区域观测偏差具有较高的空间梯度变化格局,而都市型站点区域的高值斑块破碎程度较高。本研究可在大气臭氧总量卫星反演产品真实性检验方面提供理论参考和技术支持。

    2021年05期 v.36;No.177 8-17页 [查看摘要][在线阅读][下载 2390K]
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  • 融合空间置弃层的U-Net高分影像建筑智能解译

    陈岩;奚砚涛;檀明;许强;万家华;

    针对传统基于光谱和面向对象的建筑物提取方法多噪声和边缘羽化严重,标准U-Net高分遥感影像解译计算开销大等问题,提出了一种改进方法。该方法通过修改标准U-Net输入样本尺寸、卷积核数量和卷积层数量,基于Adam最优化算法,采用逐维度加和特征融合取代沿通道维度联合特征融合,并首次将空间置弃层引入标准U-Net中用于提高模型效率和改善目标边缘精度。定量分析和实验结果表明:空间置弃层有助于缓解因数据特征分布不均衡导致的精度变异问题;融合空间置弃层的改进U-Net模型可以有效改善椒盐噪声和建筑物边缘羽化问题,提高面向复杂场景高分遥感影像解译精度,加快模型训练收敛速度,减少模型参数数量和模型训练时间。

    2021年05期 v.36;No.177 18-24页 [查看摘要][在线阅读][下载 2285K]
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  • 一种利用三维HOG特征的建筑物点云分类方法

    刘如飞;侯光强;王旻烨;杨继奔;

    针对建筑物点云精确分类问题,提出一种利用三维HOG(histogram of oriented gridients)特征的建筑物点云分类方法。首先,通过分析点云的空间分布特征(投影形状、高程差异、密集程度等),生成能够显著表达立面目标多尺度特征的三维格网;然后,引入方向梯度直方图算子,依据建筑物立面的邻域梯度对称性,以及多尺度、多方向的立面特征差异,分析格网三维HOG特征,准确提取初始立面格网;最后,通过方向和距离约束获取完整立面格网,进一步将各立面聚类实现建筑物点云分类。实验结果表明,该方法基于立面特征进行建筑物分类,对于地基平台采集的点云具有较好的分类效果,稳健性较强。

    2021年05期 v.36;No.177 25-32页 [查看摘要][在线阅读][下载 3549K]
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  • 先验知识引导的遥感影像均值漂移多尺度分割

    吴田军;骆剑承;沈占锋;张新;邵明文;

    针对传统遥感影像分割算法较少考虑目标区域不同类型地物适应分割尺度的差异性问题,文章以适应性和稳健性较好的均值漂移算法为基底,提出了一种先验知识引导的多尺度分割方法。该算法通过引入先期解译土地覆盖/利用图中的图斑边界和类别属性信息,对传统均值漂移分割流程进行了改进,以实现差异化的滤波像斑合并,进而达到改善对象提取的精度的目的。文章利用两套数据集进行了方法测试与效果比对。实验结果表明,较传统的单尺度分割方法,所发展的多尺度方法能更好地结合地类的空间分布信息实现精细的对象边界提取,一定程度上克服了单尺度方法难以平衡过分割和欠分割的问题,为后续的面向对象分析提供了精准的边界形态。

    2021年05期 v.36;No.177 33-40页 [查看摘要][在线阅读][下载 5582K]
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  • 多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取

    魏之皓;贾克斌;贾晓未;

    针对现有遥感测绘水体提取方法在多源异构遥感数据的信息融合与深层特征提取方面存在的不足,提出了一种基于多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取方法。首先,设计了一种基于多源异构遥感数据输入的网络模型结构解决多源异构遥感数据的多尺度特征融合问题;随后,提出了一种基于改进残差网络的高维卷积单元,对异构遥感数据进行深层特征提取,同时,构建了基于哨兵一号和哨兵二号卫星的全球水体大规模多源异构遥感数据库。对比实验结果表明,以人工遥感影像标注的水体区域分布真值为精度评价基准,所提出的多尺度特征融合算法的水体提取结果,准确率达到了90.12%,相比现有深度学习领域主流的U-Net图像分割模型方法,准确率提高了3.73%以上,有效提升了多源异构遥感数据的大范围水体提取准确性。

    2021年05期 v.36;No.177 41-48页 [查看摘要][在线阅读][下载 1523K]
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  • 融合类别语义特征的卷积神经网络建筑物提取

    张涛;丁乐乐;史芙蓉;

    针对当前基于卷积神经网络的建筑提取方法在数据输入层对建筑语义信息利用不足的问题,提出一种融合类别语义特征的卷积神经网络建筑物提取方法。首先,从影像上提取形态学建筑指数,该指数能够直接表征建筑覆盖信息,是一种高层次的语义特征;然后,将该建筑语义特征作为原始影像的补充通道一起输入到卷积神经网络模型中训练,从数据层进一步增强建筑与背景的可分性。采用国际上公开的具有多种地物形态的标准建筑数据集验证本文方法的有效性。实验表明,所提出的方法取得了满意的精度(准确率为85.6%,召回率为93.1%,F指数为88.4%),相对于原始的RGB影像输入,建筑物语义特征的加入整体上提升了建筑物提取的精度。

    2021年05期 v.36;No.177 49-55页 [查看摘要][在线阅读][下载 2848K]
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  • 一种深度学习土地利用图斑影像核查方法

    徐世武;张诗;曾珏;刘秀珍;

    鉴于深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNN)的矩形感受野与土地利用图斑不规则形状范围的套合程度是影响土地利用图斑识别精度的重要因素,文章提出一套基于高分辨率影像的DCNN土地利用类型核查方法。该方法采用图斑掩膜裁切高分辨率影像,滤除矩形感受野内不套合部分,降低背景噪声,提高信噪比,从而准确识别图斑影像语义,通过检查语义与土地利用类型的符合性实现图斑的土地利用类型核查。在广水市第三次国土调查土地利用类型核查工作中,该方法获得了召回率为93.54%、准确率为93.57%的结果,为国土调查核查工作自动化提供了技术支撑。

    2021年05期 v.36;No.177 56-63页 [查看摘要][在线阅读][下载 3953K]
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  • 基于改进U-Net的城市新增建设用地高分遥感变化检测

    潘建平;李明明;孙博文;李鑫;胡勇;

    城市建设用地是城市建设发展的重要基础。鉴于当前城市新增建设用地调查完全是利用遥感影像进行人工解译,文章设计和研发了一种改进U-Net的城市新增建设用地高分遥感变化检测技术。该技术基于U-Net开展了两个方面的改进和优化:一是为降低训练集类别不平衡对检测精度的影响,通过三种损失函数的对比寻找最优的损失函数提高模型识别率;二是为提高分割结果的精细程度,同时避免层数加深带来的模型退化问题,将残差网络ResNeXt加入到U-Net的编码结构中。技术实验以重庆市茶园区为对象,选择前后两期高分遥感影像制作训练集和测试集。分析结果表明,改进U-Net的变化检测精度较高,满足生产中的变化区域筛选需求,具有较高的应用价值。

    2021年05期 v.36;No.177 64-68页 [查看摘要][在线阅读][下载 1573K]
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  • 一种自适应选择酉变换的PolSAR三分量分解方法

    丁仕军;

    基于模型的目标分解方法是全极化合成孔径雷达图像解译的重要方法,可以得到目标的散射机制信息,是进行目标分类、目标识别的基础。三分量分解方法是一种基于模型的目标分解方法,具有实施简单、物理意义明确的优点。基于崔一等提出完全利用极化信息的模型分解方法,文章对剩余矩阵进行自适应选择的酉变换,达到剩余矩阵更加匹配面散射模型和二面角散射模型的目的。首先,对自相关矩阵进行非负特征分解得到体散射分量,得到剩余矩阵;然后,对剩余矩阵进行自适应酉变换,以使交叉极化散射分量最小,更加匹配面散射和二面角散射模型;最后,通过实验验证所提出的三分量模型分解方法在极化散射机制解译方面的有效性和优越性。

    2021年05期 v.36;No.177 69-73页 [查看摘要][在线阅读][下载 1573K]
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  • 一种融合光谱差异的空间约束模糊聚类的熵率超像素分割方法

    陈佳旺;王征强;于庆和;

    针对高分辨率遥感影像中传统超像素分割方法存在过分割和边缘分割一致性的问题,选取五景高分辨率遥感影像,提出了一种融合光谱差异的空间约束模糊聚类的熵率超像素分割方法。首先,采用熵率超像素进行过分割,生成超像素过分割区域;然后,分析影像地物的空间信息,对比区域相似性;最后,采用空间约束模糊聚类和光谱差异进行区域合并,获取最终分割影像。定性和定量分析结果表明,该方法改善了过分割问题,能有效提高分割精度,使得分割影像的地物边缘一致性较优。

    2021年05期 v.36;No.177 74-80页 [查看摘要][在线阅读][下载 2842K]
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  • 基于地表覆盖及夜间灯光的分区人口空间化——以京津冀地区为例

    金耀;李士成;倪永;杨楠;

    高精度的格网人口数据能够详细地表达人口分布的实际情况,是分析区域人口活动和社会经济发展的重要数据。文章以地形复杂且人口空间分布异质性较高的京津冀地区为例,利用地表覆盖数据和NPP/VIIRS夜间灯光数据,综合考虑地形和人口密度因素对研究区进行分区,并基于区县常住人口统计数据建立逐步回归模型,模拟京津冀地区2017年500m格网人口数据。结果表明:基于地形和人口密度因子的分区建模可提升人口格网化精度,模拟的格网人口数据与乡镇统计人口数据的平均相对误差为32.71%;79.28%的乡镇的人口空间化相对误差小于0.5,精度优于WorldPop人口数据。该方法对地形复杂且人口空间分布异质性较高区域的人口格网化研究具有借鉴意义。

    2021年05期 v.36;No.177 81-89页 [查看摘要][在线阅读][下载 1808K]
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  • 基于NPP/VIIRS和LJ1-01夜间灯光数据的人口空间化对比研究——以北京市为例

    李昊;张和生;王美玲;

    为探究珞珈一号01星(LJ1-01)获取的最新一代夜间灯光数据在人口空间化研究的适用性,采用NPP/VIIRS夜间灯光数据、LJ1-01夜间灯光数据、WorldPop人口数据、土地利用数据等,在乡镇(街道)尺度上分别建立线性回归模型、GWR模型和RFR模型,并对建模结果进行评价。结果表明:线性回归模型和GWR模型在人口密度大的区域模拟效果较好,RFR模型在整个区域表现更稳定;GWR模型的精度与空间自相关程度有关,在分区构建GWR模型时还要考虑空间因素的影响;基于LJ1-01夜间灯光数据的人口空间化结果在拟合度以及精度方面均优于NPP/VIIRS。根据实验结果可知,由LJ1-01数据制作的人口空间分布图能够清晰地展示城市内部人口空间分布的差异,在人口空间化研究方向具有巨大潜力。

    2021年05期 v.36;No.177 90-97页 [查看摘要][在线阅读][下载 2009K]
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  • 遥感卫星数据预处理系统复杂任务调度模型研究与实现

    陈亮;李景山;

    针对遥感卫星数据预处理系统同时对多卫星数据处理任务进行调度时,因资源分配不合理,导致计算资源浪费、系统吞吐量低、无法满足卫星数据时效性要求的问题,提出了一种基于预处理任务性能及预处理系统工作流特性的调度模型。该模型通过研究预处理任务算法的一般特征,对不同资源分配情况下的任务执行时间进行预估,并根据预处理任务工作流对卫星数据产品所需总时间进行预估;在此基础上,采用基于任务时效性和系统资源利用率的二次资源动态分配算法对预处理任务进行调度。实验结果表明,该调度模型在满足多卫星数据处理的时效性要求的同时,合理地减小调度过程中存在的资源浪费,提高了系统的吞吐量。

    2021年05期 v.36;No.177 98-106页 [查看摘要][在线阅读][下载 1314K]
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  • 贴近摄影测量在单体建筑物精细化建模中的应用

    苗志成;杨永崇;于庆和;王征强;陈宝强;

    针对倾斜摄影测量在单体建筑物建模中立面信息获取不足的问题,基于贴近摄影测量,以单体建筑物为对象,研究其在精细化建模中的应用。首先,根据选取对象的实际尺寸及形状特点,设置合适参数规划最优航线;之后,利用无人机贴近立面飞行,获取高分辨率影像,在Context Capture中进行数据处理生成实景三维模型。分别从模型的相对精度和立面纹理的完整性两方面对实验结果进行分析。结果表明:与倾斜摄影测量相比,该方法得到的三维模型相对精度达到毫米级,可满足相关规范对单体化建模的要求;模型立面纹理更加完整、分辨率更高。

    2021年05期 v.36;No.177 107-113页 [查看摘要][在线阅读][下载 2428K]
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  • 夜间灯光融合多源数据的建成区提取方法

    王晓艳;李成名;陈宪冬;戴昭鑫;

    夜间灯光数据已被广泛应用于城市建成区提取研究。针对已有研究未过滤NPP/VIIRS数据火光、气体燃烧等背景噪声,且仅顾及单一要素进行建成区提取,导致建成区提取不准确的问题,提出一种夜间灯光融合多源数据的建成区提取方法。首先,构建顾及POI、道路、EVI多源要素的夜间灯光修正指数PREANI;然后,基于该指数,利用动态阈值二分法对建成区进行提取;最后,以东营市为实验区,对提出的方法进行对比验证和讨论。结果表明:该方法在城市边缘地物区分、城市空间结构辨识能力方面具有明显优势,对于整体空间形态、细节边界表现效果更优;基于该方法提取的建成区,查全率、查准率和F1值均有明显提高,其提取边界更为精准,表现出较好的适用性。本研究对于城市建成区提取与城市空间结构刻画具有重要的意义。

    2021年05期 v.36;No.177 114-123页 [查看摘要][在线阅读][下载 3340K]
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  • POI与夜光FCM-STP指数融合的城市建成区提取方法

    涂丽莹;张正鹏;卜丽静;尹茁;徐娜;

    夜间灯光强度的变化可表征人类社会经济强度的变化,能有效地提取建成区,但易受灯光溢出、噪声等影响,造成建成区提取零散的问题。文章针对灯光溢出问题,提出了一种基于夜光与兴趣点(point of interest,POI)数据融合的建成区提取方法。该方法使用经典的模糊聚类算法对建成区进行初步提取,进一步融合时空信息和POI数据,构建一种融合夜光时空和POI兴趣点信息的FCM-STP综合指数,并利用二分法进行建成区的精提取。以南京市、广州市、三门峡市、厦门市、宁波市五个典型城市作为实验区,分析查全率、查准率、F1分数、总体精度、Kappa系数五个指标,实验结果表明该方法能更好地改善建成区提取的零散性,细化建成区提取的城区边缘信息。

    2021年05期 v.36;No.177 124-133页 [查看摘要][在线阅读][下载 4254K]
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  • 一种改进的U-Net相位解缠方法

    梁峰;谢先明;徐有邈;宋明辉;曾庆宁;

    针对合成孔径雷达干涉测量技术中的相位解缠问题,以深度学习U-Net框架为基础,结合空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)网络和瓶颈模式残差单元,提出一种基于深度学习的相位解缠方法。该方法以U-Net架构为基础,建立从缠绕相位到真实相位的映射关系,搭建鲁棒性较强的相位解缠网络。ASPP结合多尺度信息和扩张卷积的优势,将不同扩张率的扩张卷积特征图结合到一起来捕获上下文信息,能在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大特征接收野,有利于精确获取缠绕干涉图特征信息,增强相位解缠算法的稳健性;瓶颈残差网络可使网络模型在减小参数计算量的同时防止网络退化,提高网络训练精度与效率。模拟与实测干涉图解缠结果表明,该方法可获得与其他同类方法相比更稳健的结果。

    2021年05期 v.36;No.177 134-141页 [查看摘要][在线阅读][下载 5651K]
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  • 改进AlexNet的高分三号全极化海岛地物分类

    刘鹏;谢春华;安文韬;李良伟;

    针对经典卷积神经网络难以有效分类全极化SAR数据中复杂的海岛地物的问题,为满足日益精细化的监测需求、充分发挥SAR在海岛监测中的作用,文章对经典的AlexNet改进,提出了一种应用于全极化SAR数据海岛地物分类的卷积神经网络模型。该模型是在AlexNet基础上调整卷积核大小及全连接层,减少参数,加入池化层,降低维度,减少计算复杂度。利用高分三号卫星对南日岛进行观测获取的全极化SAR图像进行实验和分析,表明该方法能够对全极化SAR图像中海岛的多类地物进行有效区分,与AlexNet的分类结果相比,精度提升5.56%。

    2021年05期 v.36;No.177 142-147页 [查看摘要][在线阅读][下载 1631K]
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  • SRTM与ASTER加权融合的机器学习方法

    郑婷婷;陈传法;张照杰;

    为了克服SRTM和ASTER各自缺陷,充分结合二者优势得到更高质量的DEM,提出了一种基于神经网络模型的加权融合方法。首先,统一两种DEM坐标系和高程基准;其次,借助后向传播神经网络分别建立SRTM与ASTER高程误差和地形因子的非线性关系模型;然后,利用此模型估计各DEM的误差分布;最后,根据该误差计算SRTM和ASTER融合权重,并实现SRTM和ASTER加权融合。以董志塬为研究区进行分析。结果表明:融合后DEM精度有明显提高,相比于原始SRTM和ASTER,平均绝对误差分别降低了1.29m和3.66m,中误差分别降低了0.40m和3.16m,标准差分别降低了0.79m和2.07m;各地形因子对DEM高程精度的影响在融合之后均得到降低。以美国爱达荷州北部某区域为验证区,实验结果与研究区相似。

    2021年05期 v.36;No.177 148-154页 [查看摘要][在线阅读][下载 2123K]
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  • 《中文核心期刊要目总览》入编通知

    <正>《遥感信息》主编先生/女士:我们谨此郑重通知:依据文献计量学的原理和方法,经研究人员对相关文献的检索、统计和分析,以及学科专家评审,贵刊《遥感信息》入编《中文核心期刊要目总览》2020年版(即第9版)自动化技术、计算机技术类的核心期刊。该书由北京大学出版社出版。书中按《中国图书馆分类法》的学科体系,列出了74个学科的核心期刊表,并逐一对核心期刊进行了著录。著录项目包括:刊名、并列刊名、主办单位、出版年、出版频率、中图分类号、ISSN号、CN号、邮发代号、编辑部地址、电话、网址、内容简介等。

    2021年05期 v.36;No.177 155页 [查看摘要][在线阅读][下载 2375K]
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