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公开(公告)号：CN106950177A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201611005727.4
申请日：2016-11-16
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所 , 民政部国家减灾中心
IPC分类号： G01N21/17
CPC分类号： G01N21/17 , G01N2021/1793
摘要： 本发明涉及一种改进的光谱角匹配(MSAM)进行GF‑4卫星遥感影像水体提取的方法，其步骤：首先对影像进行几何和辐射校正后，分别进行主成分变换(PCA)、求取归一化差分水体指数(NDWI)与归一化差分植被指数(NDWI)，然后将遥感影像与第一个主成分PC1、第二个主成分PC2、NDWI和NDVI按波段合成组合成一个新的影像，由于影像的光谱值与PC1、PC2、NDWI和NDWI量纲不同，所以对组合后的影像进行归一化。进而构建积水体样本库，利用MSAM方法计算影像中各个像元与水体样本的光谱角度，生成光谱角结果图；通过设定阈值得到水体提取初步结果，最后进行分类结果后处理，得到最终的水体提取结果图。本发明填补了目前GF‑4卫星遥感影像水体提取方法的空白，实现了GF‑4卫星遥感影像中水体信息的准确提取。
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公开(公告)号：CN106951909A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201611005728.9
申请日：2016-11-16
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所 , 民政部国家减灾中心
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种利用光谱角匹配和深度置信网络进行GF‑4卫星遥感影像积雪识别的方法，其步骤：对于给定的GF‑4卫星遥感影像，构建积雪识别样本集；利用SAM方法计算影像中各个像元与积雪样本的光谱角度，生成光谱角结果图像；通过设定阈值排除与积雪易区分的地类，生成疑似积雪地类掩膜结果图；利用上述构建的积雪识别样本集，对原始图像中相应像元进行特征提取并完成DBN分类，生成积雪识别初步结果；对得到的积雪识别初步结果进行分类结果后处理，得到最终的积雪识别结果图像。本发明填补了目前GF‑4卫星遥感影像积雪识别专用方法的空白，实现了GF‑4卫星遥感影像中积雪信息的准确识别。
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公开(公告)号：CN109858450B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910110621.8
申请日：2019-02-12
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所 , 应急管理部国家减灾中心
摘要： 本发明公开一种十米级空间分辨率遥感影像城镇提取方法及系统。所述提取方法包括：采集夏季时相的十米级空间分辨率光学遥感影像和城镇地区的夜间灯光数据；根据光学遥感影像建立城镇和非城镇多尺寸遥感影像训练样本集；根据深度学习特征训练城镇场景图像分类器，获得训练分类器；计算夜间灯光数据的最佳阈值，最佳阈值为夜间灯光数据中用于分割城镇和非城镇两个区域类型的分割点数值；在初始城镇区域分布掩膜图约束的空间范围内采用训练分类器进行多尺度格网的城镇场景分类，获得城镇分类结果；将城镇分类结果进行后处理操作，获得城镇边界提取结果。通过采用最佳阈值分割夜间灯光数据获得城镇和非城镇两个区域类型的分布范围和使用多尺度格网的城镇场景分类提高了城镇边界提取结果的准确性。
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公开(公告)号：CN103984963B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410241022.7
申请日：2014-05-30
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种利用视觉单词分布图的局部二值模式直方图进行特征表达的高分辨率遥感图像场景分类方法，其步骤：对于给定的高分辨率遥感图像生成场景子图像集合，并建立场景训练样本集；对训练样本集中的子图像进行密集格网采样并提取局部特征，进行K均值聚类，构建视觉词典；对场景训练样本集中的每一幅子图像进行视觉单词映射，生成视觉单词分布图，并对其进行LBP变换，得到视觉单词分布图的LBP直方图表示；运用SVM算法生成高分辨率遥感图像场景分类模型，并对给定的待分类高分辨率遥感图像进行场景分类得到场景分类图。本发明提升了视觉单词分布图的信息利用度，同时能够给出待分类高分辨率遥感图像的场景分类结果图。
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公开(公告)号：CN104143191A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410363422.5
申请日：2014-07-29
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
摘要： 本发明提供一种基于纹理元的遥感图像变化检测方法。该方法包括以下步骤：选定两个时相同一地区配准好的图像，对前一个时相的图像进行分割，得到分割结果；统计第一幅图像中分割图像块的纹理特征，纹理特征的计算方法使用纹理元直方图的方法；以前一个时相图像的分割结果作为限制边界，统计后一个时相图像中各个分割图像块的纹理特征，纹理特征同样适用纹理元直方图的方法；把两个时相中的对应图像块的纹理特征进行相似性比较，距离大于某个阈值，则认为发生了变化，反之，则认为没有变化；把变化区域在原始的分割结果上标出，得到基于纹理特征提取的变化检测图像。
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公开(公告)号：CN107145891B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201710315699.4
申请日：2017-05-08
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC分类号： G06K9/46
摘要： 本发明公开一种基于遥感影像的水体提取方法及系统，所述方法包括：获取同一研究区域的多时相遥感影像；提取各多时相遥感影像的近红外波段，得到分别与多时相遥感影像对应的单波段影像；求同一像元在各单波段影像的亮度值的方差；比较方差与分割阈值的大小，从中选择出方差小于分割阈值的像元作为水体像元，全部的水体像元构成水体提取结果。本发明提供的方法及系统能够很好地排除山体阴影和城区建筑的影响，水体提取精度高。
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公开(公告)号：CN107578003B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710753973.6
申请日：2017-08-29
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
摘要： 本发明提供一种基于地理标记图像的遥感图像迁移学习方法。该方法可以通过对地理标记图像进行位置信息的提取以及类别信息的识别，进而迁移为遥感图像的样本信息，从而为遥感图像分类服务。该方法包括以下步骤：对收集的地理标记图像去除一些与场景无关的图像；使用视觉词汇模型对地理标记图像进行识别，得到图像识别类别信息；对地理标记图像读取其地理位置信息，进而映射到待处理的遥感图像上；对获得的图像识别类别信息，根据遥感图像重新进行类别映射；增加新获取的样本周围光谱相似的像素作为新的样本信息；使用获得的样本信息，训练支持向量机分类器，并对遥感图像进行分类，完成从地理标记图像到遥感图像的迁移学习。
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公开(公告)号：CN109858450A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910110621.8
申请日：2019-02-12
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所 , 应急管理部国家减灾中心
摘要： 本发明公开一种十米级空间分辨率遥感影像城镇提取方法及系统。所述提取方法包括：采集夏季时相的十米级空间分辨率光学遥感影像和城镇地区的夜间灯光数据；根据光学遥感影像建立城镇和非城镇多尺寸遥感影像训练样本集；根据深度学习特征训练城镇场景图像分类器，获得训练分类器；计算夜间灯光数据的最佳阈值，最佳阈值为夜间灯光数据中用于分割城镇和非城镇两个区域类型的分割点数值；在初始城镇区域分布掩膜图约束的空间范围内采用训练分类器进行多尺度格网的城镇场景分类，获得城镇分类结果；将城镇分类结果进行后处理操作，获得城镇边界提取结果。通过采用最佳阈值分割夜间灯光数据获得城镇和非城镇两个区域类型的分布范围和使用多尺度格网的城镇场景分类提高了城镇边界提取结果的准确性。
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公开(公告)号：CN107203755A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710405897.X
申请日：2017-05-31
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
CPC分类号： G06K9/0063 , G06K9/627
摘要： 本发明涉及遥感图像时间序列分类标记样本的自动增新的方法、装置和系统。该方法首先针对未分类标记的样本集中的每个未分类标记的样本，根据未分类标记的时间序列样本与已分类标记的时间序列样本集中的各类别中心之间的动态时间规整距离的远近，将样本归入相应类别的候选集，其次在各个类别的候选集中选择与已分类标记的样本集中的各个类别的类别中心区别最大的样本进行标记。本发明在迭代式的样本增新过程中，可以充分保证样本集的多样性，能够为遥感大数据监测与场景识别等应用场景提供高质量的训练数据，且实施过程完全自动，高效稳定。
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公开(公告)号：CN107169450A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710340257.5
申请日：2017-05-15
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
CPC分类号： G06K9/0063 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06K9/6292
摘要： 本发明提供了一种高分辨率的遥感图像分类方法，包括：对给定的遥感图像生成场景子图像集合，并建立场景分类训练集；提取所述场景分类训练集中的每幅子图像的第一语义特征；根据所述每幅子图像的第一语义特征建立第一场景分类模型；基于第一场景分类模型计算第一分类结果概率向量；提取所述场景分类训练集中的每幅子图像的第二语义特征；根据所述每幅子图像的第二语义特征建立第二场景分类模型；基于第二场景分类模型计算第二分类结果概率向量；利用分数层融合方法将第一分类结果概率向量和第二分类结果概率向量进行融合，得到第三分类结果概率向量；根据第三分类结果概率向量建立第三场景分类模型；根据第三场景分类模型判定待分类遥感图像的场景类别。本发明能够同时利用高分辨率场景图像的多级语义特征，使二者有机融合，提高了场景分类的准确性。
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